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主题基因工程的教学指南
基因表达的空间和时间模式的定义。 div>北部方法。 div>基因表达的全局分析。 div><用显微镜划分。 div>ADNC（RNASEQ）的质量测序。 div>基因表达产物的位置。原位杂交技术。 div>证人基因。 div>确定基因空间表达模式和蛋白质下位置的构造。 div>调节序列位置的方法。 div>凝胶延迟。 div>脚印与DNASA I.染色质的免疫沉淀（CHIP）。 div>组合技术用于分析基因组级别的调节序列：芯片芯片和芯片序列。 div>蛋白质之间物理相互作用的演示。 div>主题8：转基因和诱变 div>
数字签名服务-DSS演示WebApp
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与慢性疾病相关的免疫和抗原特征在COVID-19疫苗接种后
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2025年2月18日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.18.25322379 doi：medrxiv preprint
利用神经特征增强任务 fMRI 个体差异研究
本研究由 K99AA030808 (DAAB) 和 R01DA54750 (RB) 资助。其他资助包括：AJG (DGE-213989)、SEP (F31AA029934)、ASH (K01AA030083)、RB (R21AA027827、U01DA055367)。本研究的数据由青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究提供，该研究由美国国立卫生研究院和其他联邦合作伙伴颁发的 U01DA041022、U01DA041025、U01DA041028、U01DA041048、U01DA041089、U01DA041093、U01DA041106、U01DA041117、U01DA041120、U01DA041134、U01DA041148、U01DA041156、U01DA041174、U24DA041123 和 U24DA041147 奖项资助 (https://abcdstudy.org/federal-partners.html)。参与站点列表和研究调查员的完整列表可在 https://abcdstudy.org/consortium_members/ 上找到。ABCD 联盟调查员设计并实施了这项研究和/或提供了数据，但不一定参与了本报告的分析或撰写。本稿件反映的是作者的观点，可能不反映 NIH 或 ABCD 联盟调查员的意见或观点。
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的数据集上取得了 2.728 的价标签得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的数据集上取得了 2.3 的唤醒标签得分。
血浆细胞外囊泡的蛋白质组学分析确定化粪池患者先天免疫，凝结和内皮激活的特征
抽象的血浆细胞外囊泡（EV）是细胞衍生的脂质颗粒，据报道在败血症的发病机理中起作用。这项研究旨在鉴定化粪池患者中的EV货物蛋白，并探索其与关键的脓毒症病理生理学的关联。基于定量蛋白质组学分析，对血浆EV进行了串联质量标签（TMT）。与健康对照组相比，我们确定了败血症患者中522个差异表达的（DE）EV蛋白（n = 15）（n = 10）。对DE蛋白的KEGG分析揭示了与败血症相关的多种功能途径，例如补体/凝结，血小板活化，吞噬体，炎症和中性粒细胞外陷阱形成。加权基因共表达网络分析1,642 eV蛋白鉴定出了9个独特的蛋白质模块，其中一些模块与脓毒症诊断和多种血浆标记物高度相关，包括器官损伤，炎症，凝血病和内皮激活。细胞类型特异性富集分析揭示了EV的细胞起源，包括免疫和上皮细胞，神经元和神经胶质细胞。因此，当前的研究发现了与败血症中关键病理生理反应密切相关的血浆EV中的复杂蛋白质组学特征。这些发现支持EV货物蛋白在患者的免疫反应，凝结和内皮激活中的重要性，并为等离子体发病机理中血浆EV的未来机械研究奠定了基础。关键字败血症，细胞外囊泡（EV），质谱法，蛋白质组学，串联质量标签（TMT）
数字签名及其法律意义 - 学习门
JosipStanešić1，ZlatanMorić2*，Damir Regvart 3，IvanBencarić41,2,3,4系统工程和网络安全系代数代数代数大学Zagreb，克罗地亚； josip.stanesic@algebra.hr（J.S。）zlatan.moric@algebra.hr（Z.M.）damir.regvart@algebra.hr（D.R。）ibencar@algebra.hr（i.b.）摘要：本文研究了数字签名在确保电子通信的有效性，完整性和非纠正方面的关键功能。它通过彻底分析包括公共密钥基础架构（PKI）和加密哈希功能在内的基础技术来研究数字签名在不同部门的技术进步和实际用途。它还考虑了新兴的创新，例如基于区块链的信任模型和抗量子的算法。还解决了重大困难，例如加密缺陷和调节统一。结果表明，必须进行加密技术的持续改进，并将分散的信任机制纳入增强系统的弹性，因为数字签名对于安全的数字交易是必不可少的。结果强调了实施创新的加密解决方案并使国际规则保持一致以解决发展数字生态系统的要求。关键字：区块链，加密算法，网络安全，数字签名，电子交易，PKI，抗量子性密码学，监管框架。1。简介
研究论文多摩学和单细胞分析揭示了基于机器学习的嘧啶代谢相关的签名，以预后
背景：嘧啶代谢是肿瘤代谢重编程的标志，而其对肺腺癌患者（LUAD）患者的预后和治疗意义的重要性仍然不清楚。方法：在这项研究中，使用各种机器学习和深度学习算法的综合框架来开发与嘧啶代谢相关的签名（PMRS）。通过全面的多摩学分析评估了其在基因组稳定性，化学疗法和免疫疗法耐药性方面的功效。也阐明了PMRS亚组之间患者的单细胞景观。随后，在LUAD细胞系中对LYPD3（PMRS模型中最重要的系数因子）的生物学功能进行了实验验证。结果：具有“随机生存森林”算法的PMRS模型表现出最佳性能，并用于进一步分析。它在各种模型评估测定中显示出极好的准确性和稳定性。与PMRS-HIGH亚组相比，PMRS评分较低的患者的生存结果更好，更稳定的基因组特征和对免疫疗法的敏感性更高。单细胞分析表明，随着PMR的增加，上皮细胞逐渐表现出具有增强的嘧啶代谢的恶性表型，而PMRS-HIGH患者表现出肿瘤免疫微环境的抑制状态。进一步的实验表明LYPD3促进了LUAD细胞系中的恶性进展。结论：我们的研究构建了PMRS模型，强调了其在LUAD患者的治疗和预后的潜在价值，并为LUAD患者的个性化精度治疗提供了新的见解。
EEG 和 MEG 数据中的意外大脑特征
。CC-BY 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 1 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.01.06.895664 doi：bioRxiv 预印本
假肢术语的词汇表2023：第十版
抽象类型2糖尿病（T2DM）定义为主要不是胰岛素依赖性的成人发作类型，占所有糖尿病（DM）病例的95％以上。根据全球记录，有5.37亿20-79岁的成年人受DM的影响，这意味着15人中至少有1人。该数字预计到2045年将增长51％。T2DM最常见的并发症之一是糖尿病性视网膜病（DR），总体患病率超过30％。由于T2DM人群的增长，与DR相关的视觉障碍的总数正在上升。增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）是造成工人年龄成年人可预防失明的医生和主要原因。此外，具有特征性的全身性属性，包括线粒体损伤，细胞死亡增加和慢性炎症，是层叠DM复杂（例如缺血性中风）的独立预测指标。因此，早期DR是出现这种“多米诺效应”上游的可靠预测变量。全球筛查，导致及时识别与DM相关并发症的及时鉴定，目前应用的反应性医学无法充分实施。一种个性化的预测方法和具有成本效益的针对性预防 - 预测性，预防和个性化医学（PPPM / 3pm）可以很好地利用累积的知识，防止失明和其他严重的DM并发症。为了达到这一目标，需要可靠的阶段和特异性生物标志物面板，其特征是一种简单的样本收集，高灵敏度和分析特异性的方式。在当前的研究中，我们检验了以下假设：非侵入性收集的泪液是分析眼部和全身性（DM相关并发症）生物标志物模式的可靠来源，适合于稳定DR与PDR进行鉴别诊断。在这里，我们报告了全面正在进行的研究的第一个结果，其中我们将个性化的患者特征（健康对照与稳定D的患者以及患有有或没有合并症的PDR患者）与泪液中的代谢谱相关联。Comparative mass spectrometric analysis performed has identified following metabolic clusters which are differentially expressed in the groups of comparison: acylcarnitines, amino acid & related compounds, bile acids, ceramides, lysophosphatidyl-choline, nucleobases & related compounds, phosphatidyl-cholines, triglycerides, cholesterol esters, and fatty acids.我们的初步数据强烈支持泪液中代谢模式的潜在临床实用性，这表明DR阶段和PDR进展的独特代谢特征。这项试验研究创建了一个平台，用于验证泪液生物标志物模式，以将易受PDR的T2DM患者分层。此外，由于PDR是严重T2DM相关并发症（例如缺血性中风）的独立预测指标，因此我们的国际项目旨在为“诊断树”（是/否）创建适用于糖尿病护理中HealthRisk评估的分析原型。