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有史以来最大的DNA测序数据集提供了英国儿童发展研究
“ MRC的资金是我们在理解疾病驱动因素的整体投资的一部分，以实现预防和个性化治疗，并最大化现有的基础设施以确保实际价值。这项工作与MRC和ESRC的新的令人兴奋的国家资源完全吻合，英国人口研究，这一切都涉及协调和利用英国同伙。” Richard Evans博士说。
利用 RNA 测序数据分析，构建阿尔茨海默病药物再利用和 microRNA 识别流程
引言：阿尔茨海默病 (AD) 是一种进行性神经退行性疾病，全球至少有 2700 万人受其影响。这种疾病不仅严重影响患者及其家人的生活，还给社会带来沉重的经济负担。目前尚无明确的疾病改良疗法，各种疗法已被开发用于控制 AD 的症状。药物再利用是一种有价值的替代方法，可以发现已获批或正在研究的药物在其原有适应症之外的新用途。RNA 测序 (RNA-seq) 是发现疾病异质性基因表达的一种实用方法。因此，我们的研究应用了一种计算药物再利用流程，基于从 RNA-seq 数据中提取的 AD 差异基因表达特征来探索候选药物。方法与材料：从 GEO 数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) 获取了 10 例对照和 8 例 AD 死后人类海马脑组织（登录号为 GSE173955）的表达谱。使用 GEO2R 识别 AD 与正常组织之间的差异表达基因 (DEG)。接下来，使用 LINCS 数据库识别 AD 疾病的潜在候选药物。然后，通过大量文献综述和药物研究，筛选出排名靠前的 FDA 批准药物。反过来，将 DEG 导入 STRING 数据库，以识别蛋白质之间的相互作用关联。之后，选择所有显著性综合评分为 0.7 的相互作用进行进一步分析。选择连接度最高的合适基因作为枢纽基因。靶标扫描数据库是一个专门收集 microRNA-mRNA 靶向关系的数据库。这些数据库用于获取枢纽基因相关的 miRNA。结果：本研究鉴定出 1,878 个 |log2FC| ≥ 1 且 p 值 ≤ 0.05 的基因为 DEG：909 个基因上调，969 个基因下调。能够逆转 AD 表达模式的显著改变的药物谱包括奥沙利德、莫米洛替尼和恩扎妥林。此外，S100A8 已被确定为 Cytoscape 中最突出的枢纽基因之一，在 AD 的背景下它可以被 miR-98-5p 抑制。结论和讨论：在本研究中，我们提出了几种潜在的可重新利用的候选药物，莫沙必利、莫米洛替尼和恩扎斯塔林，以及 miR-9-5p，用于治疗 AD 进展。莫沙必利目前用于治疗 2 型糖尿病、功能性消化不良、功能性便秘和上腹痛综合征。莫米洛替尼是一种 Janus 激酶 1 和 2 抑制剂，用于治疗骨髓纤维化。恩扎斯塔林已用于治疗复发性多形性胶质母细胞瘤。我们的研究结果可能指导针对不同疾病进展阶段的进一步重新利用研究。此外，我们报告 S100A8 充当炎症介质，其水平随着大脑年龄的增长而增加。MiR-98-5p 有可能抑制 AD 中的 S100A8 表达。
超出序数：在政策分析中进行动物福利计数
动物福利通常使用顺序尺度评估。也就是说，标准福利评估工具相对于彼此的条件对彼此的条件排名，而没有声称一种条件比另一个条件更糟糕。但是，有些实际目的是序数不足，例如在政策分析中考虑动物福利。在这里，我认为，只要我们想要标准的政策分析工具以一种对范围敏感的方式来捕获对动物福利的影响，即以适当识别受影响动物数量的差异的方式，我们需要代表动物福利的方式来代表动物福利，而不是级别。然后，我简要地解释了一些在政策分析中扮演重要角色的经济学家如何在没有动物福利科学家，兽医和其他方面的协助下开始这样做。因此，这篇观点文章呼吁那些利益相关者，邀请他们与经济学家和政策分析师合作，以改善现有方法或开发满足当前需求的更好替代方案。
对机器学习应用程序数据的数据进行系统的审查：数据质量，类型，预处理和管理
添加剂制造（AM）技术正在成熟和穿透行业的各个方面。越来越多的设计，过程，结构和属性数据收集到的机器学习（ML）模型可用于分析数据中的模式。数据集和处理方法的质量对于这些ML模型的性能很重要。这项工作回顾了有关该主题的最新出版物，重点关注数据类型以及数据处理方法和已实现的ML算法。然后，根据生命周期阶段对ML应用程序的示例进行分类，并将研究重点进行。在数据管理方面，引入了现有的公共数据库和数据管理方法。最后，给出了当前数据处理方法和建议的局限性。
从没有原始信号的纳米孔测序数据中对DNA修饰的定量检测灵活的，实时的，点播测序
在发布时正确的信息。可能会发生变化。牛津纳米孔技术，车轮图标，Elysion，Epi2Me，Gridion，Minion，Mintion，Minknow和Promethion是注册的商标或牛津Nanopore Technologies PLC在各个国家 /地区的商标应用程序。本文所包含的信息可以受牛津纳米孔技术待定的专利或专利保护。所有其他品牌和名称都是其各自所有者的财产。©2025牛津纳米孔技术plc。保留所有权利。牛津纳米孔技术产品不适用于健康评估或诊断，治疗，缓解，治愈或预防任何疾病或病情。BR_1223（en）_v4_29Jan2025
简化大规模基因组数据管理：来自英国生物库全基因组测序数据
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
BOOST：使用序数优化进行微电网规模确定
摘要 — 向可持续能源系统的过渡凸显了微电网中可再生能源高效定型的迫切需求。特别是，设计光伏 (PV) 和电池系统以满足住宅负荷是一项挑战，因为需要在成本、可靠性和环境影响之间进行权衡。虽然之前的研究已经采用了动态规划和启发式技术来确定微电网的大小，但这些方法往往无法平衡计算效率和准确性。在这项工作中，我们提出了 BOOST，即电池-太阳能序数优化定型技术，这是一种用于优化微电网中 PV 和电池组件定型的新颖框架。序数优化能够以计算效率评估潜在设计，同时通过对解决方案进行稳健的排序来保持准确性。为了确定系统在任何给定时间的最佳运行，我们引入了一种混合整数线性规划 (MILP) 方法，该方法比常用的动态规划方法成本更低。我们的数值实验表明，所提出的框架可确定最佳设计，实现低至 8.84 ¢/kWh 的平准化能源成本 (LCOE)，凸显了其在经济高效的微电网设计中的潜力。我们的工作意义重大：BOOST 提供了一种可扩展且准确的方法，可将可再生能源整合到住宅微电网中，同时实现经济和环境目标。索引术语 — 微电网、序数优化、混合整数线性规划、动态规划
对具有单调最佳响应的游戏的实证分析的序数方法
natalia lazzati：nlazzati@ucsc.edu John K.-H. quah：ecsqkhj@nus.edu.sg koji shirai：kshirai1985@kwansei.ac.jp供有益的讨论和评论，作者感谢S. Berry，J.J.福克斯，K。Hirano，T。Hoshino，A。Kajii，Y。Kitamura，B。Kline，E。Krasnokutskaya，C。Manski，W。Newey，T。Sekiguchi，J。Stoye，J。Stoye，B。Stroulovici，B。Strulovici，S。Takahashi，Y。Takahashi，尤其是X. Tank。在以下活动中已向听众介绍了该项目的各种版本，我们感谢他们的评论：在阿里佐纳大学，约翰·霍普金斯大学，京都，卢旺斯（核心），纽约大学，赖斯大学，赖斯大学，西蒙大学，西米森大学，西米森·弗雷泽大学，新加坡大学，西北大学，陆军大学（dauphiai南加州，新加坡曼格大学，斯坦福大学，加州大学戴维斯分校，加州大学圣地亚哥分校，加拿大经济理论会议（Vancouver，2017年，2017年），不完整模型的计量经济学会议（Cemmap and Northwestern，2018年，2018年），第13大纽约大都会区的纽约市经济学社会（PRINCETICS COLLOETIC COLLOETICS MENCONER SUMICATIN） 2018）。koji Shirai在2019-2020学年的访问期间，感谢日本促进科学学会（Kakenhi 19K00155）的财务支持（Kakenhi 19K00155）和约翰·霍普金斯大学的款待。
信息和应用程序数据包
www.ivytech.edu \ terrehaute MRI是一种复杂的诊断成像方式，可捕获患者的横截面图像。MRI最常用于评估大脑的许多类型的疾病过程，损伤和功能。MRI技术专家是医疗团队不可或缺的成员，他熟练使用复杂的诊断成像设备执行横截面图像。该医疗保健专业人员与患者，技术人员和医疗保健团队的许多其他成员紧密合作。MRI技术人员可以在许多住院和门诊医疗机构中使用，包括创伤中心，医院或诊断成像中心。Ivy Tech在课程完成后为继续的学生提供证书，或者仅针对就业的专业人士提供证书。要准备测试，MRI候选人进行注册和认证必须至少记录16个小时的结构化教育。为了申请MRI技术计划，候选人需要接受射线照相的认证和注册，核医学（也接受通过NMTCB进行注册），放射治疗或SONOPHICON或SONOPHICONS（通过ARDMS进行注册）也被接受或计划主席批准。该MRI技术计划是一个在线计划，其注册有限。申请人将被考虑，直到满足班级最大入学率和/或学期开始为止。请联系计划主管以获取可用性。。
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