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科学家确定了“打开”结肠癌门的表观遗传键
先前的研究发现，在结肠癌患者的肿瘤中，HMGA1基因表达高水平，但科学家不知道HMGA1在这种情况下可能扮演什么角色。Linda Resar，医学博士，Johns Hopkins Kimmel癌症中心的医学，病理学和肿瘤学教授，她的同事们表明，HMGA1有助于开启在腺瘤polyposis Coli（Mouse APC）基因中携带突变的小鼠中促进肿瘤基因的网络。APC基因是Kimmel Cancer Center研究人员在1991年发现的，APC的突变发生在所有结直肠肿瘤的90％以上。
多模式成像以识别人类亲社会行为的大脑标记
人类如何实现如此高度的亲社会行为是一个引人注目的主题。探索人类亲社会性的神经基础已在近几十年来引起了人们的重大关注。然而，人类亲身社会性的基础神经机制仍有待阐明。为了解决这一知识差距，我们分析了15场经济游戏中的多模式脑成像数据和数据。结果揭示了大脑特征和亲社会行为之间的几个重要关联，包括较强的半球连通性和较大的call体体积。更大的功能分离和整合，以及较少的髓磷脂图与较厚的皮质相结合，与亲社会行为有关，尤其是在社会大脑区域内。当前的研究表明，这些指标是人类亲社会行为的大脑标志物，并为人类亲社会行为的结构和功能性大脑基础提供了新的见解。
2023 年 5 月 2 日 805A-36B-1009 识别主数据...
环境：环境保护不仅是法律，也是正确的事情。这是一个持续的过程，从深思熟虑的规划开始。在训练和任务期间，始终注意保护环境的方法。通过这样做，您将为维持我们的培训资源做出贡献，同时保护人们和环境免受有害影响。请参阅当前的环境注意事项手册和当前的 GTA 环境相关风险评估卡。环境保护不仅是法律，也是正确的事情。这是一个持续的过程，从深思熟虑的规划开始。在训练和任务期间，始终注意保护环境的方法。通过这样做，您将为维持我们的培训资源做出贡献，同时保护人们和环境免受有害影响。请参阅 ATP 3-34.5“环境考虑因素”和 GTA 05-08-002“环境相关风险评估”。安全：在培训环境中，领导者必须根据当前的风险管理原则进行风险评估。领导者将根据 TRADOC 安全官的要求，在规划和完成每项任务和子任务期间，通过评估任务、敌人、地形和天气、可用部队和支援时间以及民事考虑因素 (METT-TC)，完成当前的深思熟虑风险评估工作表。注意：在 MOPP 培训期间，领导者必须确保对人员进行监控，以防潜在的热损伤。在高温类别增加时，必须遵守当地政策和程序，以避免与高温相关的伤害。根据当前的 CBRN 原则，考虑 MOPP 工作/休息周期和水更换指南。在训练环境中，领导者必须根据 DA Pam 385-30“风险评估”进行风险评估。领导者将在规划和完成每项任务和子任务期间填写 DD 表格 2977“深思熟虑的风险评估工作表”，评估任务、敌人、地形和天气、部队和可用支援时间以及民事考虑因素 (METT-TC)。在高温类别增加时，必须遵守当地政策和程序，以避免与高温相关的伤害。考虑工作/休息周期和水更换指南 IAW TRADOC 条例 350-29。
通过大语言模型识别复杂网络中的关键节点
识别网络中的关键节点是一项经典的决策任务，许多方法难以在适应性和效用之间取得平衡。因此，我们提出了一种方法，该方法可以通过大语言模型（LLMS）赋予进化算法（EA），以生成一个称为“ Score_nodes”的函数，该函数可以进一步用于根据分配的分数来识别重要的节点。我们的模型由三个主要组成部分组成：手动初始化，种群管理和基于LLMS的进化。它从初始种群中演变，并手动创建了一组设计的节点评分功能。llms利用他们强大的上下文理解和丰富的编程技能来对个人进行交叉和突变操作，从而产生出色的新功能。然后将这些功能分类，排名和消除，以确保人口的稳定发展，同时保留多样性。广泛的实验证明了我们方法的出色性能，与其他最先进的算法相比，它表明了其强大的发电能力。它可以始终如一，有序地生成各种和高效的节点评分功能。可以在此工作中重现所有结果的所有源代码和模型在此链接上可公开可用：https：//anonymon.4open.science/r/llm4cn-6520
血浆蛋白质组学识别缺血性心脏病的药物靶标
angptl1¼血管生成素相关蛋白1; Asgr1¼Asialogoprotoin受体1; CC4D¼心脏图ÞC4D; CCL17¼C-C基序趋化因子17; ckb¼中国kadoorie生物库； EFNA1 ephrin-a1; F2R¼蛋白酶激活的受体1; Furin¼Furin; ID¼标识； IHD¼缺血性心脏病； MAF¼小等位基因频率； mmp3¼基质金属蛋白酶-3; OBP2B¼气味结合蛋白2b; PGF¼胎盘生长因子； reg1b¼岩性磷酸1-β;排序1¼Sortilin; tchem¼t化学; tclin¼t-t-linical; TFPI¼组织因子途径抑制剂； tnc¼tenascin; UKB¼UKBIOBACE。
科学家确定了胸腺自我修复的机制，胸腺是免疫系统的关键组成部分
Lemarquis博士和研究小组着手探索两种情况下的胸腺再生机制，即癌症疗法和衰老，这是因为癌症患者非常容易感染。科学家首先在鼠模型中研究了与治疗相关的伤害，以了解胸腺如何受损，并在什么条件下开始反弹。然后，他们将成像和分析技术与机器学习结合在一起，以识别在再生过程中被激活的特定途径。
科学家确定了与爱泼斯坦 - 巴尔病毒引起的癌症作斗争的新策略
通过证明USP7抑制作用在临床前测试中对EBV阳性癌症有效，Lieberman Lab为EBV阳性癌症及其他地区的这种策略提供了更多研究，为这项策略铺平了道路。由于USP7与EBV的关系类似于它与其他可能引起其自身癌症的疱疹病毒的关系，因此USP7抑制作用可能具有与非EBV疱疹病毒癌的可比性。
使用颞细胞状态网络模型预测抗癌药物组合反应
冠状动脉疾病（CAD）是发达和发展中的死亡的主要原因。这项研究的目的是通过机器学习和评估该方法来确定冠状动脉疾病的危险因素。使用公开可用的国家健康和营养检查调查（NHANES）进行了回顾性，横断面研究（NHANES），该研究完成了人口，饮食，运动和心理健康问卷并拥有实验室和体格检查数据的患者。单变量逻辑模型（以CAD为结果）用于识别与CAD相关的协变量。在最终的机器学习模型中包括在单变量分析中具有P <0.0001的协变量。机器学习模型XGBoost由于文献中的普遍性以及其在医疗保健术前的预测准确性提高而使用。模型协变量根据覆盖统计量进行排名，以识别CAD的危险因素。构造的加性解释（SHAP）解释被用来可视化这些潜在危险因素与CAD之间的关系。在这项研究中符合纳入标准的7,929名患者中，女性为4,055（51％），男性为2,874（49％）。平均年龄为49.2（SD = 18.4），有2,885名（36％）白人患者，2,144名（27％）黑人患者，1,639名（21％）西班牙裔患者和1,261例（16％）其他种族患者。总共338例（4.5％）患有冠状动脉疾病。将它们拟合到XGBoost模型中，AUROC = 0.89，灵敏度= 0.85，特异性= 0.87（图1）。按覆盖范围排名前四的最高特征，这是协变量对整体模型预测的百分比贡献的度量，是年龄（覆盖率= 21.1％），血小板计数（覆盖= 5.1％），心脏病的家族史（覆盖率= 4.8％）和胆固醇总胆固醇（覆盖率= 4.1％）。机器学习模型可以使用人口统计学，实验室，体格检查和生活方式协变量有效预测冠状动脉疾病，并确定关键的危险因素。
使用癌症蛋白质组学数据来识别用于治疗靶向的基因候选
基因级关联从基于质谱的癌症蛋白质组学数据集获得的基因级关联代表了用于识别候选基因研究的资源。最近对多种癌症类型的肿瘤级相关的蛋白质组学相关时，我们确定了对子宫子宫内膜癌细胞具有功能影响的特定蛋白激酶。这项先前发表的研究仅提供了一个模板，用于利用公共分子数据集发现潜在的新型治疗靶标和癌症患者的方法。蛋白质组织分析数据与相应的人类肿瘤和细胞系的相应多摩学数据相结合，可以通过各种方式分析，以优先考虑对生物学的兴趣基因的优先级。在数百种癌细胞系中，CRISPR的功能丧失和药物敏感性评分可以很容易地与蛋白质数据集成在一起，以预测任何基因的功能影响，然后再进行台式实验。公共数据门户使研究界更容易访问癌症蛋白质组学数据。药物发现平台可以为针对感兴趣的基因或感兴趣途径的人筛选数亿个小分子抑制剂。在这里，我们讨论了一些可用的公共基因组和蛋白质组学资源，同时考虑了如何利用它们来用于分子生物学见解或药物发现的方法。我们还证明了Bay1217389的抑制作用，Bay1217389是一种在I期临床试验中测试的TTK抑制剂，用于治疗实体瘤，对子宫癌细胞系生存能力。
Enigma-Chronic疼痛：识别慢性疼痛相关的全球倡议
John Jahanshad，Andoh D，Georgia Antoniou，Apkar Vania Apkarian，Laurco-Hino-Hininal IS。 Martin Domin，Natalia Egorova-Brumley DN，James Fachon，OO，Jodi M. Gilman。 Marco L. Loggia和BBB，Marco L.Loggia和BBB，Marco L.Loggia，Marco L. Millard的评估，Susanne，Samantha K. Millard，Rajeny A.公园，小龙格GGG，耶稣·普约尔P，琳达·罗博波，施特林·桑，德林·孙，MMM，A。AnnaWoodbury ckk，www，www，Fadel XXX，Ravi R. Bhatt C，Christopher R.K. Paul M. Thompson C