XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVAF
第一个是 egfr 基因组变体（gdna）...
随着精准肿瘤学中分子诊断领域的不断扩大，迫切需要制定国际标准 (IS) 来协调癌症生物标志物的测量和新技术的实施。使用数字 PCR (dPCR) 和下一代测序 (NGS) 准确检测基因组变异是精准癌症医学的重要组成部分。正确表征临床样本中体细胞单核苷酸变异 (SNV) 和插入/缺失的变异等位基因部分 (VAF) 对治疗决策有重大影响。本报告描述了一项多中心合作研究的结果，该研究评估了三种候选材料协调三种临床相关表皮生长因子受体 (EGFR) 变异测量的能力。候选材料来自基因编辑的癌细胞系，每种材料都含有三种众所周知的 EGFR 变体之一（两种驱动变体和一种抗性变体）：EGFR T790M (c.2369C>T)（候选 1；NIBSC 代码 20/194）、EGFR L858R (2573T>G)（候选 2；NIBSC 代码 20/198）和 E746_A750del (c.2235_2249del)（候选 3；NIBSC 代码 20/194）。参与者使用他们常规建立的方法评估了这些材料。总共有 10 个实验室从 4 种方法中返回了 34 个数据集，包括基于 dPCR 和 NGS 的内部和商业分析。两个实验室评估了未稀释的材料，其他实验室评估了各种稀释度的每种材料，以确定它们是否适用于各种变体水平的检测验证或二级标准校准。参与者被要求报告这三种变体的数据，以及这三种材料的任何其他序列变体数据。所有结果均以定量方式报告，以便为每种材料分配共识值。本研究的结论表明，这三种材料都适合用作校准这三种变体的国际标准，并且在 NGS 和 dPCR 中经过验证，VAF 为 100%。此外，这三种候选材料适合稀释以获得较低的 VAF 值。建议：
估计液体活检样品中定量循环肿瘤分数是监测治疗摩尔的临床发展领域
与TEMPUS XF或XF+（105或523基因，液体活检）和Tempus XT（648个基因，具有匹配的Buffy Coat匹配的固体肿瘤）NGS NGS测定法对晚期泛体肿瘤样品进行测序。在90天内收集样品。在固体组织和体细胞变体中检测到的躯体变异符合正态分布，并将落入两个标准偏差内的变异等位基因级分（VAF）作为相应液体活检中的选定生物标志物，以计算每个样品的肿瘤 - 信息CTDNA TF。
基于学习的深度学习方法，用于解码从周围神经信号
上limb神经假体的最终目标是实现对单个纤维的灵巧和直观的控制。以前的文献表明，深度学习（DL）是从神经系统不同部分获得的神经信号中解码电动机的有效工具。但是，它仍然需要复杂的深层神经网络，这些神经网络是有效的，并且无法实时工作。在这里，我们研究了不同的方法，以提高基于DL的运动解码范式的效率。首先，应用了特征提取技术的全面集合来降低输入数据维度。接下来，我们研究了两种不同的DL模型策略：当可用大输入数据可用时，一步（1s）方法，当输入数据受到限制时两步（2s）。使用1S方法，一个单个回归阶段预测了所有纤维的轨迹。使用2S方法，一个分类阶段可以识别运动中的纤维，然后进行回归阶段，该回归阶段可以预测那些主动数字的轨迹。添加特征提取大大降低了电动机解码器的复杂性，使其可用于转换为实时范式。使用复发性神经网络（RNN）的1S方法通常比所有具有平均平方误差（MSE）范围的ML算法（MSE）范围在所有字符的范围为10-3到10-4的ML算法更好，而（VAF）分数（VAF）得分的范围为0.8，自由度（DOF）高于0.8（DOF）。此结果是DL比处理大数据集的经典ML方法更有优势。但是，当对较小的输入数据集进行训练如2S方法中时，ML技术可以实现更简单的实现，同时确保对DL的实现结果相似。在分类步骤中，机器学习（ML）或DL模型的准确性和F1得分为0.99。由于分类步骤，在回归步骤中，两种类型的模型都会使MSE和VAF分数与1S方法的分数相当。我们的研究概述了用于实施实时，低延迟和高精度DL基于DL的电机解码器的贸易交易。
工程性动物模型的多余jak2 v617f突变体等位基因负担
多性疾病Vera（PV）是一种慢性骨髓增生性新血浆（MPN），其特征是红细胞过量。超过95％的PV患者疾病是由JAK2 V617F突变驱动的。虽然JAK2 V617F突变小鼠模型为PV生物学提供了机械见解，但这些模型中的大多数呈现出比在PV患者中发现的JAK2 V617F的变体等位基因频率（VAF）高得多的突变细胞负担。因此，当前的PV小鼠模型对PV DE Velopment的最早阶段的了解有限，包括疾病表现所需的最小突变细胞负担是什么。为了避免这些局限性，我们开发了一种使用CRISPR/CAS9同源指导修复（HDR）的PV的工程模型，以使JAK2 V6717F突变突变到人类CD34 +细胞的内源性基因座。Xenograftage靶向细胞进入NSGS小鼠，在体内概括了人类PV病理。我们使用此工具来解决两个问题：（i）生成PV病理所需的最小突变体VAF是什么，并且（ii）起源细胞的发育环境会影响MPN的疾病轨迹。该模型提供了一种有价值的临床前工具，可以在体内测试新的PV疗法，并在主要患者样品受到限制或不可用时研究PV的开发和进展。脊髓增生性肿瘤（MPN）是由造血干细胞和祖细胞（HSPC）中获得的体细胞突变驱动的，其特征是一个或多个髓样谱系的异常增殖。JAK2 V617F突变是MPN的反复驱动器。1,2 MPN可以作为多性心血症垂直（PV；过量的红细胞），必需的血小板细胞（ET；多余的血小板）或骨髓纤维化（MF；骨髓纤维化）。3-5然而，JAK2 V617F突变细胞的负担在患者中差异很大，并且可以诱导VAF非常低的临床表型。6,7在PV中，超过95％的患者将JAK2 V617F作为驱动致病性突变，但在某些患者中，突变负担可能低于3％VAF。 8尚不清楚这种低突变细胞负担如何产生MPN病理。 当前的JAK2 V617F小鼠建模策略利用复古病毒转导，9,10个转基因等位基因，11或遗传敲入（KI）模型。 12,13然而，这些模型中的大多数产生了高JAK2 V617F突变频率，这些突变频率不能准确反映PV患者的克隆轨迹。 为了超越小鼠模型的局限性，我们最近开发了从MPN患者移植CD34 +细胞的方法，以产生患者衍生的异种移植物（PDX）。 在MF的情况下，对患者衍生的CD34 +细胞的异型范围能够传播基因型，表型和关键患者病理，例如PDX中的网状纤维化。 14然而，尝试从PV患者产生PDX的尝试不太成功，植入率很差和可获得的CD34 +细胞数量有限6,7在PV中，超过95％的患者将JAK2 V617F作为驱动致病性突变，但在某些患者中，突变负担可能低于3％VAF。8尚不清楚这种低突变细胞负担如何产生MPN病理。当前的JAK2 V617F小鼠建模策略利用复古病毒转导，9,10个转基因等位基因，11或遗传敲入（KI）模型。12,13然而，这些模型中的大多数产生了高JAK2 V617F突变频率，这些突变频率不能准确反映PV患者的克隆轨迹。为了超越小鼠模型的局限性，我们最近开发了从MPN患者移植CD34 +细胞的方法，以产生患者衍生的异种移植物（PDX）。在MF的情况下，对患者衍生的CD34 +细胞的异型范围能够传播基因型，表型和关键患者病理，例如PDX中的网状纤维化。14然而，尝试从PV患者产生PDX的尝试不太成功，植入率很差和可获得的CD34 +细胞数量有限
循环肿瘤DNA预测转移性胃食管癌的结果
抽象背景循环肿瘤DNA（CTDNA）在局部和转移性癌症中具有预测性和预后价值。这项研究使用特定区域特异性的下一代测序（NGS）面板分析了基线和治疗CTDNA的预后值和治疗CTDNA的预后值。方法在一线姑息性全身治疗开始之前和9周和18周后，从患者的血浆中分离出无细胞DNA。设计了两个NGS面板，其中包括GEC中最常见的突变基因和靶向突变。匹配的转移活检中的肿瘤衍生的突变用于验证测序面板评估了真正的肿瘤衍生的变体。肿瘤体积，并与变异等位基因频率（VAF）相关。使用单变量和多变量COX-回归分析进行生存分析。在72例患者中有75％的预处理血浆中检测到ctDNA，并且与转移性活检中的突变很好地相关（86％符合度）。VAF与基线肿瘤体积相关（Pearson的R 0.53，P <0.0001）。在血浆中基线时多个基因突变的检测与总体存活率较差（OS，HR 2.16，95％CI CI 1.10-4.28; P = 0.027）和无进展生存率有关（PFS，HR 2.71，95％CI CI 1.28-5.73; P = 0.009）。在治疗9周后，患有残留可检测CTDNA的患者（OS：HR 4.95，95％CI 1.53-16.04; P = 0.008; PFS：HR 4.08，95％CI 1.31-12.75; P = 0.016）。基于我们的NGS小组的结论，一线化学疗法开始之前的CTDNA突变的数量具有预后价值。此外，三个循环全身治疗后的残留ctDNA与下生存率有关。
TruSight 肿瘤学综合 - accessdata.fda.gov
– 如果肿瘤含量（按面积计算）低于 20%，则可能无法可靠地检测到体细胞驱动突变。 • 尚未评估 TSO Comprehensive 在接受器官或组织移植的患者样本中的表现。 • 尚未确定变异等位基因频率 (VAF) 低于 5% 的小 DNA 肿瘤分析变异的准确性。 • 仅在脑组织中确定了 RNA 中 EGFRvIII 剪接变异的准确性。 尚未确定其他组织类型中 EGFRvIII 的准确性。 • 已在细胞系中确定了插入 1-2 个碱基对和二核苷酸重复的检测限 (LoD) • 污染检测可能受以下因素影响： – 在高度重排的基因组中，存在缺失和杂合性缺失，TSO Comprehensive 软件可能会错误地
SA车辆市场更新
▪ Vehicle industry is closely correlated to GDP ▪ Industry negatively impacted by geopolitical events, oil prices, volatile Rand, import costs, infrastructure & energy capacity, inflation & high cost of living ▪ Interest rate increase of 475bps post-pandemic has put consumer spending & access to credit under severe strain ▪ Average bureau score of consumers continue to deteriorate ▪ All of the above has led to a contraction of the VAF market ▪ There does however seem to be a shift towards positive sentiment with the appointment of the GNU ▪ Inflation of 4.6% at end July is lowest in 3 years, nearly on the midpoint of the SARB 3%-6% targeted range ▪ Only once the rate cutting cycle commences, will the industry start improving ▪ Currently, consumers are showing preference for cheaper vehicles with the lowest possible instalment payable
Granie和Granpa：推理和评估增强子介导的基因调节网络
补充图3。Correlation of ctDNA VAF baseline values with A. tumor load (RECIST 1.1) in the group of IHCC patients ( P= 0.5013, r=0.1956, Spearman), B. tumor load (RECIST 1.1) in the group of EHCC patients ( P= 0.0962, r=0.5370 Spearman), C. progression- free survival (PFS) in the group of EHCC patients ( P= 0.2380，r = -0.2974，Spearman）。D. PFS患者的突变数量的相关性（P = 0.0907，R = -0.3988，Spearman）。E. kaplan-Meier在BAP1，PBRM1，KRAS或TP53患者中与没有突变的患者中突变患者的PFS图（P = 0.1200，Mantel-Cox）。IHCC-肝内胆管癌，EHCC-肝外胆管癌。IHCC-肝内胆管癌，EHCC-肝外胆管癌。
Dragen TSO 500分析软件发行说明
由于测序区域的GC含量丰富而在低覆盖范围内。另一个示例区域是PMS2基因，该基因与伪基和读取可能无法正确对齐。通常，TSO 500面板旨在针对独特的区域，并且该软件在小型变体中说明了每个基因组位置的背景噪声。此设计旨在防止误报。分析性能的分析性能是评估整个面板的，而不是每个基因或外显子。但是，由于这些挑战，由于高背景噪声，产品清单中涵盖的某些区域被排除在分析之外。使用标志在VCF中识别所有排除的变体。此块列表包括以下基因：HLA-A，HLA-B，HLA-C，KMT2B，KMT2C，KMT2D，KMT2D，CHRY和VAF> 1％的位置发生在60个基线样本中的六个或更多。可以根据当地Illumina代表的要求获得排除站点的块列表。
长k-mers的简单有效采样算法
Next-generation sequencing (NGS) has emerged as a pivotal tool in precision medicine in oncology by enabling analysis of multiple genes at once and facilitating the detection of low-frequency mutations in patients, which may be implicated in treatment resistance, thereby underscoring the clinical significance of NGS in therapeutic decision- making ([5, 6]).然而，能够分析测序数据以识别突变的自由可用的开源软件工具的稀缺对生物学家构成了一个显着的挑战，而未经生物信息学培训。例如，最近描述的工具，即rNalut软件，迅速检测到突变并显示其频率，但缺乏功能，使用户可以理解和修改用于选择高质量读取的参数，或者指定最小的等位基因频率（VAF）以进行报告突变（[4]）。此外，缺乏有关用于比较的参考序列的披露是一个关键限制，尤其是对于随后对识别突变的功能研究。