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World File Search SystemGSVA
GSVA：微阵列和RNA-seq数据的基因集变异分析
ComputeGenesetSoverlap。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3个reduplicateGenesets。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4个过滤器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5基因史上术。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6个基因。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 7 GSVA。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 8 GSVA解码。 div> 。 div>6个基因。 div>。 div>。 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div>。 div>11 GSVA-PKG弃用。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 gsvaantolation。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 gsvaenrichment。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 GSVOXPRATA类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 GSVAGESETS类。 div>。 div>。 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免疫相关的基因预后指数，用于预测结直肠癌患者的预后
方法：分别从癌症基因组图集（TCGA）和基因表达综合（GEO）数据库中获取CRC患者的RNA序列数据和临床信息，分别是培训和验证集。免疫相关的基因数据是从Inmport和IntedB数据库中获得的。加权基因共表达网络分析（WGCNA）用于鉴定与免疫相关的基因。然后使用COX回归方法构建了IRGPI。基于IRGPI的中位风险评分，患者可以分为高风险和低风险组。为了进一步研究免疫学差异，进行了基因集变异分析（GSVA）研究。此外，使用施加和相关功能分析的免疫细胞用于识别差异免疫细胞亚群和相关功能途径。
印度 PSH 灵活性潜力的技术经济评估
缩写 说明 BESCOM 班加罗尔电力供应有限公司 CAES 压缩空气储能 CAGR 复合年增长率 CERC 中央电力监管委员会 DAM 日前市场 DPR 详细项目报告 GDP 国内生产总值 GIZ 德国国际合作协会 GoI 印度政府 GSDP 州国内生产总值 GSVA 州增加值 IGEF 印度德国能源论坛 IEGC 印度电网代码 IEX 印度能源交易所 INR 印度卢比 kV 千伏 kWh 千瓦时 Mn 百万 MW 兆瓦 MSEDCL 马哈拉施特拉邦电力配送有限公司 PFR 预可行性报告 PLF 电厂负荷率 PPA 购电协议 PSH 抽水蓄能水力/（水电） RE 可再生能源 REC 可再生能源证书 R&R 安置和康复 SRTPV 太阳能屋顶光伏 TANGEDCO 泰米尔纳德邦发电配电有限公司 TNERC 泰米尔语纳德邦电力监管委员会 USD 美元 WAPCOS 水电咨询服务有限公司
鉴定色氨酸代谢 - 阿尔茨海默氏病免疫和免疫疗法中相关的基因
最近的研究强调了色氨酸代谢在阿尔茨海默氏病（AD）的发病机理中的显着参与。然而，仍然缺乏对色氨酸代谢在AD背景下的确切作用的全面研究。这项研究采用生物信息学方法来识别和验证与AD相关的潜在色氨酸代谢相关基因（TRPMG）。通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）测试和17种已知的色氨酸代谢途径的交点促进了TRPMG的发现。随后，使用基因集变异分析（GSVA）阐明了TRPMG的推定生物学功能和途径。此外，采用最低绝对收缩和选择算子（LASSO）方法来识别枢纽基因并评估5个TRPMG在区分AD时的诊断效率。还研究了轮毂TRPMG与临床特征之间的关系。最后，使用APP/PS1小鼠对五个TRPMG进行体内验证。我们确定了与AD相关的5个TRPMG，包括丙酰辅酶A羧化酶亚基β（PCCB），TEA结构域转录因子1（TEAD1），苯基丙烷基TRNA合成酶亚基β（FARSB），Neurofascin（NFASC）（NFASC）和EZRIN（EZRIN（EZRIN）。在这些基因中，PCCB，FARSB，NFASC和TEAD1与年龄相关。在APP/PS1小鼠的海马中，我们观察到FARSB，PCCB和NFASC mRNA表达的下调。此外，在APP/PS1小鼠的脑皮质和海马中，PCCB和NFASC蛋白表达也被下调。我们的研究为未来的研究铺平了道路，旨在揭示AD中色氨酸代谢失调及其治疗意义的复杂机制。
蛋白质磷酸酶1的原始文章全面分析1调节抑制剂亚基14B，这是与肿瘤发生相关的分子，预后不良
摘要：目的：探索蛋白质磷酸酶1调节抑制剂亚基14B（PPP1R14B）与肺腺癌（LUAD）的发生之间的关系。方法：使用各种数据库进行投资PPP1R14B表达，并使用基因集变量分析（GSVA）和基因集合富集分析（GSEA）评估其分子功能和途径。然后，分析了肿瘤突变与PPP1R14B表达之间的相关性。此外，构建了PPP1R14B的调节网络和表达途径轴。使用反卷积算法分析以及肿瘤免疫功能障碍和排除（TIDE）算法，PPP1R14B与免疫细胞浸润之间的相关性分析是由人均通过形成的。最后，使用临床样品的定量实时聚合酶链反应（QRT-PCR）和免疫组织化学（IHC）染色进行表达验证。结果：PPP1R14B在肿瘤组织中表现高表达。ppp1r14b与T和N阶段和预后不良有关，并与细胞周期，DNA修复和免疫反应低有关。高PPP1R14B表达与高肿瘤突变率有关。确定了PPP1R14B的上游和下游基因，以及蛋白质 - 蛋白质相互作用网络（PPI网络）的构建和PPP1R14B的表达途径轴。ppp1r14b表达与免疫细胞浸润差以及PPP1R14B与肥大细胞和嗜酸性粒细胞浸润之间的负相关性相关。结论：这项研究揭示了LUAD中的PPP1R14B表达较高，其对不良预后的贡献，分子LAR功能，生物途径以及对免疫细胞浸润的影响，并对PPP1R14B在LuAD肿瘤中的作用提供了充分的了解。
单细胞和批量 RNA 测序综合分析揭示结直肠癌杯状凋亡相关基因的预后模型和肿瘤微环境重塑机制
背景：最近，人们对铜凋亡（一种由铜介导的程序性细胞死亡形式）产生了浓厚的兴趣。铜凋亡相关基因影响结直肠癌 (CRC) 发展的具体机制尚不清楚。方法：在这里，我们将批量 RNA 测序与 scRNA 测序相结合，以研究 CRG 在 CRC 中的功能。选择了 61 个铜凋亡相关基因进行进一步研究。通过 Lasso-Cox 确定了 9 个预后 CRG。创建了风险评分，并将患者分为两个不同的组，即低风险评分组和高风险评分组。使用 CIBERSORT、ESTIMATE、MCP-counter、TIDE 和 IPS 对 TME 进行评分，并使用 GSVA 和 GSEA 评估两组中的通路。此外，我们使用细胞通讯分析探索基于 scRNA 测序的 COX17 和 DLAT 的肿瘤微环境重塑机制。最后，我们使用 IHC 和 qPCR 来验证 COX17 和 DLAT 的表达。结果：AOC3、CCS、CDKN2A、COX11、COX17、COX19、DLD、DLAT 和 PDHB 被认为是 CRC 中的预后 CRG。高危组预后最差，免疫缺陷表型，并且对 ICB 治疗更具抵抗力。此外，scRNA-seq 分析显示 CD4-CXCL13Tfh 中 COX17 表达升高可能导致免疫逃避，而 DLAT 具有相反的作用，逆转 T 细胞耗竭并诱导细胞焦亡以促进 CD8-GZMKT 浸润。结论：本研究利用杯状凋亡相关基因开发了一个预后框架，该框架可有效预测 CRC 患者的预后、TME 类型和对免疫治疗的反应。此外，我们的研究揭示了一个新发现，即 CRC 中 CD4- CXCL13 T 细胞内 COX17 表达水平升高会介导 T 细胞耗竭和 Treg 浸润，而 DLAT 则被发现通过逆转 T 细胞耗竭和诱导细胞焦亡来促进抗肿瘤免疫激活。
frbm24_part1.pdf-西孟加拉邦财务部
引言州政府专注于关键的财政指标，旨在消除/减少收入赤字和财政赤字，以确保州经济的整体财政健康和审慎的债务管理。在州政府的财政运营中具有更高的透明度，并且在财政政策中存在中期框架是偶然的。2010年7月制定了2010年的《西孟加拉邦财政责任和预算管理法》（FRBM），并于2011年4月和2021年1月和2022年11月再次修订。根据《最后的修正案》，固定的目标在未来几年仍在继续。第十五个中央财政委员会还提供了一系列建议，以实现工会和州政府的财政目标。建议之一是，州政府可以修改其FRBM法案，以规定有关财政赤字的法定灵活限制。再次，有关《 FRBM法》也可以进行适当的修改，以对新的资本计划的制裁提供法定的上限，以适用于年度预算规定的适当倍数。第15财政委员会阐明了国家的财政纪律方面的某些灵活性： - 净借贷的正常限制可以固定为2021 - 22年的GSDP的4％，在2022-23中以3.5％的限制，并以2023-24至2023-24至20225-26的GSDP保持3％。“正常”一词用于澄清，我们尚未考虑州政府要进行的任何额外借款来管理GST薪酬的短缺，或者我们建议用于电力部门改革的基于激励的额外借款空间。根据FRBM法案，每年设定了里程碑，以评估财政纪律方面的成就进度。根据该法案准备了本年度对国家财政政策和财政战略的年度声明。在随后的文本部分中，就国民和州经济增长而言，就2011 - 2011 - 12年基准年计算的GDP/ GSDP和GVA/ GSVA而言，已经对概述进行了讨论，并且财政指标已经相应地到达。在议会中介绍了2024 - 25年的中期财政政策声明和财政政策战略声明，以反思政府的意图以及代表其实现FRBM法案中提到的目标的政府意图和倡议。
2025年2月
从长远来看，国家经济的财政健康是由观察到的财政纪律水平和遵循财政谨慎的水平确定的。政府专注于关键的财政指标，旨在消除/减少收入赤字和财政赤字，并确保审慎的债务管理。政府财政运营的透明度和财政政策的中期框架的存在是偶然的。2010年7月制定了2010年的《西孟加拉邦财政责任和预算管理（FRBM）法》，并于2011年4月和2021年1月，2022年11月，随后在2024年3月。根据《最后的修正案》，固定的目标在未来几年仍在继续。第十五个中央财政委员会还提供了一系列建议，以实现联盟和州政府的财政目标。建议之一是，州政府可以修改其FRBM法案，以规定有关财政赤字的法定灵活限制。再次，有关《 FRBM法》也可以进行适当的修改，以对新的资本计划的制裁提供法定的上限，以适用于年度预算规定的适当倍数。第15财政委员会阐明了国家的财政纪律方面的某些灵活性： - 净借贷的正常限制可以固定为2021 - 22年的GSDP的4％，在2022-23中以3.5％的限制，并以2023-24至2023-24至20225-26的GSDP保持3％。根据FRBM法案，每年设定了里程碑，以评估财政纪律方面的成就进度。“正常”一词用于澄清，我们尚未考虑州政府要进行的任何额外借款来管理GST薪酬的短缺，或者我们建议用于电力部门改革的基于激励的额外借款空间。根据该法案准备了本年度对国家财政政策和财政战略的年度声明。在随后的文本部分中，关于国民和州经济增长的讨论，就2011 - 12年代基准年估计的GDP/GSDP和GVA/GSVA而言，已经进行了概述，并且财政指标已得到相应。在议会中介绍了2025 - 26年的中期财政政策声明和财政政策战略声明，以反思政府的意图以及代表其实现FRBM法案中提到的目标的政府意图和倡议。