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归一化的关联，非差异表达
交叉数据测试对于检查机器学习（ML）模型的性能至关重要。但是，大多数关于转录组和临床数据建模的研究仅进行了数据内测试。还不清楚归一化和非差异表达基因（NDEG）是否可以改善ML的跨数据库建模性能。因此，我们旨在了解归一化，NDEG和数据源是否与ML在跨数据库测试中的性能有关。使用了TCGA和ONCOSG中肺腺癌病例共享的转录组和临床数据。仅使用转录组数据就达到了最佳的跨数据库ML性能，并且在统计学上比使用转录组和临床数据更好。最佳平衡精度（BA），曲线下的面积（AUC）和在TCGA上的ML算法培训中的精度明显高于ONCOSG的测试，而在ONCOSG上进行了测试并在TCGA上进行了测试（所有人的P <0.05）。归一化和NDEG在两个数据集中大大改善了数据集中的ML性能，但在跨数据库测试中却没有。引人注目的是，单独对ONCOSG的转录组数据进行建模优于建模转录组和临床数据，而TCGA中包括临床数据的转录组和临床数据并没有显着影响ML性能，这表明TCGA中转录量数据的临床数据值有限或转录量的倒数影响。在数据内测试中的性能提高更为明显。在比较的六个ML模型中，支持矢量机是在数据集和跨数据库测试中最常见的表现最常见的。因此，我们的数据显示了数据源，归一化和NDEG在建模转录组和临床数据中与数据集和跨数据库ML性能相关。
血浆代谢组学和数量的间质异常
抽象的背景定量间质异常（QIA）是自动化计算机断层扫描（CT）发现早期实质性肺部疾病的发现，与肺功能较差，运动能力降低，增加疗程症状和死亡相关。与QIA相关的代谢组扰动尚不清楚。我们试图鉴定吸烟者中与QIA相关的血浆代谢产物。我们还试图确定QIA和肺气肿之间的共享和区分代谢组学特征，这是另一种与吸烟有关的晚期放射学异常。在COPD队列的遗传流行病学中的928例和当前吸烟者中的方法，我们使用自动化的局部密度直方图方法测量了QIA和肺气肿，并使用液态色谱 - 质谱法（Metabolon）从血浆样品中产生了来自等离子体样品的代谢物谱。我们使用多变量的线性回归模型评估了代谢物水平与QIA之间的关联，该模型根据年龄，性别，体重指数，吸烟状态，包装年和吸入的皮质类固醇使用，并在本杰米尼 - 霍赫伯格（Benjamini – Hochberg）的false-hochberg false发现率p值≤0.0.05。使用针对这些协变量调整的多项式回归模型，我们评估了代谢物水平与以下CT表型之间的关联：QIA-PREDOMONINENS，EMPHYSEMA-PREDOMINALS-促剂，良好的促进性，预先主导和既不优势。使用化合生剂进行富集分析。结果，我们发现85种代谢物与QIA显着相关，而烟酸和烟酰胺，组氨酸，淀粉，淀粉和蔗糖，吡啶胺，磷脂酰胆碱，溶血磷脂和鞘磷脂素途径过高。这些包括参与炎症和免疫反应的代谢产物，细胞外基质重塑，表面活性剂和肌肉缓存。在QIA-促剂和肺气肿促性表型之间存在75种代谢物，并且磷脂酰乙醇胺，烟酸和烟酰胺，氨基酰胺，氨基酰胺，精氨酸，精氨酸，蛋白酶，豆氨酸，蛋白酶，碱基，碱性，果碱和胶质酸含量过多。
鉴定合适的QPCR参考基因，用于在Duchenne肌肉营养不良的BL10-MDX和D2-MDX小鼠模型中归一化基因表达
Duchenne肌肉营养不良（DMD）是一种X连锁疾病，是由DMD基因突变引起的，导致逐渐浪费肌肉和无力。目前无法治愈DMD。BL10-MDX小鼠是临床前DMD研究中最常用的模型，但与DMD患者相比，它表现出温和的疾病表型，从而限制了研究的可转换性。较新的D2-MDX小鼠在很小的时候就具有更严重的表型，并且可以更好地概括人类疾病。将这些小鼠模型与定量RT-PCR，稳定且可靠的参考基因进行比较是必不可少的。We aimed to evaluate the stability and reliability of a panel of nine candidate reference genes ( Actb, Ap3d1, Gapdh, Hmbs, Htatsf1, Pak1ip1, Rpl13a, Sdha and Zfp91 ) in the gastrocnemius, diaphragm and heart of mice from both strains and their corresponding wild types aged 4 to 52 weeks.使用Genorm，最佳门将，三角肌和Normfinder分析数据。我们发现HTATSF1，PAK1IP1和ZFP91是合适的参考基因，用于在营养不良和健康小鼠中基因表达的标准化，无论组织类型或年龄如何。在我们的手中，ACTB，GAPDH和RPL13A不适合作为参考基因，表现出组织，年龄或疾病特定的表达变化。这项研究强调了选择合适的参考基因的重要性，因为它们的稳定性在特定的实验设置之间可能有所不同。
开发含有含油酰乙醇胺的功能性乳制品零食，可降低正常体重和肥胖小型摄入量的食物
乙醇乙醇酰胺（OEA）是一种安全的生物活性脂质，在临床和临床模型中表现出强大的厌食性特性。为了评估OEA递送动力学对其厌食的重要性，我们开发了含有液体或半固体形式的含OEA的乳制品零食。OEA +液体零食，但不是半固体的零食，在摄入零食后4小时进行的饮食行为测试中，分别减少了正常体重和肥胖的小型摄食量的14％和18％。体外消化实验表明，与半固体结构相比，当小吃是液体时，肠道消化中的OEA释放大大增强。对液体零食摄入后几个血浆参数的动力学研究表明，取决于微小的重量状态，其潜在机制不同，而OEA +液体零食可能对内源性大麻素和其他相关的N-酰胺氨基胺代谢的影响在正常体重小型肥胖症和肥胖症中的动力生成中的作用。
o r i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i n a o r i g i n a l r e s a r c h葡萄牙第三中心的真菌性角膜炎的10年回顾性临床分析 青光眼的炎症和神经退行性变化 o r i g i n a l r e s a r c h prmt1在肝细胞癌的进展中整合了免疫微环境和脂肪酸代谢反应 慢性哌醋甲酯对脑基因表达的影响 o r i g i g i n a l r e s a r c h得出稀有疾病AADC缺乏症的小插曲，使用父母，照料者和临床医生访谈来评估 辐射肿瘤学的自然语言处理 o r i g i n a l r e s a r c h疫苗冷链管理和公共卫生设施中的相关因素和沃莱地区卫生办公室的相关因素 肝细胞癌术前免疫疗法 r e v i e w蛋白质组学推断的糖尿病肾脏疾病的分子途径
1神经病学系，山东第一医科大学和山东省Qianfoshan医院，山东神经免疫学研究所，中国人民共和国Jinan； 2中华人民共和国山东大学医学院基础医学科学学院医学遗传学系； 3山东第一医科大学和山东医学科学院，吉南，中华民国； 4中华人民共和国的山东大学，山东大学切鲁医学院Qilu医院老年医学系； 5中华人民共和国的山东大学切鲁医学院医学院5； 6中国人民共和国北京北京友谊医院神经病学系
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用，其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征，纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生，导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变，在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段，TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而，在后期，当癌细胞获得致癌突变，从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时，它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂，从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用，最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用，其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征，纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生，导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变，在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段，TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而，在后期，当癌细胞获得致癌突变，从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时，它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂，从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用，最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
适用于心电图图像的人工智能，用于可扩展的甲状腺素蛋白淀粉样蛋白心肌病
段。由参考基因组的定向，连续的基因组间隔，用⟨染色体，起始坐标，端坐标⟩表示。一个供体染色体被描述为段的有序序列。断点。通过一对非粘附坐标描述了一个断点，该坐标表示从一个段中的捐赠者中的一个段过渡到另一个段。染色体组。一组所有同源供体染色体具有相同的染色体认同。染色体认同是由最有代表的丝粒确定的，如果Chro-Mosome是分散的，则由其组成段的染色体起源最多。染色体簇。一对染色体组表示为依赖。染色体簇是依赖染色体组的连接成分。染色体簇通常由一组规范结构变体定义，每个变体都有ISCN命名法（细胞遗传学命名的国际标准）。分子核型。提出的文件格式明确描述了核苷酸级分辨率的核型。此文件格式包含一个跨越整个参考基因组的段的字典，然后是一组有序的片段序列，每个片段代表染色体。
神经网络的非微扰重正化-...
在最近的一项工作 [ 1 ] 中，Halverson、Maiti 和 Stoner 提出了一种用威尔逊有效场论来描述神经网络的方法。无限宽度极限被映射到自由场论，而有限 N 个校正则由相互作用（作用中的非高斯项）考虑。在本文中，我们研究了这种对应的两个相关方面。首先，我们在这种情况下评论了局部性和幂计数的概念。事实上，这些通常的时空概念可能不适用于神经网络（因为输入可以是任意的），然而，重正化群提供了局部性和缩放的自然概念。此外，我们还评论了几个微妙之处，例如数据分量可能不具有置换对称性：在这种情况下，我们认为随机张量场论可以提供自然的概括。其次，我们通过使用 Wetterich-Morris 方程提供非微扰重正化群的分析，改进了 [1] 中的微扰威尔逊重正化。与通常的非微扰 RG 分析的一个重要区别是，只知道有效 (IR) 2 点函数，这需要谨慎设定问题。我们的目标是提供一种有用的形式化方法，以非微扰方式研究超越大宽度极限（即远离高斯极限）的神经网络行为。我们分析的一个主要结果是，改变神经网络权重分布的标准差可以解释为网络空间中的重正化流。我们专注于平移不变核并提供初步的数值结果。