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dev> deconvolut gene和环境相互作用以开发疾病的“表观遗传评分表” 重新定义1型糖尿病中的远端对称多重神经病特征：系统评价 定量调查 automl在严重约束的应用中 表征藜麦葡萄菌中表皮膀胱细胞 通过AI和深度学习来推进北极海冰遥感：现在和未来 在激光诱导的高阶波混合和石墨烯量子点中的谐波产生 分布式光纤传感器用于复合压力容器的结构健康监测 化学疗法引起的临床前药物发育认知下降的动物模型 用靶向温度管理治疗的缺氧脑损伤患者的脑自动调节 一种用于检测倍数和有问题特征的计算方法 倾斜平衡：补体系统在疾病和治疗中的复杂作用 人类数字双胞胎（HDT）驱动的人类周期系统：关键技术和应用 氮化硅离子敏感场效应晶体管
人类健康是由遗传学（G）和环境（E）决定的。这在暴露于同一环境因素的个体中清楚地说明了这一点。尚未开发出基因 - 环境相互作用（GXE）效应的定量度量，在某些情况下，甚至还没有就该概念达成明确的共识。例如，癌症是否主要来自“运气不好”还是“糟糕的生活方式”。在本文中，我们提供了一组GXE相互作用的示例，作为发病机理的驱动因素。我们强调了epige-netic法规如何代表分子碱基的共同连接方面。我们的论点收敛于GXE记录在细胞表观基因组中的概念，该概念可能代表了解宣告这些多半复杂的调节层的关键。开发一个解码此表观遗传信息的钥匙将提供疾病风险的定量度量。类似于引入估计生物年龄的表观遗传时钟，我们挑衅地提出了“表观遗传评分表”的理论概念，以估计疾病风险。
STMGP：全基因组关联或全基因组测序研究数据
通过培训数据构建预测模型，并通过平滑阈值多变量遗传预测（STMGP）方法预测测试数据表型，其中包含基因环境（GXE）相互作用，其中将GXE相互作用线性添加到具有边际效应的STMGP模型中。数据必须采用Plink二进制格式和边际测试p值（即通过PLINK软件计算每个变体的测试），即使对于具有大量变体的数据，也可以快速计算。通过CP型标准选择最佳的P值截止。可以接受定量和二进制表型，其中必须以PLINK FAM FAM FORGAT或SEPARATE文件（PLINK格式，即FID和IID需要）。环境变量需要通过指定列名来在协变量文件中。
引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
多...
多环境试验（MET）数据的分析是植物育种和农业研究的关键组成部分，为基因型逐型环境（GXE）相互作用提供了基本见解。然而，随着MET实验的复杂性的增长，基于方差的转化分析（基于ANOVA）的方法可以在准确捕获遗传和非遗传效应的潜在方差 - 稳定性结构方面表现出局限性。本研究使用埃塞俄比亚进行的十项常见的豆类品种试验的谷物产量数据集提出了对MET数据分析的因素分析混合模型（FAMM）。这项研究研究了多环境基因型效果（GXE）效应的方差相关结构的建模和在多环境现场试验中的残留误差。与具有异质遗传方差和恒定误差方差的基本GXE模型相比，包含具有异质误差差异的模型可显着改善模型拟合。然后拟合了增加顺序的因子分析模型（FA）模型，并且前三个顺序（FA1，FA2和FA3）在解释的方差百分比和统计意义上显示出显着的改善。FA3模型解释了总方差的78.12％，确定为模型复杂性和解释力之间提供最佳拟合。在十个试验环境中，遗传差异，误差差异和遗传力的估计值分别从0.008到0.984、0.053至0.695和65.40至89.86。这强调了影响感兴趣特征的基本遗传和环境因素的实质性变化。环境之间的遗传相关性也从负值到正值不等，表明跨实验条件的遗传因素的一致性不同。这些结果表明，在分析多环境试验数据时，正确建模方差 - 稳定性结构并考虑复杂的基因型相互作用的重要性。强烈建议扩大这种有效分析方法的利用，以增强各种环境之间的品种评估，并促进鉴定出色品种。关键词：因子分析混合模型，多环境试验，遗传
水稻现象选择的表现：种群大小和基因型 - 环境相互作用对预测能力的影响
现象预测（PP）是一种利用近红外光谱（NIRS）数据的新方法，为育种应用提供了基因组预测（GP）的替代方法。在PP中，高光谱关系矩阵取代了基因组关系矩阵，可能会导致添加剂和非加性遗传效应。与GP相比，PP具有成本和吞吐量的优势，但影响其准确性的因素尚不清楚，需要定义。本研究研究了各种因素的影响，即训练人群的规模，多种环境信息整合以及基因型X环境（GXE）效应对PP的影响与GP相比。我们评估了在四种不同环境中种植的水稻多样性面板中的几种农艺上重要特征（开花，植物高度，收获指数，千粒体重和谷物氮含量）的预测准确性。培训人群规模和GXE效应包容对PP准确性的影响最小。影响PP准确性的关键因素是包括的环境数量。使用来自单个环境的数据，GP通常超出执行的PP。但是，使用来自多个环境的数据，使用基因型随机效应和每个环境的关系矩阵，PP获得了与GP的可比精度。与使用单个信息源相比，将PP和GP信息组合在一起（例如，GP，PP的平均预测能力以及GP和合并的GP和PP的平均预测能力分别为0.44、0.42和0.44）。我们的发现表明，当所有基因型至少具有一个NIRS测量值时，PP可以与GP一样准确，这可能为水稻育种计划提供重要优势，降低育种周期并降低计划成本。
采用机械分子生物学方法，用于因果理解
摘要：通过调查个人一生中经历的环境暴露的综合影响，Exposome研究提供了了解和减轻负面健康结果的机会。虽然当前的释放症研究是由识别暴露与影响之间的关联的流行病学研究驱动的，但新的框架 - 整合了包括电子健康和行政记录在内的更实质性的人口级元数据，将进一步揭示表征环境暴露风险的表征。分子生物学提供了研究实验和计算系统中展示体的生物学和健康影响的方法和概念。特别重要的是，在流行病学和临床研究中，OMICS读数的使用日益增长。本文呼吁采用机械分子生物学方法，作为理解人类表型基因型和暴露相互作用的重要步骤。提出了一系列建议，以做出从暴露关联到因果关系的必要和适当的步骤，具有巨大的潜力，可以为精确的医学和人口健康提供依据。这包括在杂物组领域内建立假设驱动的实验室测试，并得到适当的方法，可以从模型系统研究到人类进行读取。关键字：杂物，分子生物学，毒理学，人类健康，暴露，GXE，环境■简介
录音室屏幕截图的带的屏幕截图
•人类基因组的结构和功能特征•表达调控中的顺式传播相互作用。一般和特定的转录因子。用于研究的技术：用于研究差异表达的微阵列和Q-RT-PCR•表观遗传机制。DNA甲基化，质量修饰，染色质重塑复合物，LCR，表观遗传静音。Bisolfito方法用于研究DNA甲基化状态。•用于大规模测序核酸测序的第二代和第三代技术•微生物群落的基因组分析。靶标元基因组，元基因组shot弹枪和功能。•人类微生物瘤：与营养和健康的相关性•OMIC科学：定义和目标。营养/营养学：多态性与营养与食物对基因表达的影响之间的关系。基因组适应饮食。依赖配体的转录因子。神经退行性病理学的营养素和表观基因组学。营养表观基因组学：中间代谢，碳原子的代谢和表观遗传机制。药物遗传学/药物基因组学：影响对药物反应的基因，遗传环境相互作用（GXE）。•基因表达的转移后调节。功能和替代剪接调节机制。•RNA调节剂：longncrna，pirna，circrna，mirna，sirna。mirna
收敛的功能基因组学方法在早期生活压力相关的精神疾病中优先考虑风险的分子靶标
有一个压倒性的证据证明精神障碍不是单一风险因素的产物，即遗传变异或环境因素，包括暴露于孕产妇围产期心理健康问题或儿童不良事件 - 而不是发育过程中发生的累积和多因素侮辱的轨迹的产物，例如胎儿在胎儿生活期间对母亲的不良心理状况的暴露，或者在儿童期间发生不良创伤事件或儿童期间的不良事件。在这篇综述中，我们的目的是强调收敛功能基因组学（CFG）方法的潜在效用，以阐明复杂的大脑相关的分子机制和由早期生命应力（ELS）引起的变化。我们描述了基于精神病学和神经科学中CFG的不同研究，我们展示了该“无假设”工具如何优先考虑ELS调节的严格数量的基因，这些基因可以作为基因X环境（GXE）相互作用研究的潜在候选者进行测试。我们通过使用CFG方法将FOXO1识别为遗传变异性可以介导不良环境对抑郁症发展的影响的基因而获得的结果。此外，我们还证明了FOXO1在压力引起的神经发生的减少方面具有功能相关性，并且可以成为预防或治疗与压力相关的精神疾病的潜在目标。总体而言，我们建议CFG方法可以包括跨物种和组织数据整合，并且我们还建议CFG在深度检查并确定在整个生命周期和世代影响的ELS影响的顶级候选基因。
LRRK2激酶抑制作用可预防帕金森氏症...
抽象的特发性帕金森氏病（PD）在流行病学上与接触毒物（例如农药和溶剂）相关，其中包括各种污染我们环境的化学物质。大多数在结构上是不同的，但其毒性的常见细胞靶标是线粒体功能障碍，这是多巴胺能神经元选择性脆弱性涉及的关键病理触发因素。我们和其他人表明，环境线粒体毒物（例如农药烤面包酮和paraquat）以及有机溶剂溶剂三氯乙烯（TCE）似乎受到蛋白质LRK2的影响，蛋白质LRK2是PD的遗传危险因素。作为LRRK2介导囊泡运输并影响内溶性功能，我们假设LRRK2激酶活性可能会抑制毒性受损的线粒体的自噬去除，从而导致氧化应激升高。相反，我们怀疑对LRRK2的抑制作用，该抑制已被证明是针对由线粒体毒物引起的多巴胺能神经变性的，它将减少活性氧（ROS）的细胞内产生，并防止导致细胞死亡的线粒体毒性。为此，我们在体外测试了如果遗传或药物抑制LRRK2（MLI2），则可以抵抗与PD风险相关的四种毒物引起的ROS - Rotenone，paraquat，paraquat，tce和四氯乙烯（PERC）。同时，我们评估了MLI2抑制LRRK2是否可以预防体内TCE诱导的毒性，在我们观察到的TCE升高LRRK2激酶在多巴胺神经化学剂之前的Nigrostriatal段中的LRRK2激酶活性。我们发现LRRK2抑制作用阻止了毒物诱导的ROS并在体外促进线粒体，并保护了多巴胺能神经退行性变性，神经炎症和由TCE在体内引起的线粒体损害。我们还发现，具有LRRK2 G2019S突变的细胞显示出加重的毒物诱导ROS的水平，但通过MLI2抑制LRRK2，这可以改善。总的来说，这些数据支持LRRK2在毒物诱导的线粒体功能障碍中的作用，该功能通过氧化应激和自噬去除受损的线粒体而与PD风险相关。关键字：帕金森氏病（PD），基因X环境（GXE），环境有毒物质，亮氨酸富集重复激酶2（LRRK2），线粒体
Gear Energy Ltd. 公布 2019 年年末储备
GEAR ENERGY LTD. 宣布 2019 年年末储备 卡尔加里，艾伯塔省（2020 年 2 月 20 日）Gear Energy Ltd.（“Gear”或“公司”）（多伦多证券交易所代码：GXE）欣然公布其 2019 年年末独立储备报告的以下结果和分析，该报告由其独立评估机构 Sproule Associates Limited（“Sproule”）编制。2019 年，Gear 从运营中获得了 6180 万美元的资金，并再投资了 3890 万美元，占 63%，其中包括 3700 万美元的开发资本和 290 万美元的废弃和回收活动，抵消了 100 万美元的净收购和剥离（“A&D”）收益。综合投资使 Gear 的年产量同比略有增加（3%），而与 2018 年相比，已探明开发生产储量略有减少（-2%）。除了保持公司储量基本稳定之外，Gear 还能够直接投入超过 2,200 万美元用于减少 24% 的未偿还净债务，并投入 70 万美元用于收购 160 万股 Gear 普通股，这些交易是根据 2019 年 9 月开始的正常发行人要约进行的。前几年，为了计算与公司储量相关的价值，基本上包括了与闲置油井相关的所有运营成本，但只包括了已明确归属为储量的油井的废弃和复垦成本（“ARO”）。由于 COGE 手册（定义见本文）中的指导方针发生变化，2019 年年末储量相关的价值现在包括完整的公司 ARO，包括与活跃井和非活跃井相关的所有 ARO，无论这些井是否具有任何归属储量。为了对 2018 年年末储量值与 2019 年年末储量值进行有意义的比较，2018 年年末储量值被重新评估，以包括完整的 ARO。有关年度经营业绩的详细信息，请参阅 2020 年 2 月 19 日的管理层讨论与分析（“MD&A”），可在 SEDAR 的 www.sedar.com 上查阅。重点