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World File Search System图集
朝着多功能的架构，用户 -
抽象的人脑图集的发展主要是面向研究的，并且在临床实践中使用地图集是有限的。在这里，我介绍了一个参考人脑图集的新定义，该定义可为教育，研究和临床应用提供服务，并由其用户扩展。随后，提出了多功能，用户扩展参考人脑图集的架构，并讨论了其实现。人类大脑图集被定义为具有高度有条理的内容，促进其广泛应用的工具，大量和异构知识数据库的工具，以及对用户增长的内容和知识的手段。所提出的体系结构决定了地图集的主要组成部分，它们的相互关系和功能角色。它包含四个功能单元，核心大脑模型，知识数据库，研究和临床数据输入和转换，以及工具包（支持处理，内容扩展，地图集个性化，导航，探索和显示），所有这些都由用户界面结合在一起。每个单元的功能，组件模块和子模块，数据处理和实现方面都描述。这种新颖的体系结构支持大脑知识收集，演示，使用，共享和分配，并且在学生和教育者的神经教育中广泛适用且有用，用于知识介绍和沟通，知识获取，聚合和发现的研究，以及用于预防，诊断，治疗，治疗，监测，监测，和预测，以及在决策方面进行临床应用。它建立了一个骨干，用于设计和开发新的，多功能和用户延伸的大脑图集平台，是实验室，医院和医学院的潜在标准。
放射解剖学
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泛 - 癌T细胞图集将细胞应力反应态与免疫疗法抗性联系起来
Yanshuo Chu 1 , Enyu Dai 1 , Yating Li 1,2 , Guangchun Han 1 , Guangsheng Pei 1 , Davis R. Ingram 3 , Krupa Thakkar 4 , Jiang-Jiang Qin 5,6 , Minghao Dang 1 , Xiuning Le 7 , Can Hu 5,6 , Qing Deng 8 , Ansam Sinjab 3 , Pravesh Gupta 3 , Ruiping Wang 1 , Dapeng Hao 1 , Fuduan Peng 1 , Xinmiao Yan 1 , Yunhe Liu 1 , Shumei Song 9 , Shaojun Zhang 1 , John V. Heymach 7 , Alexandre Reuben 7 , Yasir Y. Elamin 7 , Melissa P. Pizzi 9 , Yang Lu 10 , Rossana Lazcano 3 , Jian Hu 11 , Mingyao Li 12 , Michael Curran 13 , Andrew Futreal 1 , Anirban Maitra 14 , Amir A. Jazaeri 15 , Jaffer A. Ajani 9 , Charles Swanton 16,17 , Xiang-Dong Cheng 5,6 , Hussein A. Abbas 18 , Maura Gillison 7 , Krishna Bhat 3 , Alexander J. Lazar 1,3,14,19 , Michael Green 1,8,* , Kevin Litchfield 4,17,* , Humam Kadara 3,19,* , Cassian Yee 2,13,* , Linghua Wang 1,19,*,#
bsgatlas：统一的枯草芽孢杆菌基因组和转录组注释图集，具有增强的信息访问
2020年7月29日收到； 2021年1月11日接受；于2021年2月4日出版：作者隶属关系：1个非编码RNA技术与健康中心，哥本哈根大学兽医和动物科学系，1871年，丹麦Frederiksberg，哥本哈根大学； 2荷兰荷兰癌症研究所的致癌基因组学司，荷兰阿姆斯特丹1066； 3哥本哈根大学生物学系计算和RNA生物学部分，丹麦哥本哈根1165；丹麦的Bagsværd4 Novozymes。*通信：Jan Gorodkin，Gorodkin@rth。DK关键字：B。uttilis;基因组注释；非编码和结构化RNA；操纵子。缩写：Asrna，反义RNA； CD，编码序列；去，基因本体论； GRNA，导向RNA； Ji，Jaccard索引； ncRNA，非编码RNA； SRNA，小RNA； TMRNA，转移Messenger RNA； TSS，转录开始站点； TTS，转录终止位点； TU，转录单元； UTR，未翻译区域。†目前地址：英国索尔福德大学科学，工程与环境学院。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。本文的在线版本可以使用四个补充表和九个补充数据。000524©2021作者
顶点小问题的复杂性
图论的一个核心问题是研究图的“子结构”。这些子结构通常定义为从起始图通过给定的一组图操作可到达的图。这种子结构的一个研究透彻的例子是图子式，其核心问题是判断图 G 是否可以通过连续应用顶点删除、边删除和边收缩转换为图 H [1]。如果是的话，我们称 H 为 G 的子式。许多图的性质，如平面性，都可以通过检查图是否具有某些子式来测试。特别是罗伯逊-西摩定理 [2] 指出，每个采用子式封闭的图集都由一组有限的禁止子式来刻画。1 因此，要检查某个图是否在该集合中，可以检查它是否包含其中一个禁止子式。例如，平面图集在取子式 [ 3 ] 下是封闭的，树宽至多为 k 的图集也是封闭的，因为在取子式 [ 4 ] 下树宽不能增加。问题
HERBS：啮齿动物脑空间的组织学电子数据注册
过去十年，啮齿动物的记录技术取得了巨大进步，使用户可以同时从多个大脑区域采样数千个神经元。这促使人们需要数字工具包来帮助整理解剖数据，但是，现有工具要么功能有限，要么要求用户精通编码才能使用它们。为了解决这个问题，我们创建了 HERBS，这是一种针对啮齿动物用户的综合新工具，它通过用户友好的图形用户界面提供广泛的功能。在实验之前，HERBS 可用于规划植入电极、靶向病毒注射或示踪剂的坐标。实验后，用户可以注册记录电极位置（例如 Neuropixels、四极体）、病毒表达或其他解剖特征，并以 2D 或 3D 形式可视化结果。此外，HERBS 可以描绘组织切片中多次注射的表达并获得单个细胞计数。 HERBS 中的区域划分基于来自 Sprague Dawley 大鼠脑 Waxholm 空间图集或 Allen 小鼠脑图集的带注释的 3D 体积。HERBS 允许用户滚动浏览数字脑图集，并提供自定义角度切片，并支持将组织切片自由转换为图集切片。此外，HERBS 还允许用户使用来自单个动物的组织重建 3D 脑网格。HERBS 是一个多平台开源 Python 包，可在 PyPI 和 GitHub 上获取。
引用：Owsley C、Matthies DS、McGwin G 等人。人工智能就绪和公平的 Dia 图集的横断面设计和协议
摘要 简介 人工智能为糖尿病洞察做好准备和公平 (AI-READI) 是一个关于 2 型糖尿病 (T2DM) 的数据收集项目，旨在促进广泛使用人工智能和机器学习 (AI/ML) 方法来研究健康发生 (从 T2DM 过渡到健康恢复力)。促进 T2DM 健康恢复力的根本原因是其在世界成年人口中的患病率高达 10.5%，并且是许多不良健康事件的贡献者。方法 AI-READI 是一项横断面研究，目标招募对象为 4000 名 40 岁及以上的人，按自我报告的种族/民族（亚裔、黑人、西班牙裔、白人）、2 型糖尿病（无糖尿病、糖尿病前期和生活方式控制的糖尿病、用口服药物或非胰岛素注射治疗的糖尿病和胰岛素控制的糖尿病）和生理性别（男性、女性）进行三重平衡（Clinicaltrials.org 批准号 STUDY00016228）。数据以多变量协议收集，包含 10 多个领域，包括生命体征、视网膜成像、心电图、认知功能、持续血糖监测、体力活动、家庭空气质量、收集血液和尿液进行实验室检测以及包括健康的社会决定因素在内的社会心理变量。研究地点有三个：阿拉巴马州伯明翰、加利福尼亚州圣地亚哥和华盛顿西雅图。伦理与传播 AI-READI 旨在为 AI/ML 目的建立数据收集、准备和共享的标准、最佳实践和指南，包括生物伦理学家的指导。遵循可查找、可访问、可互操作、可重复使用的原则，AI-READI 可被视为未来开发其他针对 AI/ML 的医疗/健康数据集的典范。AI-READI 为理解 2 型糖尿病健康机制的新见解打开了大门。AI-READI 联盟正在通过出版物传播设计和实施 AI-READI 数据集的原则和过程。鼓励下载和使用 AI-READI 数据的人在科学文献中发表他们的研究结果。
BAL的单细胞图集来自学龄前囊性纤维化揭示了CFTR调节剂ivacaftor在早期生活中修饰的关键炎症1途径
1计算生物学计划，彼得·马卡卢姆（Peter MacCallum）癌症中心，澳大利亚维克帕克维尔市7 2呼吸道疾病，默多克儿童研究所，澳大利亚帕克维尔，帕克维尔，澳大利亚帕克维尔8 3 3 3墨尔本大学，帕克维尔大学，帕克维尔大学，维克，维克，维克，维克，澳大利亚9 4呼吸和睡眠医院澳大利亚VIC帕克维尔12 6 6 6墨尔本大学医学生物学系，澳大利亚帕克维尔大学，澳大利亚帕克维尔13 7 Garvan-Weizmann蜂窝基因组学中心，加尔万医学研究所，新南威尔士州悉尼14号，澳大利亚悉尼14 15 8 8 8 UNW Cellular Genomics Futures Institute，New South Wales，New Southney，New Sydney，Newne of Melbcoltion of Mer Berimol，16澳大利亚爵士。帕克维尔，维克，18澳大利亚19 10 10数学与统计学院，墨尔本大学，帕克维尔，维克，澳大利亚20 21 *同等22＃通讯作者23
纳米级人类整个大脑的形态学的文章
摘要：尽管尚未获得整个人脑的纳米级数据集，并且尚未构建纳米级人类整个脑图集，但神经影像学和高性能计算方面的巨大进展使得它们在非差异的未来中是可行的。要构建人类的整个脑纳米级地图集，存在一些挑战，在这里，我们解决了两个，即纳米级在纳米级的大脑建模和纳米级脑图的设计。引入了一种新的纳米级神经元格式，以描述必要的数据和能力，以对整个人脑建模纳米级，从而对突触器和连接组进行计算。纳米级脑图的设计涵盖了设计原理，内容，体系结构，导航，功能和用户界面。引入了三种新型设计原理，以支持导航，勘探和计算，即微神经/纳米级神经解剖学的总体神经解剖学导航；可移动且可缩放的采样量，以进行导航和探索；以及在平行二线模式下进行的纳米级数据处理，该模式利用并行性，这是由神经解剖学的分解导致的，这些神经解剖结构分解为结构和区域，以及分解为神经元和突触中的纳米神经解剖结构，从而实现了分布式结构，从而实现了纳米级尺寸的分布式结构和连续增强。该地图集的众多应用可以考虑在校对和持续的多站点扩展之间，再到探索，形态和网络相关的分析以及知识发现。据我所知，这是第一个提出的神经元形态纳米级模型，也是第一次在纳米级设计人类全脑图集的尝试。
空间分析揭示了特定于绝经前三重阴性乳腺癌
图1。A。DSP研究设计和工作流的示意图。TNBC-Triple阴性乳腺癌； CTA-癌转录组图集； Panck-Pan-Cytokeratin;感兴趣的地区；光明区域；使用表达数据估计恶性肿瘤中基质和免疫细胞的估计；尖端肿瘤免疫表型。