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使用深度迁移学习识别单细胞空间分辨转录组学数据中的高风险细胞
背景：通过检查空间分辨转录组学平台组织样本中的高风险细胞和区域，可以深入了解特定疾病过程。对于现有方法，虽然可以识别细胞类型或簇并将其与疾病属性相关联，但无法以相同的方式关联单个细胞，这可能导致无法识别与疾病属性相关的细胞子集，尤其是当疾病相关细胞与非疾病相关细胞聚集在一起时。方法：DEGAS（单细胞诊断证据量表）[5] 使用复杂的深度迁移学习算法解决了上述问题，该算法旨在识别肿瘤样本单细胞 RNA 测序数据中的高风险成分。DEGAS 采用基因表达数据的潜在表示和域适应将疾病属性从患者转移到单个细胞。在这项研究中，我们展示了 DEGAS 在适应单细胞空间分辨转录组学平台（如 10X Genomics Xenium 平台和 Nanostring 的 CosMx 平台）产生的数据方面的多功能性。通过整合上述平台的空间位置信息，DEGAS 不仅可以识别组织样本中的高风险成分，还可以精确定位与疾病状态相关的载玻片内的位置。结果：我们在多个平台上评估了 DEGAS，包括 10X Genomics Xenium 和 Nanostring CosMx。DEGAS 成功识别了高风险细胞和区域，并通过已知标记进行了验证。此外，DEGAS 还应用于我们新生成的 T2D Xenium 数据集和公开的黑色素瘤 Xenium 数据集。我们在公开的正常和肝细胞癌组织的 Nanostring CosMx FFPE 样本上测试了 DEGAS，揭示了与关键途径相关的高风险细胞和拓扑结构。值得注意的是，高风险区域主要富集在肿瘤组织中，DEGAS 揭示了与侵袭性疾病标志物和细胞类型多样性相关的异质性。关键词：单细胞 RNA 测序、空间分辨转录组学、域适应、深度迁移学习
成绩单第6集Michael McEvoy Ron Kruzeniski
今天，我很高兴与目前是不列颠哥伦比亚省的信息和隐私专员迈克尔·麦克风（Michael McEvoy）交谈。只是为了告诉您一些有关迈克尔的信息，他在2018年被任命为这个职位。在此之前，他自2013年左右以来一直担任副专员，他有机会在英国呆了六个月。，如果您听到他在那里的经历的演讲，那真的值得一听，他为英格兰信息专员给他的外套感到自豪。，确实值得注意。您可以通过在BC信息隐私专员网站上查看有关Michael的更多信息。，但值得注意的是，他是Gray Leafs前辈曲棍球队的特许成员。现在，尽管这是加拿大最喜欢的运动，我们今天不会谈论曲棍球。我们将讨论一些访问和隐私问题。对于那些尚未关注卑诗省媒体的人来说，那里的议会已通过了第22号法案，该法案对不列颠哥伦比亚省的信息自由和获得隐私有影响。迈克尔，该法案的主要目的或主要目的是什么？
用于预测结核分枝杆菌的 TB27 转录组模型
引言世界卫生组织 (WHO) 估计，2023 年全球将有 1080 万人患上结核病 (TB)，120 万人死于该疾病 [1]。药物敏感 (DS) 结核病需要 4 至 6 个月的标准化联合疗法 [2]。对于对利福平和异烟肼产生耐药性的结核病（定义为耐多药 (MDR) 结核病）或单独对利福平耐药的结核病（RR-TB），目前建议大多数受影响患者采用 6 个月的二线抗结核药物联合疗法 [3,4]。无论结核分枝杆菌是否对药物产生耐药性，都应对治疗效果进行监测以确保充分的治疗反应，并评估患者对接触者的传染性 [5,6]。
用于预测结核分枝杆菌的 TB27 转录组模型
引言世界卫生组织 (WHO) 估计，2023 年全球将有 1080 万人患上结核病 (TB)，120 万人死于该疾病 [1]。药物敏感 (DS) 结核病需要 4 至 6 个月的标准化联合疗法 [2]。对于对利福平和异烟肼产生耐药性的结核病（定义为耐多药 (MDR) 结核病）或单独对利福平产生耐药性的结核病（RR-TB），目前建议大多数患者采用 6 个月的二线抗结核药物联合疗法 [3,4]。无论结核分枝杆菌是否对药物产生耐药性，都应监测治疗效果，以确保充分的治疗反应，并评估患者对接触者的传染性 [5,6]。
靶向RNA测序的表演，用于分析血液恶性肿瘤中融合转录，基因突变和表达的表达
然而，诸如全基因组测序，转座酶访问的染色质 - 序列或RNA测序（RNA-SEQ）之类的技术暴发可能通过在编码区域外部编码区外的基因组改变区域，分别为3个表面签名，4,5和Gene Cresessional cressions profiles。6在这项研究中，我们选择评估RNA-seq的诊断值，因为该技术允许探索3个遗传信息：基因序列，基因融合和基因表达。有趣的是，这些不同级别的分析都带来了有关肿瘤细胞的独立信息，因此，它们的整合应完善诊断的精度。For example, acute myeloid leukemia (AML) patients prognosis is evaluated by cytogenetics (copy number abnormalities and struc- tural variants), further refined by the analysis of the mutational status of a few genes, and could maybe be improved by transcrip- tomic signatures such as the 17-gene leukemia stem cell score (LSC17) which is a proxy of the number of leukemic stem细胞。已经描述了7种不同的RNA-seq库制备技术，从而可以分析样品的所有RNA分子，或者使用富集步骤来靶向感兴趣的基因，例如Messenger RNA或小RNA物种。值得注意的是，图书馆准备的选择应优化感兴趣的目标数量和所需的测序深度之间的平衡，以便在常规环境中保持经济负担。迄今为止，大多数涉及癌症的基因已经通过整个外显子组测序的大型程序来识别。迄今为止，大多数涉及癌症的基因已经通过整个外显子组测序的大型程序来识别。8基于这些考虑因素，我们决定评估涉及癌症生物学的1385个基因的靶向RNA-seq面板的性能。我们在这里介绍了靶向RNA-Seq检测融合转录本的分析性能，以鉴定与临床相关实体相关的转录曲线，并检测血液恶性肿瘤中临床意义的复发突变。
Bionutrients-1：利用基因组学和转录组学评估微生物在长期
1。Zwart SR，Kloeris VL，Perchonok MH，Braby L，Smith SM。在ISS上长期太空飞行后，从太空食品系统中对食品中的养分稳定性进行评估。J食品科学。2009 2。Bionutrients-1：开发长期持续任务的按需营养生产系统Natalie Ball，Hiromi Kagawa，Aditya Hindupur，Kevin Sims。ICES-2020- 119 3。 Hauserman，M.R.，Ferraro，M.J。，Carroll，R.K。等。 通过多摩卡数据分析检测到的太空飞行期间，金黄色葡萄球菌的群体传感和生理学改变了。 NPJ微重力。 2024 4。 Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。 太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。 Proc Natl Acad Sci U S A. 2007 5。 Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。 NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。 Iscience。 2021ICES-2020- 119 3。Hauserman，M.R.，Ferraro，M.J。，Carroll，R.K。等。 通过多摩卡数据分析检测到的太空飞行期间，金黄色葡萄球菌的群体传感和生理学改变了。 NPJ微重力。 2024 4。 Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。 太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。 Proc Natl Acad Sci U S A. 2007 5。 Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。 NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。 Iscience。 2021Hauserman，M.R.，Ferraro，M.J。，Carroll，R.K。等。通过多摩卡数据分析检测到的太空飞行期间，金黄色葡萄球菌的群体传感和生理学改变了。NPJ微重力。2024 4。Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。 太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。 Proc Natl Acad Sci U S A. 2007 5。 Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。 NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。 Iscience。 2021Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。Proc Natl Acad Sci U S A.2007 5。Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。Iscience。2021
转录移码导致蛋白质过敏
最初发表于：Thouvenot, Benoit；Roitel, Olivier；Tomasina, Julie；等人；Favrot, Claude (2020)。转录移码导致蛋白质过敏性。《临床研究杂志》，130(10):5477-5492。DOI：https://doi.org/10.1172/jci126275
2024年11月13日三菱化学集团企业战略会议_会议记录（摘要）
本演示材料包含前瞻性陈述，反映了三菱化学集团公司基于当前可用信息的假设和信念。由于各种风险和不确定因素，实际结果可能与预测存在重大差异。这些因素包括但不限于日本和海外的需求、外汇汇率、原油和石脑油的价格和采购量、市场趋势、技术创新、国民健康保险药品价格修订、产品责任、诉讼、法律法规，因为三菱化学集团从事广泛的业务，包括高性能产品、工业气体、医疗保健和基础材料。有关药品（包括正在开发的产品）的信息不用于广告或医疗建议。
分析MMP9和E-钙粘蛋白在形态学上1级脑膜瘤的脑浸润
HIV-1或人类免疫缺陷病毒1型，是一种全球大流行，影响了全球数百万个个体。作为该病毒生命周期的多功能酶，逆转录酶（RT）是药物发现的重要靶标。rt抑制剂主要分为两种类型：非核苷逆转录酶抑制剂（NNRTIS）和核苷逆转录酶抑制剂（NRTIS），尽管其他类别，例如核苷酸逆转录酶抑制剂（NRTIS），也存在。分子对接和药效团建模方法和DFT（密度功能理论）计算是HIV-1药物发现中的重要一步。在当前的研究中，我们在计算机方法中使用了探索新型苯咪唑唑酮（1,3-二氢-2H-2H-Benzimidazol-2-one）衍生物的结合模式。因此，对HIV-1 RT的野生型和突变形式进行了苯甲酰唑酮化合物，包括K103N，Y181C和双突变体K103N/Y181C。分子对接的结果使我们能够选择两种苯甲酰唑酮化合物（L15和L17）作为促进具有良好结合亲和力的抑制剂，不仅与野生型HIV -1（L15：-11.5：-11.5 kcal/mol/mol和L17：-11.4：11.4 kcal/mol），而且还针对Mol Y181和2 Kc/Mol Y181和2 lt Y181。 L17：-10.1 kcal/mol），K103N（L15：-11.5 kcal/mol和L17：-11.6 kcal/mol）和双突变体K103N/Y181C（L15：-11.1 kcal/mol/mol和L17：-9.9 kcal/mol）。此外，设计的配体的特征是基于ADMET（吸收，分布，代谢，排泄和毒性）的理想药代动力学特性。在这项工作结束时，对候选药物（L15和L17）进行了返回研究，以简化其合成。