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OMICS方法在重度抑郁症中开放了新的视野：从生物标志物到精确医学
主要的抑郁症（MDD）是一种复发性情绪情绪障碍，代表了全球残疾的第三大主要原因。在MDD中，几个因素可以同时促进其发展，这使其诊断变得复杂。 根据实际准则，抗抑郁药是中度至重度重大抑郁发作的第一线治疗方法。 传统的治疗策略通常遵循一种千篇一律的方法，从而为许多未能经历反应或康复并发展所谓的“耐药性抑郁症”的患者产生了次优的预后。 患者的高生物学和临床间变异性以及缺乏强大的生物标志物阻碍了特定治疗靶标的发现，这导致了高治疗衰竭率。 在此框架中，精密医学是一种针对个人特征的医疗干预措施的范式，将有助于为每个患者分配最适当，最有效的治疗，同时最大程度地减少其副作用。 尤其是，多词研究可以通过研究表观遗传学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学，肠道微生物组学和免疫学的研究来揭示遗传易感性和暴露于环境因素之间的复杂相互作用。 比当前的心理药理学方法将多酚信息流到分子途径中的整合可能会产生更好的结果，后者靶向主要与单胺系统相关的奇异分子因子，无视我们生物体的复杂网络。在MDD中，几个因素可以同时促进其发展，这使其诊断变得复杂。根据实际准则，抗抑郁药是中度至重度重大抑郁发作的第一线治疗方法。传统的治疗策略通常遵循一种千篇一律的方法，从而为许多未能经历反应或康复并发展所谓的“耐药性抑郁症”的患者产生了次优的预后。患者的高生物学和临床间变异性以及缺乏强大的生物标志物阻碍了特定治疗靶标的发现，这导致了高治疗衰竭率。在此框架中，精密医学是一种针对个人特征的医疗干预措施的范式，将有助于为每个患者分配最适当，最有效的治疗，同时最大程度地减少其副作用。尤其是，多词研究可以通过研究表观遗传学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学，肠道微生物组学和免疫学的研究来揭示遗传易感性和暴露于环境因素之间的复杂相互作用。比当前的心理药理学方法将多酚信息流到分子途径中的整合可能会产生更好的结果，后者靶向主要与单胺系统相关的奇异分子因子，无视我们生物体的复杂网络。系统生物医学的概念涉及用不同技术生成的巨大数据集的整合和分析，从而创建了“患者纤维纹”，该数据定义了每个患者的基本生物学机制。本综述以精密医学为中心，探讨了多摩尼亚方法作为单个患者级别预测的临床预测工具的整合。它调查了将现有技术用于诊断，分层，预后和治疗响应生物标志物的发现与人工智能的方法如何改善MDD的评估和治疗。
ORSO（社会组学在线资源）：一个将科学家与基因组学数据集连接起来的数据驱动型社交网络
高通量测序在生物医学领域已变得无处不在。随着新技术的出现和测序成本的下降，可用数据的多样性和数量呈指数级增长，成功浏览数据变得更具挑战性。尽管数据集通常由公共存储库托管，但科学家必须依靠不一致的注释来识别和解释有意义的数据。此外，高通量生物数据的实验异质性和广泛的质量意味着即使具有所需细胞系、组织类型或分子靶标的数据也可能不易解释或整合。我们开发了 ORSO（社交组学在线资源）作为一个易于使用的 Web 应用程序，将生命科学家与基因组学数据联系起来。在 ORSO 中，用户在数据驱动的社交网络中交互，他们可以收藏数据集并关注其他用户。除了来自主要生物医学联盟的 30,000 多个数据集外，用户还可以将自己的数据贡献给 ORSO，以方便其他用户发现它。 ORSO 利用用户交互，提供了一种新颖的推荐系统，可自动将用户与托管数据连接起来。除了社交互动之外，推荐系统还考虑了主要读取覆盖率信息和带注释的元数据。ORSO 以图形显示方式呈现推荐系统使用的相似性，从而允许探索数据集关联。网络图的拓扑结构反映了已建立的生物学，相关系统的样本被分组在一起。我们使用从胚胎干细胞分化到心肌细胞的 RNA 序列时间过程数据集测试了推荐系统。ORSO 推荐系统正确地预测早期数据点源为胚胎干细胞，晚期数据点源为心脏和肌肉样本，从而推荐了相关数据集。通过将科学家与相关数据联系起来，ORSO 提供了一种重要的新服务，促进了广泛的研究兴趣。
通过整合组学数据集进行 RNA 编辑的基因组鉴定及其在肝细胞癌中的临床意义
RNA 编辑是一种广泛使用的转录后机制，可在人类癌症中将单核苷酸变化引入 RNA。在本文中，我们对来自 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的 373 个肝细胞癌 (HCC) 和 50 个相邻正常肝脏样本的整体 RNA 编辑谱进行了表征，并揭示了大多数编辑事件往往发生在少数具有中等编辑程度 (20-30%) 的样本中。此外，这些 RNA 编辑倾向于在蛋白质编码基因中发生 A 到 I 的 RNA 编辑，尤其是在 3′UTR 区域。考虑到 DNA 突变和 RNA 编辑之间的关联，我们的分析发现 RNA 编辑可能是 HCC 患者 HCC 风险基因 DNA 突变的互补事件。接下来，我们确定了 454 个与 HCC 相关的编辑位点，其中许多位于具有相同编辑模式的相同基因上。编辑的功能后果揭示了 2,086 个功能性编辑位点，并证明编码区域中的大多数编辑都是非同义变异。此外，我们的研究结果表明，3′UTR 区域的编辑往往会影响 miRNA 与靶标的结合，并且编辑程度似乎与基因表达呈负相关。最后，我们发现 46 个与 HCC 相关的编辑位点能够区分 HCC 患者的预后差异，表明它们具有临床相关性。总之，我们的研究结果强调 RNA 编辑是研究 HCC 机制和临床治疗的宝贵分子资源。
对沼气生产农场鸡粪材料厌氧消化中细菌群落的综合法分析
在这两个腔室中仍在试图将较长的链脂肪吸收到较短的链脂肪酸碳源中。这两个腔室中的主要微生物都是乳杆菌，主要参与水解阶段，直到酸生成阶段。这导致积累了更多的低链脂肪酸（五烯酸）。特别是，与其他样本位置相比，HC呈现了所有VFA的最大数量。通常，更高链脂肪酸的数量更大，这意味着尚未被微生物消化的大多数脂肪酸。，如果我们能够利用这些未使用的长链脂肪酸，则可以增加该社区的沼气产量。
敏感性：在结构化的OMICS数据上利用生成的大语言模型来优化药物敏感性预测
摘要目的：癌细胞系的大量药物基因组学数据的快速积累为药物敏感性预测（DSP）提供了前所未有的机会，这是促进精度肿瘤学的关键先决条件。最近，生成的大语言模型（LLM）表明了自然语言处理领域（NLP）领域的各种任务的性能和概括。然而，药物基因组学数据的结构化格式对DSP中LLM的实用性提出了挑战。因此，这项研究的目的是多重的：适应结构化药物基因组学数据的及时工程，以优化LLM的DSP性能，评估LLM在现实世界DSP方案中的概括，并比较LLM的DSP性能与目前的Science-Science Baselines。方法：我们系统地研究了生成性预训练的变压器（GPT）作为四个公开基准药物基因组学数据集的DSP模型，这些模型由五种癌症组织类型的细胞系和肿瘤学和非综合药物进行分层。本质上，通过四个学习范式评估了GPT的预测格局在DSP任务中的有效性：零射击学习，几乎没有学习，微调和聚类预处理的嵌入。通过实施三个及时的模板（即指令，指导，预定，披肩）并将与药剂基因组相关的特征集成到提示中，为了促进GPT无缝处理结构化的药物基因组学数据，采用了域特异性新颖的及时工程。与最先进的DSP基准相比，GPT主张了卓越的F1性能我们验证了GPT在不同的现实世界DSP方案中的表现：跨组织概括，盲试和药物校园关联的分析以及顶级灵敏/抗性细胞系。此外，我们对GPT进行了比较评估，该评估是针对多个基于变压器的预验证模型和现有的DSP基准的。结果：在五个组织组的药物基因组学数据集上进行的广泛实验表明，微调GPT会产生最佳的DSP性能（28％F1增加，P值= 0.0003），然后群集预处理的GPT嵌入了GPT嵌入（26％F1增加，P-value = 0.0005），很少有gpt（I.但是，在零射击设置中的GPT具有很大的F1间隙，导致表现最差。在迅速工程的范围内，通过直接指导GPT有关DSP任务并诉诸简洁上下文格式（即指令 - 预备）来实现性能提高，从而导致F1性能增长22％；同时，从基因组学和/或分子特征衍生出的药物细胞线及时及格环境将F1得分进一步提高了2％。
数字病理学中空间OMIC数据分析的机器学习方法：泌尿生殖器肿瘤学的工具和应用
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态，细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中，我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势，并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分：1）组织幻灯片分析的图像处理方法的概述； 2）与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成； 3）讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
单细胞分选，隔离和纳米素分配OMICS，稀有细胞和细胞系开发应用
如果下一个液滴仅包含一个适合用户定义的参数（大小，荧光标记）的单个单元格，则将其分配到目标实验室中。否则，将其分配到恢复瓶中，允许重新处理
OMICS方法的作用来表征稀有卵巢癌的分子机制：最近的进步和未来观点
1临床与分子医学系分子炎症研究中心（CEMIR），挪威科学技术大学，挪威2号，挪威2号Trondheim，MASD 2080 MSIDA，MALTA，MASD 2080 MSDA，MASD 2080 MSDA； riccardo.difore@um.edu.mt 3 Sbarro癌症研究与分子医学研究所生物技术中心，科学技术学院，宾夕法尼亚州费城，坦普尔帕克斯大学，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州19122年，美国4医院药房，Trento，38122 Trento，Trento，Trento，Itento trento省Trento综合医院silvanaurru@gmail.com 5萨萨里大学医院药学院化学和药学系，意大利萨萨里大学07100 *通信：yashwanth.subbannayya@ntnu.no.no.no（y.s.）; jean.calleja-agius@um.edu.mt（J.C.-A。）
综合的多词分析揭示了鹰嘴豆（Cicer Arietinum L.）中的干旱应力反应机制
鹰嘴豆（Cicer Arietinum L.）是一种重要的食物豆类，在约1484万公顷的面积上种植，其保育率约为1508万吨（Faostat，2020年）。它主要是在干旱和半干旱的热带地区生长的，并且由于诸如干旱，盐度和热量等非生物胁迫而产生的大量产量损失。日益增长的环境发展和干旱的复杂性质是限制鹰嘴豆产量的主要因素之一，通常导致60％至70％的年收益率损失（Barmukh，Roorkiwal，Garg，Garg等，2022； Hajjarpoor等人，2018年）。遗传上遗传性种质的遗传改善和发展是减少干旱胁迫作用的最可持续方法（Varshney，Barmukh等，2021）。在这个方向上，有望通过增强的干旱胁迫适应性来提供更好的农作物品种。
植物中DNA g-/c Quadruplexes的OMICS研究
摘要：Grossberg的自适应共振理论的两个通用功能原理解密了所有生物学习和自适应智能的脑法规。低水平表示，这些规则整合了上下文配置的高级长期痕迹。这些普遍的编码原理导致在所有生物物种（从Aplysiae到灵长类动物）中建立了持久的脑签名。根据原始代码和大脑上下文调制的一些相关的经验发现，在本概念论文中重新审视了它们，突出了Grossberg的开拓性洞察力的潜力和开发理论解决方案的潜力，用于发育和认知机器人的智能解决方案。