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使用生物信息学和机器学习鉴定子宫中重要的诊断基因
摘要背景：子宫子宫内膜癌（UCEC）被称为世界第六大癌症。生物信息学和深度学习的进步提供了筛查大规模基因组数据并发现指示疾病状态的潜在生物标志物的两种工具。这项研究旨在研究使用生物信息学和机器学习算法鉴定子宫诊断和预后的重要基因。方法：分析UECE患者的RNA表达谱，使用深度学习技术鉴定差异表达的基因（DEG）。预后生物标志物。此外，彻底检查了分子途径，蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，DEG的共表达模式及其与临床数据的关联。最终，通过基于深度学习的分析来确定诊断标记。结果：根据我们的发现，MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS是UCEC的新生物标志物。评估指标证明了深度学习模型的功效（DNN）功效，最小平均平方误差（MSE）为5.1096067E-5，而根平方误差（RMSE）为0.007，表示准确的预测。0.99的R平方值强调了该模型解释数据中差异的很大一部分的能力。因此，该模型在曲线（AUC）下达到了一个完美的区域，表示特殊的歧视能力，精度率为97％。因此，确定新的UCEC生物标志物有望有效护理，改善预后和早期诊断。结论：GDCA数据库和深度学习算法确定了3个重要基因-MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS，是UCEC的潜在诊断生物标志物。关键词：子宫语料库子宫内膜癌，深度学习，生物标志物，生物信息学分析，UCEC利益冲突：无宣布的资金：这项研究得到了Shahid Beheshti医学科学大学的资助和支持。*这项工作已根据CC BY-NC-SA 4.0许可发布。版权所有©伊朗医学科学大学引用本文的引用：Valizadeh Laktarashi H，Rahimi M，Rahimi M，Abrishamifar K，Mahmoudabadi A，Nazari E.使用生物学信息和机器学习对子宫中重要的诊断基因的鉴定。Med J Islam Repub伊朗。2025（1月6日）; 39：4。 https://doi.org/10.47176/mjiri.39.4
通过靶向降解决定子显示发现带电分子胶
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 9 月 26 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.09.24.614843 doi：bioRxiv 预印本
HTS激发中速风发生器的数值建模，带有二极管原子定子馈送
涡轮额定功率的增加超过≥14MW，需要替代稀土永久磁铁（PM）发电机是风能领域的当前趋势。1个高温超导（HTS）在电兴奋的同步发电机中是一种有前途的替代方案，在过去十年中，它一直是几个研究项目的主题。2对于多种优势，HTS激发大多是在无齿轮，直驱动（DD）同步发电机（额定速度NN≈10RPM）的背景下进行讨论的，例如减少的发电机质量M Gen和增加机械电源转换的发电机效率η。在EcoSwing项目3中已证明了无齿轮3.6 MW发电机的技术可行性。避免使用齿轮以更高的可靠性和较低的维护工作能力产生非常大的DD发电机，以实现大发电机扭矩。较大的发电机尺寸随迄今为止昂贵的HTS材料带来了大量。
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