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使用生成ai
癌症源自基因组的改变，了解这些变化如何导致疾病对于实现精确肿瘤学的目标至关重要。将基因组改变与健康结果联系起来需要使用准确的算法进行广泛的计算分析。多年来，这些算法已经变得越来越复杂，但是绝对的开放访问金标准数据集的严重短缺提出了一个基本挑战。由于基因组数据被视为个人健康信息，因此只能共享和重新分布一定数量的深入测序遗留癌症基因组。因此，工具基准测试通常是在与较旧技术和不确定基础真相的相同基因组集上进行的。这是开发改进分析工具的主要障碍。为了解决这个问题，我们开发了Oncogan，这是一种新型的生成AI工具，它结合了生成性对抗网络和表格变异自动编码器，以基于源自大规模基因组项目的训练集生成现实但完全合成的癌症基因组。我们的结果表明，这种方法准确地再现了多种常见癌症类型的体细胞突变，拷贝数改变和结构变异的规模，分布和特征，同时保护捐助者的隐私信息。Oncogan准确地概括了肿瘤类型特异性突变特征以及体细胞突变的位置分布。为了评估模拟的保真度，我们使用DeepTumour测试了合成基因组，该软件能够根据突变模式识别肿瘤类型，并证明了合成基因组肿瘤类型和DeepTumour类型的预测之间的一致性很高。我们还表明，使用Oncogan生成的合成数据增加实际供体数据可用于训练更准确的DeepTumour版本。
将anaerococcus识别为Potentia
子宫内膜癌（EC）是发达国家最常见的女性生殖道恶性肿瘤之一。根据国际癌症研究机构的说法，与2018年相比，EC的发病率迅速增加，到2040年，全球范围内将增加50％以上。在2020年，波兰的EC率最高，与9,869个诊断为新病例相对应（Chen等，2017； Morice等，2016； World Cancer Research Fund; International，2023）。只有几个因素，包括宿主遗传改变和遗传因素，在子宫内膜癌发生中起着重要作用。但仍然可以解释10-20％的EC病例。女性的EC终生风险约为3％，诊断为61岁的中位年龄。环境因素，例如激素，肥胖，炎症，绝经状态和微生物组组成，与EC的启动和进展有关（Kuz ́mycz和StąCzek，2020; Morice et al。，2016）。人类微生物组项目表明，在女性生殖道中发现了总人类微生物组的9％。从历史上看，子宫颈被认为是保护上生殖道免受细菌的屏障。因此，子宫以其生理状态，被认为是无细菌的区域。然而，使用元基因组测序技术的研究表明，子宫中的细菌种群多样性，此外还可以发生病理状态的显着变化（Moreno等，2022）。先前的研究已关联物种有趣的是，EC的危险因素是绝经后，因为在此期间，观察到子宫细菌多样性的增加，这与女性生殖道的疾病和病理有关。绝经后妇女的子宫内膜菌群可能会产生与EC相关的细菌群落的疾病。建议与EC相关的细菌可能与宿主细胞功能的慢性炎症和破坏有关，从而导致致癌过程（Medina-Bastidas等，2022； Walsh等，2019）。在介绍的研究中，检查了患有EC或子宫内膜肌瘤（EM）女性的颈管道微生物组，以揭示微生物组成的差异。确定了一些病理分类群，这可能在EC的发展和发展中起着至关重要的作用。
微生物-肠道-眼睛轴
摘要 人体的每个器官都有自己的微生物群，眼睛作为一个复杂的多组分器官也不例外。由于传统研究方法的局限性，对眼部微生物组 (OM) 的详细研究直到 2010 年才作为眼部微生物组项目的一部分开始，当时研究方法的进步使得获得详细数据成为可能，尽管之前一直存在争议，即微生物是否能够附着在眼部表面——具有抗菌特性的泪膜层上。眼球表面的结构由角膜、结膜、泪腺及泪膜、睑板腺以及睑板膜组成；它们共同对抗刺激物、过敏原和病原体。眼部微生物群的稳态对于维持视觉器官的健康至关重要。大多数微生物位于角膜和结膜上，包括16S rRNA测序在内的现代研究方法已经能够确定眼表微生物群的“核心”，并确定最常见的类型：葡萄球菌、棒状杆菌、丙酸杆菌和链球菌，尽管“核心”的具体组成仍然存在争议。 MB的组成受多种因素影响，包括年龄、佩戴隐形眼镜、服用眼科药物和抗生素。与许多其他器官一样，眼表面的微生物群受到肠道微生物群的影响：这种联系被称为“微生物-肠道-眼睛”轴。在肠眼轴内，健康的肠道微生物群会产生短链脂肪酸、吲哚、多胺和其他对免疫系统和视网膜健康有益的物质。菌群失调会导致体内平衡被破坏，而炎症反应的加剧会导致视神经受损和眼部疾病的进展。一些眼科疾病，如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、脉络膜新生血管、葡萄膜炎、原发性开角型青光眼、干燥综合征和干眼症，可能与肠道微生物组成的变化有关。使用各种方法纠正肠道菌群失调可以降低患眼疾的风险，尽管还需要进一步研究来发现沿“微生物-肠道-眼”轴治疗眼科疾病的新方法。
用于基因治疗/核酸递送的非病毒载体
在19世纪，格雷戈尔·门德尔（Gregor Mendel）确定了可遗传的单元，如今被称为基因，并为新兴治疗形式奠定了一种称为基因疗法（GT）的形式。随后，从对双链DNA的描述到人类基因组项目的完成，GT已成为多种基于基因疾病的强大治疗选择。gt涉及细胞内引入核酸（NA） - 材料，用于改变宿主蛋白表达以治愈患病状态。但是，尽管正在进行近3,000次临床试验（完成或正在进行），但GT仍仅在实验阶段仍然存在。使它无法实现其真正潜力的主要挑战是将靶基因/NA传递到细胞或组织中（Ginn等，2018； Pan等，2021）。需要一个被称为“矢量”的输送系统才能在细胞内携带此类货物。传统上，由于较高的转染效率，使用了病毒或基于病毒的系统。然而，由于免疫原性，细胞毒性，非靶向插入，不足的长期研究以及非常高的成本，临床应用受到限制。在这种情况下，非病毒载体正在出现，随着绕过病毒系统致病性的更安全替代方案的相关性越来越高。基于脂质的纳米颗粒和阳离子聚合物代表有助于NA递送的常规化学物质。这种纳米/微系统是临床试验中唯一的非病毒载体，但仍因其在血清中汇总的趋势而阻碍（Pan等，2021）。在有希望的票据中，在综合共同疫苗的前所未有的全球努力中，成功实施的实施最近得到了强调。其中一些使用脂质纳米颗粒来影响疫苗本身的总体免疫调节特性，除了货物输送和保护外（Guerrini等，2022）。然而，对于其他疾病和治疗学中的可比临床应用，临床前研究阶段，类似材料，例如脂质体，poly（2-（N，N，N-二甲基氨基）甲基丙烯酸乙酯）或聚（L-赖氨酸）或聚（l-赖氨酸）仍然因降低和矛盾的结果而受到矛盾的结果，并保持了偏见，并且伴随着extragitiation，并且会导致疾病的矛盾性，并且伴随着extragitiation and extrications Hemaggrutation and hemaggglutation decornitiation and Hemaggglutiation and。 Escape（Poddar等，2019a）。因此，转染效率，货物保护和全身聚集的挑战是需要进一步改善该领域的关键领域。但是，涉及输送系统的研究文章不到1％，专注于非病毒选择。这种松弛正在拾起，作为多种新颖策略，例如独特的材料，配方和
血液：关于艺术，权力，政治和病理学的角色
在法兰克福举行了一个独特而具有挑战性的展览，并于2001年11月11日至2002年1月27日在Mak.Frankfurt（博物馆FürAngewandteKunst）和Schirn Kunsthalle向公众开放。令人叹为观止的物体范围及其主题的重要性，《血液：关于艺术，权力，政治和病理学的观点》探讨了不同时代的艺术家如何表达对人类最有力象征之一的理解的不断变化。已经从私人和公共收藏中选择了大约160件作品，包括大英博物馆，昆斯科施特式博物馆，维也纳，柏林的国家艺术，华盛顿的国家艺术画廊和莫斯科的州历史博物馆。该展览由Mak.Frankfurt和Schirn Kunsthalle共同组织，在Mak.Frankfurt主管James M. Bradburne博士的指导下，由德国红十字和Publisis Frankfurt的文化基金会Deutsche Bank Aventis，文化基金会Deutsche Bank赞助。从孩子第一次割伤手指，鲜红，咸味和发霉的气味 - 假定象征性的维度。血液伴随着新的生活，女孩向女性的过渡，并且通常与暴力死亡有关。今天，展览与第三世界，基因工程和基因组项目的艾滋病的爆炸性增长特别重要。基于血液的隐喻，种族和纯洁观念的有害成长是造成历史上最令人震惊的暴行，并威胁要在近东，巴尔干和非洲再次爆炸。/2…< /div>从罗马论坛上的战斗到昆汀·塔伦蒂诺（Quentin Tarantino）的电影，血液是人类经验的无处不在的一部分。从旧约中的鲜血牺牲到20世纪的“笨拙的博登”，血液是人类最有效和危险的符号之一。在视觉艺术中经常出现的物质很少，很少有科学研究的重要主题。令人信服的情感，社会，文化和科学力量的血液使其成为跨学科展览的理想主题。展览邀请访客反思过去使用此符号的多种方式。还鼓励访客探索从美术到技术和科学研究的整个文化如何取决于对血液是什么以及所做的事情的理解的不断变化。展览与访客面对视觉证据，表明我们创造的文化的重要部分与我们的理解和对血液的信念，作为一种魔法物质或作为理性研究的主题有关。
使用脑磁图源级长程相位耦合模式解码工作记忆任务条件
摘要 目的。本研究的目的是通过机器学习方法识别受试者之间共享的相位耦合模式，该方法利用来自工作记忆 (WM) 任务的源空间脑磁图 (MEG) 相位耦合数据。事实上，神经振荡的相位耦合被认为是远距离大脑区域之间通信的关键因素，因此在执行认知任务（包括 WM）时至关重要。以前研究认知任务期间相位耦合的研究通常集中在几个先验选择的大脑区域或特定频带上，并且已经认识到需要数据驱动的方法。机器学习技术已成为分析神经成像数据的宝贵工具，因为它们可以捕捉多元信号分布中的细粒度差异。在这里，我们期望这些应用于 MEG 相位耦合的技术可以揭示个体之间共享的 WM 相关过程。方法。我们分析了作为人类连接组项目的一部分收集的 WM 数据。当受试者 (n = 83) 在两种不同条件下执行 N -back WM 任务时收集 MEG 数据，即 2-back（WM 条件）和 0-back（控制条件）。我们估计了这两种条件以及 theta、alpha、beta 和 gamma 波段的相位耦合模式（多元相位斜率指数）。然后使用获得的相位耦合数据训练线性支持向量机，以便使用跨受试者交叉验证方法对受试者正在执行的任务条件进行分类。分类是根据来自各个频带的数据和所有频带的组合（多频带）分别进行的。最后，我们通过特征选择概率评估了不同特征（相位耦合）对分类的相对重要性。主要结果。分别根据 theta（62% 准确率）和 alpha 波段（60% 准确率）中的相位耦合模式成功地对 WM 条件和控制条件进行了分类。重要的是，多波段分类表明，不仅在 theta 和 alpha 波段，而且在 gamma 波段中的相位耦合模式也与 WM 处理有关，分类性能的提高 (71%) 证明了这一点。意义。我们的研究使用 MEG 源空间功能连接成功解码了 WM 任务。我们的方法结合了跨主题分类和我们小组最近开发的多维指标，能够检测到个体之间共享的连接模式。换句话说，结果可以推广到新的个体，并允许对与任务相关的相位耦合模式进行有意义的解释。
缺失序列：在功能上表征高度保守的DNA的物种特异性缺失。生物学中剩下的一个主要问题是Fundam
缺失序列：在功能上表征高度保守的DNA的物种特异性缺失。生物学中剩下的一个主要问题是基因组中的基本物种差异是如何编码的。基因组序列技术最近才能比较数百种物种的高质量基因组。然而，由于三个原因，很难解释定义物种的基因组区域：1）准确的基因组比较和比对在计算上是密集的； 2）搜索空间很大，仅哺乳动物就有数百万的可排列碱具不同； 3）这些序列差异主要是在难以预测功能的非编码的，潜在的基因调节区域中。一组可以实验的基因组元素是保守的缺失（Condels） - 由于其强烈的序列保守1所示，该区域显示了功能证据的区域1。condels可能具有独特的信息，因为它们可能会导致缺失驱动的物种特异性功能。首先，我将基于高通量全基因组对齐方式开发新的计算方法，以识别数百种物种的der孔，从而大大扩展了物种特异性基因组元素的目录。使用此新增强的数据集，我将使用大量并行的记者测定法（MPRA）测定多个哺乳动物的100,000多个秃鹰的功能。最后，我将通过识别condels子集的差异结合的转录因子来探讨condel函数如何内源性（图1）。这将使我们和其他研究人员开始审问序列变化和物种形成的相互作用。AIM 1：在计算上识别哺乳动物基因组中的秃鹰及其潜在影响。首先，我将为几种不同的脊椎动物创建对齐方式，以识别特定物种的缺失。虽然已为人类和小鼠等普通物种产生了整个基因组，但已经生成了比较多样的一致性，但锚定在各种分类单元上的组件，这些分类群缺乏各种焦点物种中的缺失。i将使用29个哺乳动物项目和脊椎动物基因组项目中的新基因组建立多个对齐，从卵形群到人类2,3。对于这157种，我将使用每个物种最接近所有其他基因组的多样对齐，从而产生一系列保守元素的列表，这些元素被预测存在于其最新的共同祖先4,5中。目标物种将被排除在此分析之外，以免偏向哪些区域被识别为保守。然后，我将建立一个成对的对准，以识别特定于物种4的缺失。云计算使得将整个基因组对齐方法缩放到可行的数百种新可用的基因组。使用这种高度详细的脊椎动物秃鹰目录，接下来，我将确定影响基因调节性特征和基因表达的秃鹰的子集，进而确定表型。为了识别物种特异性的调节元件重叠的秃鹰，我将首先比较20个哺乳动物6的现有基因调节图，重点是肝脏，因为该组织具有最多的跨物种功能数据。AIM 2：使用高通量报告基因测定法测试来自多个物种的秃鹰。我还将使用组织匹配的转录组数据6将这些秃鹰与整个基因组中的基因表达相关联，因为调节元素可以长距离起作用。虽然大多数调节性和表达变化被预计会导致功能丧失，但在某些情况下，变化可能会删除抑制性调节序列，从而导致功能增长。i将比较condels do的秃鹰，而不是不显示肝脏对调节作用的证据，寻找序列年龄，复杂性，基因组位置或其他功能进化模式的差异。如果我的计算管道失败，我可以调查已发布的1，较小的condel集与最近发表的基因调节数据集7的相关性。在随后的随访中，我可以在人类和小鼠7中使用已经存在的全身调节图富含dy的其他组织，以扩展到肝脏之外。预测非编码元件的潜在功能很困难，因为没有类似于蛋白质编码密码子字母的“语法”。但是，像大量平行的报告基因测定法（MPRA）这样的新的高通量测定法使我们能够直接测量> 50,000个序列构建体对基因表达的单个影响。mpra是一种偶发测定