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World File Search System异质性
1个异质性和功能分析...
使用COL1A1在不同阶段的RNA染色，我们将心脏成纤维细胞分为四个发育阶段。通过分析来自两个小鼠菌株的18个阶段成纤维细胞的SCRNA-SEQ谱，我们确定了显着的异质性，从而保留了其前体细胞中的谱系基因表达。在主要成纤维细胞种群中，我们发现了各种细胞簇中WT1，TBX18和ALDH1A2基因的差异表达。谱系追踪研究表明，WT1-和TBX18阳性成纤维细胞源自相应的心外膜细胞。此外，使用有条件的基于DTA系统的消除，我们确定了成纤维细胞在早期胚胎和心脏生长中的关键作用，但在新生儿心脏的生长中却没有。此外，我们确定了细胞外基质基因和成纤维细胞 - 毛皮细胞配体 - 受体 - 受体相互作用的区域和阶段相关的表达。这种全面的理解阐明了心脏发育中的成纤维细胞功能。
染色体外DNA（ecDNA）：肿瘤异质性、基因组重塑和耐药性的起源。
癌细胞基因组含有正常细胞中没有的环状染色体外 DNA (ecDNA) 元素。临床样本分析表明，它们在大多数癌症中很常见，它们的存在预示着不良预后。它们通常含有高表达的增强子和驱动致癌基因。环状 ecDNA 拓扑结构导致染色质开放构象并产生新的基因调控相互作用，包括与远端增强子的相互作用。着丝粒的缺失导致细胞分裂过程中 ecDNA 随机分布，并且编码在其上的基因以非孟德尔方式传播。ecDNA 可以整合到染色体 DNA 中和退出。特定 ecDNA 的数量会随着治疗而改变。这种重塑癌症基因组的动态能力挑战了长期存在的基本原理，为肿瘤异质性、癌症基因组重塑和耐药性提供了新的见解。
经济自由、包容性增长和金融发展：发展中国家的异质性面板分析
有效且高效的金融系统和资源管理可营造有利于技术和创新进步的社会经济环境，从而促进长期经济增长。该研究使用了 2009 年至 2017 年期间 72 个金融欠发达国家的面板数据，以检验经济自由和包容性增长在金融发展中的作用。对于长期估计，我们利用了线性动态面板 GMM-IV 估计量、面板校正标准误差 (PCSE) 线性回归方法和同期相关估计量（广义最小二乘法）。我们的分析表明，经济自由、包容性增长和资本存量对金融发展有显著的正向贡献。此外，包容性增长通过提高经济自由度对整体金融发展有正向贡献。无论存在外生冲击还是内生冲击，我们发现，以整体金融发展指数衡量，税负和投资自由都是金融发展的负向驱动因素。相反，产权保护、政府支出、货币自由和金融自由则是经济增长的积极且重要的驱动力。
振荡存在时区域异质性对全脑动态的影响
考虑到大脑细胞和分子组成、连接性和功能，健康和疾病状态下的大脑区域之间存在很大差异。由耦合大脑区域组成的大规模全脑模型可以深入了解形成自发性大脑活动复杂模式的潜在动态。特别是，异步状态下基于生物物理的平均场全脑模型被用来展示包括区域差异的动态后果。然而，当大脑动态由同步振荡状态支持时，异质性的作用仍然不太清楚，这是一种大脑中普遍存在的现象。在这里，我们实现了两个能够以不同抽象程度呈现振荡行为的模型：现象学斯图尔特-朗道模型和精确平均场模型。这些模型的拟合由结构到功能加权 MRI 信号 (T1w/T2w) 提供信息，使我们能够探索纳入异质性对健康参与者静息态 fMRI 记录建模的影响。我们发现，疾病特异性区域功能异质性在神经退行性疾病的 fMRI 记录的振荡范围内产生了动态后果，对脑萎缩/结构（阿尔茨海默氏症患者）产生了特定影响。总体而言，我们发现模型
脑肿瘤异质性的图像 - 定位活检映射
脑部癌由于人类脑肿瘤组织的可及性有限而造成了一组新的困难。因此，临床决策在很大程度上依赖于MR成像解释，但是MRI特征与潜在生物学之间的映射仍然模棱两可。标准（临床）组织采样无法捕获该疾病的全异质性。活检需要获得病理诊断，并且主要是从肿瘤核心中获取的，肿瘤核心通常与周围的浸润性肿瘤具有不同的特征，这通常会导致复发性疾病。解决此问题的一种方法是通过术中收集的多个图像 - 定位活检样品与多参数MRIS配对的多个图像 - 局部活检样品的分子，遗传和细胞特征的分子，遗传和细胞特征的空间异质性。我们采用了这种方法，目前正在积极招募患者进行“基于图像的脑肿瘤研究”研究。患者有资格参加这项研究（IRB＃16-002424），如果他们年满18岁，并且正在接受手术干预脑病变。一旦确定，候选患者除了在其前术前扫描中还获得了动态敏感性对比度（DSC）灌注MRI和扩散张量成像（DTI）（DTI）。在手术期间，使用神经途径跟踪样品解剖位置。这项研究收集的标本用于捕获脑肿瘤之间肿瘤内异质性，包括通过全外活体和RNA测序定量遗传畸变以及其他组织分析技术。迄今为止，这些数据（通过公共门户提供）已用于生成，测试和验证肿瘤细胞密度和/或与治疗相关的关键遗传标记状态的空间分布的预测区域图，以识别基于整个Tumor化妆的洞察力的活检和/或治疗目标。这种类型的方法在临床可行的时间范围内交付时，有可能通过改善神经胶质瘤患者的手术干预，放射和靶向药物治疗来进一步告知医疗决策。
解读肺腺癌异质性
摘要：肺癌是全球最常见的癌症之一，也是癌症相关死亡的主要原因。2021 年世界卫生组织 (WHO) 分类对肺腺癌进行了详细和更新的分类，特别关注罕见的组织学类型，包括肠型、胎儿型和胶体型，以及未另行指定的腺癌，总体上约占所有病例的 5-10%。然而，如今大多数中心都难以诊断出罕见实体，并且仍然缺乏针对这些患者的最佳治疗管理的证据。近年来，随着对肺癌突变特征的了解不断增加，以及不同中心下一代测序 (NGS) 的普及，有助于识别肺癌的罕见变体。因此，希望在不久的将来会有几种新药可用于治疗这些罕见的肺癌，例如靶向治疗和免疫治疗，这些药物在临床实践中经常用于治疗多种恶性肿瘤。本综述的目的是总结目前关于最常见的罕见腺癌亚型的分子病理学和临床管理的知识，以便提供一份简明、最新的报告，为临床医生在日常实践中的选择提供指导。
![b"10 By contrast, from expressions (10) and (11), the distribution of the markup conditional on the lowest cost is Pr[ C (2) /C (1) \xe2\x89\xa4 m | C (1) = c 1 ] = 1 \xe2\x88\x92 exp \xe2\x88\x92 ( m 1 /\xce\xb8 \ XE2 \ x88 \ x92 1）\ xce \ xa6 c \ xce \ xb8 1。在单元持续货物上的技术异质性的指定\ XAC \ XAC \ x81cation，此后广泛使用了这种方法。”](/simg/9/9c2c8168d59325fba7eb6340018645c03defe9fa.webp)
b"10 By contrast, from expressions (10) and (11), the distribution of the markup conditional on the lowest cost is Pr[ C (2) /C (1) \xe2\x89\xa4 m | C (1) = c 1 ] = 1 \xe2\x88\x92 exp \xe2\x88\x92 ( m 1 /\xce\xb8 \ XE2 \ x88 \ x92 1）\ xce \ xa6 c \ xce \ xb8 1。在单元持续货物上的技术异质性的指定\ XAC \ XAC \ x81cation，此后广泛使用了这种方法。”
硅碳化物是量子技术的新兴平台，可提供晶圆量表和低成本的工业制造。该材料还具有长度连贯性时间的高质量缺陷，可用于量子计算和传感应用。使用氮气接种中心的集合和XY8-2相关光谱方法，我们证明了以〜900 kHz为中心的人工AC场的室温量子传感，光谱分辨率为10 kHz。实施同步读取技术，我们将传感器的频率分辨率进一步扩展到0.01 kHz。这些结果铺平了碳化硅量子传感器的第一步，朝着具有多种实际应用在医学，化学和生物学分析中的实用应用。
量化肿瘤内异质性和免疫结构，由空间定量系统药理学模型
简单摘要：我们引入了一种新颖的方法，以定量验证一种称为“空间定量系统药理学（SPQSP））的混合时空方法的性能。该平台由一个描述肿瘤生长动力学，抗肿瘤免疫反应和免疫检查点治疗的隔室QSP模型组成，该模型在全患者和基于空间剂的模型中，描述了肿瘤以模拟抗PD-1治疗（免疫检查点抑制剂）对模拟内部内部肿瘤内的肿瘤的作用。从计算数字病理学中采用的四个空间指标以及癌细胞与免疫细胞的比率被用来将肿瘤微环境分为“冷”，“混合”和“分隔”模式，这与治疗的效率有关。本研究比较了肿瘤内异质性描述指标的能力，促进了对特定癌症类型的未来全面和有形研究，作为单药或联合疗法的不同疗法以及免疫病理学多路复用样本。使用数值模拟对肿瘤内异质性有更好的定量理解可以帮助设计更有效的治疗方法。
一种新颖的技术，用于定量确定严重异质性紧密碳酸盐储层的润湿性
在这项研究中，使用二维图像用于使用两步过程（8，14）来表征谷物和孔的形态。在第一步中，捕获图像。在第二步中，使用图像分析软件扫描了此类特征的面积和平均孔接触角，该软件能够准确测量孔隙和谷物空间的几个形态参数，如图1所示。本研究利用面积测量和接触角作为所有分析的标准参数。形态特征是根据面积和接触角度计算的，这将信息准确性的水平分为两个维度。该信息被认为是“大数据”，并分析了以找到可以减少成本和时间的答案。
最初胰岛胰岛β细胞自身免疫性预示1型糖尿病的可能异质性
来自瑞典马尔默大学隆德大学CRC的临床科学系1部； 2美国马里兰州贝塞斯达国家糖尿病与消化研究所和肾脏疾病； 3美国华盛顿州西雅图的西北研究所3； 4美国佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达大学莫萨尼医学院的健康信息学院； 5美国佐治亚州奥古斯塔奥古斯塔大学佐治亚大学医学院生物技术与基因组医学中心； 6美国科罗拉多州奥罗拉大学的芭芭拉·戴维斯糖尿病中心； 7图尔库大学医院儿科和芬兰图库大学综合生理学与药理学研究中心生物医学研究所；和8糖尿病研究所，HelmholtzZentrumMünchen和Klinikum Rechts der Isar，TechnischeUniversitätmünchen和Forschergruppe Diabetes E.V.