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相关免疫细胞浸润的生物信息学分析...
方法：用于对ONFH患者和健康对照组中的mRNA表达训练进行仔细检查，其数据整合来自GEO数据库。de mRNA。通过基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因本体论（GO）功能分析以及基因集富集分析（GSEA）的基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因和基因组百科全书（GSEA）探索了DE mRNA的生物学功能。此外，支持向量机 - 递归特征消除（SVM-RFE）和最低绝对收缩和选择操作员（Lasso）（Lasso）被用来辨别与该疾病相关的诊断生物标志物。接收器操作特征（ROC）分析用于评估特征基因的统计性能。使用QRT-PCR在从ONFH患者和健康对照组中获得的骨组织中进行关键基因的验证。成骨分化，以验证关键基因与成骨分化之间的相关性。最后，执行免疫细胞进行锻炼分析以评估ONFH中的免疫细胞失调，同时探索免疫细胞内效率与关键基因之间的相关性。
SARS的T细胞表位多样性的生物信息学分析 -
表位保护估计为87.6％ - 96.5％，在膜（M）中为92.5％ - 99.6％，Nucleocapsid（N）为94.6％ - 99％。随着病毒的突变，越来越多的s表位降低了预测的结合功能：70％的Omicron BQ.1-XBB.1-XBB.1-XBB.1.5 S的表位经历了预测的结合降低，相比之下，早期的STRAINS DELTA AY.100 - AY.100 - AY.44和OMICICRON。Additionally, we identi fi ed several novel candidate HLA alleles that may be more susceptible to severe disease, notably HLA-A*32:01 , HLA-A*26:01 , and HLA-B*53:01 , and relatively protected from disease, such as HLA-A*31:01 , HLA- B*40:01 , HLA-B*44:03 , and HLA-B*57：01。我们的发现支持以下假设：影响CD8 T细胞表位免疫原性的病毒遗传变异有助于确定急性Covid-19的临床严重程度。实现长期COVID-19免疫将需要了解T细胞，SARS-COV-2变体和宿主MHC I类遗传学之间的关系。该项目是探索SARS-COV-2 CD8 +表位多样性的第一个项目之一，它对美国大部分人口进行了影响。
探索Der F 24的交叉反应性潜力，这是一种来自Dermatophagoides Farinae的细胞色素过敏原：一种生物信息学方法Explorando El Potenc
卡塔赫纳，卡塔赫纳，哥伦比亚，哥伦比亚。塞雷纳·德尔·马尔（Serena del Mar），卡塔赫纳（Cartagena），哥伦比亚。。研究仅用于侵害和毒理学家）。5天主教大学，哥伦比亚Mannizales。Cartagebia的大学公司RafaelNuñez说。。八月，属于人口。这项数据研究并解释了Poent过敏原。Methhods：我们对Crusstacanceans，Pordins，啮齿动物，啮齿动物，老板和老板进行了共同的修正。椭圆形，并在Siler中脱颖而出。consurf工具用于对同源物之间的保守区域进行识别。结果：在螨虫，昆虫，甲壳类动物和哺乳动物等各种过敏源中发现了DED F 24的十二个同源性，它们中的同源性为65％。预测了三个线性表位（15-19 GFRK，48-51 RRLP和75-80 flpkeqw）和不连续的表位（K105，K107，E108，E109，I112，N113），所有这些都保留在此处研究的UQCRB中。最后，根据Consurf分析，这项研究中预测的表位在UQCRB蛋白家族中高度保守。结论：发现两个DED F 24与各种同源过敏源（例如螨，昆虫和哺乳动物）之间的交叉反应性，这表明Der F 24是具有高交叉反应性潜力的过敏原。
密涅瓦信息学平等奖
Winc的基础。认识到需要采取更具结构化的方法来促进多样性，我们在2022年末建立了密码学（WINC）社区的妇女，因为我们观察到的大多数聚会集中在围绕妇女和社区中的多样性的大多数聚会是临时和临时的。例如，有一个女性在密码学网络接待处以及有关盟友和包容性的小组讨论（并行！）在会议加密22期间。然而，讨论后没有采取任何行动。由于几名女性的举措，Winc出生于多个步骤。Sof´ıa Celi启动了WINC网站，Katharina Boudgoust总结了在加密货币22期间举行的接待处出现的不同讨论点。这些笔记后来发表在WINC网站上。在艾莉森·毕晓普（Allison Bishop）的支持下，这三个创建了一台专用的Discord服务器，以在Winc Community之间进行互动。DISCORD服务器是由IACR新闻提要在2023年2月正式宣传的，以及通过不同的邮件列表和Twitter。我们强调说，我们从头开始创建了Winc社区，而大型组织或社区的支持很少，主要利用我们的社交媒体和单词到字的联系才能成长。
引用Zhang H，Zhou Y，Yan H，Huang C，Yang L和Liu Y（2025）利用生物信息学和机器学习来识别CXCR4基因相关的Therape
糖尿病足溃疡（DFUS）是糖尿病最常见且高度残疾的并发症之一，其特征是持续的脚步溃疡具有高感染率和截肢的风险，对患者生活质量和公共卫生系统构成了重大挑战（1）。根据数据预测，到2030年，全球糖尿病人口估计约为4.39亿（2）。在糖尿病患者中，大约30％的人会在其一生中出现足球溃疡（3），其中一部分患者因溃疡恶化而受到截肢的风险。研究表明，到2050年，三分之一的美国人将患有糖尿病，多达34％的糖尿病患者将在其一生中发展糖尿病足溃疡（DFU）（4）。DFU是成年糖尿病患者的严重并发症（5），一生中约有19％-34％的人足性溃疡，随着患者的年龄和医疗保健的复杂性，这种风险会增加（6）。DFU可以导致严重的结果，例如感染，截肢和死亡，在3 - 5年内复发率为65％（7），截肢率为20％，5年死亡率高达50％-70％（8）。尽管在多学科预防和早期筛查方面取得了进步，但在某些地区，截肢率却有所提高，尤其是影响年轻个人和少数群体，突出了DFU管理中的差异和不平等现象（9）。此外，糖尿病患者的免疫功能降低并降低了感染性（10），进一步增加了与DFU相关感染的风险（11）。在这些机制中，持续的炎症反应和组织受损（12）被认为是DFU的进展中的关键驱动因素。最近的研究表明，CXCR4基因在诸如细胞迁移，炎症调节和组织修复等过程中起重要作用（13），并且CXCR4的异常表达被认为是多种慢性条件下疾病进展的驱动力（14，15）。cxcr4在各种细胞类型（16）中表达，并通过其配体CXCL12调节细胞迁移，增殖和炎症反应（17）。研究表明，CXCR4在诸如DFU之类的慢性伤口中异常表达，可能导致
程序生物信息学课程2024 .docx
目标：为来自拉丁美洲国家的研究生和年轻研究人员提供单细胞转录组学和蛋白质组学的基础知识。在此课程中，参加者将学习如何使用可用的基于R的计算和统计方法来分析免疫细胞数据集。该课程的组织方式是在早晨，在聆听主题演讲者的工作之后，将讨论不同技术的理论方面，在下午，计算和统计方法的专家将提供个性化培训，以分析免疫细胞数据集（来自文献或早晨暴露的论文）。尽管在过去几年中已经实施了几门虚拟课程，但我们仍然认为面对面的会议允许最大程度的互动。因此，下午的会议将以一个教授/组织者将协助一组4-5名学生的方式组织。将向每个组提供一组带有相关数据集的纸张，并在课程期间分析，并将在最后一天评估结果的最终介绍。重点将放在实施常用的软件和管道上（例如Cellranger，Seurat，ArchR）。我们期望为早期研究人员和学员创造一个培养和支持的环境，从而影响我们的研究，教学和卫生系统的质量。
生物信息学和基因组数据分析简介
II。 菜单此学科提供了生物信息学和基因组数据分析的基本概念和工具的介绍。 该课程解决了生物信息学的历史和重要性，生物数据库的使用，序列比对技术和相似性搜索，新一代测序方法（NGS）以及遗传变异性分析。 学生将通过为分子和基因组生物学的实际应用做好准备来学习如何解释和分析基本基因组数据。II。菜单此学科提供了生物信息学和基因组数据分析的基本概念和工具的介绍。该课程解决了生物信息学的历史和重要性，生物数据库的使用，序列比对技术和相似性搜索，新一代测序方法（NGS）以及遗传变异性分析。学生将通过为分子和基因组生物学的实际应用做好准备来学习如何解释和分析基本基因组数据。
生物信息学和微生物组中的硕士论文
项目背景：微生物组在人类健康和疾病中起重要作用。下一代16S rRNA基因测序是一种强大的技术，用于表征粪便，诸如感染，癌症，糖尿病，神经退行性疾病和肥胖等疾病的样品中的细菌组成。微生物组分析有望有望诊断和整合常规临床微生物学。但是，16S测序数据所需的生物信息学分析的复杂性仍然是一个主要障碍。开发简化的管道来简化此分析对于常规诊断使用至关重要。目标：该项目的目的是通过一般微生物组组成输出来构建和验证16S rRNA基因测序分析的标准化生物信息学管道和工作流程。方法：Qiime2将与NextFlow结合使用，以创建标准化的16S rRNA测序工作流，用于微生物组分析。微生物组测序和常规诊断的分析数据将用于测试和验证工作流程。
基因组和生物信息学 - 拟南文 -
Genomic and bioinformatic profiling of mutational neoepitopes reveals new rules to predict anticancer immunogenicity Fei Duan 1 , Jorge Duitama 2 , Sahar Al Seesi 2 , Cory M. Ayres 3 , Steven A. Corcelli 3 , Arpita P. Pawashe 1 , Tatiana Blanchard 1 , David McMahon 1 , John Sidney 4 , Alessandro Sette 4 , Brian M. Baker 3，I. Mandoiu 2和Pramod K. Srivastava 1 1 1 1免疫学和Carole和Ray Neag Neag Neag综合癌症中心，康涅狄格大学医学院，法明顿大学，CT 06030 2计算机科学与工程系，康涅狄格大学，康涅狄格大学，CT 06269 306269 3.巴黎圣母院（Notre Dame），在46556 46556 4 Lajolla过敏和免疫学研究所，La Jolla，CA 92037癌症的突变曲目创造了使癌症免疫原性的新皮特。在这里，我们介绍了两个新型工具，这些工具以相对较高的精度识别了一小部分的新皮特（在数百种潜在的新皮上）通过抗肿瘤T细胞响应保护宿主。这两个工具由（a）突变序列与未分离的对应物之间的NetMHC得分的数值差异称为差分激光指数（DAI），以及（b）MHC I肽相互作用的构象稳定性。从机械上讲，这些工具识别出突变以创建用于MHC结合的新的锚固残基的新皮特，并使整体肽更加刚性。这些结果大大扩展了目标癌抗原的宇宙，并确定了人类癌症免疫疗法的新工具。我们将方法应用于mutliple独立肿瘤。令人惊讶的是，此处鉴定出的保护性新皮肤引起了CD8依赖性免疫力，尽管它们对KD的亲和力是比500 nm的阈值低的数量级，但被认为合理的这种相互作用。实际上，包括DAI算法在内的管道首先是在肿瘤细胞系的甲基甲基细胞系中进行经验得出的，然后在CMS5细胞系上进行了测试。通过DAI算法预测的抗肿瘤活性在CMS5中明显强大。这种变化很可能是甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基苯甲酸酯特有的免疫抑制机制的反映，因此与DAI算法本身的优点无关。此后，DAI算法在另一种小鼠肿瘤B16黑色素瘤和该系中T细胞反应的数据中进行了测试，与仅NETMHC的显着优越性一致。尽管本研究的重点是鉴定CD8 T细胞的MHC I限制表位，但该分析也可以扩展到CD4 T细胞的MHC II限制表位。
南非生物信息学特派团宣言南非生物信息学特派团宣言
●刺激并鼓励在学科前沿进行高质量研究以促进最佳实践； ●促进生物信息学和计算生物学作为一种职业； ●确定，刺激和培养具有生物信息学和计算生物学能力的学生，以实现其全部潜力，而不论其社会，经济和文化背景如何； ●在生物信息学和计算生物学的各个方面，鼓励并为所有团体的成员，尤其是来自代表性不足社区的成员提供机会； ●探讨生物信息学和计算生物学在满足社会需求和促进强大的经济方面所做的贡献，这将有助于改善所有南非人的生活质量； ●促进对生物信息学和计算生物学的欣赏和公众理解●建立联系并促进自身与非洲和世界各地相关社会之间的合作。●刺激并鼓励刺激生物信息学技能发展的跨学科课程