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组织中无细胞的DNA甲基化位点在肌萎缩性侧面硬化症
1。神经病学系，加州大学洛杉矶分校，洛杉矶，加利福尼亚2。基因组健康研究所，伊坎医学院位于纽约，纽约州西奈山3. 分子，细胞和发育生物学系，加州大学洛杉矶分校；洛杉矶，加利福尼亚4。 化学，生命科学和环境可持续性系，意大利帕尔马大学5。 澳大利亚布里斯班昆士兰州大学分子生物学研究所6。 心血管研究所，加州大学旧金山UCSF 7。 系统和合成生物学，基因组调节中心，西班牙巴塞罗那8。 内科学系III，维也纳医科大学风湿病学系，奥地利，奥地利9。 马萨诸塞州波士顿的达纳 - 法伯癌症研究所医学肿瘤学系10. 计算和系统生物学跨部门计划，加州大学洛杉矶分校，加利福尼亚州洛杉矶11。 澳大利亚生物工程和纳米技术学院，澳大利亚布里斯班昆士兰州大学12。 皇家布里斯班和妇女医院神经病学系，澳大利亚昆士兰州布里斯班， 生物医学科学学院，澳大利亚布里斯班昆士兰州大学医学院 昆士兰州脑研究所，昆士兰州昆士兰州，布里斯班，澳大利亚15。 Mater公立医院，澳大利亚布里斯班16。 神经病学系，加州大学旧金山，加州大学，加利福尼亚州17。 加利福尼亚大学洛杉矶分校的人类遗传学系，加利福尼亚州洛杉矶基因组健康研究所，伊坎医学院位于纽约，纽约州西奈山3.分子，细胞和发育生物学系，加州大学洛杉矶分校；洛杉矶，加利福尼亚4。化学，生命科学和环境可持续性系，意大利帕尔马大学5。澳大利亚布里斯班昆士兰州大学分子生物学研究所6。心血管研究所，加州大学旧金山UCSF 7。 系统和合成生物学，基因组调节中心，西班牙巴塞罗那8。 内科学系III，维也纳医科大学风湿病学系，奥地利，奥地利9。 马萨诸塞州波士顿的达纳 - 法伯癌症研究所医学肿瘤学系10. 计算和系统生物学跨部门计划，加州大学洛杉矶分校，加利福尼亚州洛杉矶11。 澳大利亚生物工程和纳米技术学院，澳大利亚布里斯班昆士兰州大学12。 皇家布里斯班和妇女医院神经病学系，澳大利亚昆士兰州布里斯班， 生物医学科学学院，澳大利亚布里斯班昆士兰州大学医学院 昆士兰州脑研究所，昆士兰州昆士兰州，布里斯班，澳大利亚15。 Mater公立医院，澳大利亚布里斯班16。 神经病学系，加州大学旧金山，加州大学，加利福尼亚州17。 加利福尼亚大学洛杉矶分校的人类遗传学系，加利福尼亚州洛杉矶心血管研究所，加州大学旧金山UCSF 7。系统和合成生物学，基因组调节中心，西班牙巴塞罗那8。内科学系III，维也纳医科大学风湿病学系，奥地利，奥地利9。马萨诸塞州波士顿的达纳 - 法伯癌症研究所医学肿瘤学系10.计算和系统生物学跨部门计划，加州大学洛杉矶分校，加利福尼亚州洛杉矶11。澳大利亚生物工程和纳米技术学院，澳大利亚布里斯班昆士兰州大学12。皇家布里斯班和妇女医院神经病学系，澳大利亚昆士兰州布里斯班，生物医学科学学院，澳大利亚布里斯班昆士兰州大学医学院昆士兰州脑研究所，昆士兰州昆士兰州，布里斯班，澳大利亚15。Mater公立医院，澳大利亚布里斯班16。神经病学系，加州大学旧金山，加州大学，加利福尼亚州17。加利福尼亚大学洛杉矶分校的人类遗传学系，加利福尼亚州洛杉矶
通过测量数字量子模拟器的孔波信息揭示量子操作员
量子操作员争先恐后地描述了Heisenberg Evolution的情况，将本地操作员的扩散到整个系统中，这通常是通过操作员的尺寸增长来量化的。在这里，我们提出了一种通过操作员的孔隙信息进行量子运算符的量度，该量子以其本地区分操作员信息的能力。我们表明，操作员的尺寸与操作员的特殊漏洞信息密切相关。此外，我们提出了一项可行的协议，用于根据随机状态在数字量子模拟器上测量操作员的孔波信息。我们的数值模拟表明，可以通过测量孔信息信息的时空模式来告知可集成系统。此外，我们发现需要缓解误差来恢复可集成系统的孔波信息的时间振荡行为，这是与混乱的系统不同的关键特征。我们的工作提供了一种新的观点，可以从操作员的孔信息信息的各个方面理解信息争夺的信息和量子混乱。
与Python，R和Java
1。生物信息学解决方案中心，InstitutfürMathematikund Informatik，FreieUniversität柏林，Takustr。9，14195柏林，德国2。生物和地球科学研究所（IBG-5），ForschungszentrumJülichGmbH，52428Jülich，德国3。美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学医学院医学系4。根特大学医学与健康科学系生物分子医学系VIB-UCENT医学生物技术中心，VIB，TechnologiePark-Zwijnaarde 75，9052 Ghent，Belgium 6。欧洲分子生物学实验室，EMBL-欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI），欣克斯顿，剑桥，CB10 1SD，英国7。欧洲衰老生物学研究所，大学医学中心格罗宁根，9713 AV Groningen，荷兰8。安特卫普大学计算机科学系，2020年，比利时安特卫彭
生物信息学分析和鉴定纽卡斯尔疾病病毒F蛋白的表现区域
5-贵金[1] Alexander，D.J。，Aldous，E.W。和Fuller。 C.M. ）2012年（长期观点：对40年纽卡斯尔疾病研究的选择性评论。 禽病。 41（4），329-35。 [2] Altschul，S.F.，Gish，W。Miller，W。Myers，E.W。 和Lipman，D.J。 ）1990（基本本地对齐搜索工具。 J. Mol。 生物。 215（3），403-10。 [3] Ansori，A.N。和Kharisma，V.D。 ）2020（东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征：融合蛋白基因。 eksakta：J。Sci。 数据肛门。 20（1），14-20。 [4] Ayala，A.J.，Dimitrov，K.M.，Becker，C.R.，Goraichuk，I.V.，Arns，C.W.，Bolotin，V.I. （2016）野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11（9），E0162484。 [5] Brown，V.R。和Bevins，S.N。 （2017）对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48（1），1-5。 [6] De Leeuw，O。和Peeters，B。 （1999）纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列：在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80（1），131-6。 [7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H. 病毒学531，203-18。 2017。5-贵金[1] Alexander，D.J。，Aldous，E.W。和Fuller。C.M. ）2012年（长期观点：对40年纽卡斯尔疾病研究的选择性评论。 禽病。 41（4），329-35。 [2] Altschul，S.F.，Gish，W。Miller，W。Myers，E.W。 和Lipman，D.J。 ）1990（基本本地对齐搜索工具。 J. Mol。 生物。 215（3），403-10。 [3] Ansori，A.N。和Kharisma，V.D。 ）2020（东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征：融合蛋白基因。 eksakta：J。Sci。 数据肛门。 20（1），14-20。 [4] Ayala，A.J.，Dimitrov，K.M.，Becker，C.R.，Goraichuk，I.V.，Arns，C.W.，Bolotin，V.I. （2016）野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11（9），E0162484。 [5] Brown，V.R。和Bevins，S.N。 （2017）对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48（1），1-5。 [6] De Leeuw，O。和Peeters，B。 （1999）纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列：在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80（1），131-6。 [7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H. 病毒学531，203-18。 2017。C.M.）2012年（长期观点：对40年纽卡斯尔疾病研究的选择性评论。禽病。41（4），329-35。[2] Altschul，S.F.，Gish，W。Miller，W。Myers，E.W。和Lipman，D.J。）1990（基本本地对齐搜索工具。J. Mol。 生物。 215（3），403-10。 [3] Ansori，A.N。和Kharisma，V.D。 ）2020（东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征：融合蛋白基因。 eksakta：J。Sci。 数据肛门。 20（1），14-20。 [4] Ayala，A.J.，Dimitrov，K.M.，Becker，C.R.，Goraichuk，I.V.，Arns，C.W.，Bolotin，V.I. （2016）野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11（9），E0162484。 [5] Brown，V.R。和Bevins，S.N。 （2017）对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48（1），1-5。 [6] De Leeuw，O。和Peeters，B。 （1999）纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列：在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80（1），131-6。 [7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H. 病毒学531，203-18。 2017。J. Mol。生物。215（3），403-10。[3] Ansori，A.N。和Kharisma，V.D。 ）2020（东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征：融合蛋白基因。 eksakta：J。Sci。 数据肛门。 20（1），14-20。 [4] Ayala，A.J.，Dimitrov，K.M.，Becker，C.R.，Goraichuk，I.V.，Arns，C.W.，Bolotin，V.I. （2016）野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。 PLOS ONE 11（9），E0162484。 [5] Brown，V.R。和Bevins，S.N。 （2017）对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。 兽医。 res。 48（1），1-5。 [6] De Leeuw，O。和Peeters，B。 （1999）纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列：在亚家族中存在新属的证据。 J. Virol。 80（1），131-6。 [7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H. 病毒学531，203-18。 2017。[3] Ansori，A.N。和Kharisma，V.D。）2020（东南亚和东亚纽卡斯尔病毒的表征：融合蛋白基因。eksakta：J。Sci。数据肛门。20（1），14-20。[4] Ayala，A.J.，Dimitrov，K.M.，Becker，C.R.，Goraichuk，I.V.，Arns，C.W.，Bolotin，V.I.（2016）野生鸟类存在疫苗衍生的纽卡斯尔病毒。PLOS ONE 11（9），E0162484。[5] Brown，V.R。和Bevins，S.N。（2017）对美国有毒纽卡斯尔病毒病毒的综述以及野生鸟类在病毒持久性和传播中的作用。兽医。res。48（1），1-5。[6] De Leeuw，O。和Peeters，B。（1999）纽卡斯尔病毒的完整核苷酸序列：在亚家族中存在新属的证据。J. Virol。 80（1），131-6。 [7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H. 病毒学531，203-18。 2017。J. Virol。80（1），131-6。[7] Dimitrov，K.M.，Ferreira，H.L.，Pantin- Jackwood，M.J.，Taylor，T.L.，Goraichuk，I.V.，I.V.，Crossley，B.M。，Killian，M.L.，M.L.，M.L.，Bergeson，N.H.病毒学531，203-18。2017。（2019）2018年至2019年加利福尼亚疫情及其相关病毒在年轻鸡和相关病毒中的致病性和传播。[8] Dimitrov，K.M。，Afonso，C.L.，Yu，Q。和Miller，P.J。纽卡斯尔疾病疫苗 -
使用生物信息学和机器学习鉴定子宫中重要的诊断基因
摘要背景：子宫子宫内膜癌（UCEC）被称为世界第六大癌症。生物信息学和深度学习的进步提供了筛查大规模基因组数据并发现指示疾病状态的潜在生物标志物的两种工具。这项研究旨在研究使用生物信息学和机器学习算法鉴定子宫诊断和预后的重要基因。方法：分析UECE患者的RNA表达谱，使用深度学习技术鉴定差异表达的基因（DEG）。预后生物标志物。此外，彻底检查了分子途径，蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，DEG的共表达模式及其与临床数据的关联。最终，通过基于深度学习的分析来确定诊断标记。结果：根据我们的发现，MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS是UCEC的新生物标志物。评估指标证明了深度学习模型的功效（DNN）功效，最小平均平方误差（MSE）为5.1096067E-5，而根平方误差（RMSE）为0.007，表示准确的预测。0.99的R平方值强调了该模型解释数据中差异的很大一部分的能力。因此，该模型在曲线（AUC）下达到了一个完美的区域，表示特殊的歧视能力，精度率为97％。因此，确定新的UCEC生物标志物有望有效护理，改善预后和早期诊断。结论：GDCA数据库和深度学习算法确定了3个重要基因-MEX3B，CTRP2（C1QTNF2）和AASS，是UCEC的潜在诊断生物标志物。关键词：子宫语料库子宫内膜癌，深度学习，生物标志物，生物信息学分析，UCEC利益冲突：无宣布的资金：这项研究得到了Shahid Beheshti医学科学大学的资助和支持。*这项工作已根据CC BY-NC-SA 4.0许可发布。版权所有©伊朗医学科学大学引用本文的引用：Valizadeh Laktarashi H，Rahimi M，Rahimi M，Abrishamifar K，Mahmoudabadi A，Nazari E.使用生物学信息和机器学习对子宫中重要的诊断基因的鉴定。Med J Islam Repub伊朗。2025（1月6日）; 39：4。 https://doi.org/10.47176/mjiri.39.4
社论：益生菌研究中的OMICS技术和生物信息学工具
益生菌被定义为活的微生物，可以促进肠道和肠外健康的好处，当时有足够的数量消耗（Hill等，2014）。由于其安全性和促进健康的特性，几种双杆菌，乳酸杆菌和肠球菌已被分类为益生菌。这些微生物通常在各种栖息地中发现，例如乳制品和非乳制发酵产物，哺乳动物胃肠道菌群和环境。为了将新的菌株分类为益生菌，应满足许多标准：抗胃肠道转移的抵抗力，缺乏毒力和可传播的抗生素耐药性基因以及促进健康的活性（例如抗菌，免疫抑制性和抗毒剂和抗毒剂）。监管机构已经建立了常规的微生物学测定，以评估这些表型（FAO/WHO，2001）。此外，现在正在使用高通量多词方法来补充现有方法，并将更深层次的分子和细胞见解与益生菌 - 宿主相互作用（Kiousi等，2021）。在（元）基因组学时代，益生菌菌株的整个基因组序列（WGS）的可用性呈指数增长。基因组元素在益生菌研究中的整合支持了新菌株的安全性和功能性的预测。此外，由于其较高的歧视能力，WGS是将新分离株分类为物种分类分类的“黄金标准”。的确，WGS的可用性增加促进了多样化的乳杆菌属的重新分类。基于共同的生态和代谢特性，分为25属（Zheng等，2020）。目前，EFSA需要在食物链中使用微生物WG，以监测关注的基因（例如，毒力因子，抗生素耐药性基因）（EFSA，2024年）。在这种情况下，Wei等人进行了补充了体外测定的基因组分析。评估limosilactobacillus reuteri A51的安全性和功能性状，这是先前从Yak酸奶中分离出来的菌株。菌株被发现编码与胃肠道应力反应，生存和附着的基因以及用于抗菌化合物和外多糖的生物合成簇。该菌株还表现出对模拟胃肠道条件以及抗氧化剂和
量子重力状态和过程中的量子信息元素
这项贡献的主要目标是展示如何在量子信息的语言中重塑许多量子重力形式主义，以及如何在量子量子的结构中，在相同的形式主义中如何看待纠缠或纠缠或量子相关性。即使我们将简要概述的少数结果中，这也不是综述，更不用说对量子重力形式主义中的纠缠和量子信息特征进行的实质性研究。对于后者，我们指的是[1，2]，必须限于在量子重力上下文中获得的结果，更接近我们的重点。我们发现采用方便的观点是为了欣赏量子信息理论结构在这些量子重力形式主义中的作用，是新兴的时空，即是量子重力作为“时空成分”的理论，其时空本身，地理位置和领域是新兴实体[3,4,5,6,7]。This perspective is motivated by several results in semiclassical physics, for example black hole thermodynamics and the information paradox, gravitational singularities, that all point in various ways to a breakdown of key notions on which standard continuum, geometric physics is based, and, more indirectly, the results of analogue gravity in condensed matter systems, showing how effective field theory on curved backgrounds can emerge rather generically from non-gravitational系统。这也是由现代量子重力方法的结果，包括我们在这项贡献中关注的方法的动机，并以
3D臂目光：3D ARM的公共数据集到达虚拟现实中的注视信息
3D武器凝视是一个公共数据集，旨在从精确控制的，舒适的姿势到达宽的可触及空间中的物体时提供自然的手臂运动以及视觉和凝视信息。参与者参与了在虚拟环境中挑选和将物体放置在各种位置和方向上，从而使工作空间最大化了探索工作区，同时通过指导参与者通过躯干和肩部来确保参与者通过视觉反馈来确保一致的坐姿姿势。这些实验设置允许以高成功率（> 98％的物体）和最小的补偿性运动捕获自然手臂运动。数据集重组超过250万个样本，这些样本从20位健康参与者中记录，他们执行14,000个单次选拔运动（每位参与者700个）。最初旨在探索基于自然眼睛和手臂协调的新型假体控制策略，但该数据集也将对对核心感觉运动控制，人形机器人机器人，人类机器人相互作用以及在注视指导计算机视觉中相关解决方案的开发和测试的研究人员也很有用。