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草地垂直高度异质性预测花朵和蜜蜂的多样性：无人机摄影方法
图1：这项研究的主要期望的图形摘要。基层生态系统（通过UAV pho-to-to-to-to-to to-to grammetric图像评估）具有复杂的垂直结构（从上图中的侧面和下部图中从上方看）和高环境异质性，预计将具有高的花朵多样性和高度的多样性和丰富性和丰富性（左图）。另一方面，HH低的草地地区可能具有较低的花朵多样性，蜜蜂的多样性和丰度（右图）。
1对人类的心脏成纤维细胞异质性建模...
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该预印本版的版权持有人于2023年10月22日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.10.22.563460 doi：Biorxiv Preprint
多层内异质性在慢性脊髓细胞性白血病中
组成髓样恶性肿瘤的细胞的功能多样性，即遗传和表观遗传异质性在这种多样性中的各自作用，仍然知之甚少。 这个问题在慢性脊髓细胞性白血病（一种髓样肿瘤中）解决，其中临床多样性与遗传异质性有限。 To generate induced pluripotent stem cell clones, we reprogrammed CD34 + cells collected from a patient with a chronic myelomonocytic leukemia in which whole exome sequencing of peripheral blood monocyte DNA had identified 12 gene mutations, including a mutation in KDM6A and two heterozygous muta- tions in TET2 in the founding clone and a secondary KRAS （g12d）变形。 还对来自年龄匹配的健康供体的CD34 +细胞进行了再生。 我们捕获了患者观察到的一部分遗传异质性，即 我们分析了五个具有两个遗传背景的克隆，没有KRAS（G12D）突变。 这些克隆的造血分化概括了患者疾病的主要特征，包括颗粒细胞和染色体症的过量生产。 这些分析还揭示了源自具有相似遗传背景的诱导多能干细胞克隆的造血细胞行为的显着差异，与有限的表观遗传变化相关。 这些分析表明，除了编码突变外，几个水平的隆内异质性可能参与疾病的尚未解释的临床异质性。组成髓样恶性肿瘤的细胞的功能多样性，即遗传和表观遗传异质性在这种多样性中的各自作用，仍然知之甚少。这个问题在慢性脊髓细胞性白血病（一种髓样肿瘤中）解决，其中临床多样性与遗传异质性有限。To generate induced pluripotent stem cell clones, we reprogrammed CD34 + cells collected from a patient with a chronic myelomonocytic leukemia in which whole exome sequencing of peripheral blood monocyte DNA had identified 12 gene mutations, including a mutation in KDM6A and two heterozygous muta- tions in TET2 in the founding clone and a secondary KRAS （g12d）变形。还对来自年龄匹配的健康供体的CD34 +细胞进行了再生。我们捕获了患者观察到的一部分遗传异质性，即我们分析了五个具有两个遗传背景的克隆，没有KRAS（G12D）突变。这些克隆的造血分化概括了患者疾病的主要特征，包括颗粒细胞和染色体症的过量生产。这些分析还揭示了源自具有相似遗传背景的诱导多能干细胞克隆的造血细胞行为的显着差异，与有限的表观遗传变化相关。这些分析表明，除了编码突变外，几个水平的隆内异质性可能参与疾病的尚未解释的临床异质性。
癌症生长和药物治疗的数学建模：考虑细胞群体的异质性和可塑性
摘要 — 在细胞群自适应动力学框架内，提出了癌症生长和癌细胞特征（又称性状或表型）演变的数学模型，以及控制它们的优化和最优控制方法。它们考虑了癌细胞群的异质性，即它们的生物变异性，以及它们的内在可塑性，即它们的非遗传不稳定性，这使得它们能够快速适应不断变化的环境。所提出的癌症疾病观点特定于多细胞生物，依赖于一种相对新颖的观点，与十亿年的进化观点一致。基于癌症哲学方面的最新贡献，这些数学模型旨在设计理论治疗策略，以同时控制肿瘤进展并将药物不良事件限制在健康细胞群中。
与年龄相关的对 SARS-CoV 的免疫反应异质性......
尽管两剂 mRNA 疫苗可以很好地预防 SARS-CoV-2，但关于疫苗对八十岁以上人群关注变体 (VOC) 的有效性的信息很少 1 。在这里，我们分析了老年参与者和年轻医护人员接种 BNT162b2 mRNA 疫苗 2 后的免疫反应。老年人在接种第一剂疫苗后，血清中和作用和结合 IgG 或 IgA 水平较低，八十岁以上的参与者尤其明显下降。八十岁以上参与者的血清对 B.1.1.7（Alpha）、B.1.351（Beta）和 P.1.（Gamma）VOC 的中和效力低于对野生型病毒的中和效力，并且在第一剂后更有可能缺乏对 VOC 的任何中和作用。但是，在第二剂之后，无论年龄大小，都可以检测到对 VOC 的中和作用。首次接种后，对疫苗有反应的老年患者（其血清显示出中和活性）中 SARS-CoV-2 刺突特异性记忆 B 细胞的频率高于无反应者。老年参与者的类别转换细胞的体细胞超突变明显减少。老年参与者中 SARS-CoV-2 刺突特异性 T 细胞产生的干扰素-γ 和白细胞介素-2 较少，这两种细胞因子主要由 CD4 T 细胞分泌。我们得出结论，老年人是高风险人群，有必要采取特定措施来增强该人群的疫苗反应，特别是在令人担忧的变种正在传播的情况下。
肿瘤异质性预测的块神经网络
准确的肿瘤分类对于选择有效治疗至关重要，但是当前方法有局限性。标准肿瘤分级基于细胞分化对TUMOR进行分类，不建议将其作为独立手术，因为某些差异良好的肿瘤可能是恶性的。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。 许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。 在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。 使用归一化熵估算肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。 我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。 表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。 测试数据的精度为67％）。 尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。测试数据的精度为67％）。尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。
癌症生长和药物治疗的数学建模：考虑细胞群体的异质性和可塑性
摘要 — 在细胞群自适应动力学框架内，提出了癌症生长和癌细胞特征（又称性状或表型）演变的数学模型，以及控制它们的优化和最优控制方法。它们考虑了癌细胞群的异质性，即它们的生物变异性，以及它们的内在可塑性，即它们的非遗传不稳定性，这使得它们能够快速适应不断变化的环境。所提出的癌症疾病观点特定于多细胞生物，依赖于一种相对新颖的观点，与十亿年的进化观点一致。基于癌症哲学方面的最新贡献，这些数学模型旨在设计理论治疗策略，以同时控制肿瘤进展并将药物不良事件限制在健康细胞群中。
细菌、真菌和癌细胞的耐药性和持久性：非遗传异质性的作用
细菌、真菌和癌细胞群在接受治疗后的一个共同特征是，存在耐受性和持久性细胞，这些细胞能够存活，有时甚至在通常具有抑制或致死浓度的药物存在下也能生长，这是由群体中单个细胞之间的非遗传差异所致。在这里，我们回顾和比较了有关细菌、真菌和癌细胞中药物存活的数据，以揭示共同的特征和细胞途径，并指出它们的独特之处。这种比较工作还允许跨领域思想的相互交流。我们特别关注基因表达变异性在细胞间非遗传异质性出现中的作用，因为它代表了大多数持久性现象起源的可能共同的基本分子过程，并且可以进行监测和调整以帮助改善治疗干预。
使用微血管固定平台的新生血管生成形态发生和异质性中周细胞诱导的动力学的时空分析
摘要：由于它们在控制培养条件下对培养条件的卓越控制并与体内模型相比，由于它们在控制培养条件下的卓越控制并实现了实时观察，因此体外微血管模型的最新出现增强了组织工程中血管生成和血管形成的研究。然而，常规的二维（2D）观察和分析无法捕获三维（3D）形态动力学的异质性。为了克服这个问题，在本文中提出了一种新型的形态登记方法，用于通过将工程微血管的共聚焦显微镜与计算机视觉技术相结合，用于血管生成变形动力学的时空定量。使用微血管和周细胞的共培养系统，时空测量结果揭示了：（i）亲本血管和血管生成芽的不同变形模式以及生长/回归分区； （ii）周期定位和覆盖范围的时空变化； （iii）周细胞微使接触接触对局部缺口信号激活的增强作用，基质金属蛋白酶-1（MMP-1）的分布，血管生成动力学的异质性和形态成熟。该试验系统在血管生成过程中提供了共培养细胞的综合作用的特征，并在未来的有关血管形态发生的研究中实现了多模式数据的互动融合。
生物医学，专利路径和前景分析中的反应式纳米材料
肝细胞癌（HCC）是全球与癌症相关死亡的第三大主要原因，到2040年，全球死亡人数和诊断的数量预计将增加55％以上（Marrero等人，2018年； Rumgay等人，2022年）。目前，主要治疗方法是肝切除和肝移植。然而，治疗后复发率保持较高，肝切除和肝移植后5年复发率分别为70％和35％（Xu等，2019）。近年来，对微血管侵袭（MVI）在HCC中的作用引起了显着关注。MVI定义为侵袭肿瘤细胞进入血管内皮细胞之间的空间，包括门静脉，肝动脉和淋巴管，是术后复发和HCC患者预后不良的独立危险因素（Gouw等人，2011年）。值得注意的是，对于直径小于5 cm的孤立小型HCC病变的患者，MVI的存在显着降低了无复发的生存率（RFS）和整体存活率（OS）（Sheng等，2020; Hong et al。，2021; Xiong et al。因此，迫切需要具有预后和治疗意义的更多特异性分子生物标志物。近年来单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）技术的快速发展彻底改变了对各种病理组织中细胞异质性的理解（Ramachandran等，2019; Kuppe等，2021）。SCRNA-SEQ导致肝癌研究中的显着发现。每个亚群在肝癌微环境中起着独特的作用。研究表明，肝癌中与肿瘤相关的巨噬细胞（TAM）与患者的预后差密切相关，并且它们在TAM的炎症反应中鉴定了关键基因，例如SLC40A1和GPNMB（Ma等，2019; Zhang等，2019）。此外，SCRNA-SEQ已用于绘制包括T细胞和树突状细胞在内的肝癌组织中的各种免疫细胞亚群。例如，LAMP3阳性树突状细胞介导免疫抑制，而TREM2-阳性TAM抑制了CD8 + T细胞的内化为肿瘤组织（Zhang等，2019; Zheng等，2017; Tan等，2023）。尽管发现了这些发现，但缺乏对肝细胞癌中恶性细胞的表达情况的全面理解，尤其是在MVI的进展过程中，缺乏，并且它们在肿瘤中的特定作用尚不清楚。本研究研究了肝细胞癌中恶性细胞的表达纤维，系统地分类了这些细胞，并详细介绍了与MVI相关的细胞异质性以及特异性恶性亚群的分子生物学特征。一种机器学习方法用于基于恶性细胞的签名基因构建预后模型，该模型不仅增强了签名基因的预后效用，而且还鉴定了先前未报告的分子，即Marcksl1。进一步的研究表明，MARCKSL1可以通过与PTN信号网络的相互作用来促进MVI的发展。目前的发现表明，Marcksl1是肝细胞癌和MVI进展的潜在治疗靶标，对于改善治疗策略和临床结果至关重要，尤其是对于MVI患者。