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● 在具有多种肿瘤类型的整个 PDO 队列中，我们观察到了对 SOC 疗法的一系列反应，这为更好地理解提供了一个平台
将患者肿瘤组织样本在细胞外基质 + 化学确定培养基中培养成肿瘤类器官。PDO 被鉴定为 Hoechst 阳性细胞簇，并使用荧光活力染色分别确定每个 PDO 的活细胞和死细胞数量。对每种化合物使用 3 个剂量进行药物筛选，并计算 TO-PRO-3 活细胞测量值的曲线下面积倒数以量化反应。使用 Tempus xT 和全转录组分析对类器官和配对患者肿瘤（如有）进行 NGS。通过我们的标准流程处理所得数据，以识别可靶向的突变、新抗原、CNV 和融合。
研究人员认为，气候研究应整合多种方法
例如，数值天气预测的成功是基于增加分辨率，改善小规模过程的表示，增加整体规模以及更多观察结果，从而更准确地了解初始条件。即使是在天气预报中使用AI的最新使用也不是一种单手的方法，因为AI需要从基于物理的模型中得出的培训数据。
云 - 放射反馈发现是多种热带太平洋变暖预测的关键
东太平洋：东太平洋驱动器上的不同云 - 放射反馈不同，厄尔尼诺尼诺般的变暖大小。这是模型中预计TPSW的不确定性的主要来源，尤其是在远东赤道太平洋中。中太平洋：中部太平洋上的不同负云 - 放射反馈，再加上海洋 - 大气相互作用，包括风蒸发 - SST（WES）（WES）反馈和BJERKNES的反馈，决定了西太平洋的不同变暖。大多数模型低估了这种负面反馈，从而导致西太平洋的预测比多模型平均水平更强。
高血压患者的肥胖指数和糖尿病风险：来自中国多种族同类研究的见解
方法和结果：这项横断面研究包括来自中国多种族队列（CMEC）研究的9,446名参与者。我们的研究表明，糖尿病患者的肥胖指数比没有的肥胖指数明显更高。此外，逻辑回归分析表明，肥胖指数的四分位数较高与糖尿病的风险增加有关，无论是在原油中还是调整后的模型中（p <0.05）。调解分析表明，肥胖与糖尿病风险之间的关联是由体重指数（BMI），腰围比（WHR），腰围比率（WHTR）和身体肥胖指数（BAI）通过AIP的17.2％，15.3％，15.3％，15.8％和19.8％和19.2％的19.8％和19.8％和19.2％的人的体力（WHR）和身体肥胖指数（BAI）介导的。此外，受限制的立方样条分析表明，肥胖指数与糖尿病之间存在非线性关系。
多种病毒和痴呆症风险的簇之间的关系：系统评价
No Multimorbidity Women: Hypertension, diabetes and CHD (HR = 2.20 , 95% CI: 1.98-2.46) Cancer (HR = 1.37 , 95% CI: 1.17-1.60) Thyroid disorders (HR = 1.44 , 95% CI: 1.23- 1.69) Pain, dyspepsia and depression (HR = 1.43 , 95% CI：1.21-1.69）哮喘和COPD（HR = 1.66，95％CI：1.41-1.95）疼痛和高压（HR = 1.42，95％CI：1.18-1.72） （HR = 1.38，95％CI：1.22-1.55）哮喘，COPD和牛皮癣（HR = 1.32，95％CI：1.12-154）疼痛，瘫痪和前列腺疾病和前列腺疾病（HR = 1.52，95％CI：1.12-1.54）癌症（1.12-1.54）癌症（1.12-1.54）癌症（HR = 1.45％ccie）和高血压集群（HR = 2.24，95％CI：1.97-2.55）
在两个紧密相关的物种（绵羊和山羊）中局部适应的多种基因组溶液面对相同的气候约束
fi g u r e 3绵羊和山羊之间的相对差异，用于外围基因组区域（∆GR）的数量（∆GR）和XP-CLR/ F ST（∆GX）和SAMßADA（∆GS）检测到的基因。这三个索引被计算为绵羊和山羊中的区域/基因数量除以区域/基因的总数。它们在-1和 + 1之间变化：仅在山羊或绵羊中与环境参数相关的区域/基因。有关环境参数的代码，请参见表2。由于环境变量在每个物种上都不同（χ2测试，df = 9，p <.001），基因组区域和基因的数量在选择性下被选择。有关基因列表，请参见表S3。
苯二氮卓类和替代性催眠使用的趋势与加拿大魁北克的老年人的多种多发性相关
Gosselin E.，Simard M.，Lunghi C.，Sirois C.（2022）。加拿大魁北克的老年人在苯并二氮卓类和替代性催眠使用的趋势。药物电子学和药物安全，31（3），322-333 [10.1002/pds.5383]。
Devider：多种单倍型的长阅读重建
单萜因其作为口味，香料，杀虫剂和能量浓厚的燃料而受到重视。微生物生物合成为这些重要分子提供可持续的生物合成途径，但生产水平仍然有限。在这里，我们引入了一种生物传感器驱动的微生物工程策略，以增强单类药物的产生，特别是针对Geraniol。使用Pyr1受体的诱变库（带有可延展结合口袋的植物ABA信号通路的多功能生物传感器），我们筛选了24个单键型，并鉴定出对八种响应于八种的Pyr1变体，包括Geraniol。在耐热酵母kluyveromyces Marxianus中表达了低背景，高度选择性的geraniol敏感的Pyr1变体，作为一种基于生长的生物传感器电路，从而可以快速应变工程。通过将geraniol敏感的Pyr1传感器与全基因组CRISPR-CAS9诱变方法耦合，我们确定了六个基因敲除，可增强香精醇的产生，从而增加了2倍的滴度。这项研究证明了PYR1生物传感器平台可以使快速应变工程和改善所需代谢物滴度的突变体的鉴定。
在多种细胞和疾病状态中基因表达的解码序列决定因素
序列功能模型可预测基因组DNA序列的基因表达，已证明对许多生物学任务有价值，包括了解顺式调节语法和解释非编码遗传变异。然而，当前的最新模型已在很大程度上接受了来自健康组织或细胞系的散装表达谱的培训，并且还没有学会在大型单细胞转录组数据集中捕获的精确细胞类型和状态的特性。因此，他们缺乏在各种组织和疾病环境中的特定细胞类型或状态下执行这些任务的能力。为了解决这一差距，我们提出了Decima，该模型可以从其周围的DNA序列中预测基因的细胞类型和条件 - 特异性表达。decima在超过2200万个细胞的单细胞或单核RNA测序数据上进行了训练，并成功地基于其序列成功预测了看不见基因的细胞类型特异性表达。在这里，我们证明了Decima揭示驱动细胞类型特异性基因表达的顺式调节机制及其在疾病中的变化，以预测细胞类型分辨率下的非编码变异效应，并使用精确调谐的，情境特异性功能设计调节性DNA元件。