XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSpatial
系统空间：空间系统发育分析
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Bruker Spatial Biology：NanoString nCounter 技术
在这项 RNA-Seq 研究中，11 个匹配的 FF& FFPE 样本中只有 3 个获得了有用的结果
使用空间混合模型对空间转录实验进行差异基因表达分析。
空间转录组学（ST）测定法代表了如何通过在空间上探索细胞来研究组织结构的一场革命。分析中的一个共同元素是描述组织结构域或“构酸”，然后检测差异表达的基因来推断组织结构域或细胞类型的生物学认同。然而，许多研究通过使用经常应用在非空间SCRNA数据分析中的统计方法（例如，两样本t检验，Wilcoxon的等级总考试）中使用差异表达分析，因此忽略了在ST数据中观察到的空间依赖性。在这项研究中，我们表明，使用空间随机效应应用空间相关结构的线性混合模型有效地说明了空间自相关，并降低了在非空间基基差分表达测试中观察到的I型错误率的通胀。我们还表明，与非空间模型相比，具有指数相关结构的空间线性模型可以更好地适合ST数据，尤其是在空间分辨的技术方面，这些技术可以在更精细的尺度（即单细胞分辨率）上量化表达。
深点：利用空间上下文来增强空间转录组学预测H＆E图像
空间转录组技术仍然是资源密集型的，不太可能很快被患者护理采用。这阻碍了新型的精确医学解决方案的发展，更重要的是，将研究发现的转换限制为患者治疗。在这里，我们提出了DeepSpot，这是一个深入的神经网络，它利用病理学和空间多层组织上下文中的最新基础模型来有效地预测H＆E图像的空间转录组学。DeepSpot与以前的最新ART相比，来自转移性黑色素瘤，肾脏，肺或结肠癌患者的多个数据集的基因相关性大大改善了基因相关性。使用DeepSpot，我们生成了1 792个TCGA空间转录组学样本（3700万个斑点），黑色素瘤和肾细胞癌队列。我们预计这将是生物发现的宝贵资源，也是评估空间转录组学模型的基准。我们希望DeepSpot和该数据集将刺激计算空间转录组学分析中的进一步进步。
环境查询系统和空间查询
图 1. 勾选启用 EQS 的设置。 ...................................................................... 15 图 2. 文件夹结构和 AI 文件夹内容。 .............................................................. 15 图 3. AIC_Enemy 的蓝图逻辑 .............................................................. 16 图 4. Update Sight Key 功能的蓝图逻辑。 ...................................................... 16 图 5. Update Target Key 功能的蓝图逻辑。 ...................................................... 17 图 6. BB_Enemy 的内容。 ...................................................................... 18 图 7. BT_Enemy 的蓝图逻辑。 ...................................................................... 18 图 8. BTT_RandomLocation 的蓝图逻辑。 ............................................................. 19 图 9. “ProvideSingleActor” 功能的蓝图逻辑。 ............................................................. 20 图 10. EQS_FindPlayer 的蓝图逻辑 ............................................................. 20 图 11. 用作代理的 ThirdPersonCharacter 的详细信息。 .......................... 21 图 12. “Pawn”选项卡中 ThirdPersonCharacter 的详细设置详情。 ...... 22 图 13. 显示场景所用地图的视口。 .............................................. 22 图 14. 详细描述行为“Wander”的行为树。........................................ 23 图 15. 详细描述行为“WanderFollow”的行为树。 ........................................ 24 图 16. 分配给 NPC 的行为“WanderFollow”............................................. 24 图 17. 为项目创建的文件夹结构和文件。 ............................................. 27 图 18. NPC_AIC 的蓝图逻辑。 ............................................................. 28 图 19. NPC_BB 的内容......................................................................... 28 图 20. NPC_BT 的蓝图逻辑。 ........................................................... 29 图 21. PlayerContext 的蓝图逻辑............................................................... 30 图 22. GenerateCompanionCover 查询生成器的蓝图逻辑最左边的三分之一。 ...................................................................................... 30 图 23. GenerateCompanionCover 查询生成器的蓝图逻辑中间的三分之一。 ...................................................................................... 31 图 24. GenerateCompanionCover 查询生成器的蓝图逻辑最后三分之一。 ...................................................................................... 31 图 25. FindCompanionCover 的蓝图逻辑。 ...................................................................... 32 图 26. GetIntoCompanionCover 的蓝图逻辑。 ...................................................................... 33 图 27. CoverFromReference 行为树。 ...................................................................... 34 图 28. “Threat”对象的“ThreatPawn”组件的详细信息。 ................................................................ 35 图 29. 评估分数的雷达图。 ...................................................................................................................... 43
太阳能的空间和时间相互作用... - RMI
“下一代”电力公司必须纳入可变的可再生资源，包括风能和太阳能，其数量远远超过传统认为的可能数量。虽然资源变化性是一个挑战，但应该能够通过在地理上分布可再生能源、将它们与不同的可再生能源相结合以及对电力负荷进行更动态的控制来减少和管理这种变化。这项研究表明，将单个太阳能发电站点互连成地理上分散的阵列可以降低电力输出变化，而将太阳能发电站点包括在地理上分散的风力发电站点阵列中可以进一步降低总变化，超过单独使用任何一种资源类型所能达到的范围。具体而言，优化的投资组合平均可将变化性降低 55%，低于所有单个站点的平均水平。最后，据观察，在建模系统中，只需包括互连阵列中潜在站点的一小部分即可实现这些变化性降低。
空间数据精度国家标准
3.1 简介.................... ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3-3
特刊 - 单细胞和空间多
高通量组学技术的最新突破彻底改变了我们对人类生物学和疾病的理解。新兴的单细胞和空间多组学在空间背景下以单细胞分辨率提供了组织内细胞组成和分子景观的整体视图。这些进步从整体组织或细胞类型过渡到单细胞和空间水平，开启了各种新的生物学发现，例如基因表达、细胞杂合性、微环境和疾病发病机制之间错综复杂的相互作用。这些技术已成为单细胞组学和多细胞分辨率空间技术的标志，并得到了非常先进的分析工具的支持。本期《基因》特刊欢迎评论和原创论文，涵盖人类疾病或小鼠模型中任何类型的单细胞或细胞核空间基因组学、转录组学和表观遗传学的最新遗传学研究。将特别关注综合单细胞组学研究。