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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
研究论文通过生物信息学和实验测定法探索IBD和牛皮癣的共享诊断基因
背景：炎症性肠病（IBD）是一种影响肠道的持续性，非特异性炎症。牛皮癣是皮肤的长期炎症性疾病。IBD和牛皮癣之间存在合并症的相关性，但是合并症的特定发病机理尚不清楚。材料和方法：在这项研究中，我们分析了来自基因表达综合（GEO）数据库的数据集，并通过差异表达分析和加权基因共表达网络分析（WGCNA）鉴定了IBD和牛皮癣的共享基因。然后，应用三种机器学习算法来识别共享的诊断基因。接下来，用ROC曲线评估了共享诊断基因的验证，并确定了AUC。随后，进行了单个样品基因集富集分析（SSGSEA）和免疫浸润分析。此外，我们在药物签名数据库（DSIGDB）中获得了潜在的药物，例如Coremine数据库中的7种传统中药，这可能会对IBD和牛皮癣的合并症具有治疗作用。最后，我们通过RT-PCR，Western印迹和免疫组织化学（IHC）方法证实了结肠炎和牛皮癣小鼠组织中共有诊断基因的表达。结果：结果表明，AQP9的两种疾病具有最高的诊断值。AQP9的AUC值为UC的AUC值为93.681％，CD的AUC值为89.629％，在内部验证数据集中，牛皮癣的AUC值为78.689％。在外部验证数据集中，AQP9的AUC值为UC的AUC值为90.394％，CD的AUC值为93.909％，牛皮癣的AUC值为90.909％，为82.906％。免疫浸润分析和SSGSEA表明，AQP9可能通过参与NF-kappab信号通路并调节免疫细胞分化来影响IBD和牛皮癣的疾病过程。此外，与对照组相比，AQP9的表达水平始终验证，在IBD中显示上调和牛皮癣下调。结论：这项研究揭示了IBD和牛皮癣合并症的共享诊断基因和潜在机制，为探索合并症机制和治疗目标的未来研究提供了新的方向。
健康信息学和生物信息学
录取要求的平均成绩平均为3.0，本科工作或令人满意的GRE/GMAT得分简历详细详细介绍了工作经验，并成就了个人对职业目标和背景经验的个人陈述，包括解释该计划将如何帮助实现教育和专业目标。建议：在线收到的两个专业或学术建议，涉及候选人完成研究生学习的潜力。您将在www.gvsu.edu/gradapply上提供您帐户中两个参考的电子邮件，并向他们发送链接以填写其在线建议。编程语言知识应用统计知识
销售开发经理，生物信息学
•计划并超越定义和商定的销售计划，通过发展目标市场知识（制药，生物技术和诊断公司） /地理领域，并具有紧迫感•制定和实施潜在客户的产生策略，并实现促进和领导者的资格，以促进培养和培养新的潜在客户的资格•将潜在客户培养和推进良好的潜在客户•有资格•授予新的潜在客户•授予新的前景•授予新的前景•他们的直接和未来用户需求和需求•独立生成报价，通过积极的虚拟关系销售，主要使用团队会议进行销售，与分销商销售渠道进行密切协调和合作，以实现商定的销售目标•对现有和新帐户的关键帐户管理•了解所有客户和产品的作用，以确保企业和企业的启动，以确保APIS的启动，并确保APIS的启动，专家专家，专家，专家，专家，专家，令人满意的•衡量和报告领先/机会管道目标目标和销售结果的状况•主动提出新的销售计划和策略，并采取促进销售前景成功转换为销售的策略，并不断地学习并与服务和产品的同步进行服务，并与服务和产品的同步•通过灵活的团队销售目标独立于实现自己的每月销售目标，以实现自己的企业，以实现自己的企业范围，以实现自己的企业范围的行为•实现自己的企业范围（超越国际旅行）（除了实现自己的国际旅行范围（除了实现自己的国际范围内）（除了实现自己的国际范围内）（除了实现国际范围内）（除了实现自己的国际范围内）（除了实现自己的国际范围内）（） ＆展览并与潜在客户和客户会面•保持APIS CRM数据库最新，并提供准确的销售预测
方尖碑遗传变异性的生物信息学研究
在人类消化微生物组的链球菌的细菌群中，已经鉴定出了方尖碑RNA序列，尽管它们对微生物组或宿主生物体的生理影响仍然未知（Schmitt- Kremer等人，2024年）。在该菌株中发现了一个特定的方尖碑序列“方尖碑S.S”，长度为1,137个核苷酸，与Alpha和beta方尖碑的基因组相似，分别为41％和35％。尽管存在与Oblin-1的相似性，但没有发现与Oblin-2的基因组相似性。至少在上述菌株中，细菌种群中的方尖碑序列的存在表明它们可能存在于其他菌株甚至物种中。尚不清楚不同类型的上线孔是否表现出真核细胞的乳房（尽管它们在生态上与微生物群体及其宿主生物（Schmitt-Kremer等，2024））（2024）），是否为细菌提供了有益的功能（Maddamsotti等，2024），是否有与造成的效果。已经提出，通过包含小RNA的囊泡的细菌转运可能是一种通信策略，这可能是方尖碑传播的潜在机制的关键（Maddamsetti等，2024）。然而，细胞宿主中有方尖碑的存在似乎与蛋白质的产生有关，特别是至少两种类型（α和beta方尖碑）。作为潜在的新生物学实体，尚不清楚它们是否具有类似于噬菌体的翻译机制或类似于病毒的自动化机制，等待进一步研究是否真的生成了生物信息学工具预测的蛋白质结构。基于Zheludev等人，2024年提出的假设，可以推测，与细胞基因组进化一样，将外部序列纳入当前的细胞序列，方尖碑S.S.如生物信息学分析所建议的，可能有助于链球菌的转录组片段。
生物信息学软件开发：原理和未来方向
9这些作者同等贡献 *通信：huangtao@sibs.ac.cn（T.H.）; liyang_fudan@fudan.edu.cn（l.y。）; gcyu1@smu.edu.cn（g.y。）; pdu@tju.edu.cn（p.d.）收到：2024年5月9日；接受：2024年7月21日；在线发布：2024年8月13日； https://doi.org/10.59717/j.xinn-life.2024.100083©2024作者。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。引用：Ma X.-K.，Yu Y.，Huang T.等，（2024）。生物信息学软件开发：原理和未来方向。创新生活2（3）：100083。用于分析生物医学数据的生物信息学软件对于将原始数据转换为有意义的生物学见解至关重要。在这篇评论中，我们概述了使用ClusterProfiler和CirceXplorer2作为说明性示例的生物启动软件开发的关键阶段和注意事项。此外，我们研究了一些已建立的大规模生命科学平台，并总结了开放科学的大数据和人工智能时代（AI）时代的设计原理。未来的大规模平台有望提供图形编程语言，并从数据和代码共享到物理资源的平台。AI革命将改变生物信息学软件的景观，并重新定义生命科学的研究范式。
生物信息学和计算生物学（BCB）
BCB 5810-生物信息学座谈会0-1学分（可重复）学分（可重复）该课程通过教职员工，学生和受邀演讲者的演讲为学生提供有关生物信息学和计算生物学研究的最新信息。入学学分的学生必须在研讨会的一部分中进行20-30分钟的演讲，在展示技术内容的同时展示他们的口头沟通技巧。学生必须具有研究生身份或获得CAS Associate Dean的许可，并获得毕业生和讲师的认可。提供秋季和春季。限制：入学率仅限于具有生物信息学专业的学生的学生。
第21届国际生物信息学研究研讨会...
论文提交请通过在线提交系统（https://easychair.org/conferences?conf=ISBRA2025提交扩展摘要（最多12页）。提交意味着至少一位作者愿意在研讨会上注册和出席。作者应选择以下曲目之一：曲目1：以（i）在Springer LNBI程序中发布扩展摘要的最多12页，以及（ii）邀请提交30％-50％ - 50％ - 延误版本，以提交ISBRA'24特殊问题。未决的批准期刊是计算生物学和生物信息学的IEEE/ACM交易，计算机科学技术杂志，Tsinghua科学技术，中国电子学杂志，《大数据挖掘与分析》或IEEE IEEE生物医学和健康信息学杂志。曲目2：以（i）在会议上的（i）演示和（ii）邀请提交全长纸向ISBRA'25特殊问题提交（i）的演示文稿的最多12页。未决的批准期刊是计算生物学，方法，跨学科科学及可生活科学，定量生物学，BMC生物信息学或BMC基因组学。重要日期
优化元基因组分析以早期检测结直肠癌：制定生物信息学方法和推进跨核心预测
预印本（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。此版本的版权持有人于2025年2月27日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.22.639690 doi：Biorxiv Preprint