XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System亚型
共识分子亚型CMS4结肠癌的临床挑战
在Guinney及其同事在2015年的具有里程碑意义的研究中的共识分子亚型（CMS）的定义，基于大量转录组的专业填充，已将结直肠癌的新时代视为具有不同的实体，并具有不同的实验，并具有特定的基因疗法，基因分子疗法，临床上，分子，分类（Morecular），分类（Molecormult）。从那时起，CMS分类已成为描述大肠癌多样性的重要参考。这显着来自更专门的深入研究，表明该分类也与肿瘤微环境有关（TME;参考2），miRNA（3）或表观基因组景观（4）。表1总结了每个子类型的各种特征，我们将读者引用了几个出色的评论，以获取更多细节（5，6）。Brie pl Y，CMS1组（占患者的14％），称为“免疫”，在微卫星不稳定性的患者中富含（MSI；参考1）。“典型” CMS2（患者的37％）和“代谢” CMS3（13％的患者）亚组的特征都是上皮类型和良好的
对比DCI和亚型的侵入性乳腺癌表明基底样的DCI作为不同的病变
导管癌原位（DCIS）是一种无创类型的乳腺癌类型，具有侵入性和影响死亡率的高度可变的潜力。目前，由于缺乏特定的生物标志物，可将低风险病变与较高进展风险的患者区分开来，因此许多DCI患者被过度治疗。在这项研究中，我们分析了来自不同患者的57个纯DCI和313种侵入性乳腺癌（IBC）。 获得了三个级别的基因组数据；基因表达，DNA甲基化和DNA拷贝数。 我们进行了亚型分层分析和DCI和IBC之间的关键差异，这些差异表明亚型特定进展。 在基底样亚型的肿瘤中发现了显着差异：基础样的DCI的增殖较小，并且比基底样IBC显示出更高的分化程度。 此外，与IBC相反，在DCIS之间未识别核心基底肿瘤（以与基底质心相关的高度相关）。 在拷贝数水平上，与基底类的IBC相比，基底样的DCIS显示出较少的拷贝数畸变。 与基底样的DCI和正常组织相比，通过甲基甲基化的分析是基底样IBC中多重原钙粘着蛋白基因的高甲基化，这可能是由远程表观遗传沉默引起的。 这表明在基础类亚型的IBC中特异性地对细胞粘附相关基因进行沉默。在这项研究中，我们分析了来自不同患者的57个纯DCI和313种侵入性乳腺癌（IBC）。获得了三个级别的基因组数据；基因表达，DNA甲基化和DNA拷贝数。我们进行了亚型分层分析和DCI和IBC之间的关键差异，这些差异表明亚型特定进展。在基底样亚型的肿瘤中发现了显着差异：基础样的DCI的增殖较小，并且比基底样IBC显示出更高的分化程度。此外，与IBC相反，在DCIS之间未识别核心基底肿瘤（以与基底质心相关的高度相关）。在拷贝数水平上，与基底类的IBC相比，基底样的DCIS显示出较少的拷贝数畸变。与基底样的DCI和正常组织相比，通过甲基甲基化的分析是基底样IBC中多重原钙粘着蛋白基因的高甲基化，这可能是由远程表观遗传沉默引起的。这表明在基础类亚型的IBC中特异性地对细胞粘附相关基因进行沉默。我们的工作证实，在研究从DCIS到IBC的进展时，亚型地层是必不可少的，并且我们提供了证据，表明基底样DCIS表现出较小的侵略性，并质疑基底样DCIS是基底样DCIS是基础类似基底类似的乳腺癌乳腺癌的直接前体。
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。
探索刚果民主共和国痴呆症患者痴呆症亚型的认知和神经影像学概况
阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，其特征是淀粉样蛋白β（aβ）斑块的积累和神经蛋白质缠结，由热磷酸化的tau蛋白（Balasaheb Chavan等人，20233）组成。随着测定技术的进步，血浆生物标志物越来越多地被证明具有检测和监测AD的潜力，从而超过了主要医疗中心的集水区（Dimtsu Assfaw等人，2024； Palmqvist等，2024年，2024年）。Current revised 2024 Alzheimer's Association (AA) criteria distinguish three broad categories of AD fluid biomarkers related to AD pathogenesis: (1) core AD fluid biomarkers [the CSF ratio of amyloid- β (A β 42/40), phosphorylated and secreted AD tau (p-tau 217, p-tau-181, and p-tau 231），（2）参与其他神经退行性病理学的非特异性生物标志物，包括神经纤维纤维光（NFL）和神经胶质纤维酸性蛋白（GFAP），以及（3）非AD病理学的生物标记物（血管脑损伤，Alpha-synuclein [Alpha-synuclein [αnyn and and nyn and]）。鉴定痴呆症潜在病理的血浆生物标志物尤其有益于前驱或临床前阶段，为此，当前和新兴的疾病改良疗法更有可能有效（Ashton等人，2020年）。使用已知提供疾病早期迹象的血液生物标志物可能会促进表现出早期症状的患者的及时诊断，尤其是在早期和非典型表现中。AD中的基于血液的生物标志物与认知下降和纵向认知结果的早期指标有关（Dimtsu Assfaw等，2024）。例如，较低的血浆Aβ42/Aβ40比与较高的淀粉样蛋白斑块负担和认知障碍相关，并且可以在临床前疾病阶段检测到（Nakamura等，2018），使其可用于早期诊断和追踪疾病进展（Palmqvist等，2019）。在AD中观察到P-TAU181和P-TAU217的水平升高，是AD的早期和晚期的指标（Janelidze等，2020； Karikari等，2020）。血浆P-TAU在早期症状阶段增加，与从轻度认知障碍（MCI）到AD痴呆症的临床过渡（Thijssen等，2020）。nfl是轴突损伤的标记；虽然规格较少，但NFL的水平升高反映了更广泛的神经元损害（Mattsson等，2017）。GFAP反射星形细胞激活
大脑局部结构连接组和内侧颞叶的亚型
结果：（1）在局部大脑连接组中，整个网络特征表现出低特征路径长度，并配对中度至高全球效率，这表明局部脑连接组构建的有效性。杏仁核连接组表现出比同侧海马和帕拉希公接连接组显示更长的特征路径长度和更弱的全球效率。（2）杏仁核连接组的轮毂分散在腹侧额叶，嗅觉区域，边缘，顶部，顶部区域和皮层下核，以及枢轴的海马连接组主要位于山缘，皮层和皮层下区域内。帕拉希公接连接组的轮毂分布类似于海马结构连接组，但缺乏半球间连接以及与皮层核的连通性。（3）每个ROI的大脑局部结构连接组的亚型通过层次聚类进行分类，双侧杏仁核连接组的亚型是杏仁核 - 前额叶连接组；杏仁核 - 外侧或对侧边缘连接组和杏仁核 - 伴随连接组。双侧海马连接组的亚型主要包括域半球中的海马冲向或对侧边缘连接组和前颞张 - 海马 - 腹部颞叶枕骨。parahampocampal连接组的亚型与海马的亚型表现出相似之处。
不同自闭症谱系亚型的大脑耦合模式的独特占有率
LEiDA 的独特功能在于它能够捕捉瞬时耦合模式，这些模式是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于驻波模式的矢量，表示一些大脑区域相位共变而其他大脑区域相位反变的配置。通过根据特定时间间隔内发生的概率来描述这些模式，LEiDA 提供了一种统计上稳健的方法来比较不同条件、群体和个体之间的大脑动态（Cabral 等人，2017 年）。这种敏感性使 LEiDA 成为识别潜在神经标记（可测量且无偏的大脑动态特征）的宝贵工具。此类生物标记有望改善诊断、监测治疗结果（治疗诊断）和预测认知功能。
关于肠寄生虫胚泡sp的患病率和亚型分布的第一个流行病学调查。在越南
摘要 - 软件应用程序开发是一个复杂的功能，涉及所谓的软件供应链中的各种参与者和组织。软件供应链的演变带来了许多好处，例如利润最大化，代码相互化和交货时间的优化。但是，软件供应链的复杂性会导致多个安全问题和攻击，因为妥协非常普遍。在软件供应链中损害单个链接的攻击者（例如，通过恶意修改软件）可能会损害该软件的用户，并且这种攻击技术经常被利用以攻击知名公司。，只有在了解其安全链和功能时，我们才能为软件供应链提供整体有效的安全解决方案。我们讨论了如何实现网络威胁的软件供应链的强大弹性。接下来，我们为软件供应链提出了一种整体端到端的安全方法。
利用可重复、可解释的深度学习从神经影像数据中对阿尔茨海默病进行诊断、预后和亚型分析
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
人类和小鼠星形胶质细胞的综合交叉疾病图集揭示了神经变性中星形胶质细胞亚型的异质性和保守性
星形胶质细胞在中枢神经系统稳态和神经炎症中起着关键作用。尽管在单细胞分析中取得了进步，但神经退行性疾病中反应性星形胶质细胞的异质性，尤其是整个物种的异质性。在这里，我们提出了来自阿尔茨海默氏症（AD）小鼠模型和多发性硬化症（MS）的187,000个星形胶质细胞的整合地图集，以及来自AD，MS和Parkinson's（PD）患者的438,000个星形胶质细胞。我们的分析确定了四个不同的小鼠星形胶质细胞簇，包括两个与疾病相关的星形胶质细胞（DAA）簇DAA1和DAA2。daa1表现出类似于急性刺激的反应，包括内毒素血症，而DAA2表示众所周知的AD风险基因。在AD模型中，DAA1和DAA2与淀粉样斑块表现出不同的空间关系。在人类中，我们确定了八个不同的星形胶质细胞簇，其中包括体内平衡和疾病相关的亚型。跨物种分析联系了与疾病相关的簇，同时也突出了其他人的表达。我们的星形胶质细胞地图集可通过用户友好的，可搜索的网站提供：http：//research-pub.gene.com/astrotlas/。