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引文 Zhou Q, Xie Q, Liu Q, Wang H, Zhang Z, Yu Z, Guo Q and Lin J (2024) DNA甲基化抑制剂不良反应特征分析：一个
骨髓增生异常综合征 (MDS) 是一组异质性慢性血液系统恶性肿瘤，其特征是骨髓造血功能受损和造血功能低下，以及进展为急性髓系白血病 (AML) 的可变风险。MDS 是由复杂的基因突变组合驱动的，导致临床表型和结果的异质性。遗传学研究已经能够识别出一组具有复发性突变的基因，这些基因是 MDS 发病机制的核心（Chiereghin 等人，2021 年）。DNA 甲基化对于印记、X 失活和多能或组织特异性基因的沉默至关重要，从而调节胚胎发育。它也是维持分化细胞中染色体稳定性和通过抑制转座子和重复元件的插入来防止突变所必需的。因此，这些表观遗传标记的无法维持和异常的DNA甲基化模式的建立与某些蛋白质的低表达或过表达有关，最终导致各种病理（Gros et al.，2012）。因此，DNA甲基化抑制剂可以有效治疗MDS。目前临床上应用最广泛的甲基化抑制剂是阿扎胞苷（AZA）和地西他滨（DAC）（Sekeres and Taylor，2022）。研究表明，阿扎胞苷和地西他滨在MDS等慢性血液系统恶性肿瘤的治疗中起着非常重要的作用。关于其作用机制，学术界存在多种假说，其中“DNA甲基转移酶活性受到抑制，导致抑癌基因低甲基化和抑癌基因表达上调”的观点被广泛认可。事实上，DNA甲基化抑制剂往往作用于全基因组水平，其整体影响不仅包括引起抑癌基因去甲基化、上调抑癌基因表达，从而发挥治疗作用，还可能包括诱导致癌基因去甲基化，从而导致致癌基因上调，产生致病作用。因此，在MDS的治疗中，DNA甲基化抑制剂治疗的潜在“先天不足”在于，在去甲基化抑癌基因的同时，也上调了致癌基因的表达，不仅能治疗疾病，还带有极高的致病风险（Liu et al.，2022）。根据现有资料，DNA甲基化抑制剂在骨髓增生异常综合征和急性髓系白血病患者中的疗效也远低于临床预期，部分患者对该类药物无反应，少数患者在DNA甲基化抑制剂治疗失败后平均生存期不足半年，而致癌基因的上调可能是重要原因，这表明去甲基化治疗的适用人群有限，临床需要开展更有针对性的群体治疗。更重要的是，虽然两者都已被批准用于临床治疗，但目前比较两者引起的不良反应的异同点的研究较少。本研究检索到美国食品药品监督管理局（FDA）批准的两种治疗MDS的去甲基化药物：阿扎胞苷和地西他滨。这两种治疗药物表现出相似的疗效特征。截至2020年7月31日，根据使用马尔可夫链蒙特卡洛方法对网络进行荟萃分析
翻译生物技术研讨会
wei Zhou是Cendrillion Technologies（https://www.centrilliontech.com/）的联合创始人兼首席执行官，这是一家专门从事大型合成生物学和基因组学的公司。CENCHILLINC的重点是非常准确的高密度DNA芯片的开发和制造，这些芯片在高清空间生物学，基因分型，基于芯片的测序等中发现了应用。在建立中千亿美元之前，Zhou博士是Wilson Sonsini Goodrich＆Rosati（WSGR）的合伙人，这是一家著名的风险投资和创业律师事务所。他还担任了DNA芯片和大规模基因组学的先驱Affymetrix，Inc。的高级高级技术和知识产权。除了创立Cendrinions，Zhou博士共同创立了Sentieon，Inc。，该公司还为生物信息学应用程序创建了高度优化的算法，以及Chimeratx，Inc。，他担任主席。chimeratx着重于治疗性免疫治疗的发展。周博士从斯坦福大学获得了JD，他是斯坦福大学法律评论的副编辑和博士学位。来自弗吉尼亚理工大学。他在埃默里医学院完成了分子肿瘤学的博士后培训。
PandaX-4T 实验中轴矢量和赝标量介导的 WIMP-原子核相互作用的限制
周黄 a 、陈成汉 a 、阿卜杜萨拉姆·阿卜都克里木 a 、子浩博 a 、陈伟 a 、陈迅 a,t 、陈云华 h 、陈成 o 、程兆堪 p 、崔相宜 m 、范英杰 q 、方德清 r 、毛昌波 、付孟廷 g 、耿力生 b,c,d 、卡尔·吉博尼 a 、顾林辉 a 、郭旭源 a 、何昌达 a 、何金荣 h 、黄迪 a 、黄彦林 s 、侯汝泉 t 、吉向东 l 、军永林 、李晨翔 a 、李家福 、李明传 h 、林淑 n 、李帅杰 m 、清林 e,f 、刘江来 a,m,t,1 、陆晓英 j,k 、罗灵隐克,罗云阳 f , 马文波 a , 马尔玉刚 , 毛亚军 g , 孟跃 a,t , 宁旭阳 a , 宁春齐 h , 钱志成 a , 香香任 j,k , Nasir Shaheed j,k , 尚松 h , 尚晓峰 a , 沉国芳 b , 林斯 a , 孙文亮 h , 谭安迪 l , 陶毅 a,t , 安庆王 j,k , 王萌 j,k , 王秋红 r , 王少波 a,1 , 王四光 g , 王伟 o , 王秀丽 n , 王周 a,t,m , 魏月欢 p , 吴萌萌 o , 吴伟豪 a , 夏经凯 a , 肖孟娇 l , 肖翔 o , 谢鹏伟 m , 严彬彬 a,t , 严希宇 s ,杨吉军 a 、杨勇 a 、于春旭 q 、袁居民 j,k 、袁哲 r 、曾新宁 a 、张丹 l 、张敏珍 a 、张鹏 h 、张世波 a 、张舒 o 、张涛 a 、张迎新 j,k 、张媛媛 m 、李赵 a 、郑其斌 s 、周吉芳 h 、宁周 a,t, * ,周小鹏 b , 周勇 h , 周玉波 a
BOIN：用于设计单一药剂和药物的 R 包......
贝叶斯最优区间 (BOIN) 设计 (Liu 和 Yuan 2015；Yuan et al. 2016) 是一种新颖的 I 期临床试验方法，属于称为模型辅助设计 (Yan、Mandrekar 和 Yuan 2017；Zhou、Murray、Pan 和 Yuan 2018a) 的新类别，它结合了基于算法的设计的简单性与基于模型的设计的卓越性能。BOIN 设计可以像 3+3 设计一样简单地实现，但其性能却可与更复杂的基于模型的 CRM (Zhou、Yuan 和 Nie 2018b；Zhou et al. 2018a) 相媲美。模型辅助设计的另一个例子是键盘设计 (Yan et al. 2017)。由于其良好的性能和简单性，模型辅助设计在实践中的应用越来越多。 Clertant 和 O'Quigley (2017) 提出了一种半参数方法，建立了 BOIN 与其他设计（例如累积队列设计（Ivanova、Flournoy 和 Chung 2007））之间的联系。
出版详情：Du, H., Dai, W., Zhou, Q., Li, C., Li, SC, Wang, C., Tang, J., Wu, X., & Wu, R. (2023)。人工智能辅助系统提高了工作效率
由于细胞学家的短缺，资源匮乏地区的妇女无法平等地获得宫颈细胞学检查，而宫颈细胞学检查是宫颈癌筛查中的关键作用。新兴研究表明人工智能辅助系统在资源有限的情况下促进细胞学检查实施的潜力。然而，在评估人工智能对提高细胞学家工作效率的帮助方面还存在不足。本研究旨在评估人工智能排除细胞学阴性玻片的可行性，并提高玻片解释的效率。纳入了带有良好注释的玻片，以开发分类模型，该模型用于对验证组的玻片进行分类。近 70% 的验证玻片被人工智能系统报告为阴性，并且这些玻片均未被专家细胞学家诊断为高级别病变。在人工智能系统的帮助下，每张玻片的平均解释时间从 3 分钟减少到 30 秒。这些发现表明人工智能辅助系统在加速大规模宫颈癌筛查中的幻灯片解释方面具有潜力。
引用Zhou Y，Liu M，Huang X，Liu Z，Sun Y，Wang M，Huang T，Wang X，Chen L和Jiang X（2024）新兴趋势和免疫的主题演变
在过去的二十年中，实体瘤的抗肿瘤策略发生了显着转化。在最初的10年中，焦点从传统方法（例如DNA复制抑制和细胞分化靶向疗法）（例如受体酪氨酸激酶（RTK）） - 靶向疗法（1-3）。随后的十年见证了免疫疗法的出现，引入了血液学和实体瘤的新范式（4）。在各种免疫疗法中，免疫检查点抑制剂（ICIS）的出现，例如抗 - 程序性细胞死亡1（PD-1）/程序性细胞死亡配体1（PD-L1）和抗 - 细胞毒性T-淋巴细胞 - 相关的蛋白质4（CTLA-4）的抗乳腺癌和癌症的癌症，包括癌症和癌症，包括癌症，包括癌症，包括乳腺癌，包括乳腺癌的癌症，包括癌症癌症，包括梅洛癌，包括梅洛（Ren）癌症。癌（5-9）。然而，由于免疫抑制性肿瘤微环境（TME）和物理屏障（10），实体瘤通常会对免疫疗法构成挑战。为了重塑免疫抑制微环境，研究人员正在开发更多的免疫治疗策略（11，12）。此外，正在进行许多临床试验，以探索涉及ICIS的组合（7，9）。尽管ICI取得了显着的成功，但他们的好处仅限于一部分患者。胶质母细胞瘤（GBM）是最致命的神经胶质瘤类型，它表现出“冷”免疫微环境（13）。为了获得更好的治疗作用，正在开发新的抗癌疗法，例如ICIS，疫苗疗法和适应性细胞转移疗法（ACT），并已被证明对某些患者有益（14-17）。越来越多的研究人员致力于克服GBM中的免疫抑制微环境。BiblioMetrics试图在特定时期（18-20）理解科学领域的知识结构。在生物医学领域，已经进行了许多文献计量分析，以了解对特定研究领域的见解（21 - 23）。尽管如此，尚未进行全球关于神经胶质瘤免疫疗法的文献分析。这项研究的目的是概述整个科学领域，并通过系统地评估过去20年来系统地评估胶质瘤免疫疗法最有利的100篇论文。
大语言模型如何了解基因和细胞
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建筑地板空间和库存测量：全球努力的审查，
Minda Ma 1 † , 2 , Shufan Zhang 3 † , Junhong Liu 1 , Ran Yan 3 , Weiguang Cai 3 , Nan Zhou 2 *, Jinyue
早期靶向亚细胞分解代谢分析
Hua Sang 1,2, † , Jiali Liu 2, † , Fang Zhou 2 , Xiaofang Zhang 2 , Jingwei Zhang 2 , Yazhong Liu 2 ,
