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犬口服黑色素瘤基因组和转录组研究定义了两个具有不同治疗靶标的分子亚组
摘要：粘膜黑色素瘤（MM）是一种罕见且侵略性的临床癌症，主要发生在头部，颈部和肛门生殖器区域。尽管遗传学最近的进步和革命治疗的发展，例如免疫疗法，但MM的预后仍然很差。犬MM与人类对应物共享几种临床，组织学和遗传特征，提供了相关的自发和免疫能力模型，以破译遗传基础并探索人类MM的治疗选择。我们对32个犬MM样品进行了整合基因组和转录组分析，这使我们能够鉴定出微环境和结构变体（SV）含量不同的两个分子亚组。与微环境和T细胞反应相关的基因的过表达与具有较低的结构变体含量的肿瘤有关，而与色素沉着相关的途径和癌基因（如TERT）的过表达与高SV负担相关。详细介绍了SV，尤其是那些具有局灶性扩增的SV，在四个犬MM细胞系上进行了全基因组测序。我们表明，焦点放大表征了靶向癌基因的复杂染色体重排，例如MDM2或CDK4，以及犬30犬30上的一个经常放大的区域，其中包含TRPM7，GABPB1，USP8和SPPL2A的基因，是MMMM的候选。我们表明这些基因的拷贝数与它们的表达水平显着相关。最后，我们证明了TRPM7，GABPB1和SPPL2A基因在细胞增殖中起作用。因此，这些可能被视为人类MM的新候选癌基因。我们的发现表明存在可能受益于专用疗法的两个MM分子亚组，例如免疫检查点抑制剂或靶向疗法。这些结果说明了自发MM中狗模型对解密遗传机制的相关性，并有可能筛选人类中罕见和侵略性癌症有效的靶向疗法。。
卫星亚基因组颗粒是Adeno的关键调节剂...
摘要：从历史上看，腺相关病毒（AAV） - 缺陷干扰颗粒（DI）被称为异常病毒，由自然复制和封装误差引起。通过单个病毒粒子基因组分析，我们揭示了主要类别的DI颗粒在“快回背”配置中包含双链DNA基因组。5' - 反向基因组（SBG）包括P5启动子和部分REP基因序列。3'-sbgs包含衣壳区域。从理论上讲，5'-SBG的分子构构可能允许在其二聚体配置中双链RNA转录。我们的研究表明，5-SBG调节AAV REP表达并改善了AAV包装。相比之下，其二聚体配置处的3'-sbgs增加了帽蛋白的水平。5'-SBG和3'-SBG的产生和积累似乎是协调的，以平衡病毒基因表达水平。因此，5'-SBG和3'-SBG的功能可能有助于最大程度地提高AAV后代的产量。我们假设AAV病毒群体表现为菌落，并利用其亚基因组颗粒来克服病毒基因组的大小极限并编码其他基本功能。
基因工程的商业鸡系对高致病性禽白血病病毒亚组具有抵抗力J
1病毒学研究所，弗雷伊大学柏林，德国柏林14163； ahmed.kheimar@fu-berlin.de（a.k.）; luca.bertzbach@fu-berlin.de（L.D.B.）; yuyou@zedat.fu-berlin.de（y.y。）; andele.conradie@fu-berlin.de（A.M.C。）2家禽疾病系，SOHAG大学兽医学院，82424 SOHAG，埃及3埃及3繁殖生物技术，分子生命科学系，TUM TUM慕尼黑技术大学，慕尼黑技术大学，85354，德国85354 Freising，德国； romina.klinger@tum.de（R.K.）; hicham.sid@tum.de（H.S.）4巴伐利亚动物卫生服务，病理学系，德国85586； benjamin.schade@tgd-bayern.de（B.S.）; brigitte.boehm@tgd-bayern.de（b.b。）5 EW Group GmbH，德国Visbek 49429； rudolf.preisinger@ew-group.de 6英国Woking GU24 0NF的Pirbright Institute； venugopal.nair@pirbright.ac.uk *通信：benedikt.kaufer@fu-berlin.de（B.B.K.）; benjamin.schusser@tum.de（B.S.）†a.k.和R.K.为这项工作做出了同样的贡献。
Hubgrade 数字服务 - 威立雅水务技术
虽然灾难本身就具有独特性，而且以不可预测的方式发生，但最佳实践的业务连续性计划概述了组织继续运营或在发生中断时迅速恢复运营所需的所有必要程序。任何此类策略都应确保其结构合理，能够应对任何规模的任何事件，从本地响应到全球响应。事实上，有效的业务连续性策略应确保能够管理所有潜在的本地事件，以保证企业在全球范围内稳健发展。未能制定这样的策略可能会给企业带来巨大的损失，包括财务损失和声誉损失。
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非企业接入配电网接入子组
3.7 如何评估更广泛的网络以确定对其他客户的影响取决于以下章节中描述的连接类型。如果客户的连接可能会影响现有客户提供的服务，但他们不希望触发干预，则需要对其进行削减。这种削减将确保其他用户不会受到新连接的影响。这种削减是由确保更广泛系统安全的需要驱动的，是第 4 节中描述的选项的主题，也是非公司接入的初始定义的基础。需求
通过自适应密集子图发现提取与脑疾病相关的连接组子图
图 1：信息子图提取的动机：（a）演示了从群体水平连接组数据中获取边推理矩阵的过程；（b）说明常用的社区检测结果（例如使用随机块模型）无法检测到任何信息子图；（c）显示现有密集子图发现结果的结果；（d）描述了一种理想的信息子图检测程序，该程序可以识别由信息边组成的有组织的、生物学上可解释的拓扑结构。（d）中的结果基于 ADSD 方法（详细信息请参阅结果部分）。
人类connectome中的频繁完整子图
虽然仍然无法描述人脑的神经元水平连接，但我们可以通过应用基于分解-MRI的技术来用数百个顶点绘制人类连接组。在这些图中，节点对应于大脑的解剖学上鉴定的灰质区域，而边缘对应于轴突纤维，将这些区域连接起来。在我们以前的贡献中，我们描述了人类连接组的众多图形理论现象。在这里，我们绘制了人脑网络的频繁完整子图：在这些子图中，每对顶点都与边缘结合。我们还检查结果中的性别差异。频率子图的映射在图表中给出了可靠的子结构：如果图80％中存在子图，那么很可能是测量或数据处理工作流的伪像。我们在这里列出了413名受试者（238名女性和175名男性）的人类胸罩的频繁完整子图，每个人具有463个节点，其频率阈值为80％，并识别812个完整的子图，在男性和224个完整的子图中更频繁，在女性连接体中更频繁。
使用子图池化改进逻辑公式的图神经网络表示
深度学习与自动定理证明相结合的最新进展主要集中在将逻辑公式表示为深度学习系统的输入。特别是，人们对采用结构感知神经方法来处理逻辑表达式的底层图形表示的兴趣日益浓厚。虽然基于图形的方法比字符和标记级方法更有效，但它们通常会做出表示权衡，从而限制其捕获输入的关键结构属性的能力。在这项工作中，我们提出了一种嵌入逻辑公式的新方法，旨在克服先前方法的表示限制。我们的架构适用于不同表达能力的逻辑；例如，一阶和高阶逻辑。我们在两个标准数据集上评估了我们的方法，并表明所提出的架构在前提选择和证明步骤分类方面都实现了最先进的性能。
基于主题匹配的子图级注意力卷积网络用于图分类
图分类对于许多与图数据相关的实际应用（例如化学药物分析和社交网络挖掘）至关重要。传统方法通常需要特征工程来提取有助于区分不同类别的图的图特征。尽管最近提出了基于深度学习的图嵌入方法来自动学习图特征，但它们大多使用从图中提取的一些顶点排列进行特征学习，这可能会丢失一些结构信息。在这项工作中，我们提出了一种新的基于模体注意力图卷积神经网络用于图分类，它可以学习更有辨别力和更丰富的图特征。具体而言，我们开发了一种模体匹配引导的子图规范化方法来更好地保留空间信息。我们还提出了一种新的子图级自注意网络来捕捉不同子图的不同影响或权重。在生物信息学和社交网络数据集上的实验结果表明，与传统图核方法和最近的深度学习方法相比，所提出的模型显著提高了图分类性能。