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后验饮食模式可以更好地解释肠道微生物组的变化，而不是美国肠道项目中的单个标记
摘要背景：已显示单个饮食成分和特定的饮食方案会影响肠道微生物组。目标：在这里，我们通过寻找可以在基于人群的队列中最好与肠道微生物组联系在一起的饮食模式来探讨长期饮食的贡献。方法：使用先验和后验方法，我们从1800名成年人在美国肠道项目中完成的FFQ构建了饮食模式。饮食模式被定义为参与者组的组或食物变量组合（因素），该标准从个人营养到整体饮食。我们将这些模式与16S核糖体RNA的肠道微生物组数据相关联，分别是744名参与者的子集。结果：与单个特征（例如纤维和蛋白质）或代表减少饮食特征减少的因素相比，基于食物组的后验饮食模式与肠道微生物组β多样性最有效（P≤0.0002）。两种模式遵循谨慎的饮食（基于植物和柔韧性的饮食），并表现出健康最高的饮食指数2010（HEI-2010）得分。另外两种模式在HEI-2010分数中呈现出西方样饮食。第五个模式主要由排除饮食（例如低碳水化合物）后的参与者组成。值得注意的是，与柔韧性模式相比，最西方模式的肠道微生物组α多样性明显低于（p≤0.009），并且排除饮食模式与双歧杆菌的相对丰度低有关（p≤1.2×10 –7），这是通过饮食状况更好地解释的。结论：我们证明了全球 - 偏置的后验模式与肠道微生物组的变化相比，比美国成年人的个体饮食特征更多。这些结果证实，在研究肠道微生物组时，总体评估饮食很重要。它也将促进更多
共识变异至功能评分，用于对疾病变异进行功能优先排序
1 计算与系统生物学，纪念斯隆凯特琳癌症中心 2 斯坦福大学遗传学系，美国加利福尼亚州斯坦福 3 斯坦福大学计算机科学系，美国加利福尼亚州斯坦福 4 Altius 生物医学科学研究所，华盛顿州西雅图 5 杜克大学统计遗传学和基因组学中心，美国北卡罗来纳州达勒姆 27710 6 约翰霍普金斯大学医学院生物医学工程系，美国马里兰州巴尔的摩 21205 7 约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院生物统计学系，美国马里兰州巴尔的摩 21205 8 约翰霍普金斯大学医学院表观遗传学中心，美国马里兰州巴尔的摩 21205 9 哈佛大学 THChan 公共卫生学院流行病学系 10 杰克逊实验室，美国缅因州巴尔港 11 缅因大学生物医学科学与工程研究生院，缅因州奥罗诺美国。 12 美国加利福尼亚州斯坦福市露西尔帕卡德儿童医院贝蒂艾琳摩尔儿童心脏中心基础科学与工程计划 13 美国加利福尼亚州斯坦福市卡内基科学研究所植物生物学系 14 美国马萨诸塞州伍斯特市马萨诸塞大学陈医学院生物信息学与整合生物学项目 15 美国加利福尼亚州圣地亚哥市 Illumina 人工智能实验室 16 美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学医学院生物统计学生物信息学系整合基因组学分部 17 美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学计算生物学生物信息学项目 18 美国加利福尼亚州斯坦福市斯坦福大学病理学系 19 美国马萨诸塞州剑桥市布罗德研究所诺和诺德基金会疾病基因组机制中心 20 美国加利福尼亚州斯坦福市斯坦福大学斯坦福心血管研究所 21 布罗德麻省理工学院和哈佛大学研究所，美国马萨诸塞州剑桥 22 哈佛大学陈曾熙公共卫生学院生物统计学系 23 威尔康奈尔医学院生理学、生物物理学和系统生物学系 24 格斯特纳斯隆凯特琳生物医学科学研究生院
发现健康医疗计划优先计划指南
本小册子中解释的好处是由Discovery Health Medical计划提供的，注册号为1125，由Discovery Health（PTY）Ltd管理，注册号，1997/013480/07，授权的金融服务提供商。本小册子只是发现健康医疗计划计划的主要好处和特征的摘要，但要获得医学计划理事会的批准。在所有情况下，发现健康医疗计划规则都占上风。请咨询www.discovery.co.za上的计划规则。本小册子在福利，成员，付款或保险的背景下提到“我们”，“我们”是指发现健康医疗计划。我们正在不断地改善与您的沟通。您可以在www.discovery.co.za上找到本指南的最新版本以及详细的好处信息。Discovery Health应用程序是通过Discovery Health（PTY）Ltd带给您的，注册号1997/013480/07，授权的金融服务提供商兼医疗计划管理员。
推出新型基因优先评分，以增强药物开发中的靶标优先排序
“我们建立了一个遗传优先级评分，其灵感来自于这样一个认识：多样化的人类遗传数据为药物靶点提供了见解，但缺乏一个将这些不同数据类型整合成一个易于解释的评分的统一策略。因此，我们开发了一个计算评分来优先考虑药物靶点，以增强药物发现，”资深研究作者、伊坎西奈山个性化医学查尔斯布朗夫曼教授 Ron Do 博士说。“值得注意的是，已知几种具有高 GPS 的基因是已获批准药物的靶点，这为新工具提供了验证。”
为神经退行性疾病的内侧颞叶前区域开发有效的有效分割协议，作者：niyou
开发神经退行性临时媒体的解剖学验证协议：，Winifred Trotman 3，Francisco Javier Romero Molina 5，JoséCarlosBlood 5，Jimenez Sea of Jimenez 5，Pillar Mars Rabal Mars Rabal 5，Prieto 5，Prieto 5，Ricardo 5，Ricardo insaul 5，Ricardo insaul 5，la la la la la la la la em em em em em em em em em。Wisse 7
Eco Warrior Challenge
您需要：•研究项目生产过程的不同阶段（请参见下图）•考虑产品及其目的。研究或发展新的可持续思想以实现相同的产品/目的•考虑产品生命的终结，还有其他可能性的重用/重新利用可能性吗？
miR-455-3p具有前列腺癌外周血中PSA的诊断潜力较高
前列腺癌（PCA）是全球男性尿液系统中常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率逐年增加[1]。更糟糕的是，通常发生骨转移和复发，这使预后较差[2]。PCA的基本诊断包括直肠数字检查检测，血清前列腺植物抗原（PSA）检测，活检分析和组织学分析[3]。但是，很难通过这些方法来验证PCA的进展和非正常增生[4，5]。在细胞性的PSA结果中易受药物，炎症和良性前列腺病变的影响，导致PCA预后缺乏特异性和敏感性[6]。因此，找到新的临床诊断标记至关重要。microRNA（miRNA）是具有高保守性的单链非编码RNA。它们的长度约为18至22个核苷酸[7]。miRNA通过与Messenger RNA（mRNA）的3'未翻译区（UTR）中的序列结合而干扰蛋白质的翻译，从而降低了mRNA的稳定性或抑制跨文本基因的表达[8]。参与各种生理过程，例如细胞增殖和凋亡，在疾病中起着重要的调节作用，并且与各种肿瘤的发生密切相关[9-11]。近年来，循环miRNA作为各种疾病的诊断标记，由于其在监测方面的便利性[12-14]。但是，关于生物标志物的研究仍然不足。研究表明，循环miRNA是PCA诊断的互补候选生物标志物。随着测序技术的发展，生物信息学已被用来探索基因水平上各种疾病的病理机制。基因表达综合（GEO）数据库是一种在线基因芯片数据库的基因表达数据库[15]。基因图和微阵列用于筛选差异表达的miRNA（demirnas）和基因。本研究通过两个GEO数据集的相互作用分析确定了一个共同的目标miR-455-3p。然后分析 miR-455-3p与PCA中的临床特征的相关性，并用临床样品验证。进一步预测了miR-455-3p的下游结合基因。最后，为靶基因构建了蛋白质 - 蛋白相互作用（PPI）网络，并进行了基因和基因组（KEGG）途径分析的京都百科全书。
事先授权清单/未涵盖代码清单
**请注意，包括加州大学洛杉矶分校、南加州大学凯克医学院、山谷儿童医院、洛杉矶儿童医院在内的高等院校提供的服务以及所有非参与提供商均需提交所有服务提供者的授权。未能获得事先授权可能会导致索赔被拒绝。