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工匠EDGER 3.5 hp出售
用工匠草坪埃格（Edger）改造草坪的外观，这是一种专业级的工具，可确保沿着人行道，车道，花园等沿着人行道，车道，花园等方向脆弱。这款强大的EDGER非常适合想要维护良好的院子的房主。使用 - 条件良好：型号536.797571功能： *功能强大的Briggs＆Stratton引擎，带有底漆，可轻松启动 *自我塑造的三边刀片，可沿着车道，人行道和景观床和景观床和可调节的车轮设计，可轻松搭配折叠式折叠式 *，沿着车道，侧面和景观床 *可调节的车轮设计 *使用Paracord *清洁的化油器，线圈和飞轮以去除生锈并施加腐蚀抑制剂 *用汽车级替换皮带的其他详细信息：如果要满足要价，可以免费提供本地送货。价格合理地用于快速销售。规格： *电机类型：气体驱动 *电源来源：汽油 *产品身高/长度/宽度/重量：未指定
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组异质性
尽管有几种备受瞩目的最先进的方法可用，但分析批量RNA-Seq数据仍在面临重大挑战。最近的研究的证据表明，流行的差异表达（DE）工具（例如EDGER和DESEQ2）容易受到惊人的错误发现率（FDR）的影响。这些研究表明，在这些模型中观察到的FDR通货膨胀可能归因于诸如违反参数假设的问题或无法有效处理数据中的异常值。在这里，我们认为群体异质性也可以促进这一提升的FDR，这一现象在很大程度上被研究界忽略了。我们介绍了一种新型的统计模型Robseq，该模型旨在在差异分析中有效的每种功能建模，当时是当群均均一的假设未得到满足时。Robseq利用了稳健的统计文献中建立的统计机制，包括M估计量来稳健地估计基因表达水平变化和Huber-Cameron方差估计器来计算异性设置中的鲁棒标准误差。此外，出于推理目的，它还结合了Welch T统计量的自由度调整，有效地解决了RNA-Seq差异表达中FDR通胀的问题。通过详细的模拟和全面的基准测试，我们表明Robseq成功地将错误的发现和I型错误率保持在名义级别，同时与众所周知的DE方法相比保留了高统计能力。对种群级RNA-seq数据的分析进一步表明，Robseq能够鉴定出与复杂人类疾病有关的具有生物学上重要的信号和途径，这些信号和途径涉及复杂的人类疾病，否则这些信号和途径否则无法通过已发表的方法揭示。Robseq的实现可在https://github.com/schatterjee30/robseq上公开提供。
上下文相关的异构体特异性 PI3K 抑制导致肝细胞癌细胞产生耐药性
背景：原发性肝癌 (HCC) 的靶向治疗仅限于多激酶抑制剂，由于在慢性肝病阶段和肝硬化期间形成的 HCC 具有异质性分子性质，因此对这些药物的耐药性并不完全有效。尽管联合疗法可以通过协同作用提高靶向疗法的效率，但抑制剂的异构体特异性作用通常被忽略。本研究集中于 PI3K/Akt/mTOR 通路和异构体特异性 PI3K-α 抑制剂 (PIK-75) 或 PI3K-β 抑制剂 (TGX-221) 与索拉非尼在 PTEN 背景下的不同组合生物活性。方法：通过实时细胞生长、细胞周期和细胞迁移测定研究抑制剂对 PTEN 充足的 Huh7 和缺乏的 Mahlavu 细胞的生物活性。使用 edgeR 工具识别 RNA-Seq 中差异表达的基因。使用人类相互作用组上的 Prize Collecting Steiner Tree (PCST) 对治疗特异性通路进行系统级网络分析，并使用 Cytoscape 平台可视化富集网络。结果：我们从索拉非尼和 PIK-75 和 TGX-221 联合治疗中获得的数据显示出相反的效果；虽然 PIK-75 对 Huh7 细胞表现出协同作用导致细胞凋亡，但索拉非尼与 TGX-221 表现出拮抗作用并显著促进 PTEN 缺陷型 Mahlavu 细胞的细胞生长。在 PTEN 缺陷型和充足型细胞中鉴定了 PIK-75 和 TGX-221 抑制剂联合治疗的转录组状态。重建并深入分析了分子相互作用和细胞信号通路，以了解 PI3K-α（PIK-75）和 PI3K-β（TGX-221）抑制剂与索拉非尼之间的不同协同或拮抗作用的机制。结论：同时构建和分析了本研究中提出的差异表达细胞网络，揭示了异构体特异性 PI3K 抑制在 PTEN 充足和缺乏的肝癌细胞中的不同后果。我们证明了在联合治疗期间，上下文依赖性和异构体特异性 PI3K/Akt/mTOR 信号抑制在药物耐药中的重要性。（https://github.com/cansyl/Isoform-spesific-PI3K-inhibitor-analysis）。
幸存板：多摩斯癌症生存模型的标准化基准测试
单细胞测序技术，包括单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）和单细胞ATAC测序（SCATAC-SEQ），使研究人员能够量化细胞的OMIC PHE-NOTYPES。理想的单细胞数据分析有望帮助研究人员了解细胞上的异质性，提取感兴趣的细胞亚群，识别与细胞亚群相对应的特征基因集，并揭示细胞子源的关系。在这些分析任务中，识别特征基因集是一个关键步骤。特征基因集定义为在细胞亚群之间差异表达的基因集。它们通常用于注释细胞亚群并进行基因集富集分析。现有的特征基因鉴定方法经常采用两步方法（此后称为两步方法）：首先将细胞聚集（例如Seurat [1-4]，简单的Louvain [5]，通过插入性和维度降低（CIDR）（CIDR）[6]和Scanpy [7]和差异表达基因（例如9）（例如9）[8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [14,15]，limma-voom [16]和桅杆[17]）随后在细胞簇上进行以识别特异性特异性特征基因。但是，这种方法对具有复杂或微妙的异质性的数据具有可疑的精度，因为不准确的初始聚类步骤可能会导致随后的错误特征基因鉴定[18]。但是，这些方法不会将特征基因分离为亚群特异性基因集，从而限制了它们的注释细胞的效用。这些基因集用于计算细胞基因集富集评分，然后注释细胞。另外，某些方法通过检测高度可变基因（HVG）的偏差来识别特征基因，这些基因与人群相对于模型拟合的偏差[19]，辍学率[20]和UMI计数分布[21]（此后称为HVG方法）。为了克服现有方法的局限性，我们提出了Sifinet，这是一种直接识别特征基因集的独特方法，可消除对先前细胞聚类的需求。源于关键观察，即在细胞亚群中共差异表达的基因也表现出共表达模式（供应。注1），Sifinet构建了一个基因共表达网络，并检查其拓扑以识别特征基因集。此外，这些基因集中的网络意味着细胞亚群之间的关系（图1）。此外，Sifinet可以选择地整合SCATAC-SEQ数据，因为它形成了基因合作 - 染色质网络，并探讨了其拓扑以确定表观基因组特征基因集。Sifinet分析SCRNA-SEQ和SCATAC-SEQ数据的能力使研究人员深入了解了细胞多瘤异质性。我们证明，在识别特征基因集和增强细胞注释精度时，Sifinet优于现有的两步方法和HVG方法。此外，我们认为Sifinet可以鉴定细胞之间的复杂异质性，并揭示细胞亚群中潜在的发育谱系。Sifinet也可以缩放以分析数百万个单元的数据集。我们将Sifinet应用于五个已发表的实验数据集，并发现了一些潜在的新发现，例如潜在的新细胞周期标记和衰老标记，衰老细胞富集的亚群，髓样祖细胞的发育效果以及CD8细胞的发育效果以及CD8细胞的构造以及可能的过渡路径。