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由 Genesis Park Acquisition Corp. 依据
国防部收购计划获得... 贝拉米是一名退役的美国空军上校，于 5 月加入 Redwire。... 与国防部、美国国家航空航天局和情报部门合作...
通过变性梯度凝胶电泳分析聚合酶链反应扩增的基因编码复杂微生物种群
我们描述了一种分析复杂微生物种群遗传多样性的新型分子方法。该技术基于通过变性梯度凝胶电泳 (DGGE) 分离编码 16S rRNA 的聚合酶链式反应扩增基因片段，这些片段的长度相同。对不同微生物群落的 DGGE 分析表明，分离模式中存在多达 10 个可区分的条带，这些条带很可能来自构成这些种群的许多不同物种，从而生成了种群的 DGGE 图谱。我们表明，可以识别仅占总种群 1% 的成分。使用针对硫酸盐还原菌 16S rRNA 的 V3 区特异性的寡核苷酸探针，可以通过杂交分析识别某些微生物种群的特定 DNA 片段。对在有氧条件下生长的细菌生物膜的基因组 DNA 进行分析表明，尽管硫酸盐还原菌具有厌氧性，但它们仍存在于这种环境中。我们获得的结果表明，该技术将有助于我们了解未知微生物种群的遗传多样性。
r e t r a c t i o n lamp5是与氧化应激有关的四个基因之一，这些基因预测了生化无复发的生存，促进了增殖，
生物信息学和化学中的进步和应用2025：18 1 1©2025 Dove Medical Press。这项工作由Dove Medical Press Limited发布和许可。本许可的完整条款可在https://www.dovepress.com/ terms.php上获得，并合并了创意共享归因 - 非商业（无体现，v3.0）许可证（http://creativecommons.orgn.org/licenses/byby-nc/3.0/）。通过访问您接受条款的工作。只要工作正确地归因于Dove Medical Press Limited，允许未经Dove Medical Press Limited的任何进一步许可就允许进行工作。 有关此工作商业使用的许可，请参阅我们条款的第4.2和第5段（https://www.dovepress.com/terms.php）。允许未经Dove Medical Press Limited的任何进一步许可就允许进行工作。有关此工作商业使用的许可，请参阅我们条款的第4.2和第5段（https://www.dovepress.com/terms.php）。
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
尖峰谈话：创世纪和神经编码方案翻译
摘要 - 尽管未来电网的数字化提供了几种协调激励措施，信息和通信技术（ICT）的可靠性和安全性却阻碍了其整体绩效。在本文中，我们通过统一的功率和信息来介绍一种新颖的插座尖峰谈话，作为使用SPIKES协调对微电网控制的数据归一化的手段。这种网格边缘技术允许每个分布式能源资源（DER）通过使用沿着领带线的功率流相互交互来独立执行二级控制理念。受到计算神经科学领域的启发，Spike Talk基本上基于我们大脑中的信息传递理论的细粒平行性，尤其是当神经元（建模为DERS）通过突触（模型为Tie Line）传输信息（从每个DER上测量的功率流）发射信息（从每个DER测量）。Spike Talk不仅可以简化并通过驳回ICT层来解决网络物理建筑操作的当前瓶颈，而且还提供了基础设施，计算和建模的内在运营和成本效益的机会。因此，本文提供了关键概念和设计理论的教学插图。由于我们专注于本文中的微电网的协调控制，因此研究了一些负责将相关局部测量值转换为尖峰的神经编码方案的信号准确性和系统性能。
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。
shinybio -Heat：一个互动闪亮的应用程序，用于识别e.coli和b.subtilis中的表型驱动基因
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