XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemProfiling
全面选择靶向癌症疗法的全面基因组分析
专业 /机构原始生效日期：2014年9月5日最新修订日期：2024年12月3日当前生效日期：2024年3月26日，州和联邦授权和健康计划成员合同语言，包括具体的规定 /排除，对医疗政策进行优先考虑，必须首先被视为确定覆盖范围的资格。要验证会员的福利，请联系堪萨斯州客户服务的Blue Cross和Blue Shield。本文包含的BCBSKS医疗政策是为了信息目的，仅适用于通过BCBSK拥有健康保险或由BCBSK管理的自保组计划所涵盖的成员。FEP成员的医疗政策受FEP医疗政策的约束，这可能与BCBSK医疗政策不同。医疗政策不构成医疗建议或医疗服务。治疗医疗保健提供者是独立承包商，既不是堪萨斯州的蓝十字和蓝盾的雇员，也不是诊断，治疗和医疗建议。如果您的患者在不同的蓝色十字和蓝盾计划中涵盖，请参考该计划的医疗政策。
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。
通过机器学习驱动的基因表达谱识别髓母细胞瘤的分子亚群
1 伊朗德黑兰国家遗传工程和生物技术研究所工业和环境生物技术研究所生物过程工程系 2 伊朗德黑兰大学科学学院生物技术系 3 法国巴黎巴黎萨克雷大学 4* 美国加利福尼亚州欧文市加利福尼亚大学神经病学系 92612 * 通讯作者：Babak Khorsand Khorsand.babak@uci.edu 美国加利福尼亚州欧文市加利福尼亚大学神经病学系 电话：949.678.8869 利益冲突：无 摘要背景：髓母细胞瘤 (MB) 是儿童中最常见的恶性脑肿瘤，其亚群之间具有显著的分子异质性。准确分类对于个性化治疗策略和预后评估至关重要。程序：本研究利用机器学习 (ML) 技术分析了 70 个儿童髓母细胞瘤样本的 RNA 测序数据。采用五种分类器——K 近邻 (KNN)、决策树 (DT)、支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF) 和朴素贝叶斯 (NB)——根据基因表达谱预测分子亚群。特征选择确定了不同大小的基因子集（750、75 和 25 个基因），以优化分类准确性。结果：使用完整基因组进行的初步分析缺乏判别力。然而，减少的特征集显著提高了聚类和分类性能，尤其是对于第 3 组和第 4 组亚群。 RF、KNN 和 SVM 分类器始终优于 DT 和 NB 分类器，在许多情况下，尤其是在第 3 组和第 4 组中，分类准确率超过 90%。结论：本研究强调了 ML 算法在使用基因表达数据对髓母细胞瘤亚组进行分类方面的有效性。特征选择技术的整合大大提高了模型性能，为髓母细胞瘤管理中增强个性化方法铺平了道路。关键词：髓母细胞瘤、基因表达谱、机器学习、癌症病理学、儿科。缩写表
针对特异性STAT2抑制的黄病毒NS5的构象选择机制
实验在验尸后24小时内完成，这些健康细胞在单细胞转录组学实验中产生高质量的数据。这些血管细胞可以进行培养，转移和扩展，以进行许多体外测定，包括矩阵血管管形成，微流体腔室和代谢测量。在这些培养条件下，初级血管细胞至少三周保持细胞类型标记的表达。最后，我们描述了如何使用原代血管细胞将其移植到皮质器官中，该细胞捕获了产前人脑发育中神经血管相互作用的关键特征。就时间，组织加工和染色而言，大约需要3个小时，然后再花费3个小时的FACS。原发性FACS纯化的血管细胞中的移植程序需要额外2小时。不同的转录组和表观基因组协议所需的时间可能会根据特定应用而有所不同，我们提供了减轻批处理效果和优化数据质量的策略。总的来说，这种以Vasculo为中心的方法提供了一个综合平台来询问神经血管相互作用和人脑血管发育。
提高大型流行病学研究中体细胞突变分析的准确性：解决没有匹配病例的问题
纽约，纽约州 联系人：Ronglai Shen ( shenr@mskcc.org ) 摘要 理想情况下，使用患者匹配的正常细胞样本作为基准来检测肿瘤中的体细胞突变。这样一来，就可以将体细胞突变与罕见的种系突变区分开来。在大型回顾性研究中，档案组织收集会对获取正常 DNA 样本造成挑战。在本文中，我们提出了一种在没有匹配的正常样本的情况下改进体细胞突变分析的方案。该方法的灵感来自 InterMEL 研究，这是一项大规模流行病学调查，涉及对 1000 个原发性黑色素瘤样本进行多组学、多机构基因组分析。实现改进突变调用的关键见解是种系突变应产生约 50% 的变异等位基因频率 (VAF)。虽然纯肿瘤样本中的体细胞突变也有望获得类似的 50% VAF，但通常肿瘤纯度远低于 50%，导致 VAF 明显较低。利用一种可以同时估计肿瘤纯度和 VAF 的技术，我们开发了一种更好地区分体细胞变异和种系变异的方法。基于 InterMEL 研究中 137 个黑色素瘤与匹配的正常组织来提供黄金标准，我们表明使用一组（不匹配的）正常样本的传统流程存在错误
Muhammad Arjamand、Muhammad Shahid Cholistani、Sabahat Shakoor 和 Muhammad Farhan，“法医 DNA 分析：其在刑事案件中的作用和进展
摘要 — DNA 分析技术，即如今众所周知的技术，从根本上彻底改变了法医学，使其能够确定谁的身份与犯罪现场相匹配或与犯罪现场有关。自 20 世纪 80 年代首次使用以来，DNA 分析已成为刑事调查中不可或缺的工具，帮助许多罪犯被定罪，并为许多被错误指控的人洗脱罪名。本综述探讨了法医 DNA 分析所涉及的基本技术，包括 STR 分析、PCR、mtDNA 检测和 NGS。本文进一步介绍了 DNA 数据库和调查性遗传谱系在解决悬案和大规模灾难鉴定中的新兴作用。展望未来，我们将探讨 DNA 表型分析、基因编辑（如 CRISPR 技术）和 DNA 分析中的人工智能方面的新突破。随着 DNA 法医技术的进步，其应用仍然处于改善司法和刑事调查的最前沿。关键词— DNA 分析、法医谱系、遗传学、犯罪现场调查、PCR 分析、STR 分析。
跨乳腺癌细胞系和模型的蛋白质组学分析
我们对60种人类衍生的乳腺癌细胞系模型进行了定量蛋白质组学，深度为约13,000个蛋白质。评估了由此产生的高通量数据集的质量和可重复性。我们使用数据集来识别和表征乳腺癌的亚型，并表明它们符合已知的转录亚型，揭示了即使在采样不足的蛋白质特征集中也保留了分子亚型。所有数据集都可以作为Lincs Portal上的公共资源免费提供。我们预计，可以挖掘这些数据集，无论是孤立还是与免费测量，例如基因组学，转录组学和磷蛋白质组学，以预测药物反应，为信号传导途径模型中的细胞系特定环境提供信息，并识别对治疗疗法的敏感性或抗性的标记。
纵向多摩尼克免疫分析揭示了年龄 - ...
Qiuyu gong 1 *，Mehul Sharma 1 *，Emma L. Kuan 1，Marla C. Glass 1，Aishwarya Chander 1，Mansi Singh 1，Lucas T. Graybuck 1，Zachary J. Thomson 1，Zachary J. Thomson 1，Christian M. Lafrance 1，Samir Rachid Zaim 1，Samir Rachid Zaim 1，Tao ee E. ，Elisabeth M. Dornisch 1，Erik D. Layton 1，Peter J. Wittig 1，Alexander T. Heubeck 1，Nelson M. Mukuka 1，Julian M. Mukuka 1，Julian Reading 1，Charles R. Roll 1，Veronica Hernandez 1，Vaishnavi Parthavi Parthasarathy 1，Tyanna J.Styanna J.Styanna J.StyannWeiss 1 , Cole G. Phalen 1 , Regina R. Mettey 1 , Kevin J. Lee 1 , John B. Johanneson 1 , Erin K. Kawelo 1 , Jessica Garber 1 , Upaasana Krishnan 1 , Megan Smithmyer 2 , E. John Wherry 4,5 , Laura Vella 5,6 , Sarah E. Henrickson 5,6 , Mackenzie S. Kopp 1 , Adam K. Savage 1 , Lynne A. Becker 1 , Paul Meijer 1 , Ernest M. Coffey 1 , Jorg J. Goronzy 7 , Cate Speake 2 , Thomas F. Bumol 1 , Ananda W. Goldrath 1 , Troy R. Torgerson 1 , Xiao-jun Li 1 , Peter J. Skene 1 **, Jane H. Buckner 3 , Claire E. Gustafson 1 ** 1 Allen Institute for美国华盛顿州西雅图市免疫学2介入免疫学中心，美国华盛顿州西雅图的弗吉尼亚梅森贝纳罗亚研究所
在刑事调查中使用心理分析
心理分析，也称为犯罪分析，是一种用于了解基于心理原则的罪犯的行为，动机和特征的工具。这种调查技术旨在通过创建描述未知肇事者可能特征的概况来帮助执法范围缩小嫌疑人并预测未来的行动。它整合了心理学，犯罪学和执法的知识，以提供对解决复杂刑事案件至关重要的见解。使用心理分析在备受瞩目的刑事调查中已获得了突出性，并受到媒体刻画和学术文学的推广。其应用涵盖了各种类型的犯罪，包括连环犯罪，暴力犯罪和性犯罪。尽管具有潜在的好处，但心理谱也面临着重大的局限性和挑战。分析的有效性取决于各种因素，包括所应用的心理理论的准确性，数据质量以及参考者的经验。通过研究这些方面，本文旨在对心理概况如何促进刑事调查以及影响其成功的因素的全面了解[1]。
DDGF：带路径分析的动态定向灰盒模糊测试
覆盖引导模糊测试 (CGF) 已成为最流行和最有效的漏洞检测方法。它通常被设计为自动化的“黑盒”工具。安全审计员启动它，然后只需等待结果。然而，经过一段时间的测试，CGF 很难逐渐找到新的覆盖范围，因此效率低下。用户很难解释阻止模糊测试进一步进展的原因，也很难确定现有的覆盖范围是否足够。此外，没有办法交互和指导模糊测试过程。在本文中，我们设计了动态定向灰盒模糊测试 (DDGF)，以促进用户和模糊测试器之间的协作。通过利用 Ball-Larus 路径分析算法，我们提出了两种新技术：动态自省和动态方向。动态自省通过编码和解码揭示了路径频率分布的显著不平衡。基于自省的洞察力，用户可以动态地指导模糊测试器实时将测试重点放在选定的路径上。我们基于 AFL++ 实现 DDGF。在 Magma 上的实验表明，DDGF 能够有效帮助模糊测试器更快地重现漏洞，速度提升高达 100 倍，而性能开销仅为 13%。DDGF 展示了人在回路中模糊测试的巨大潜力。