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一个综合多摩尼克分析定义了肠道微生物群，...
1 Immunology, Rheumatology and Infectious Diseases Research Area, Unit of Human Microbiome, Bambino Gesù Children 's Hospital, IRCCS, Rome, Italy, 2 Department of Medical and Surgical Sciences, simple operating unit of chronic intestinal in -final diseases, Cemad, complex operating unit of internal medicine and gastroenterology, foundation. Agostino gemelli irccs，罗马，意大利，意大利，3生物学和生物技术系“查尔斯·达尔文”，罗马罗马萨皮恩扎，意大利罗马大学，纳米技术研究中心，适用于工程中心，适用于工程中心，萨皮恩扎大学，罗马大学，罗马大学，罗马，罗马大学，苏格尔5.意大利，6个微生物学和诊断免疫学单位，微生物学和免疫学研究领域，风湿病学和传染病，人类微生物组，BambinoGesù儿童医院，IRCC，Rome，Rome，Rome，Ital，意大利，意大利1 Immunology, Rheumatology and Infectious Diseases Research Area, Unit of Human Microbiome, Bambino Gesù Children 's Hospital, IRCCS, Rome, Italy, 2 Department of Medical and Surgical Sciences, simple operating unit of chronic intestinal in -final diseases, Cemad, complex operating unit of internal medicine and gastroenterology, foundation. Agostino gemelli irccs，罗马，意大利，意大利，3生物学和生物技术系“查尔斯·达尔文”，罗马罗马萨皮恩扎，意大利罗马大学，纳米技术研究中心，适用于工程中心，适用于工程中心，萨皮恩扎大学，罗马大学，罗马大学，罗马，罗马大学，苏格尔5.意大利，6个微生物学和诊断免疫学单位，微生物学和免疫学研究领域，风湿病学和传染病，人类微生物组，BambinoGesù儿童医院，IRCC，Rome，Rome，Rome，Ital，意大利，意大利
多摩学数据的整合加速了常见小麦特质的分子分析
多摩学数据的集成可以提供有关来自不同层的生物分子的信息，以系统地说明复杂的生物学。在这里，我们建立了一个多摩斯图集，其中包含132,570个转录本，44,473种蛋白质，19,970个磷蛋白和12,427架乙酰蛋白质，跨小麦植物和生殖相。使用此地图集，我们阐明了转录调节网络，翻译后修饰（PTM）的贡献以及转录水平对蛋白质丰度的贡献，以及小麦中的同性恋表达和PTM有偏见。与小麦发育和疾病有关的基因/蛋白质进行了系统的分析，从而确定了控制小麦晶粒质量和抗病性相关基因的种子蛋白的磷酸化和/或乙酰化修饰。最后，覆盖了Tahda9的独特蛋白质模块TAHDA9-TAP5CS1，该模块由TAHDA9指定TAP5CS1的去乙酰化，可通过增加的脯氨酸含量来调节对小麦冠状腐烂的抗小麦抗性。我们的Atlas对小麦和相关农作物中的分子生物学和育种研究具有巨大的希望。
多模式扩散模型，具有双跨性的多摩学数据生成和翻译
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2025年3月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.27.640020 doi：Biorxiv Preprint
散装转录组分析，inmoose，python中的综合多摩管开源环境
我们引入了Inmoose，这是一种旨在OMIC数据分析的开源Python环境。我们说明了其批量转录组数据分析的功能。由于其广泛的采用，Python在对生物信息学管道（例如数据科学，机器学习或人工智能（AI））中越来越重要的领域中已成为一种事实上的标准。作为一种通用语言，Python的多功能性和可扩展性也被认可。Inmoose旨在将历史上用R的最先进的工具带入Python生态系统。我们的目的是为R工具提供替换，因此我们的方法专注于对原始工具成果的忠诚。第一个开发阶段集中于批量转录组数据，当前功能包括数据模拟，批处理效应校正以及差分分析和荟萃分析。
研究论文多摩学和单细胞分析揭示了基于机器学习的嘧啶代谢相关的签名，以预后
背景：嘧啶代谢是肿瘤代谢重编程的标志，而其对肺腺癌患者（LUAD）患者的预后和治疗意义的重要性仍然不清楚。方法：在这项研究中，使用各种机器学习和深度学习算法的综合框架来开发与嘧啶代谢相关的签名（PMRS）。通过全面的多摩学分析评估了其在基因组稳定性，化学疗法和免疫疗法耐药性方面的功效。也阐明了PMRS亚组之间患者的单细胞景观。随后，在LUAD细胞系中对LYPD3（PMRS模型中最重要的系数因子）的生物学功能进行了实验验证。结果：具有“随机生存森林”算法的PMRS模型表现出最佳性能，并用于进一步分析。它在各种模型评估测定中显示出极好的准确性和稳定性。与PMRS-HIGH亚组相比，PMRS评分较低的患者的生存结果更好，更稳定的基因组特征和对免疫疗法的敏感性更高。单细胞分析表明，随着PMR的增加，上皮细胞逐渐表现出具有增强的嘧啶代谢的恶性表型，而PMRS-HIGH患者表现出肿瘤免疫微环境的抑制状态。进一步的实验表明LYPD3促进了LUAD细胞系中的恶性进展。结论：我们的研究构建了PMRS模型，强调了其在LUAD患者的治疗和预后的潜在价值，并为LUAD患者的个性化精度治疗提供了新的见解。
一种多摩学的肠杆菌方法，一组...
首先要感谢我的主管Nils-KåreBirkeland和Catherine Boccadoro的信任，并允许我攻读博士学位。我要特别感谢Nils-KåreBirkeland在整个旅程中的所有帮助和指导。这是与您合作并指望您的智慧和经验的特权。我喜欢设计和计划实验，并讨论结果。我在每次会议上都学到了一些新的东西。我感谢极端噬菌体和生物技术小组的所有过去和现在成员，尤其是BirteTöpper博士，他一直在那里确保没有意外地着火。我很欣赏您的耐心，我非常感谢您的所有帮助和友善。也感谢技术人员和整个微生物学，尤其是佩特拉和斯文 - 您很棒。我还想提及在某个时候加入该小组的所有朋友，我希望我不要忘记任何人：Chandini，Edoardo，Natia，Natia，Munavvara，Akzhigit，Nafisa，Nafisa，Ani，Thomas，Thomas，当然还有Máfer。我真的很想念你周围的你。特别提到安东尼奥；整个事情始于您的想法和鼓励。感谢您的建议，支持和友谊。我还要对Thermok组的同事表示感谢：Dirk，Kate，Jenny，Georgios，尤其是Jean Armengaud教授。您的评论和反馈大大改善了我的工作。认识您很高兴。我不能忘记我在西班牙的好朋友。我多年来在挪威结交的所有朋友都有很大的认可。您可能没有意识到所提供的支持，但是您一直是必不可少的。特别提到我在卑尔根结交的讲西班牙语的朋友。如果好朋友通过谦卑您使您扎根，我相信我有有史以来最好的朋友。感谢您在我需要您的情况下在那里，并提供支持，想法，良好的对话和Cerveceos。muchas graciastambiéna mis familias valenciana ybuñolera。Gracias por VuestroCariño，Ánimosy apoyo，Inpluso aunque no Entendierais muy bien deQuéibaesto。OS Quiero。最后，我对杰西卡·弗里奥尔（Jessica Furriol）博士一直在那里，推动我前进，相信我在没有其他人的时候相信我，并且几乎强迫我参加博士学位课程（好吧，我不确定最后一个……）。我爱你。
Müller等。 - Aurora -A通过CDK12 1 阻止TRC JAX动物行为系统（JABS） 混合猪中等位基因特异性调节变化的多摩尼克表征1 质膜修复需要Septin细胞骨架 RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2025年1月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.15.633177 doi：biorxiv preprint
关于研究主题的多摩学方法的社论在人类疾病机制研究中
随着高通量下一代测序技术的发展和普及，OMICS方法逐渐成为现代生物学和医学研究的重要工具，例如基因组学，转录组学，蛋白质组学和放射线学。在早期，大多数研究都使用单个OMIC来介绍特定类型的生物分子类型，这些分子可能会产生不一致的生物标志物在OMICS类型的排名不同。随着OMICS的进步和成本效益，高质量的关键生物标志物以及分子途径和与疾病有关的监管网络可以通过具有多种类型的OMICS的共同呼叫多媒体来鉴定（Hasin等，2017）。在一项典型的多词研究中，人们将将疾病样本与对照组进行比较，并比较具有不同严重性或不同渐进阶段的样品，以探索疾病特异性或特定阶段的分子特征，直到进行进一步的实验验证，待进一步的实验验证。从患有特定疾病的患者的人口统计学和临床数据与多摩学数据的结合提供了一个独特的机会，可以充分利用包括机器学习和深度学习在内的尖端人工智能方法，以积累跨学科研究领域的知识和经验（Reel等，2021； Ballard等，2024）。最有用的分析是通过来自具有纵向信息的同一样本的多摩学数据，以阐明时间依赖时间的动态疾病进程特征。对于多方面且复杂的疾病，多摩变学可以定义具有不同内型的患者组，该患者由于其特定的潜在分子机制与表型连接基因型的特定潜在分子机制，该患者表现出异质的治疗反应（Tyler and Bunyavanich，2019年）。这些研究的发现可以为疾病的早期诊断，预测预测和实施最合适，最有效的治疗策略，从而改善患者的生活质量和实现个性化医学。最近，多摩尼克已被广泛用于人类疾病的研究，包括罕见疾病，癌症和其他常见疾病。例如，事实证明，它有助于预测乳腺癌对治疗的反应（Sammut等，2022），鉴定了人类大脑中阿尔茨海默氏病（AD）（AD）（Nativio等，2020）的表观遗传变化，以及
免疫疗法和癌症：多摩学观点
免疫疗法（IT）代表了癌症治疗方面的显着成就[1]。肿瘤免疫疗法通过重新启动肿瘤免疫周期并恢复人体的天然抗肿瘤免疫反应来起作用[2]。目前，至少有四种主要的免疫疗法策略，其中包括免疫检查点抑制剂（ICIS），例如程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）和细胞毒性T淋巴细胞抗原4（CTLA-4），嵌合抗原受体T-Cell受体T-Cell Therof actapy，Tumory pacocine and Tumory pacocines，thmory和Peripications and Peripatications和Peripaticationcation。尽管这些疗法已广泛成功，但增强了临床肿瘤结局[2]，但并非所有患者都从中受益[1]。因此，对于从免疫疗法中获得最多的筛查至关重要[2]。肿瘤异质性可能是由于遗传，表观遗传和转录修饰等多种因素而产生较低治疗疗效的原因。蛋白质表达变化；以及代谢谱的变化[3]。最近，人们非常关注翻译后修饰（PTMS），这些变化是对单个氨基酸的小变化，例如糖基化，乙酰化，乙酰化，磷酸化，棕榈酰化和泛素化或泛素化或去泛素化。已经发现这些PTM具有改变蛋白质与其他分子的功能，形状，平衡和相互作用的能力。此外，最近的研究表明，PD-1和程序性细胞死亡配体1（PD-L1）的表达水平可以受到表观遗传，转录和转录后系统的调节，从而影响肿瘤免疫[4，5]。在这种情况下，多词的方法结合了基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学，放射组学和免疫学，有助于揭示肿瘤中存在的各种层次，并探索蛋白质内的双重性，并探索蛋白质丰富的蛋白质，代表性地表现出跨性别的细胞表达，摩尔纳的形式和基因型的摩擦性，基因构图，基因构想，基因构图，基因范围，基因范围，莫尔纳（MRNA）的概述，莫尔纳（MRNA）的概述，莫尔娜癌症以及肿瘤 - 免疫间隔机制，鉴定出新的潜在生物标志物和免疫疗法靶标，并促进与免疫疗法相关的独特分子特征的鉴定