取决于说服力的统计数据,全球糖尿病患病率的日益增长对于个人,家庭和国家来说是一个巨大的挑战。根据国际糖尿病联合会(IDF)的预测,到2045年,糖尿病成年人的数量预计将增加46%,达到7.83亿,即八分之一。应对这一日益严重的关注,这项研究探讨了使用全面的数据清洁和随机化技术来预测糖尿病的天真贝叶斯算法的实施。使用多种训练和测试分配比率进行了对模型性能的系统评估(65:35,75:25,85:15)。结果表明,该模型在65:35的拆分率上表现最佳,精度达到88.16%,精度为0.883,召回0.881和F1得分0.882。
。cc-by-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2024年2月26日。 https://doi.org/10.1101/2024.02.25.581951 doi:Biorxiv Preprint
在哺乳动物中,5-甲基胞嘧啶 (5mC) 和多梳抑制复合物 2 (PRC2) 沉积的组蛋白 3 赖氨酸 27 三甲基化 (H3K27me3) 在富含 CpG 的区域通常是互斥的。当小鼠胚胎干细胞退出幼稚多能状态时,5mC 大量增加,同时 H3K27me3 被限制在无 5mC 的富含 CpG 的区域。为了正式评估 5mC 如何塑造 H3K27me3 景观,我们在存在和不存在 DNA 甲基化机制的情况下分析了幼稚细胞和分化细胞的表观基因组。令人惊讶的是,我们发现 5mC 积累并不是限制大多数 H3K27me3 域所必需的。相反,这种不依赖 5mC 的 H3K27me3 限制是由 PRC2 拮抗剂 Ezhip(编码 EZH 抑制蛋白)的异常表达介导的。在 5mC 似乎真正取代 H3K27me3 的区域子集中,我们确定了 163 个候选基因,这些基因似乎需要 5mC 沉积和/或 H3K27me3 耗竭才能在分化细胞中激活。使用定点表观基因组编辑直接调节 5mC 水平,我们证明 5mC 沉积足以拮抗 H3K27me3 沉积并赋予单个候选基因基因激活。总之,我们系统地测量了重现早期胚胎动力学的系统中 5mC 和 H3K27me3 之间的拮抗相互作用。我们的结果表明 H3K27me3 抑制直接和间接地依赖于 5mC。我们的研究还表明 5mC 在基因激活中发挥着非规范作用,这不仅对正常发育很重要,而且对癌症进展也很重要,因为致癌细胞经常表现出 5mC 与 H3K27me3 的动态替换,反之亦然。
摘要 - 这项研究的重点是对基于机器学习原理的方法论平台的开发和分析,用于评估学习过程并增强学生的成绩。这项研究的目的是开发和测试一种根据天真的贝叶斯分类器评估学生学业表现的方法。此外,这项研究的目的是创建一种有效的工具,能够使用当代机器学习方法和技术来自动化和优化对教育绩效的评估。这项研究采用幼稚的贝叶斯分析技术来预测学生的成就,并在Python实施了算法。尽管强调了软件产品的开发,但该研究主要集中于该方法的开发和分析。我们的发现强调了这种方法的新颖性,该方法可以作为教育机构和教育工作者的宝贵工具。
原代T细胞的基因编辑是一项困难的任务。但是,对于研究,尤其对于临床T细胞转移非常重要。crispr/cas9是最强大的基因编辑技术。必须通过逆转录病毒转导或核糖核蛋白复合物的电穿孔来应用于细胞。只有静息T细胞才有可能后者。在这里,我们使用Cas9转基因小鼠,并证明仅使用GuiderNA的幼稚CD3 + T细胞的预刺激,重要的是。这被证明是迅速而有效的,无需进一步选择。同时靶向。il-7在体外支持了生存和天真,但T细胞在核反射后也可以立即移植,并像未经处理的T细胞一样引起其功能。因此,代谢重编程在几天内达到了正常水平。在GVHD的主要不匹配模型中,不仅是NFATC1和/或NFATC2的消融,而且在幼稚的原代鼠Cas9 + CD3 + T细胞中,NFAT-target基因IRF4也通过GRNA唯一的核反理放大GVHD。然而,在单个NFATC1或NFATC2敲除时,预激活的鼠T细胞无法长期保护GVHD。这强调了同种异性造血干细胞移植期间基因编辑和转移未刺激的人T细胞的必要性。
1 圣路易斯儿童医院,31-503 克拉科夫,波兰;katarzyna.dylag@dzieciecyszpital.pl (KAD);krasnoludki11a@poczta.onet.pl (BB) 2 克拉科夫雅盖隆大学医学院病理生理学系,31-121 克拉科夫,波兰 3 克拉科夫雅盖隆大学医学院生物信息学和远程医疗系,30-688 克拉科夫,波兰;wiktoria.wieczorek@student.uj.edu.pl (WW); piotr.walecki@uj.edu.pl(PW)4 AGH 科技大学自动控制与机器人系,30-059 克拉科夫,波兰 5 VSB 俄斯特拉发技术大学控制论与生物医学工程系,708 00 俄斯特拉发-波鲁巴,捷克共和国;radek.martinek@vsb.cz 6 奥波莱理工大学电气工程学院,45-758 奥波莱,波兰* 通信地址:bauer@agh.edu.pl(WB);kawala84@gmail.com(AK-S.)† 这些作者对本文的贡献相同。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助者,它是根据预印本提供的(未经同行评审的认证),他已授予Biorxiv的许可证,以在2025年1月28日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.01.17.633522 doi:Biorxiv Preprint
干细胞和再生医学面临的两个主要问题是多能性的退出和向功能性细胞或组织的分化。这两个问题的答案对于干细胞和再生医学研究的临床转化具有重要意义。尽管越来越多的研究揭示了多能性维持的真相,但多能细胞自我更新、增殖和向特定细胞谱系或组织分化的机制尚不清楚。为此,我们充分利用了一项新技术,即基因组规模的 CRISPR-Cas9 敲除 (GeCKO)。作为一种在基因组特定位点引入靶向功能丧失突变的有效方法,GeCKO 能够首次以无偏向的方式筛选促进小鼠胚胎干细胞 (mESC) 退出多能性的关键基因。本研究成功建立了基于GeCKO的模型,用于筛选多能性退出的关键基因。我们的策略包括慢病毒包装感染技术、lenti-Cas9基因敲除技术、shRNA基因敲除技术、二代测序、基于模型的基因组规模CRISPR-Cas9敲除分析(MAGeCK分析)、GO分析等方法。我们的研究结果为大规模筛选多能性退出基因提供了一种新方法,为细胞命运调控研究提供了一个切入点。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经同行评审认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2025年1月20日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.17.633522 doi:Biorxiv Preprint
摘要。手机现在已成为一种基本必需品。根据日常需要,每个人都肯定有一部手机。只需一只手即可捕捉连接并开展各种活动。本研究的对象是评测具有最佳人工智能相机的智能手机。研究中使用的数据处理方法使用朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯被认为是文本挖掘分类准确度最好的方法之一。研究目的是方便那些购买具有最佳人工智能相机的智能手机的客户,而无需阅读产品评论。这样它就可以根据正面文本的分类来查看并标记负面文本分类。在本研究中,n-gram 用作字符选择器以提供更好的准确性结果。根据研究结果,Na¨ıve Bayes 的准确率为 72.00%,那么 Na¨ıve Bayes 的 n-gram 选择准确率为 N-gram = 2,准确率为 72.00%,n-gram = 3,准确率为 75.00%,n-gram = 4,准确率为 74.50%。本研究进行了 10 次实验,以测量 n-gram 的加入对准确率的提高。从而得出结论,n-gram 特性的应用可以提高 Na¨ıve Bayes 算法的准确率。