主要排除标准 • 已知 SMARCA2(BRM)功能丧失改变或已知与 SMARCA2(BRM)改变相关的恶性肿瘤的参与者 • 先前接触过 SMARCA2(BRM)抑制剂和/或降解剂(先前接触可能允许增加剂量) • 已知或疑似有未经治疗或不受控制的中枢神经系统受累病史的参与者 • 有 QT 间期延长或严重心律失常风险增加病史的参与者 • 严重心血管疾病 • 患有活动性或最近治疗过(2 年内)的第二原发性恶性肿瘤和/或在入组前 2 年内接受过其他恶性肿瘤治疗的参与者 • 在研究期间或研究干预的最后一剂后 6 个月内怀孕、哺乳或计划哺乳,或预期怀孕或生育孩子的参与者
摘要 MultifacetedProtDB 是一个多功能人类蛋白质数据库,其信息来源于其他数据库,包括 UniProt、GeneCards、人类蛋白质图谱 (HPA)、人类表型本体 (HPO) 和 MONDO。它收集了文献中提到的“多面”多任务蛋白质,这些蛋白质具有多效性、多结构域、混杂性(与催化多种底物的酶有关)和兼职性(具有两种或多种分子功能),难以在现有的非特定数据库中直接搜索到。多功能蛋白质的研究是一个不断扩展的研究领域,旨在阐明生物过程的复杂性,特别是在人类中,其中多功能蛋白质在各种过程中发挥作用,包括信号转导、代谢、基因调控和细胞通讯,并且经常参与疾病的爆发和发展。该网络服务器允许使用多个过滤器按基因、蛋白质和任何相关的结构和功能信息进行搜索,如 PDB 中的可用结构、结构模型和相互作用因子。蛋白质条目补充了全面的注释,包括 EC 编号、GO 术语(生物途径、分子功能和细胞成分)、Reactome 中的途径、UniProt 中的亚细胞定位、HPA 中的组织和细胞类型表达以及 MONDO、Orphanet 和 OMIM 分类后的相关疾病。MultiFacetedProtDB 可作为网络服务器免费使用:https://multifacetedprotdb.biocomp.unibo.it/。
AVDF 支持对常见企业级数据库进行数据库活动监控。开箱即用的审计收集支持包括 Oracle Database、Oracle MySQL、Microsoft SQL Server、SAP Sybase、IBM Db2 LUW 和 PostgreSQL。通过使用随附的自定义连接器框架,可以支持大多数其他数据库和应用程序,该框架通过 JDBC 或 RESTful API 收集数据。自定义收集工具包还支持将审计数据写入 XML 或 JSON 文件的系统。您可以使用 QuickCSV 收集器从 MariaDB、EnterpriseDB (Postgres) 和其他以 CSV 格式创建审计数据的系统中收集审计数据。包含基于 Java 的软件开发工具包 (SDK) 以适应那些无法使用任何自定义连接器框架选项访问的罕见目标。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
•CO 2的世界国家发电和热量发电率(以每千瓦时为单位,1990年至2022年)。(二氧化碳千瓦时ELE&HEAT)•基于临时发电数据(对于所有经合组织国家和选定的非OECD国家),临时2023 CO 2电力和电力/热量产生的排放因素。(Sheets CO2 kWh Ele&Heet and CO2KWH ELE)•CO 2仅发电(包括CHP电力)的CO 2排放因子(在1990年至2022年)中为世界国家(CO 2每千瓦时)。(表二氧化碳元素)注意:上述发射因子是用于发电/发热的上述排放因子:总发电;从石油,煤炭,天然气和不可再生废物以及生物燃料中产生。(Sheets CO2 kWh Ele&heat and CO2KWH ele)•ch 4和n 2 o发电的发射因子(基于默认的IPCC因子)(以默认的IPCC因子为基础)(以CO 2 EQ / kWh,1990年至2022年为单位)。(床单CH4因子和N2O因素)•由国家之间的电力贸易引起的间接排放的调整因素(经合组织国家,1990年至2022年)。(调整工作表)•调整与电网中电力传输和分配损失相关的排放率(对于拥有可用数据的国家,1990年至2022年)。(调整T&D损失损失)•最终消费领域的直接燃烧产生的排放因子,除了电力和热量生产以外(1990年至2022年)。(直接燃烧因子)
基于 CRISPR-Cas9 文库的高通量筛选已成为一种有吸引力且强大的技术,用于识别功能研究的靶基因。然而,由于缺乏用户友好的实用程序和涵盖第三方实验的最新资源,公共数据的可访问性受到限制。在这里,我们描述了 iCSDB,一个使用人类细胞系的 CRISPR 筛选实验的综合数据库。我们汇编了两个主要的 CRISPR-Cas9 筛选来源:DepMap 门户和 Bi- oGRID ORCS。DepMap 门户本身是一个综合数据库,其中包括三个大型 CRISPR 筛选项目。我们还从 BioGRID ORCS 汇总了 CRISPR 筛选,它是来自 PubMed 文章的筛选结果集合。目前,iCSDB 包含 976 种人类细胞系的 1375 个全基因组筛选,涵盖 28 种组织和 70 种癌症类型。重要的是,我们消除了不同 CRISPR 库的批次效应,并将筛选分数转换为单一指标以估计敲除效率。我们还整合了临床和分子信息,以帮助用户轻松选择感兴趣的细胞系。此外,我们还实施了各种交互式工具和查看器,以方便用户在基因和指导 RNA 水平上选择、检查和比较筛选结果。iCSDB 可在 https://www.kobic.re.kr/icsdb/ 上找到。
1美国北卡罗来纳州北卡罗来纳州Chapel山的遗传学系,内布拉斯加州大学食品科学与技术系Nebraska Food Food Center,NEBRASKA大学 - 林肯大学,美国东北68588,美国林肯市,美国北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州林肯市林肯市。伊斯兰堡,巴基斯坦,5计算机科学系,国立计算机和新兴科学大学(NUCES),伊斯兰堡,巴基斯坦,6,6感染与免疫计划,生物医学发现研究所和莫纳什大学微生物学系,澳大利亚3800,VIC 3800,VIC 3800,VIC 3800,澳大利亚7学院考文垂,英国1美国北卡罗来纳州北卡罗来纳州Chapel山的遗传学系,内布拉斯加州大学食品科学与技术系Nebraska Food Food Center,NEBRASKA大学 - 林肯大学,美国东北68588,美国林肯市,美国北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州北卡罗来纳州林肯市林肯市。伊斯兰堡,巴基斯坦,5计算机科学系,国立计算机和新兴科学大学(NUCES),伊斯兰堡,巴基斯坦,6,6感染与免疫计划,生物医学发现研究所和莫纳什大学微生物学系,澳大利亚3800,VIC 3800,VIC 3800,VIC 3800,澳大利亚7学院考文垂,英国
基于 CRISPR-Cas9 文库的高通量筛选已成为一种有吸引力且强大的技术,用于识别功能研究的靶基因。然而,由于缺乏用户友好的实用程序和涵盖第三方实验的最新资源,公共数据的可访问性受到限制。在这里,我们描述了 iCSDB,一个使用人类细胞系的 CRISPR 筛选实验的综合数据库。我们汇编了两个主要的 CRISPR-Cas9 筛选来源:DepMap 门户和 Bi- oGRID ORCS。DepMap 门户本身是一个综合数据库,其中包括三个大型 CRISPR 筛选项目。我们还从 BioGRID ORCS 汇总了 CRISPR 筛选,它是来自 PubMed 文章的筛选结果集合。目前,iCSDB 包含 976 种人类细胞系的 1375 个全基因组筛选,涵盖 28 种组织和 70 种癌症类型。重要的是,我们消除了不同 CRISPR 库的批次效应,并将筛选分数转换为单一指标以估计敲除效率。我们还整合了临床和分子信息,以帮助用户轻松选择感兴趣的细胞系。此外,我们还实施了各种交互式工具和查看器,以方便用户在基因和指导 RNA 水平上选择、检查和比较筛选结果。iCSDB 可在 https://www.kobic.re.kr/icsdb/ 上找到。
oncokb是在纪念斯隆·凯特林(MSK)开发的精确肿瘤学知识库,该知识库(MSK)收集并存储有关体细胞癌基因改变的信息。ONCOKB中包括的改变是基于DNA的,非同义突变,重排,插入和癌症中的缺失。本文档可以互换使用“更改”,“突变”和“变体”。Oncokb根据FDA的指导文件有资格作为数据库:“使用公共人类遗传变异数据库来支持基于遗传和基因组的体外诊断的临床有效性。” 1 MSK提交的信息以支持ONCOKB数据库的“ FDA认可内容”部分的识别,该部分列出了肿瘤类型特异性的体细胞改变和相应的FDA证据水平。2此评估是基于Oncokb是否表现出与FDA指导文件中描述的建议一致的。提交的信息包括详细的描述和标准操作协议(SOP)的监督和治理程序,用于创建,维护和扩展以下范围内的数据库及其内容,以及此类信息的透明度,安全性和隐私。fda评估了这些程序是否提供了合理的保证,即变异主张是准确的,可以用作有效的科学证据的来源,以支持调节性提交中体细胞基因分型测试的临床有效性。FDA还评估了维护和保护数据库的程序。FDA对所提供的信息的评论在本文中进行了描述。基于评估的信息,FDA确定Oncokb符合支持识别数据库中ONCOKB FDA识别的内容部分的指南中所述的建议。因此,FDA识别Oncokb数据库中的“ FDA认可内容”选项卡。预计该认可将为测试开发人员提供利用Oncokb数据库的机会,以支持FDA对肿瘤分析测试3和其他类似的Sompation Genotyping测试的法规审查,以寻求授权。
摘要。NOSQL数据库和相关技术正在迅速发展,通常在多种情况(一致性,可用性,分区公差)中使用,这在数据库世界中引发了争议,因此本文旨在阐明确定数据库使用的特征。通过讨论挑战并研究深度的差异并试图回答与数据库未来使用有关的问题,我们开始讨论关系和非关系数据库,缺点和挑战,然后我们选择了两种模型,然后我们选择了一种在Query过程中在Query过程中研究数据库服务器服务器服务器的差异,该过程是一个重要的一部分数据。我们还讨论了用于多个考虑因素采用的两个模型的普及,并得出结论,尽管面临挑战,但非关系数据库往往很快成为首选。