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World File Search System差异基因
使用空间混合模型对空间转录实验进行差异基因表达分析。
空间转录组学（ST）测定法代表了如何通过在空间上探索细胞来研究组织结构的一场革命。分析中的一个共同元素是描述组织结构域或“构酸”，然后检测差异表达的基因来推断组织结构域或细胞类型的生物学认同。然而，许多研究通过使用经常应用在非空间SCRNA数据分析中的统计方法（例如，两样本t检验，Wilcoxon的等级总考试）中使用差异表达分析，因此忽略了在ST数据中观察到的空间依赖性。在这项研究中，我们表明，使用空间随机效应应用空间相关结构的线性混合模型有效地说明了空间自相关，并降低了在非空间基基差分表达测试中观察到的I型错误率的通胀。我们还表明，与非空间模型相比，具有指数相关结构的空间线性模型可以更好地适合ST数据，尤其是在空间分辨的技术方面，这些技术可以在更精细的尺度（即单细胞分辨率）上量化表达。
lamins b1和b2的耗竭促进染色质迁移率，并通过中尺度运动依赖机制诱导差异基因表达
计算机架构中的传统建模方法旨在获得处理器设计的性能，区域和能量的准确估算。随着规范执行攻击的出现及其安全问题，这些传统的建模技术在用于针对这些攻击的防御措施的安全评估时，这些传统建模技术不足。本文提出了Pensieve，这是一个针对早期Mi-Croarchitectural Defenses to to to tosulative decution攻击的安全评估框架。在核心上，它引入了一种系统研究早期防御的建模学科。此学科使我们能够覆盖功能等效的设计空间，同时由于资源争议和微体系优化而精确地捕获正时变化。我们实现了模型检查框架，以自动找到设计中的漏洞。我们使用笔迹来评估一系列最先进的猜测防御方案，包括延迟失误，Invisispec和Ghostminion，以正式定义的安全性属性，投机性非干扰。pensieve在所有这些防御方面都发现了类似Spectre的攻击，其中包括一种新的投机干扰攻击变体，它破坏了Ghostminion，这是最新的防御力之一。
医学®
摘要 为探讨COVID-19与白塞氏病（BD）关系的潜在作用，寻找相关的生物标志物。采用生物信息学方法下载COVID-19患者外周血单核细胞（PBMCs）和BD患者PBMCs的转录组数据，筛选COVID-19与BD之间的共同差异基因，进行基因本体（GO）和通路分析，构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，筛选枢纽基因并进行共表达分析。此外，还构建了基因-转录因子（TFs）-miRNA网络、基因-疾病网络和基因-药物网络，以深入了解两种疾病之间的相互作用。我们使用了GEO数据库（GSE152418、GSE198533）中的RNA测序数据集。通过交叉分析获得461个上调的共同差异基因和509个下调的共同差异基因，绘制PPI网络，并利用Cytohubba筛选出关联最强的15个基因作为枢纽基因（ACTB、BRCA1、RHOA、CCNB1、ASPM、CCNA2、TOP2A、PCNA、AURKA、KIF20A、MAD2L1、MCM4、BUB1、RFC4、CENPE）。筛选出具有统计学意义的枢纽基因，发现ACTB在BD和COVID-19中均处于低表达状态，ASPM、CCNA2、CCNB1、CENPE在BD中处于低表达状态，而在COVID-19中处于高表达状态。随后进行GO分析和通路分析，获得共同的通路和生物反应过程，提示BD与COVID-19之间存在共同的关联。基因-TFs-miRNA网络、基因-疾病网络和基因-药物网络也在两种疾病的相互作用中发挥重要作用。COVID-19和BD之间存在相互作用。ACTB、ASPM、CCNA2、CCNB1和CENPE是两种疾病的潜在生物标志物。
药物对血液转录组的影响揭示了...
我们从德国的一个基于人群的队列 (LIFE-Adult) 中，使用 Illumina HT12v4 微阵列 (n = 3,378；每个个体 19,974 个基因表达探针) 收集了全血全基因组的基因表达数据。表达谱与通过参与者的药物评估的活性物质摄入量相关。这产生了一个目录，其中列出了 14 种物质，这些物质被确定为与总共 534 个基因的差异基因表达有关。作为一个独立的复制队列，我们对疑似或确诊为稳定性冠状动脉疾病 (CAD) 或心肌梗死的患者 (LIFE-Heart，n = 3,008，每个个体 19,966 个基因表达探针) 进行了观察性研究。值得注意的是，我们能够复制三种活性物质影响外周血单核细胞中 80 个基因的差异基因表达 (卡维地洛：25；泼尼松龙：17；噻吗洛尔：38)。此外，使用基因本体富集分析，我们证明了噻吗洛尔在 23 条通路中显著富集，其中 19 条通路包括 GPER1 或 PDE4B 。就卡维地洛而言，我们发现，除了与高血压有明确关联的基因（ GPER1 、 PDE4B 和 TNFAIP3 ）外，该药物还影响与高血压仅间接相关的基因，因为它们会影响动脉壁或在脂质生物合成中发挥作用。
ZFR + AAV是治疗CMT1A ...
•我们已经确定了稳健的人PMP22-靶向ZFR，并确认了用BBB-PENETRANT AAV CAPSID靶向Schwann细胞的能力。•对于下一步，我们试图识别Schwann细胞特异性调节元素，以驱动目标细胞类型中的高水平ZFR。•此外，我们计划将选择ZFR包装到AAV矢量中，并从患者来源的细胞线屏幕中确定顶部构造中的“脱靶”差异基因表达。•最后，在另一项研究中，我们希望使用Schwann细胞的单细胞分析来确定内部开发的新型AAV衣壳的向流曲线。
618.急性髓系白血病
总共有 287 名儿童 AML 患者被纳入研究。我们的研究结果表明，诊断时骨髓中 CD8+ T 细胞比例降低和 TCR 克隆性降低与预后较差密切相关。差异基因表达分析确定 GAD1 是 T 细胞功能的关键影响因素。GAD1 在具有 CBFA2T3::GLIS2、FUS::ERG 和 NUP98::KDM5A 重排的 AML 病例中高表达，这些病例预后不良。肿瘤衍生的 GAD1 导致微环境中 γ-氨基丁酸水平升高，进而抑制 T 细胞的增殖、活化和细胞毒性功能。在体内用 3-MPA 抑制 GAD1 活性可减少肿瘤增殖并提高生存率
CLC单细胞分析模块
工具可用于质量控制和归一化，降噪和特征选择，聚类，细胞类型预测和差异表达。UMAP和TSNE图可以用簇，预测的细胞类型或单个基因的表达覆盖。标记基因可以通过分析差异基因表达和从表达图中收集信息来鉴定。或者，可以从预先标记的细胞中训练细胞类型的分类器。提供了两个预训练的分类器，可以扩展。此外，可以为包括剪接和未切片的读数在内的数据进行速度分析，并产生交互式相位肖像图。此外，预测单个细胞未来状态的高维矢量被添加到降低降低图中。提供的工作流很容易
索拉非尼的广泛转录组学影响及其与肝癌细胞抗肿瘤特性的关系
简单总结：肝细胞癌 (HCC) 是全球第四大癌症相关死亡原因。尽管消融、切除和原位肝移植适用于疾病早期阶段，但索拉非尼 (Sfb) 是目前最常用的晚期 HCC 一线治疗药物，尽管由于出现耐药性，其治疗效果有限。深入了解 Sfb 治疗的分子后果对于优化新的治疗策略以改善晚期 HCC 患者的预后至关重要。在本研究中，我们分析了两种特征明确的肝癌细胞系在 Sfb 治疗后的差异基因表达变化，表明两种细胞系对治疗的反应相似。我们的研究结果提供了有关 Sfb 对各种细胞基本过程（例如 DNA 修复、翻译和蛋白质稳态）的分子作用的宝贵信息，并确定了可以为 Sfb 提供不同治疗视角的合理化问题。