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在语义知识图中与Oncodashkb中的高级生物医学数据整合，用于在卵巢癌中找到个性化的可行药物
背景：与基因组规模的患者分析数据相结合的生物医学知识越来越多，为个性化肿瘤学提供了前所未有的机会。但是，大量知识和数据需要可扩展的方法来提供可行的信息以支持临床医生决策[1]。目的：开发整合有关患者的所有相关临床和基因组数据的软件和方法，并能够发现最佳的个性化治疗选择，以及支持文献知识和数据。方法：我们利用语义知识图（SKG），这是一种以对象和关系形式代表医学数据的数据库，链接了几个癌症数据库中先前未连接的信息。为了构建此SKG（Oncodashkb），我们使用BioCypher库[2]。然后，我们整合了来自高级浆液卵巢癌患者的临床数据，包括有关Decider项目（https://deciderproject.eu）收集的基因组变化的信息。然后可以查询SKG，以收集将患者特异性改变与可操作药物联系起来的证据路径。结果：我们的方法提供了完全自动化，系统的和可重复的数据集成工作流程，以及使用现有专家制造的本体论来提供互操作性和语义描述。综合数据由分子肿瘤板的专家评估，并允许以视觉上可访问的格式探索相关的临床和基因组患者数据，旨在易于解释临床医生。重要的是，我们希望该系统揭示从多种融合证据到多摩尼克患者数据的强大案例以及对最新临床和实验知识的广泛且自动化的综述。结论：使用图形数据库作为有价值的工具出现的决策支持系统，通过揭示各种患者数据和以易于理解的格式显示的治疗选项之间的新连接。
用于癌症患者自动疼痛评估和人工智能分析的数据可视化仪表板的开发和验证
疼痛是癌症患者最常见和最令人虚弱的症状之一。据估计，多达 55% 的患者在抗癌治疗期间会感到疼痛，而对于转移性、晚期或终末期疾病患者，这一比例上升至 66% (1)。值得注意的是，为了有效管理疼痛，必须准确评估症状 (2)。然而，根据单维疼痛评分（例如 0-10 数字评分量表 (NRS)）进行的疼痛评估具有重大局限性。虽然这些工具简单易用，但它们容易受到社会心理因素的影响而出现报告偏差，例如倾向于灾难化或少报疼痛 (3)。多维量表，如简明疼痛量表 (4) 和麦吉尔疼痛问卷 (5)，通过考虑疼痛的各个方面（包括感觉、情感、认知和社会因素），提供了更全面的评估。然而，这些量表有局限性，例如特异性有限和易受反应偏差影响 (6)。此外，它们不能提供客观而详尽的疼痛测量。事实上，伤害感受只是负责疼痛表达的组成部分之一，多种生物心理社会因素共同构成了复杂的临床场景 (7)。
oodash Group AB (publ) 签署了一份关于人工智能服务的客户协议，价值至少为 900 万瑞典克朗
该公司已与 Win.Rocks 签署了一项协议，出售该公司的 AI 服务。AI 服务包括 ooda.ai 应用程序的改编和许可以及通过公司专有的去中心化 AI 计算网络进行的 AI 计算。该协议已签署，自 2024 年 12 月 13 日起生效，对公司的价值至少为 780,000 欧元，相当于至少约 900 万瑞典克朗，为期 18 个月。该协议最初为期 18 个月，然后每次延长 6 个月。
引用本文：Umidjan Shakirjanovich Bakhadirov、Utkir Khayitovich Yuldashov、Turaev Ozod Sunnatalievich、Erzhigitov Doston Sheralievich、Mansu
本研究旨在调查 30 个小麦品种的遗传多样性和系统发育关系。使用 6 个 DNA 标记（Xgwm44、Xgwm337、WMC473、Xgwm642、Xgwm111 和 Xgwm635）分析这些品种的遗传变异。在 6 个标记上共鉴定出 79 个等位基因，表明小麦品种间具有高度的遗传多样性。标记 Xgwm337 显示的等位基因数量最多，表明其具有区分不同基因型的潜力。系统发育分析表明，30 个小麦品种可分为两个主要组。品种 Aliksevich 被分配到第一组。第二组又分为4个子组，火星、尤卡、安集延-2、安集延-4、卡德尔、克拉斯诺达尔-99属于不同的子组。
头颈癌中PD-1/PD-L1的空间相互作用映射揭示了与免疫疗法反应相关的巨噬细胞屏障的作用
生态和生物地理学科的。 这些包括生物地理学，植物地理学，景观遗传学，物种范围动态，多样性模式分析，入侵生物学，保护计划和气候变化影响评估（Sillero等，2021; Espindola等，2022; Sunny等，Sunny等，2022; Franklin，2023; Franklin，2023; 2023; Rubio Blanco et al and 2022;）。 这些模型使研究人员能够在空间和时间维度中分析物种分布，从而对生态过程和生物地理学机制提供重要的见解，从而随着时间和整个景观而塑造生物多样性模式（Araujo等，2019）。 通过将物种发生数据与环境变量相结合，SDM/ENM可以预测栖息地的适用性，并在各种环境场景下投射未来物种的分布，包括那些驱动的。这些包括生物地理学，植物地理学，景观遗传学，物种范围动态，多样性模式分析，入侵生物学，保护计划和气候变化影响评估（Sillero等，2021; Espindola等，2022; Sunny等，Sunny等，2022; Franklin，2023; Franklin，2023; 2023; Rubio Blanco et al and 2022;）。这些模型使研究人员能够在空间和时间维度中分析物种分布，从而对生态过程和生物地理学机制提供重要的见解，从而随着时间和整个景观而塑造生物多样性模式（Araujo等，2019）。通过将物种发生数据与环境变量相结合，SDM/ENM可以预测栖息地的适用性，并在各种环境场景下投射未来物种的分布，包括那些驱动的
Patira数据科学（https://patiradatascience.com）与岩浆顾问国际（https://magmaug.com）合作开发仪表板（http://206
我们使用ESRI（https://www.esri.com/en-us/home），这是一家基于云的公司，其专有软件用于开发仪表板。我们每年订阅ESRI的云服务，但处理所有实验设计，仪表板开发并托管自己。由于ESRI软件的专有性，我们无法共享其代码。但是，使用开源GIS软件QGI（https://www.qgis.org/en/site/）也可以实现我们所做的一切。当我们使用QGIS时，ESRI提供了更高质量的仪表板。
使用 Power BI 仪表板进行业务策略推荐的数据可视化方法
Kallal Banerjee 博士、Siddharta Das 和 Soumen Nath DOI：https://doi.org/10.33545/26648792.2024.v6.i1b.138 摘要 本研究提供了一个集成的 Power BI 仪表板，以提供销售、财务、营销和供应链方面的预测和未来预测。仪表板使组织能够利用数据分析和可视化的强大功能做出数据驱动的选择，优化资源配置和未来增长机会。仪表板的销售预测功能使用历史销售数据、市场趋势和客户行为模式预测未来的销售业绩，并实时查看收入估算、转化率和销售额。此外，仪表板利用不同的尖端算法提供精确的收入、费用和盈利能力估算。通过利用先进的算法，仪表板可以准确预测收入、费用和盈利能力。营销预测模块通过检查以前的活动绩效和市场趋势，收集来自各种营销渠道（如社交媒体、在线活动和客户互动指标）的数据，用于客户获取、品牌知名度和潜在客户生成活动。供应链预测部分结合需求预测、库存控制和生产调度，通过分析历史需求趋势、供应链中断和市场动态来预测优化库存水平、简化采购并提高整体供应链效率。用户可以使用 Power BI 仪表板提供的直观可视化、交互式图表和深入分析功能从各个角度和维度探索数据。它还可以与许多数据源链接，包括 CRM 系统、财务数据库、营销分析平台和供应链管理系统，并允许实时数据更新。总体而言，该计划为组织提供了一种强大而集中的方式来预测销售额、财务结果、营销影响和供应链要求。关键词：SWOT、BCG、APAC、DAX、SQL 简介 Power BI 是 Microsoft 开发的一款功能强大的商业智能工具，在各个行业中广受欢迎。它允许组织收集、分析和可视化来自不同来源的数据，从而实现数据驱动的决策并为业务运营提供有价值的见解 (Geetha Bhargava Mandava, 2018)。凭借其用户友好的界面和强大的功能，Power BI 已成为不同领域专业人士的必备工具。它使企业能够将非结构化数据转化为富有洞察力的仪表板、报告和可视化效果，从而使他们能够更彻底地理解关键业务 KPI [1] 。Power BI 通过结合来自多个来源（包括数据库、电子表格和基于云的服务）的数据，全面了解组织的绩效 [2] 。Power BI 的广泛且适应性强的可视化功能使其能够以引人入胜的方式描绘整个页面。该工具提供了各种图形、地图、图表和其他视觉组件，可以根据个人需求和设计偏好进行定制。通过组合不同的图形、使用配色方案和创建简单的导航界面，用户可以生成美观且动态的报告。此外，由于 Power BI 能够
ChEC-seq2：一种改进的染色质内源性裂解测序方法和生物信息学分析流程，用于绘制体内蛋白质-DNA 相互作用
摘要 确定转录因子 (TF) 的体内 DNA 结合特异性几乎完全依赖于染色质免疫沉淀 (ChIP)。虽然 ChIP 揭示了 TF 结合模式，但其分辨率较低。采用核酸酶的高分辨率方法，例如 ChIP-exo、染色质内源性裂解 (ChEC-seq) 和 CUT&R UN，可解决 TF 占用和结合位点保护问题。ChEC-seq 中内源性 TF 与微球菌核酸酶融合，既不需要固定也不需要抗体。然而，有人认为 ChEC 期间 DNA 裂解的特异性低于 ChIP 或 ChIP-exo 识别的峰的特异性，这可能反映了转录因子与 DNA 的非特异性结合。我们简化了 ChEC-seq 协议，以最大限度地减少核酸酶消化，同时提高裂解 DNA 的产量。 ChEC-seq2 的切割模式在重复实验和已发表的 ChEC-seq 数据之间具有高度可重复性。结合 DoubleChEC（一种可去除非特异性切割位点的新型生物信息学流程），ChEC-seq2 为三种不同的酵母 TF 确定了高可信度的切割位点，这些位点因其已知结合位点而高度富集，并且与已知靶基因相邻。
布氏锥虫中 RNA–DNA 混合相互作用蛋白的免疫沉淀揭示了保守和新的活性，包括控制抗原变异逃避免疫所需的表面抗原表达
摘要 RNA-DNA 杂交是基因组的表观遗传特征，可提供多种且不断增长的活动范围。通过表征与杂交相互作用的蛋白质，可以了解这些功能，但迄今为止，所有这些分析都集中在哺乳动物身上，这意味着尚不清楚在其他真核生物中是否也发现了类似的 RNA-DNA 杂交相互作用物。非洲锥虫是 Discoba 类群的单细胞真核寄生虫，在核心生物学的几个方面与其哺乳动物宿主存在显著差异。在这里，我们表明 DNA-RNA 杂交免疫沉淀结合质谱法在 T. brucei 哺乳动物和昆虫感染细胞中恢复了 602 个推定的相互作用物，其中一些提供在哺乳动物中也发现的活动，一些提供谱系特异性的活动。我们证明，三种因子（两种假定的解旋酶和一种 RAD51 旁系同源物）的缺失会改变布氏锥虫的核 RNA-DNA 杂交和 DNA 损伤水平。此外，每种因子的缺失都会影响寄生虫抗原变异免疫存活机制的运作。因此，我们的工作揭示了 RNA-DNA 杂交对布氏锥虫生物学的广泛贡献，包括宿主免疫逃避中的新功能以及可能对真核基因组功能至关重要的活动。