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分析疾病选择性药物靶标：从蛋白质组学到韧带学
尽管OMICS技术的进步，包括蛋白质组学和转录组学，但对治疗靶标的识别仍然具有挑战性。辅助组学最近成为一种功能蛋白质组学的独特技术，用于全球结合蛋白配体的全球分析。应用于患病与健康的血管，比较辅助组学系统地映射新型疾病限制的配体，可选择性靶向病理学但无生理途径，从而具有内在安全性高效。在这篇综述中，我们讨论了细胞配体作为治疗靶标的潜力，并总结了韧带的发展。我们进一步比较了药物目标发现的不同OMIC技术的优势和局限性，并讨论了提高药物研发成功率的目标选择标准。
联邦公报/第 90 卷，第 5 期/1 月 8 日，星期三......
6. 第 202.234 节 - 列出的标识符 7. 第 202.242 节 - 精确地理位置数据 8. 第 202.204 节 - 生物特征标识符 9. 第 202.224 节 - 人类组学数据 10. 第 202.240 节 - 个人财务数据 11. 第 202.241 节 - 个人健康数据 12. 第 202.206 节 - 批量美国敏感个人数据 13. 第 202.205 节 - 批量 14. 第 202.222 节 - 政府相关数据 15. 第 202.302 节 - 其他禁止的数据经纪交易，涉及可能向关注国家或受保人转移 16. 第 202.303 节 - 禁止的人类组学数据和人类生物样本交易 17. 第 202.304 节 - 禁止逃避、企图、违规和共谋 18. 第 202.215 节 - 指挥 19. 第 202.230 节 - 明知 C. 第 D 分部 - 限制交易 1. 第 202.401 节 - 授权进行限制交易 2. 第 202.258 节 - 供应商协议 3. 第 202.217 节 - 雇佣协议 4. 第 202.228 节 - 投资协议 D. 第 E 分部 - 豁免交易 1. 第 202.502 节 - 信息或信息材料 2. 第 202.504 节 - 美国政府公务 3. 第 202.505 节 - 金融服务 4. 第 202.506 节 - 企业集团交易5. 第 202.507 节 — 联邦法律或国际协议要求或授权的交易，或遵守联邦法律所必需的交易 6. 第 202.509 节 — 电信服务 7. 第 202.510 节 — 药品、生物制品和医疗器械授权 8. 第 202.511 节 — 其他临床研究和上市后监测数据 9. 非联邦资助研究的豁免 E. 第 F 子部分 — 确定关注国家 1. 第 202.601 节 — 确定关注国家 F. 第 G 子部分 — 适用人群 1. 第 202.211 节 — 适用人群 2. 第 202.701 节 — 适用人群的指定 G. 第 H 子部分 — 许可 H. 第 I 子部分 — 咨询意见 1. 第 202.901 节 — 询问关于本部分的应用 I. J 分部——尽职调查和审计要求 1. 第 202.1001 节——受限交易的尽职调查 2. 第 202.1002 节——受限交易的审计 J. K 分部——报告和记录保存要求 1. 第 202.1101 节——记录和记录保存要求
代谢物：宿主和微生物的融合节点，以解释荟萃生物
涵盖宿主和常驻微生物群的元原则在对抗疾病和应对压力方面起着重要作用。 因此，越来越多的牵引力来建立有关该生态系统的知识基础，尤其是表征宿主与微生物群之间的双向关系。 在这种情况下，代谢组学已成为整个生态系统的主要融合节点。 对这种足智多谋的OMIC成分的系统理解可以阐明特定于生物的响应轨迹和整个生态系统上体现元有机体的通信网格。 将这种知识转化为设计营养素和下一代疗法的持续。 它的主要障碍是关于在本生态系统中保持微妙平衡的基本机制的重要知识差距。 为了弥合这一知识差距，已经提供了可用信息的整体图片，主要关注微生物群 - 代谢物关系动力学。 本文的中心主题是肠脑轴和影响大脑功能的参与的微生物代谢产物。涵盖宿主和常驻微生物群的元原则在对抗疾病和应对压力方面起着重要作用。因此，越来越多的牵引力来建立有关该生态系统的知识基础，尤其是表征宿主与微生物群之间的双向关系。在这种情况下，代谢组学已成为整个生态系统的主要融合节点。对这种足智多谋的OMIC成分的系统理解可以阐明特定于生物的响应轨迹和整个生态系统上体现元有机体的通信网格。将这种知识转化为设计营养素和下一代疗法的持续。它的主要障碍是关于在本生态系统中保持微妙平衡的基本机制的重要知识差距。为了弥合这一知识差距，已经提供了可用信息的整体图片，主要关注微生物群 - 代谢物关系动力学。本文的中心主题是肠脑轴和影响大脑功能的参与的微生物代谢产物。
Marcos Perez – Losada-米尔肯学院公共卫生学院
乔治华盛顿大学教育与培训1998博士生物学。西班牙维戈大学。summa cum Laude和论文奖。1993 M.S. 生物学。 西班牙维戈大学。 summa cum Laude。 1992 B.S. 生物学。 圣地亚哥大学西班牙。 summa cum Laude。 专业就业2021-副教授。 生物统计学和生物信息学系。 米尔肯学院公共卫生学院，美国乔治华盛顿大学，2019 - 2021年助理教授。 生物统计学和生物信息学系。 米尔肯学院公共卫生学院，美国乔治华盛顿大学，2017 - 2019年助理教授。 流行病学和生物统计学系。 米尔肯学院公共卫生学院，美国乔治华盛顿大学，2013 - 2017年助理研究教授。 美国乔治华盛顿大学计算生物学研究所2014-2017 K12学者。 K12职业发展计划：DC中的儿科肺部疾病的OMIC。 美国国家医学中心，2008-2016 CentroDevistryaçãoemBioversidade E RocursosGenéticos，葡萄牙2006- 2008年高级研究科学家。 Genoma LLC，美国2001-2006研究助理。 Brigham Young University，美国1999-2001 Fulbright博士后研究员。 美国杨大学，美国1998年博士后研究员。 英国赫尔大学，1992 - 1998年研究助理。1993 M.S.生物学。西班牙维戈大学。summa cum Laude。1992 B.S. 生物学。 圣地亚哥大学西班牙。 summa cum Laude。 专业就业2021-副教授。 生物统计学和生物信息学系。 米尔肯学院公共卫生学院，美国乔治华盛顿大学，2019 - 2021年助理教授。 生物统计学和生物信息学系。 米尔肯学院公共卫生学院，美国乔治华盛顿大学，2017 - 2019年助理教授。 流行病学和生物统计学系。 米尔肯学院公共卫生学院，美国乔治华盛顿大学，2013 - 2017年助理研究教授。 美国乔治华盛顿大学计算生物学研究所2014-2017 K12学者。 K12职业发展计划：DC中的儿科肺部疾病的OMIC。 美国国家医学中心，2008-2016 CentroDevistryaçãoemBioversidade E RocursosGenéticos，葡萄牙2006- 2008年高级研究科学家。 Genoma LLC，美国2001-2006研究助理。 Brigham Young University，美国1999-2001 Fulbright博士后研究员。 美国杨大学，美国1998年博士后研究员。 英国赫尔大学，1992 - 1998年研究助理。1992 B.S.生物学。圣地亚哥大学西班牙。summa cum Laude。专业就业2021-副教授。生物统计学和生物信息学系。米尔肯学院公共卫生学院，美国乔治华盛顿大学，2019 - 2021年助理教授。生物统计学和生物信息学系。米尔肯学院公共卫生学院，美国乔治华盛顿大学，2017 - 2019年助理教授。流行病学和生物统计学系。米尔肯学院公共卫生学院，美国乔治华盛顿大学，2013 - 2017年助理研究教授。美国乔治华盛顿大学计算生物学研究所2014-2017 K12学者。K12职业发展计划：DC中的儿科肺部疾病的OMIC。 美国国家医学中心，2008-2016 CentroDevistryaçãoemBioversidade E RocursosGenéticos，葡萄牙2006- 2008年高级研究科学家。 Genoma LLC，美国2001-2006研究助理。 Brigham Young University，美国1999-2001 Fulbright博士后研究员。 美国杨大学，美国1998年博士后研究员。 英国赫尔大学，1992 - 1998年研究助理。K12职业发展计划：DC中的儿科肺部疾病的OMIC。美国国家医学中心，2008-2016 CentroDevistryaçãoemBioversidade E RocursosGenéticos，葡萄牙2006- 2008年高级研究科学家。Genoma LLC，美国2001-2006研究助理。Brigham Young University，美国1999-2001 Fulbright博士后研究员。 美国杨大学，美国1998年博士后研究员。 英国赫尔大学，1992 - 1998年研究助理。Brigham Young University，美国1999-2001 Fulbright博士后研究员。美国杨大学，美国1998年博士后研究员。 英国赫尔大学，1992 - 1998年研究助理。美国杨大学，美国1998年博士后研究员。英国赫尔大学，1992 - 1998年研究助理。英国赫尔大学，1992 - 1998年研究助理。Vigo大学，西班牙荣誉和奖项2018 GWSPH Master教学学院研究员2009 Calouste Gulbenkian Foundation，葡萄牙Vigo大学，西班牙荣誉和奖项2018 GWSPH Master教学学院研究员2009 Calouste Gulbenkian Foundation，葡萄牙
UNICORN：通过可解释的多任务学习框架实现通用细胞表达预测
序列到功能分析是人类遗传学中的一项具有挑战性的任务，特别是在从生物序列（例如个体化基因表达）预测细胞类型特异性多组学表型时。在这里，我们提出了一种新方法 UNICORN，其预测性能比现有方法有所提高。UNICORN 将来自生物序列的嵌入以及来自预先训练的基础模型的外部知识作为输入，并使用精心设计的损失函数优化预测器。我们证明 UNICORN 在细胞水平和细胞类型水平的基因表达预测和多组学表型预测方面均优于现有方法，并且它还可以生成预测的不确定性分数。此外，UNICORN 能够将个性化的基因表达谱与相应的基因组信息联系起来。最后，我们表明 UNICORN 能够表征不同疾病状态或扰动的复杂生物系统。总体而言，基础模型的嵌入可以促进理解生物序列在预测任务中的作用，并且结合多组学信息可以提高预测性能。
在重复SARS-COV-2 BNT162B2 mRNA疫苗接种后，与适应性免疫相关的快速瞬时和持久的先天因子变化
细胞因子和趋化因子在响应感染和疫苗接种时塑造先天和适应性免疫方面起着重要作用。解剖早期先天疫苗的特征可能可以预测免疫原性，以帮助优化mRNA和其他疫苗策略的效率。在黄热病，HIV-DADE5，HIV ALVAC，EBOLA RVSV-ZEBOV和三价插入（TIV）疫苗接种（1-7）之后（1-7），几项研究早在黄热病，HIV-ADE5，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，，进行了一些研究（Div>）。 了解COVID-19-BNT162B2 mRNA的影响（P-Files/Biontech）（8）疫苗对先天和训练的免疫反应[（9）中的综述]具有极大的兴趣，并有助于调节适应性免疫。 我们和其他人使用系统血清学（10，11），多膜方法和基于流量的测定法（12-14）的BNT162B2 mRNA疫苗接种后的早期作用（12-14）。 系统的血清学鉴定的免疫学参数可预测COVID-19 Incotection-Ne自愿者中BNT162B2 mRNA疫苗的有益反应（10），COVID-19，康复患者（10）和患有血液学恶性肿瘤的跨性别患者（11）。 我们确定了一个系统性签名，可在1 st 之后24小时检测到几项研究早在黄热病，HIV-ADE5，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，HIV-ALVAC，，进行了一些研究（Div>）。了解COVID-19-BNT162B2 mRNA的影响（P-Files/Biontech）（8）疫苗对先天和训练的免疫反应[（9）中的综述]具有极大的兴趣，并有助于调节适应性免疫。我们和其他人使用系统血清学（10，11），多膜方法和基于流量的测定法（12-14）的BNT162B2 mRNA疫苗接种后的早期作用（12-14）。系统的血清学鉴定的免疫学参数可预测COVID-19 Incotection-Ne自愿者中BNT162B2 mRNA疫苗的有益反应（10），COVID-19，康复患者（10）和患有血液学恶性肿瘤的跨性别患者（11）。我们确定了一个系统性签名，可在1 st
欧洲的空间组学研究
摘要 欧洲研究界通过欧洲航天局 (ESA) 的太空飞行机会，对我们目前对太空生物学的理解做出了重大贡献。最近的分子生物学实验包括“组学”分析，它提供了对表型适应机制的整体和系统水平的理解。尽管人们对空间组学研究兴趣浓厚，并从中获得了大量的生物信息，但由于最近组学方法在太空中的应用呈指数级增长，以及对已有记录的搜索能力有限，因此对 ESA 相关空间组学工作作为一个整体的知识仍然定义不清。因此，有必要回顾这些贡献，以澄清和促进 ESA 和 ESA 成员国之间的空间组学发展。为了解决这一差距，在这篇评论中，我们 i）确定并总结了由欧洲研究人员领导的组学工作，ii）从地理上描述了这些组学工作，以及 iii）强调了 ESA 成员国之间复杂的资金情景中可能存在的注意事项。
bootgsea：多...>
结果：通过将我们的方法应用于六个独立的癌症转录组学数据集，我们表明bootstrap GSEA可以帮助选择更健壮的富集基因集。此外，我们将方法应用于从脊柱肌肉萎缩（SMA）的小鼠模型获得的成对转录组学和蛋白质组学数据，这是一种与多系统参与相关的神经退行性和神经发育疾病。在两个OMIC级别获得了强大的排名后，将两个排名列表组合在一起以汇总转录组学和蛋白质组学结果的发现。此外，我们构建了新的R包装“ bootgsea”，它实现了所提出的方法并提供了发现的图形视图。基于自举的GSEA能够在示例数据集中识别当在引导程序分析期间设置组成更改时，这些基因或蛋白质集不那么健壮。
定量转录组和表观基因组数据分析
摘要：微阵列和第二代测序技术的出现彻底改变了分子生物学领域，使研究人员能够以全面且具有成本效益的方式定量评估转录组和表观基因组特征。技术进步将这些测序技术的分辨率推向了单个细胞水平。因此，分子生物学研究的瓶颈已从基准台上转移到随后的OMICS数据分析。尽管大多数方法共享相同的一般策略，但最先进的文献通常集中于数据类型的特定方法，并且已经假定了专家知识。但是，在这里，我们旨在通过描述通用工作流程来提供概念性的洞察力（包括开放的染色质分析）数据分析。从一般框架及其假设开始，使用特定数据类型时需要替代或AD数据分析解决方案的需求变得清晰，因此被引入。因此，我们旨在使具有基本OMICS专业知识的读者加深他们对OMIC数据分析中一般策略和陷阱的概念和统计理解，并促进随后发展到更专业的文献。