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乳腺癌细胞系的蛋白质组学动力学确定了潜在的治疗蛋白质靶点
乳腺癌 (BC) 的治疗和相关靶点仍然有限，尤其是三阴性乳腺癌 (TNBC)。我们使用数据非依赖性采集 (DIA) 鉴定了 76 种人类 BC 细胞系的 6091 种蛋白质。将我们的蛋白质组学发现与之前的多组学数据集相结合，我们发现包括蛋白质组学数据可改善药物敏感性预测并提供有关作用机制的见解。随后，我们分析了用 EGFR/AKT/mTOR 抑制剂治疗的九种细胞系（五个 TNBC 和四个非 TNBC）的蛋白质组学变化。在 TNBC 中，EGFR/mTOR 抑制剂治疗后代谢途径失调，而 RNA 修饰和细胞周期途径受到 AKT 抑制剂的影响。这种系统的多组学和对 BC 细胞蛋白质组的深入分析有助于确定潜在治疗靶点的优先级并提供有关 TNBC 适应性耐药性的见解。
佛蒙特大学 微细胞与分子遗传学 (mmg)
MMG 3320。高级生物信息学。3 学分。提供生物信息学工具和技术的高级培训。特别强调与序列分析、比较基因组学、结构生物学和计算生物学相关的程序。还将涵盖其他主题，例如数据集成、生物数据解释、R 和 UNIX 脚本、多组学和系统生物学。强调直接的实践经验。先决条件：MMG 3310。Catamount 核心：QR。
红木海岸机场可再生能源微电网
•DC耦合的PV +电池系统•控制和监视分配控制中心的DERS•保护设置•多组保护设置•针对网格连接和岛模式的不同设置•基于逆变器的一代•基于逆变器的一代构成了满足所需故障当前的挑战•保护当前和控制功能，限制和导入配电能力，以限制和导入分配系统上的上限范围
生物信息学中的人工智能技术
ridasameer23@gmail.com 摘要：本文回顾了人工智能 (AI) 技术与生物信息学的整合，重点介绍了其在吸收大量生物数据和理解复杂生物系统方面的应用。它涵盖了各种人工智能范式，包括数据挖掘、机器学习、深度学习和自适应算法，以及它们在药物发现、功能基因组学、靶向药物、蛋白质结构预测和基因组序列分析中的应用。本文强调了人工智能算法和生物数据在改善自然环境中的知识提取、模式识别和预测建模方面的作用。此外，本研究评估了人工智能在生物信息学中的困难和潜在应用，包括数据质量的局限性、人工智能模型的可解释性、整合多组学数据和伦理问题。总之，这篇评论总结了生物信息学中最新的人工智能方法，并为研究人员、从业者和利益相关者提供了利用人工智能发展有效解读生物系统复杂性并产生突破性发现和医学应用的路线图。关键词：生物信息学、功能基因组学、多组学数据整合、最新进展
FF-1600 DVR - 帝国泡沫
可变操作：Gusmer 型号 FF-1600 DVR 是一款独特的多功能双可变比率计量装置。该气动装置旨在为各种聚氨酯泡沫、弹性体和其他多组分系统和应用提供可变比率配比。它结合了之前 Gusmer 设计的成熟原理以及专门开发的技术创新，可实现可变比率混合和雾化、温度控制、可靠性和易于维护。
2022; 18(6): 2472-2483. doi: 10.7150/ijbs.69458 研究论文 REIA：具有交互分析功能的癌症 A-to-I RNA 编辑数据库
腺苷到肌苷 (A-to-I) RNA 编辑引起的表观转录组变化有助于人类癌症的发病机制；然而，迄今为止检测到的数百万个编辑位点中，只有一小部分具有明显的功能。为了促进对编辑的更深入研究，本文提供了 REIA (http://bioinfo-sysu.com/reia)，这是一个交互式网络服务器，用于分析和可视化人类癌症与 A-to-I RNA 编辑位点 (RES) 之间的关联。作为一个综合数据库，REIA 不仅整理了来自 34 种癌症的 9,895 名患者的 8,447,588 个 RES，其中 33 个来自 TCGA，1 个来自 GEO，还整理了 13 种不同类型的癌症多组学数据。作为一个交互式服务器，REIA 为用户提供了各种选项来指定感兴趣的位点，浏览它们在癌症中的注释/编辑水平/概况，以及比较编辑组和非编辑组之间的多组学特征差异。从编辑概况中，REIA 进一步检测到 658 种肽，这些肽得到质谱数据支持，但在之前的任何研究中都还未涉及。
单一表征大脑调节语法
单细胞测序技术的最新进展为揭示不同细胞状态下的多尺度基因调控语法提供了前所未有的机会。在这里，我们将介绍我们使用大规模单细胞多组学数据揭示细胞类型特异性基因调控语法的计算工作。首先，我们开发了一个名为 SAILER 的深度生成模型，从单细胞表观遗传数据中学习低维潜在细胞表征，以准确表征细胞状态。SAILER 采用了传统的编码器-解码器框架，并对不受混杂因素影响的生物学稳健细胞嵌入施加了额外约束。然后，我们将介绍 DIRECT-NET，一种使用单细胞多组学数据发现顺式调控元件和构建调控网络的有效方法。与现有需要大量功能基因组数据的方法不同，DIRECT-NET 可以从单个基因组构建细胞类型特异性基因调控网络，而无需任何辅助数据。最后，我们将我们的方法应用于来自死后大脑样本的 130 万个单核，发现了脑部疾病的关键遗传和表观遗传变化。
首届 NCI 癌症研究信息技术 (ITCR) 培训生研讨会（虚拟）
Jens Luebeck。AmpliconSuite：分析癌症基因组中的局部扩增 Anderson Bussing。FAST-scDECO：一种灵活、自适应的可扩展单细胞差异共表达分析工具 Ha Nguyen。DSCC：使用共识网络和多组学数据整合进行疾病亚型分析 Farzan Taj。一种用于预测单个癌细胞对遗传和化学扰动的反应的深度学习基础模型 Alexander Wenzel。数据驱动的基因特征细化用于富集分析和细胞状态表征 Daniel Bergman。轻松将多组学分析集成到基于代理的模型中：PhysiCell 的生物信息学演练 Sriya Potluri。ImmunoPheno：一个用于设计和分析免疫表型实验的数据驱动生物信息学平台 Selina Wu。通过分期改善肿瘤亚克隆重建：遗传性平滑肌瘤病和肾细胞癌病例研究 Jaime Wehr。精准肿瘤学决策支持信息学方法将可操作基因型与靶向疗法相匹配 Tushar Mandloi。CancerModels.Org - 一个开放的全球癌症研究平台，用于患者衍生的癌症模型。快闪演讲 5 月 16 日
国际癌细胞
摘要 对基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和相互作用组等组学数据进行综合分析是阐明癌症发生和发展的复杂机制的关键技术。最近，基于多组学分析结合各种临床信息报道了各种新发现。然而，多组学数据的综合分析极其耗费人力，因此开发新的分析技术必不可少。近年来不断发展的人工智能（AI）正迅速成为一种有效的方法，可以减少分析大量复杂数据所需的劳动力，并获取在手动分析和实验中经常被忽视的有价值信息。使用机器学习方法和深度学习系统等人工智能可以结合准确的临床信息对海量组学数据进行有效分析，并可以得到全面的预测模型，这对于进一步制定免疫治疗和分子靶向治疗的个体化治疗策略非常有益。在此，我们旨在回顾人工智能在组学数据和临床信息综合分析方面的潜力，特别关注新生物标志物的发现的最新进展以及非小细胞肺癌个性化医疗的未来方向。关键词：人工智能，非小细胞肺癌
多组学分析揭示了伽马 - 戴尔塔（γδ）T淋巴细胞的益处，以改善宫颈癌的肿瘤微环境，免疫疗法功效和预后
抽象背景免疫疗法正在增强动量，但目前的治疗方法在受益人方面存在局限性。清除细胞肾细胞癌（CCRCC）在所有实体肿瘤中，NKG2A配体的人类白细胞抗原E（HLA-E）具有最高的表达。在这项研究中，我们旨在研究NKG2A + CD8 + T细胞在肿瘤微环境中的作用及其作为CCRCC中新目标的潜力。Methods This study included four independent cohorts, including 234 patients from Zhongshan cohort (ZSHC) who underwent partial or radical nephrectomy at Zhongshan Hospital, and 117 metastatic patients from metastatic Zhongshan cohort (ZSHC-metastatic renal cell carcinoma) who were treated with immune checkpoint inhibitor or tyrosine kinase inhibitor alone.我们还纳入了530例从癌症基因组地图集中诊断为CCRCC的患者（称为TCGA-KIDNEY肾脏透明细胞癌）和311名来自Checkmate Chort的患者生物信息学探索和假设验证。收集了15例在中山医院接受CCRCC手术的患者的新手术标本进行流式细胞仪分析。另外10个新鲜的手术标本用于研究体外干预后NKG2A阻塞的治疗潜力。使用免疫组织化学染色，流式细胞仪和ZSHC队列中的免疫荧光染色评估NKG2A + CD8 + T细胞的浸润。导致CCRCC中NKG2A + CD8 + T细胞浸润较高的患者表现出更短的总体生存率和对免疫疗法的抗性。NKG2A + CD8 + T细胞表达了上调的检查点分子，并显示出受损的效应函数以及组织呈现特征。编程细胞死亡蛋白1（PD-1）阻滞和NKG2A阻滞的组合表现出增强的CD8 + T细胞效应功能的能力。结论NKG2A + CD8 + T细胞的强烈浸润与预后较差和对免疫疗法的反应有关。NKG2A阻断与当前的免疫疗法相结合，具有重新激活CD8 + T细胞效应功能的强大能力。