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World File Search System图尼卡
图S1
（a）使用SUP-B15 Cas9单克隆，SGRNA库的慢病毒转导效率。（b）使用KOPN-8 CAS9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品中SGRNA读数的分布。（c）使用SUP-B15 Cas9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品中SGRNA读数的分布。（d）使用KOPN-8 CAS9单个克隆在CRISPR屏幕上收集的NGS样品的PCA分析。（E）使用SUP-B15 Cas9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品的PCA分析。（f）使用KOPN-8 CAS9单个克隆，针对CRISPR屏幕中36个RNA和DNA甲基化机械基因的SGRNA的CRISPR得分。CRISPR得分已针对阴性对照SGRNA的平均得分进行标准化（设置为0.0）。（g）使用SUP-B15 Cas9单克隆，针对CRISPR筛选中36个RNA和DNA甲基化机械基因的SGRNA的CRISPR得分。CRISPR得分已针对阴性对照SGRNA的平均得分进行标准化（设置为0.0）。（h）在KOPN-8 CAS9克隆＃2中靶向Znf217的25个SGRNA的计数。（i）读取针对SUP-B15 Cas9克隆＃1中Znf217的25个SGRNA的计数。（j）读取25个针对Znf217的SGRNA的计数，SUP-B15 Cas9克隆＃2。（k）ZnF217在不同的B-ALL亚型和健康的骨髓中的表达。Znf217表达数据来自白血病（MILE）研究的微阵列创新（登录GSE13159）。n = 70，MLL-R; BCR-ABL1 n = 122; n = 237，类似于bcr- abl1； n = 40用于高二倍体； TCF3-PBx1的n = 36; ETV6-RUNX1的n = 58; n = 73用于健康的BM。使用两尾t检验计算p值。** p <0.01; *** p <0.001。
卡博替尼（Cabometyx®）作为单一疗法治疗局部晚期或转移性分化型甲状腺癌（DTC）
缩写：AE=不良事件，AJ=调整，ALT=丙氨酸氨基转移酶，AST=天冬氨酸氨基转移酶，C=比较器，CHMP=人用药品委员会，CI=置信区间，DTC=分化型甲状腺癌，EMA=欧洲药品管理局，ESMO-MCBS=欧洲肿瘤内科学会-临床获益量表，FDA=食品药品管理局，FM=最终临床获益等级，HCC=肝细胞癌，HR=风险比，I=干预，Int.=意向，ITT=意向治疗，MG=中位增益，n=患者人数，NA=不适用，NE=不可估计，NICE=英国国家健康与临床优化研究所，NR=未达到，OITT=意向治疗客观缓解率，ONJ=颌骨坏死， OS=总生存期，PE=主要终点，PFS=无进展生存期，PM=初步分级，PPE=掌跖红肿感觉异常，QoL=生活质量，RAI=放射性碘，RCC=肾细胞癌，RECIST=实体肿瘤疗效评价标准，RET=转染过程中重排，SAE=严重不良事件，ST=标准治疗，VEGF=血管内皮生长因子
引用：Ekanem，克里斯蒂安·多米尼卡（Christiana Dominica），彼得（Eniojukan），埃尼奥库坎（Eniojukan）f joshua。三个
引用：Ekanem，克里斯蒂安·多米尼卡（Christiana Dominica），彼得（Eniojukan），埃尼奥库坎（Eniojukan）f joshua。尼日利亚巴耶尔萨州的三家医院的糖尿病的知识和态度。医学和临床病例杂志
基于尼宁的治疗
缺乏对抗木质甲壳虫Fastidiosa（XF）的可持续策略突出了对新型实用抗菌工具的紧迫需求。在这项研究中，乳酸乳酸乳酸亚生成乳杆菌。乳酸菌株ATCC 11454（乳酸乳杆菌）以其生产奈瑟蛋白A而闻名，对XF亚种进行了体外测试。pauca。初步研究表明，乳乳杆菌对XF表现出强的拮抗活性。因此，通过体外和植物实验的结合，对尼沙蛋白A的功效进行了全面评估。采用可行的定量PCR，点测定，浊度降低测定，荧光显微镜和透射电子显微镜的体外研究表明，在最小的0.6 mg/mL的最小致死浓度下，尼沙蛋白对XF的鲁棒性杀菌作用。由荧光和透射电子显微镜产生的结果表明，尼沙蛋白直接和快速与XF细胞的膜相互作用，从而导致细菌细胞在几分钟内破坏。在Planta测试中，Nisin还证明了在接种后74天无症状74天内解决烟草本植物中XF感染的能力。此外，RPLC-ESI-MS/MS分析表明，尼生蛋白转移到植物的所有部分，并保持完整长达9天。首次，这项研究强调了基于尼我们的策略，作为一种现实且环保的方法，可以进一步研究该领域的XF感染。
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。