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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。
