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4410-PF司法部28 CFR第202部分[...
1。第202.210节 - 覆盖的数据交易。2。第202.301节 - 违反数据经纪交易。3。第202.201节 - 访问。4。第202.249节 - 敏感的个人数据。5。第202.212节 - 覆盖的个人标识符。6。第202.234节 - 列出标识符。7。第202.242节 - 精确的地理位置数据。8。第202.204节 - 生物标识符。9。第202.224节 - 人类基因组数据。10。其他人类的“ imic数据”。11。第202.240节 - 个人财务数据。12。第202.241节 - 个人健康数据。13。第202.206节 - 巴布尔克美国敏感个人数据。14。第202.205节 - bulk。15。第202.222节 - 政府相关的数据。16。第202.302条 - 其他禁止的数据经纪交易，涉及潜在向上转移到关注者或受覆盖者的国家。17。第202.303节 - 被固定的人类基因组数据和人类生物循环交易。18。第202.304条 - 禁止逃避，企图，造成侵犯和阴谋。19。第202.305节 - 在很大程度上指导禁止的交易。20。第202.215节 - 导向。21。第202.230节 - 不知不觉中。B. d-限制性交易
人类骨骼肌中的运动特定适应
与主要氧化表型相比，导致主要肥大表型的机制，分别是抗氧化表型，分别是抗药性训练（RT）或有氧训练的标志（AT）。在人类中，幼稚的人暴露于AT或RT会导致其骨骼肌表现出通用的“运动压力相关”信号传导，转录和翻译反应。然而，随着AT或RT参与度的增加，响应得到了完善，并且通常与每种运动形式相关的表型也会出现。在这里，我们回顾了一些基于肌肉变化的机制，该机制通过AT，“适合”和RT，“强大”。 '我们对分子运动生理学的大部分理解是由针对蛋白质合成后翻译后修饰和测量的针对性分析产生的。特定残基位点的磷酸化一直是主要的焦点，在AT和RT的背景下，经过规范的信号通路（AMPK和MTOR）进行了广泛的研究。仅这些，以及蛋白质合成，才开始阐明AT和RT信号的关键差异。仍然，在蛋白质合成的信号传导和调节中，关键但未表征的差异仍具有唯一适应为AT和RT的蛋白质。OMIC研究以更好地了解运动与训练的表型结局之间的分歧关系。
重新利用用于治疗Covid-19及其心血管表现的药物
摘要：Covid-19是由SARS-COV-2引起的一种传染病，导致持续的全球大流行。感染的患者出现了一系列呼吸道症状，包括呼吸衰竭以及其他肺外并发症。多种合并症，包括高血压，糖尿病，心血管疾病和慢性肾脏疾病，与Covid-19的严重程度和死亡率增加有关。SARS-COV-2感染还会引起一系列心血管并发症，包括心肌炎，心肌损伤，心力衰竭，心律不齐，急性冠状动脉综合征和静脉血栓栓塞。尽管已经开发了多种方法，并且已经启动了许多用于重新定位的Covid-19的临床试验，但是考虑心血管表现和心血管疾病合并症的治疗方法特别有限。在这篇综述中，我们总结了COVID-19的药物重新定位的最新进展，包括实验性药物重新定位，高通量药物筛查，基于OMIC的数据和基于网络医学的计算药物重新定位，特别关注这些药物治疗的药物治疗，这些药物考虑了Covid-19的心血管表现。我们讨论了重新利用药物治疗COVID-19的药物的潜在机会和潜在方法。
单细胞和表观遗传数据的可解释深度学习揭示了衰老方面的新分子见解
深度学习 (DL) 和可解释人工智能 (XAI) 已成为强大的机器学习工具，可用于识别空间或时间域中的复杂预测数据模式。在这里，我们考虑将 DL 和 XAI 应用于大型组学数据集，以便在分子水平上研究生物衰老。我们开发了一种先进的多视图图级表示学习 (MGRL) 框架，该框架整合了先前的生物网络信息，以细胞类型分辨率构建分子衰老时钟，随后我们使用 XAI 对其进行解释。我们将该框架应用于最大的单细胞转录组数据集之一，该数据集包含来自 981 名捐赠者的一百万多个免疫细胞，揭示了一个核糖体基因子网络，其表达与年龄无关，与细胞类型无关。将相同的 DL-XAI 框架应用于分类单核细胞的 DNA 甲基化数据，揭示了一种表观遗传失调的炎症反应途径，其活性随着年龄的增长而增加。我们表明，如果我们使用更标准的机器学习方法，就不会发现核糖体模块和炎症途径。总之，这里介绍的计算深度学习框架说明了深度学习与可解释的人工智能工具相结合如何揭示对复杂衰老过程的新颖生物学见解。
职位：铅计算生物学家 /生物信息学家< / div>
位置：主要计算生物学家 /生物信息学家位置：英国剑桥的米尔纳治疗学院（最多50％的遥控位置）类型：clock.bio at clock.bio，我们相信衰老，虽然自然，但自然是不可避免的。作为最致命的疾病的共同风险因素，衰老的过程构成了我们重点的核心。我们的使命是使用多能干细胞的再生能力开发用于治疗年龄相关疾病的新型治疗途径。作为一家快节奏的生物技术创业公司，我们正在寻找一位主要的计算生物学家 /生物信息学家，他分享了我们对未来的愿景，在这种情况下，健康状况是我们的默认状态，并为对我们的使命产生重大影响而感到兴奋。首席计算生物学家 /生物信息学家将发挥关键作用，作为第一个内部全日制生物信息学角色，继承了现有的基础架构，并与正在进行的生物信息学承包商合作。该角色将主要集中在研究中，包括对Clock.bio产生的所有OMIC数据的动手分析，以及对外部研究数据集的上下文对其进行上下文呈上下文。除了研究外，该角色还将包括数据管理职责以及与其他位置和时区的团队的合作。鉴于clock.bio的启动性质，个人将有机会戴多个帽子并为业务的各个方面做出贡献。职责
全面的多摩学分析揭示了预测阿尔茨海默氏病的独特特征
阿尔茨海默氏病（AD）是一种复杂的神经退行性疾病，其特征是进行性认知能力下降，记忆力丧失和日常功能障碍。这是全球痴呆症的最常见原因，影响了数百万个人，并对医疗保健系统和社会造成了重大负担（Brookmeyer等，2007； Nichols等，2022）。AD的病因是多因素的，涉及遗传，环境和表观遗传因素的结合（Breijyeh和Karaman，2020年）。目前，在某些情况下，AD诊断涉及病史，身体检查，神经心理学检查和脑脊液分析的结合。成像是一种支持工具，并有助于排除其他认知障碍的原因。但是，专业人士的全面评估对于准确的诊断至关重要（Rodrigue，2013； Duckure and Dickson，2019； Porsteinsson等，2021）。鉴于这些诊断挑战，了解潜在的生物学过程，并确定可靠的生物标志物以早期检测和准确的诊断对于制定有效的治疗策略和干预措施至关重要。近年来，高通量技术的持续进步为探索分子层的复杂疾病提供了前所未有的机会。这些技术改进不仅增加了可用的OMICS平台的多样性，而且增加了它们的解决方案。虽然对单个OMICS平台的分析提供了独特的视角，并捕获了与感兴趣特征相关的特定分子变化，但这种方法也限制了我们对复杂发病机理基础的完整分子景观的理解。为了解决这一限制，人们对跨多个OMIC平台的数据集成（即“多派”）越来越感兴趣，以全面探索在多个生物学层面上发生的相互作用和变化。多摩s集成旨在捕捉生物系统的更广泛的视野，因此在揭开生物领域的复杂分子相互作用方面具有巨大的希望（Ivanisevic and Sewduth，2023年）。这种知识对于增强我们对驱动复杂疾病（例如AD）的基本机制的理解至关重要，并促进了个性化和有针对性的疗法的发展。在这项研究中，我们介绍了四个OMIC平台的综合分析，包括单核苷酸多态性（SNP），甲基化（CPG），转录组（RNA）和蛋白质组学数据，以表征AD的生物学特征。利用宗教秩序的研究与记忆和衰老项目（Rosmap）（Bennett等人，2012年Bennett等，2012），由被分类为无认知障碍（NCI），轻度认知障碍（MCI）和AD患者的个体组成的个体，我们采用综合疾病的方法来预测每个疾病的状态。随后，我们利用了广义规范相关分析（SGCCA）（Kettenring，1971; Tenenhaus等，2014）的变体来集成四个数据集并识别与广告参与者的多摩学特征。
goplot：用于视觉组合表达数据的R软件包...
摘要摘要：尽管有大量用于OMICS数据功能分析的方法，但对结果的全面详细了解仍然具有挑战性。这主要是由于缺乏可视化此类信息的公共可用工具。在这里，我们提出了一个基于GGPLOT2的R软件包，用于增强图形表示。我们的软件包采用了任何一般富集分析的输出，并以不同级别的详细信息生成图：从一般概述到确定最丰富的类别（条图，气泡图）到更详细的视图，显示在给定的类别中显示不同类型的分子信息（圈子图，和弦图，集群，集群图）。该软件包提供了对OMIC数据的更深入的见解，并允许科学家使用只有几行代码来生成洞察力，以轻松传达发现。可用性：R软件包GoPlot可通过CRAN-The综合R档案网络提供：http：//cran.r-project.org/web/packages/goplot。可以在以下网址找到Venn图的闪亮Web应用程序：https：//wwalter.shinyapps.io/venn/联系：fscabo@cnic.es; mricote@cnic.es补充信息：可以在https://wencke.github.io/
造血干细胞移植成人RSV的主宿内多样性，病毒清除率正常和延迟
晚结直肠癌患者（CRC）缺乏有效的疗法。CRC肿瘤微环境由于代谢改变和与微生物群的接近度改变了代谢废物。代谢物废物在肿瘤发育，进展和耐药性中的作用尚不清楚。我们生成了CRC的自自转移小鼠模型，并使用了无偏的多OMIC分析来揭示肿瘤氨的稳健积累。高氨水水平诱导T细胞代谢重编程，增加衰竭并减少增殖。CRC患者的血清氨含量增加，与氨相关的基因信号与T细胞反应改变，患者不良结局以及对免疫检查点封锁的反应不足有关。我们证明，增强氨清除率会重新激活T细胞，减少肿瘤生长并延长生存率。此外，降低肿瘤相关的氨们会增强抗PD-L1疗效。这些发现表明，增强氨排毒可以重新激活T细胞，突出了一种增强免疫疗法功效的新方法。
通过合并活性子网络进行药物重新定位已在癌症和 COVID-19 中得到验证
计算药物重新定位旨在对现有药物进行排名和选择，以用于治疗新疾病或这些药物最初不是针对的现有疾病。在计算机筛选中使用大量可用的数字组学数据，有可能大大加快筛选有希望的候选药物的速度，以应对 COVID-19 等尚未找到令人满意的治疗方法的疾病的爆发。我们将 DrugMerge 描述为一种临床前计算药物重新定位的方法，该方法基于合并使用一组疾病活跃子网络构建算法获得的多个药物排名。DrugMerge 在大型基因共表达网络的背景下，使用来自受疾病影响的患者的细胞系/组织的差异转录组数据和来自药物扰动分析的差异转录组数据。对四种基准疾病（哮喘、类风湿性关节炎、前列腺癌和结直肠癌）的实验表明，在所有四种情况下，我们的方法都能在最先检测出临床上用于治疗特定疾病的药物。我们的方法与 CMAP（连接图）等最先进的工具相比毫不逊色。将 DrugMerge 应用于 COVID-19 数据后发现，许多目前正在进行 COVID-19 临床试验的药物都处于领先地位，这表明 DrugMerge 能够模仿人类专家的判断。
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出