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iCGC AI用于董事会工作坊2025传单
4。AI伦理，责任，法规•讨论各种与AI相关的伦理风险：算法偏见，人与AI决策难题，虚假信息，网络安全和隐私，心理健康，环境。•知识，概念和工具董事会成员需要知道，以促进其组织中公平，负责和道德的AI系统和流程的发展。•AI的最新监管框架概述；客人法律专家的观点。
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原创文章 根据差异表达基因识别肝细胞癌候选药物
摘要：晚期肝细胞癌 (HCC) 患者的预后极差，主要是由于病情进展迅速和有效药物匮乏。全基因组分析允许基于差异表达基因 (DEG) 探索潜在药物。然而，HCC 中的候选药物和 DEG 在很大程度上是未知的。在本研究中，我们使用癌症基因组图谱 (TCGA)、国际癌症基因组联盟 (ICGC)、基因表达综合 (GEO) 和免疫组织化学染色研究了 DEG 和预后。还分析了 DEG 之间的蛋白质-蛋白质相互作用网络，以阐明 12 个枢纽基因并查询在线数据库以寻找潜在的 HCC 治疗药物。我们发现 TCGA 数据集中的 3219 个 DEG 中有 885 个与预后相关。我们阐明了在肿瘤样本中过表达的 12 个枢纽基因，它们与 HCC 患者的总体生存率 (OS) 较差显着相关。这些发现已通过 GEO 和 ICGC 队列得到验证。此外，还使用在线数据库预测了针对 HCC 的有希望的候选药物。总的来说，12 个中心基因的上调与 HCC 患者的预后不良有关，关注它们的表达可能会推动针对 HCC 的治疗努力。
昆士兰州癌症研究与翻译能力概述2023
•布里斯班乳房（BBB）BBB最初是由UQ/Pathology昆士兰（PQ）的Lakhani教授于2005年建立的，目的是从皇家布里斯班和妇女医院（RBWH）的每位接受治疗的患者中收集冷冻肿瘤样本。现在，这是澳大利亚和国外乳腺癌研究的宝贵资源。BBB的独特之处在于它提供了银行组织样品的高度详细策划，截至2017年4月，它包括来自2167名同意捐助者的标本（Bioresources Open Journal of Bioresources，2015年）。BBB已与澳大利亚乳腺癌组织库，澳大利亚生物含量网络协会，脑癌生物群体和国际癌症基因组联盟（ICGC）建立了合作，并为180多家出版物做出了贡献。
质量量化蛋白质 -
肿瘤内异质性和肿瘤进化导致癌症患者的治疗衰竭1。在疾病过程中，这些过程受到细胞突变性的影响和增强，包括整体基因组的相互作用和癌细胞存活2，代谢和稳态机制，微环境因素（例如，缺氧）和药物选择压力（包括适应性突变性3、4）的分布和特征的细胞和典型的特征，这些因素和药物选择压力的范围是tamor的范围和流体，这些细胞和典型的特征是均无作用的细胞，并且是造成的，这些因素和药物选择压力均为变化的范围，这些均受范围的细胞和流体，这些细胞是造成的。时间5。通过大型协作努力使用不同的OMICS技术来阐明肿瘤内和肿瘤间异质性，用于原始和转移性肿瘤分析，包括国际癌症基因组联盟（ICGC）6，癌症基因组基因组ATLAS（TCGA）（TCGA）7的分析，全基因组
神经元发育基因的遗传改变与胰腺癌肿瘤免疫微环境的变化有关
胰腺癌的每年发病率在全球范围内增加，预计到2040年在美国成为癌症死亡的第二大原因（1）。胰腺导管腺癌（PDAC）约占胰腺癌的90％，是一种侵略性疾病，其特征是惨淡的预后，5年生存率为12％（2）。不良预后可以归因于诊断延迟，侵入性肿瘤性质，频繁转移和对所有常规疗法的高耐药性（3）。PDAC细胞周围的肿瘤免疫微环境（TME）显着决定肿瘤的生长，转移能力和治疗耐药性（4）。此外，累积证据表明神经信号传导，神经调节和神经递质在PDAC的TME和发育中的重要作用（5-7）。2012年，国际癌症基因组学联盟（ICGC）发现PDAC富含轴突引导基因家族遗传改变。这表明神经系统可能参与PDAC癌变，并导致对神经元机制的这一方面的兴趣不断增加（8）。轴突引导家族分子已在血管生成，肿瘤发生和免疫调节中的作用研究（9-12）。semaphorins（SEMA）是轴突引导分子的大型家族，已被认为是神经发育的关键因素，免疫
鉴定和验证口服鳞状细胞癌的癌细胞衍生的预后特征
摘要：口服鳞状细胞癌（OSCC）的进展和转移受到癌症干细胞（CSC）的高度影响，因为它们的独特自我更新和可塑性。在这项研究中，从GEO数据库中的单细胞RNA序列数据集（GSE172577）获得数据，并对1344 CSCS相关基因进行了Lasso-Cox回归分析，以建立一个六基因的预后签名（6-GPS），由AMP，POLR1D，PTGH1，PTH11，PT35A，p41，p41，pth5a，p4。高风险得分与不利的生存结果显着相关，这些特征在ICGC中得到了彻底验证。nom图，校准图和ROC曲线的结果证实了OSCC 6-GP的良好预后准确性。此外，ADM或POLR1D基因的敲低可能会显着抑制OSCC细胞通过JAK/HIF-1途径的增殖，迁移和侵袭。此外，通过压缩细胞周期蛋白D1，在G1阶段发生细胞周期停滞。总而言之，6-GP在OSCC的发生和开发中可能起着至关重要的作用，并且有可能作为OSCC的诊断，治疗和预后工具进一步发展。
基于经济评估的电池储能系统的激励政策考虑灵活性和可靠性效果使用基于自噬基因标记的综合模型的肝细胞癌患者的总生存率预测
自噬细胞可以抑制早期肿瘤的形成，并可以在晚期促进肿瘤的发展，在肿瘤的发展中起着重要作用。因此，探索自噬相关基因（AAGS）对肝细胞癌（HCC）预后的影响具有潜在的重要性。从TCGA数据库下载的HCC基因表达数据和临床数据中选择了差异表达的AAG，以及人类自噬数据库（HADB）。通过GO功能注释和KEGG途径富集分析来阐明AAG在HCC中的作用。与临床数据结合在一起，我们选择了年龄，性别，等级，阶段，T状态，M状态和N个状态作为COX模型索引，以构建Kaplan Meier（KM）的多元COX模型和生存曲线，以估算患者在高风险组之间的存活率。通过单变量和多元COX回归分析绘制的ROC曲线，我们发现七个具有高表达水平的基因，包括HSP90AB1，SQSTM1，RHEB，HDAC1，HDAC1，ATIC，ATIC，HSPB8和BIRC5与HCC患者预后不良有关。然后，ICGC数据库用于验证模型的可靠性和鲁棒性。因此，由自噬基因构建的HCC的预后模型可能有效地预测了总体生存率，并有助于发现HCC患者的最佳个性化靶向疗法，这可以为患者提供更好的预后。
慢性淋巴细胞性白血病中的机器学习和多词数据：精密医学的未来？
在过去的十年中，下一代测序（NGS）的突破导致全基因组中的OMICS数据的体积和复杂性增加（Bulk）（Bulk）（Lander等，2001; Venter等，2001），并且在单细胞水平上更深。NGS allowed the scienti fi c community to study various biological mechanisms such as genetics (whole- genome sequencing), gene expression (RNA-seq), and epigenetics [DNA methylation (e.g., whole-genome bisul fi te sequencing), chromatin accessibility (ATAC-seq), chromatin immunoprecipitation assays with sequencing (e.g., ChIP-seq对于组蛋白标记）]导致高维度数据（Reuter等，2015）。除了基因组范围的方法外，单细胞技术还提供了研究不同模态（例如基因表达（SCRNA-SEQ）和染色质可及性（SCATAC-SEQ））的机会（Heumos等人，2023年）。这项技术比大量数据显示出不同的优势，尤其是在捕获肿瘤微环境的克隆结构和细胞类型组成方面。此外，全球科学社区和财团，例如癌症基因组图集（TCGA）（TOMCZAK等人，2015年），国际癌症基因组联盟（ICGC）（国际癌症基因组等，2010），，Martens和Blueprint（Martens and Stunnenberg，2013），人类Cell Atlas（HCA）（HCA）（HCA）（LINDEN）（LIND），综合。每个人都可以通过发布OMICS数据和元数据提供相关的结果，从而为进一步的探索和数据集成提供了机会。但是，可以通过机器学习（ML）算法来分析大量复杂的OMIC数据，以发现生物标志物或预测性特征，以更好地患者分层和治疗选择。