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研究中的目标识别和验证
靶标识别是生物医学研究中的一个关键步骤，因为它为开发新疗法和新药奠定了基础。遗传学研究，包括全基因组关联研究 (GWAS)、基因组测序、功能基因组学和数据整合，对于了解疾病遗传学和潜在治疗靶标至关重要。转录组学和蛋白质组学提供有关基因和蛋白质表达的数据，使识别失调疾病中的靶标变得更加容易。靶标识别对于药物发现、精准医疗、降低药物损耗、提高治疗效果以及最终改变患者护理和药物开发至关重要。靶标验证是药物开发中的一个关键阶段，因为它可以验证发现的分子靶标在疾病进展中发挥重要作用，因此适合治疗。它采用了一系列方法，包括基因验证、药理学验证和动物模型验证。靶标验证确保发现的靶标具有生理相关性、可用于药物治疗，并对疾病过程产生直接影响，从而减少药物损耗、促进精准医疗并加快治疗发展。从历史上看，靶标识别依赖于有限的知识，通常是通过基于假设或先前观察的候选技术。靶标验证实验研究了基因敲除或 RNA 干扰如何影响疾病症状。近年来，基因组学、蛋白质组学和功能基因组学都取得了进展，高通量筛选和数据整合也是如此。基于 CRISPR 的技术和高通量测序有助于靶标的验证。单细胞验证、机器学习和人工智能、类器官等先进的体外模型以及患者衍生模型都将有助于使未来对靶标相关性和治疗反应的评估更加精确和个性化。这些发展有可能极大地改变研究靶标识别和验证。
优先考虑基因发现以进行药物靶标识别和验证
高通量基因测序成本的下降和测序基因组数据的日益丰富为利用基因数据识别和验证潜在药物靶点铺平了道路。然而，已识别的潜在药物靶点的数量通常过于庞大，无法在湿实验室实验中进行评估，这凸显了对靶点进行系统性优先排序的必要性。在这篇综述中，我们讨论了基因引导药物开发的原理，特别是针对功能丧失分析、共定位和孟德尔随机化 (MR)，以及每种方法最适合的环境。随后，我们介绍了一系列生物医学资源，可用于注释和优先排序这些研究确定的疾病相关蛋白质，包括 1) 用于映射基因、蛋白质和疾病的本体论，2) 用于确定潜在靶点的药物可行性的资源，3) 编码潜在靶点的基因的组织和细胞表达，以及 4) 涉及潜在靶点的关键生物途径。我们通过一个实际示例来说明这些概念，确定与非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 相关的一组优先血浆蛋白。我们确定了五种与 NAFLD 相关的具有强大遗传支持的蛋白质：CYB5A、NT5C、NCAN、TGFBI 和 DAPK2。所有已识别的蛋白质均在肝脏和脂肪组织中表达，其中 TGFBI 和 DAPK2 具有潜在药物作用。总之，本综述概述了药物靶标识别的遗传证据，以及如何使用生物医学数据库提供可操作的优先级，为下游实验验证提供充分的信息。
高吞吐量CRISPR扰动屏幕标识了影响原始生殖细胞发育的表观遗传调节
（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。此预印本版的版权持有人于2024年2月27日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.02.26.582097 doi：Biorxiv Preprint
自动目标识别快速区域检测“ATR for RAD”和快速大面积清除未爆弹药“RLAC”商业解决方案
JEOD 部队寻求新颖的解决方案，以实现在混乱机场中 RLAC 操作 UXO 的轻量化能力。所需解决方案分为两个轨道，反映了 UXO 快速区域检测 (RAD) 的初始操作步骤和 RLAC 在防区外距离缓解 UXO 的总体任务。轨道 1 的所需解决方案需要 ATR 传感器和算法以及无人、人机协作平台来缩小混乱机场中 UXO 的快速区域检测 (RAD) 差距。轨道 1 进一步称为 RAD 的 ATR。选定的轨道 1 获奖者将集成到系统清除先进技术原型项目中 (FY24-FY25)。轨道 2，进一步称为 RLAC，寻求一种快速检测到 UXO 清除的商业、全任务解决方案，并为参与者提供额外的时间和测试机会，并设定里程碑，以解决爆炸安全和复杂的集成挑战，以缓解防区外距离的 UXO。第 2 节提供了有关所提议解决方案的质量和偏好的更多详细信息。
自动目标识别快速区域检测“ATR for RAD”和快速大面积清除未爆弹药“RLAC”商业解决方案
JEOD 部队寻求新颖的解决方案，以实现在混乱机场中 RLAC 操作 UXO 的轻量化能力。所需解决方案分为两个轨道，反映了 UXO 快速区域检测 (RAD) 的初始操作步骤和 RLAC 在防区外距离缓解 UXO 的总体任务。轨道 1 的所需解决方案需要 ATR 传感器和算法以及无人、人机协作平台来缩小混乱机场中 UXO 的快速区域检测 (RAD) 差距。轨道 1 进一步称为 RAD 的 ATR。选定的轨道 1 获奖者将集成到系统清除先进技术原型项目中 (FY24-FY25)。轨道 2，进一步称为 RLAC，寻求一种快速检测到 UXO 清除的商业、全任务解决方案，并为参与者提供额外的时间和测试机会，并设定里程碑，以解决爆炸安全和复杂的集成挑战，以缓解防区外距离的 UXO。第 2 节提供了有关所提议解决方案的质量和偏好的更多详细信息。
多模式质谱成像标识细胞类型...
Hua Tian, 1 , 2 , 10 , * Presha Rajbhandari, 3 , 10 Jay Tarolli, 4 Aubrianna M. Decker, 3 Taruna V. Neelakantan, 5 Tina Angerer, 6 , 7 Fereshteh Zandkarimi, 5 Helen Remotti, 8 Gilles Frache, 6 Nicholas Winograd, 9 and Brent R. Stockwell 3 , 5 , 8 , 11 , * 1环境和职业健康，匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡，15261年，美国2儿童神经科学研究所，医学院，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡15224，美国3哥伦比亚大学生物科学系，纽约，纽约，纽约，纽约10027，10027卢森堡科学技术研究所，4362 Esch-Sur-Alzette，卢森堡7号药物系，乌普萨拉大学，乌普萨拉大学，751 05 UPPSALA，瑞典8病理学与细胞生物学系，哥伦比亚大学艾尔维尔大学医疗中心，纽约州哥伦比亚大学医疗中心，纽约州伊利诺伊大学，外科医生学院，纽约州，伊利诺伊斯大学。大学公园，宾夕法尼亚州16802，美国10这些作者同等贡献11个铅联系 *通信：hut17@pitt.edu（H.T.），bstockwell@columbia.edu（b.r.s.）https://doi.org/10.1016/j.devcel.2024.01.025
有针对性的CRISPR-CAS9介导的F0屏幕标识了肠神经系统的建立涉及的基因
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于12月29日，2023年。 https://doi.org/10.1101/2023.12.28.573581 doi：biorxiv preprint
项目名称：欧洲癌症图像联合会 项目缩写：EUCAIM 资助协议：101100633 呼叫标识符：DIGITAL-2022-CLOUD-AI-02 D 3
执行摘要 为应对欧盟 (EU) 内医疗数据二次利用日益增长的重要性，本报告全面概述了《通用数据保护条例》(GDPR) 所规定的为保障数据主体的权利和自由而采取的技术和组织措施。EUCAIM 致力于负责任和透明地共享医疗数据，强调必须在创新与保护个人隐私之间取得微妙的平衡。本报告深入探讨了 GDPR 合规的复杂性，概述了指导合法处理医疗数据的关键原则和规定。报告强调了强大的技术保障措施，例如最先进的加密和匿名化技术，以确保共享信息的机密性和完整性。此外，报告还讨论了实施的组织措施，强调采用隐私设计原则和建立明确的治理结构。此外，报告还讨论了数据保护影响评估 (DPIA) 在识别和减轻与处理医疗数据相关的隐私风险方面的作用。它说明了项目合作伙伴如何认真评估数据处理活动的必要性和相称性，努力在实现项目总体目标的同时尽量减少对数据主体的影响。通过详细研究这些技术和组织措施，该报告旨在成为项目合作伙伴的宝贵资源。它表达了遵守 GDPR 的承诺以及维护向项目贡献健康数据的个人的权利和自由的道德要求，从而为欧盟内医疗保健创新的负责任发展做出贡献。
甘精胰岛素 300 U/mL 研究标识符：U1111-1255-...
主要： 出现治疗出现的不良事件（TEAE）的参与者百分比，包括严重不良事件（SAE）和低血糖事件。次要： 从基线到第 24 周至少发生过 1 次确诊（1 级）低血糖事件的参与者百分比 从基线到第 12 周和第 24 周的 HbA1c 变化 在第 12 周和第 24 周达到 HbA1c 目标值 <7% 的参与者百分比。 在第 12 周和第 24 周达到目标空腹自我监测血糖 (SMBG) 80 至 110 mg/dL（4.4 至 6.1 mmol/L）的参与者百分比。 从基线到第 24 周的空腹血糖 (FPG) 变化。 从基线到第 24 周的空腹 SMBG 变化。 从基线到第 24 周的 7 点 SMBG 曲线变化。 第 12 周和第 24 周需要救援治疗的参与者百分比 从基线到第 12 周和第 24 周的体重变化 基线到第 12 周的胰岛素剂量变化12 和 24 周 从基线到第 12 周和第 24 周的 DTSQs 评分变化 统计方法： 一般约定 所有分析都将使用 SAS（版本 9.4，SAS Institute Inc.，北卡罗来纳州卡里，美国）进行。 安全性和有效性终点将以描述性方式进行分析。 连续数据将使用以下描述性统计数据报告： 1. 观察次数 (n) 2. 平均值和标准差 (SD) 3. 最小值 (min) 和最大值 (max) 4. 中位数 分类数据将使用频率（n = 参与者人数；m = 事件数）和百分比 (%) 呈现。 将提供 eCRF 中记录的所有数据的列表以研究参与者资料。 除非另有说明，所有列表将按参与者 ID 和日期排序。 未安排的访问数据将仅列出，而不会包含在摘要中。 最小值和最大值将以收集单位报告，3 位小数为最大值；平均值比收集单位多显示 1 位小数，标准差比收集单位多显示 2 位小数。分类汇总的百分比精确到小数点后 1 位。
第四节第十二章特殊资格标识符及……
第 IV 节 第 12 章 特殊资格标识符和附加技能标识符 12-1. SQI 和 ASI a. 除非另有规定，SQI 可与任何 MOS 和技能等级特征一起使用，以识别特殊要求（参见 AR 611-1）。 b. ASI 通常识别与 MOS 固有技能密切相关且作为其补充的专业技能、资格和要求。除非另有规定，ASI 仅可与指定 MOS 一起使用，并将列于此类 MOS 的每个规范中。除非陆军 G-1 批准政策例外，否则 ASI 的领域能力分数不会比相关 MOS 更严格。 c. ASI 主要用于识别需要正规学校培训或民用认证的技能。ASI 识别的专业技能包括特定武器系统和子系统的操作和维护、计算机编程语言、程序、分析方法、动物处理技术以及范围过于严格而无法构成 MOS 的类似必需技能。 d. ASI 可用于识别不遵循 MOS 管理系统的专业资格和要求。ASI 识别的专业资格和要求包括安全和运营要求（参见 AR 611-1）。e. 表 12-1 和 12-2 分别提供了 SQI 和 ASI 的完整列表。12-2. SQI 代码 a. SQI 所需的资格要求将包含在表 12-1 中的 SQI 规范中。b. SQI 代码的授予和撤销程序包含在 AR 614-200 中。c. 有关在授权文件中使用 SQI 代码的指导包含在 AR 71-32 和表 12-1 中。12-3. ASI 代码 a. ASI 所需的资格要求将包含在表 12-2 中的 ASI 规范中。b. ASI 代码的授予和撤销程序包含在 AR 614-200 中。c授权文件中有关 ASI 代码使用的指导包含在 AR 71-32 和表 12-2 中。12-4. MOS 授权使用 ASI Y1--过渡 ASI Y1 用于临时识别已完成现有设备最新型号过渡型培训的人员。培训必须足够关键，以要求建立服务学校过渡培训或在有组织的培训活动中进行类似的正式培训。ASI“Y1”还将在授权文件中识别需要过渡训练士兵的职位（见表 12-3）。a. Y1 的使用必须符合陆军部在表 12-3-MOS 授权使用 ASI Y1--过渡中所含的权限。其他授权用途的申请将通过适当渠道提交给 CG、HRC、DCSOPS，收件人：AHRC-PLC-C。申请将包括：(1) 所涉及的职责（详细说明内容、方式、时间和原因）以及它们与 MOS 分类人员执行的职责有何不同。(2) 所需的最低技能和知识（技术、能力、熟练程度或其他特征的详细信息）以及与 MOS 分类人员所拥有的技能和知识相比，它们的独特之处。 (3) 涉及的额外培训（类型、先决条件、长度和主题的详细信息）。 (4) 已建立的正式 MOS 培训何时将进行修订，以包括与拟议的 ASI Y1 相关的新主题，以使所有新近或最初接受已建立 MOS 培训的人员获得资格。