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临床测序可确定脐尿管腺癌和原发性膀胱腺癌发生率高的潜在可操作改变
从个体化治疗的角度来看，了解驱动肿瘤发展和赋予特定疗法反应的分子机制以及基因改变至关重要。在过去的几年中，尽管研究的病例和基因数量仍然有限，但 UrC 的突变模式得到了深入研究。大多数研究集中在 RAS/PI3K 信号通路中的基因，并经常发现 KRAS 基因中反复出现的突变。此外，NF1、GNAS、NRAS 和 PIK3CA 突变也被反复检测到。10,11,15–19 考虑到这些重叠的改变，UrC 的基因组背景似乎与 CRC 相似。另一方面，我们也发现了一些特征性差异，因为 APC 基因在 UrC（10%）中受影响的频率远低于在 CRC（80%）中。此外，15% 的 CRC 中可检测到微卫星不稳定性，但在 UrC 中很少发现。 20基于这些发现，与CRC相比，UrC代表了相似但明显不同的分子模式。关于PBAC遗传背景的数据要少得多，主要显示MAPK或Wnt通路基因的改变。16,21因此，需要进一步研究以更详细地了解UrC和PBAC的分子背景。基因组分析临床实施中缺少的另一个步骤是缺乏系统的方法来解释其指导治疗干预的潜力。因此，在这项多中心研究中，我们使用一个大型、市售的下一代测序面板对UrC和PBAC样本进行了基因组分析，该面板包含161个癌症相关基因。此外，为了确定潜在有效的药物，使用基于证据的决策支持工具进行临床解释。
临床测序可确定脐尿管腺癌和原发性膀胱腺癌发生率高的潜在可操作改变
从个体化治疗的角度来看，了解驱动肿瘤发展和赋予特定疗法反应的分子机制以及基因改变至关重要。在过去的几年中，尽管研究的病例和基因数量仍然有限，但 UrC 的突变模式得到了深入研究。大多数研究集中在 RAS/PI3K 信号通路中的基因，并经常发现 KRAS 基因中反复出现的突变。此外，NF1、GNAS、NRAS 和 PIK3CA 突变也被反复检测到。10,11,15–19 考虑到这些重叠的改变，UrC 的基因组背景似乎与 CRC 相似。另一方面，我们也发现了一些特征性差异，因为 APC 基因在 UrC（10%）中受影响的频率远低于在 CRC（80%）中。此外，15% 的 CRC 中可检测到微卫星不稳定性，但在 UrC 中很少发现。 20基于这些发现，与CRC相比，UrC代表了相似但明显不同的分子模式。关于PBAC遗传背景的数据要少得多，主要显示MAPK或Wnt通路基因的改变。16,21因此，需要进一步研究以更详细地了解UrC和PBAC的分子背景。基因组分析临床实施中缺少的另一个步骤是缺乏系统的方法来解释其指导治疗干预的潜力。因此，在这项多中心研究中，我们使用一个大型、市售的下一代测序面板对UrC和PBAC样本进行了基因组分析，该面板包含161个癌症相关基因。此外，为了确定潜在有效的药物，使用基于证据的决策支持工具进行临床解释。
通用药物的新定价模型可确保长期...
•“某些国家试图建立一个公平的竞争环境，他们希望在其中与仿制药和其他国家的发起人的价格保持一致，希望在通用和发起人之间创造价格差异。和我认为您需要非常仔细地探索其对竞争和市场可持续性水平的影响。”
无需 RNA-Seq 即可确定 qPCR 标准化的稳定参考基因
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。此版本的版权持有者于 2021 年 8 月 25 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.08.21.457202 doi：bioRxiv 预印本
基于 AI 的欺诈和风险检测服务可确保透明度，同时提高运营效率和绩效
支持安全、可靠人员流动的公共交通智能卡/移动票务解决方案 改革铁路运营以适应“新常态”，NEC 的智能物流支持货物连续流动 车辆内部/外部监控解决方案可确保人员和货物的安全运输
边缘的安全：一个安全框架，可确定使用高度自动化车辆的未来运输系统中的边缘条件
抽象的自动驾驶系统（ADS）具有提高安全性的潜力，但也有可能将运输系统扩展到其边缘条件之外的风险，超越了操作条件（操作设计域（ODD）），在该条件下，给定的广告或其功能是专门设计用于运行的。奇数本身是已知边界和操作未知边界的函数。已知的边界是由车辆设计师定义的；未知的界限是基于操作系统在车辆建造的假设之外运行系统的人而产生的。在边缘条件下识别和减轻可能发生故障的风险的过程是系统安全工程（SSE）的基石；但是，SSE从业人员可能并不总是说明其风险缓解决议所基于的假设。这是针对高度自动化车辆（HAV）开发的算法的一个特别关键的问题。预防伤害社区，工程师和设计师必须认识到，自动化引入了运输安全的根本转变，并且需要新的运输流行病学和安全科学范式，该范式结合了存在的边缘条件以及如何促进失败。旨在为伤害预防社区提供与HAV开发的基础组织框架，我们提出了两种经典安全模型的混合：瑞士奶酪模型，该模型专注于安全层和冗余，以及在活动之前和事件发生之前和之后确定演员及其职责的Haddon Matrix。
将全基因组的 CNV 整合到 QTL 和高置信度 GWAScore 区域中，可确定绵羊经济性状的候选位置
拷贝数变异（CNV）是遗传变异的重要来源，它通过多种机制影响多种经济性状。此外，基因组扫描可以识别许多影响经济性状的数量性状位点（QTL），而全基因组关联研究（GWAS）可以定位与表型变异相关的遗传变异。在本研究中，我们开发了一种称为 GWAScore 的方法，该方法收集 GWAS 汇总数据以识别潜在候选基因，并将 CNV 整合到 QTL 和高置信度 GWAScore 区域以检测影响绵羊生长性状的关键 CNV 标记。我们得到了 197 个与候选 CNV 重叠的候选基因。一些关键基因（MYLK3、TTC29、HERC6、ABCG2、RUNX1 等）显示出比其他候选基因显著更高的 GWAScore 峰值。在本研究中，我们开发了 GWAScore 方法来挖掘候选基因作为绵羊分子育种标记的潜在价值。
遗传疾病关联的网络和通路扩展可确定成功的药物靶点
摘要 16 17 人们普遍认为，疾病关联的遗传证据是选择复杂常见疾病药物靶点的坚实基础，通过基因或蛋白质相互作用网络传播遗传证据可以准确推断出没有直接遗传证据的基因上的新疾病关联。然而，一直缺乏将这些信念结合起来用于药物发现的效用的经验检验。22 23 在本研究中，我们检查了从 648 个英国生物银行 GWAS 分析中产生的遗传关联，并评估根据历史临床试验数据衡量，被确定为直接遗传命中代理的靶点是否富集了成功的药物靶点。26 27 我们发现由特定功能连接（如蛋白质复合物和配体-受体对）形成的蛋白质网络适用于甚至是幼稚的关联网络传播方法。此外，应用于全球 30 蛋白质-蛋白质相互作用网络和通路数据库的更复杂的方法也成功检索了 31 临床成功药物靶标富集的靶标。我们得出结论，遗传证据的网络传播应该用于药物靶标识别。 33 34