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World File Search System多词
综合的多词分析揭示了鹰嘴豆（Cicer Arietinum L.）中的干旱应力反应机制
鹰嘴豆（Cicer Arietinum L.）是一种重要的食物豆类，在约1484万公顷的面积上种植，其保育率约为1508万吨（Faostat，2020年）。它主要是在干旱和半干旱的热带地区生长的，并且由于诸如干旱，盐度和热量等非生物胁迫而产生的大量产量损失。日益增长的环境发展和干旱的复杂性质是限制鹰嘴豆产量的主要因素之一，通常导致60％至70％的年收益率损失（Barmukh，Roorkiwal，Garg，Garg等，2022； Hajjarpoor等人，2018年）。遗传上遗传性种质的遗传改善和发展是减少干旱胁迫作用的最可持续方法（Varshney，Barmukh等，2021）。在这个方向上，有望通过增强的干旱胁迫适应性来提供更好的农作物品种。
研究论文ICOS在NSCLC综合泛滥和多词分析中的表达和预后意义
背景：可诱导的共刺激器（ICO）在调节先天和适应性免疫方面显示出巨大的潜力。但是，先前对ICO的研究通常仅限于一两个级别。方法：使用在线数据库，免疫组织化学和酶联免疫吸附测定的数据，我们研究了ICOS / PD-L1对mRNA，蛋白质和血清水平的NSCLC患者的作用。结果：我们的数据表明，与大多数实体瘤不同，ICOS的mRNA表达在NSCLC中下调。此外，我们的数据还表明，ICO中的mRNA表达水平与较差的临床病理分级负相关，但与更好的预后结局和更高的Treg浸润水平相关。免疫组织化学表明，ICO与T阶段负相关。而PD-L1水平与N级和FOXP3水平呈正相关。血清学生物标志物分析表明，NSCLC患者的SICOS水平较低，术后显着增加了，SICOS和SPD-L1诊断共同提高了疾病诊断的疗效和准确性。结论：我们的发现支持ICO提出较低的病理分期和更好的预后。ICO是NSCLC的潜在诊断和预后生物标志物。
园艺植物中的多词和计算生物学
园艺是农业更广泛领域的组成部分，在人类文明的发展中发挥了关键作用。园艺实践的进步极大地促进了从游牧生活方式到定居的农业社区的转变。该领域涵盖了生长，繁殖，加工和商业化各种植物类型的科学，技术和艺术方面，例如观赏物种，种类，种类，水果，蔬菜，蔬菜，坚果，种子和草药。近年来，许多园艺植物基因组的测序激增（Marks等，2021）。多词和计算生物学领域，尤其是与园艺植物相关的以及从基因型到表型的过渡时，它们经历了显着的生长和多样化的生长（Cao等，2022a）。这一进展是由高通量技术和创新计算方法的融合所驱动的，从而对植物生理适应和生物学机制产生了深刻的见解。当前的研究主题集中于将高级的OMIC和计算生物学技术融合，以将基因型与表型相关联，并将遗传标记与各种园艺作物的特征联系起来（图1）。本研究主题展示了24篇学术文章的集合。在此组合中，有两部分是全面的评论，而另外22个构成了原始的研究论文。其中，一对探究了园艺作物的基因组测序。此外，三篇文章着重于研究水果作物的研究，另一篇三重奏阐明了蔬菜研究，一篇论文探讨了中草药的领域。
慢性淋巴细胞性白血病中的机器学习和多词数据：精密医学的未来？
在过去的十年中，下一代测序（NGS）的突破导致全基因组中的OMICS数据的体积和复杂性增加（Bulk）（Bulk）（Lander等，2001; Venter等，2001），并且在单细胞水平上更深。NGS allowed the scienti fi c community to study various biological mechanisms such as genetics (whole- genome sequencing), gene expression (RNA-seq), and epigenetics [DNA methylation (e.g., whole-genome bisul fi te sequencing), chromatin accessibility (ATAC-seq), chromatin immunoprecipitation assays with sequencing (e.g., ChIP-seq对于组蛋白标记）]导致高维度数据（Reuter等，2015）。除了基因组范围的方法外，单细胞技术还提供了研究不同模态（例如基因表达（SCRNA-SEQ）和染色质可及性（SCATAC-SEQ））的机会（Heumos等人，2023年）。这项技术比大量数据显示出不同的优势，尤其是在捕获肿瘤微环境的克隆结构和细胞类型组成方面。此外，全球科学社区和财团，例如癌症基因组图集（TCGA）（TOMCZAK等人，2015年），国际癌症基因组联盟（ICGC）（国际癌症基因组等，2010），，Martens和Blueprint（Martens and Stunnenberg，2013），人类Cell Atlas（HCA）（HCA）（HCA）（LINDEN）（LIND），综合。每个人都可以通过发布OMICS数据和元数据提供相关的结果，从而为进一步的探索和数据集成提供了机会。但是，可以通过机器学习（ML）算法来分析大量复杂的OMIC数据，以发现生物标志物或预测性特征，以更好地患者分层和治疗选择。
人类窦淋巴结开发IPSC模型的单细胞多词揭示了心率和心律不齐的遗传决定因素
Vasanth Vedantham，医学博士，博士史密斯心血管研究大楼555 Mission Bay Blvd South，352M San Francisco，CA 94158 Vasanth.vedanth.vedantham@ucsf.ucsf.edu
人类窦淋巴结开发IPSC模型的单细胞多词揭示了心率和心律不齐的遗传决定因素
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（该版本发布于2023年7月1日。; https：//doi.org/10.1101/2023.07.01.547335 doi：Biorxiv Preprint
多词和机器学习，用于预防和管理女性生殖健康
女性通常承担哺乳动物的大部分繁殖负担。在人类中，这种负担进一步加剧了，因为大型人类大脑的进化优势以女性生殖健康的巨大成本产生了巨大的代价。妊娠因此在妇女的身体和情感上成为高度要求的阶段，因此需要监测以确保最佳结果。此外，越来越多的社会趋势朝着生殖并发症迈进，部分原因是母亲的年龄增加和全球肥胖大流行需求对女性生殖健康的监测更加紧密。这篇评论首先提供了女性生殖生物学的概述，并进一步探讨了大规模数据分析和 - 组技术（基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学）对诊断，预后和对女性生殖障碍的管理的利用。此外，我们还探索了用于预防和管理的预测模型的机器学习方法。此外，移动应用程序和可穿戴设备提供了不断监测健康的希望。这些互补技术可以合并为监测女性（与生育有关的）健康以及对提供干预溶液的任何早期并发症的检测。总而言之，技术进步（例如，OMICS和可穿戴设备）对女性生殖疾病的诊断，预后和管理有希望。 在女性生殖医疗保健中迫切需要在社会利益的国家医疗保健系统中进一步实施这些技术的系统整合。总而言之，技术进步（例如，OMICS和可穿戴设备）对女性生殖疾病的诊断，预后和管理有希望。在女性生殖医疗保健中迫切需要在社会利益的国家医疗保健系统中进一步实施这些技术的系统整合。
研究论文 基于脑电图的波斯语多词想象语音分类
本研究的重点是利用脑电图信号为想象词提供一个简单、可扩展、多类的分类器。六个波斯语单词以及静默（或空闲状态）被选为输入类。这些单词可用于控制鼠标/机器人运动或填写简单的计算机表格。本研究的数据集是五名参与者在五次会话中收集的 10 条记录。每条记录重复了 20 次所有单词和静默。特征集由 1 至 32 Hz 频带中 19 个脑电图通道的归一化 1 Hz 分辨率频谱组成。二元 SVM 分类器组的多数规则用于确定特征集的相应类。通过蒙特卡洛交叉验证估计分类器的平均准确度和混淆矩阵。根据记录类间和类内样本的时间差异，定义了三种分类模式。在长时间模式下，即涉及整个数据库中单词的所有实例，单词-沉默的平均准确率约为 58%，单词-单词的平均准确率约为 60%，单词-单词-沉默的平均准确率约为 40%，七类分类（6 个单词+沉默）的平均准确率约为 32%。对于短时间模式，当仅使用相同记录的实例时，准确率分别为 96%、75%、79% 和 55%。最后，在混合时间分类中，每个类别的样本都来自不同的记录，平均准确率最高，约为 97%、97%、92% 和 62%。即使在长时间模式的最坏情况下，这些结果也明显优于随机结果，并且与该领域先前研究报告的最佳结果相当。