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抗瓦堡表型的黄酮类化合物
摘要 Warburg 效应的特点是肿瘤组织代谢转化导致癌细胞葡萄糖摄取和乳酸分泌增加。相应的分子途径从氧化磷酸化转变为有氧糖酵解，这是由于葡萄糖降解机制的变化，即癌细胞的“Warburg 重编程”。参与 Warburg 转化的关键糖酵解酶、葡萄糖转运蛋白和转录因子在致癌过程中经常失调，被认为是极有希望的诊断和预后标志物以及治疗靶点。黄酮类化合物是具有多效活性的分子。黄酮类化合物调节代谢的抗癌作用已在临床前研究中得到广泛证实。黄酮类化合物调节与 Warburg 表型有关的关键途径，包括但不限于 PKM2、HK2、GLUT1 和 HIF-1。本综述文章讨论了黄酮类化合物“抗 Warburg”作用的相应分子机制和临床相关性。最突出的例子是针对性“反瓦博格”措施在癌症管理中的潜在应用。个性化分析和患者分层是预测、预防和个性化医疗背景下实施针对性“反瓦博格”措施的有力工具。
脑表型关联的多尺度网络回归
图 2 MSNR 模型训练和评估示意图。 (a) MSNR 旨在通过考虑边缘和社区级别的信息来研究大脑连接-表型关系。该模型采用 n × p × p 矩阵，其中 n 是受试者的数量，p 是每个对称邻接矩阵中的节点数。节点属于 K 个社区，是先验确定的。 (b) 从总样本 (n = 1,015) 中随机选择 20% (n = 202) 作为剩余验证数据。我们进行了五倍交叉验证来选择调整参数 λ 1 和 λ 2 的值。这两个参数分别表示平均连接矩阵 (Θ) 和社区级连接-协变量关系矩阵 (Γ 1,...,Γ q) 的 l 1 范数的核范数惩罚。整个过程重复了五次。 （c）然后使用（b）中确定的调整参数对其余 80% 的总数据集（n = 813）进行模型训练。然后计算样本外预测误差，作为验证集上已知和估计连接矩阵之间差异的 Frobenius 范数。（d）我们还通过置换程序评估了最终模型，其中我们破坏了大脑连接和协变量数据之间的联系，以生成样本外预测误差的零分布
银屑病关节炎的高级基因组学和临床表型
银屑病关节炎 (PsA) 是一种复杂的多基因炎症性疾病，在皮肤银屑病患者中表现出不同的肌肉骨骼受累情况。25% - 40% 的皮肤病患者同时患有 PsA，但 PsA 也可能早于银屑病的出现。尽管如此，银屑病和 PsA 的免疫发病机制表现出显著的相似性，在两种情况下，个体易感性起着重要作用。全基因组关联研究 (GWAS) 确定了几个与患 PsA 风险相关的基因/位点，这些基因/位点既依赖于银屑病，也独立于银屑病。因此，最大的挑战是需要将功能多态性的识别和其他遗传学发现转化为生物学机制，以及识别新的假定药物靶点。功能基因组学方法旨在提高 GWAS 能力，最近的证据支持使用多层过程，包括 eQTL、甲基化组、染色质构象分析和基因组编辑，以发现可能受疾病相关变异（如 PsA）影响的新基因。现有数据将 PsA 视为独特的均质临床实体，而临床经验支持不同患者的皮肤和关节表现存在很大差异，这些患者具有不同的肌肉骨骼和皮肤病学领域的潜在机制。功能基因组学数据有限，有助于更好地区分患者特征。我们在此回顾了 PsA 功能基因组学的最新发现，重点介绍了该领域令人兴奋的发展，以及这些发展如何使我们更好地了解疾病机制背后的基因调控，并最终改善临床表型。
促进临床文本的表型：Medkit库
摘要：表型包括应用算法来识别与特定，潜在复杂，性状或条件相关的个人，通常是从电子健康记录（EHRS）集合中的。由于EHR的许多临床信息都在文本中，因此文本的表型在依赖EHR的次要使用的研究中起着重要作用。但是，临床文本的内容和形式的异质性和高度专业化的方面使这项任务特别繁琐，并且是观察研究中时间和成本限制的来源。为了促进表型管道的开发，评估和可重复性，我们开发了一个名为MED KIT的开源Python库。它可以启用由易于重复使用软件砖制成的数据处理管道，名为MedKit Operations。除了图书馆的核心外，我们还共享我们已经开发的运营和管道，并邀请表型社区重新使用和丰富。
个性化的prakriti表型聊天机器人-ijprems.com
抽象的医疗保健系统现在有更多的有效和个性化患者护理的机会，因为人工智能（AI）技术的融合。在传统医学领域，特别是阿育吠陀领域，Prakriti的想法对于理解一个人的宪法和指导定制的治疗计划至关重要。本研究提出了一项新颖的努力，为阿育吠陀创建AI聊天机器人，称为“个性化的Prakriti表型聊天机器人”。此聊天机器人使用复杂的自然语言处理（NLP）算法以及阿育吠陀原则，根据人的prakriti表型提供个性化的健康建议。聊天机器人使用机器学习算法来确定Prakriti宪法，通过评估用户输入（例如生理特征，生活方式选择和主观经验）。然后，它提供了与阿育吠陀原则一致的量身定制的饮食，生活方式和治疗建议。通过反馈系统，聊天机器人可以实现正在进行的学习和开发，从而提高了其功效和准确性。创建此类聊天机器人标志着人工智能和常规医学融合中的一个值得注意的进步，为更大的患者基础提供了个性化且易于获得的医疗保健解决方案。这项研究通过讨论了个性化的Prakriti表型聊天机器人的理论基础，技术架构以及可能的后果，为阿育吠陀AI应用领域的未来研究和发展奠定了基础。关键字：电动汽车充电站，Web应用程序，用户界面，管理面板，用户体验，Accessienationyurveda，人工智能（AI），聊天机器人，个性化医疗保健，Prakriti表型，自然语言处理，自然语言处理（NLP）
ARDS子表型：了解异质综合征
引言急性呼吸窘迫综合征（ARDS）是由急性发作低氧血症（PAO 2：FIO 2比率<300）定义的临床综合征，双侧肺部不受心力衰竭或体积过载[1]。柏林对ARDS的共识定义，例如美国 - 欧洲共识的定义，使临床医生和研究人员都能够前瞻性地识别患有ARDS的患者，实施肺部保护性通风策略，并招募患者参加临床试验。ARDS仍被低估了诊所。疗法有限，死亡率很高[2]。ARDS的识别不足可能部分源于符合标准ARDS Cri-Teria的患者中相当大的临床异质性。综合征可能是由肺或肺外败血症，抽吸，创伤，血液产物输血或胰腺炎触发的。肺浸润可以是局灶性的或弥漫的。低氧血症的范围从轻度到重度，呼吸衰竭持续时间可以短或延长。这些临床变异中的许多可能反映了ARDS患者之间的基本生物学差异，这些患者现在被认为是治疗反应和最终结果的重要驱动因素。一般ARDS人群内的实质异质性可能导致
记忆的蛋白质组学和表型特征
背景是一种“活着的药物”的养育T细胞免疫疗法已为许多以前无法治疗的癌症带来了治疗方法，但是持久性和抗肿瘤功效通常是由于细胞分化在实现适当的细胞数量中所需的细胞扩展所需的细胞分化而造成的。将自然链接分化的扩展扩展可以为产生具有自我更新，持久性和增强效果能力的T细胞产品提供策略。细胞代谢重编程可以有助于保存T细胞干，并审问管理的代谢调节回路，而指导T细胞命运分化有可能导致发展有效的T细胞免疫疗法的有效代谢干预策略。方法我们首先确定了与T细胞耗尽抗相关并在上下文中共享的特定代谢途径，并通过将新型的计算框架应用于人类TIL中T细胞耗尽的单细胞代谢活动1分析人类TIL的转录组图谱，并将小鼠慢性感染模型和肿瘤模型（以人为鼻子的鼻子代理抗体抗体）的用尽来调整。然后，我们使用B16-OVA黑色素瘤小鼠模型和人HEPG2- NY-ESO-1肝肿瘤模型来评估用甘露糖补充甘露糖生产后采用的T细胞对肿瘤控制的影响。单细胞RNA-seq，Cut＆ - TAG，代谢组学和CRISPR-CAS9评估补充甘露糖对T细胞的影响。致谢这项工作得到了中国国家自然科学基金会（32270994 to G. L.，32300764 to H.C.），自然科学基金会结果对> 300,000个T细胞的单细胞代谢分析反应了21种癌症类型的300多名患者，这些癌症与慢性感染和肿瘤模型中的T细胞耗尽数据集的整体分析确定了耗尽的CD8 + T细胞的突出特征。相反，通过补充D-甘露糖的T细胞中甘露糖代谢的实验性增强增强了抗肿瘤活性，并且在体外和体内都有限制性的疲惫差异。从机理上讲，D-Man-Nose处理诱导细胞内代谢编程，从糖酵解中脱离糖酵解并增加了B-链氨酸蛋白蛋白的O-Glcnacylation，从而保留了TCF7表达和与干燥质量相关的开放式染色质，与分化相关的基因区域的封闭染色质相关的表观遗传标记。最后，甘露糖补充剂的体外扩张产生了T细胞产物，在体内表现出增殖和功能增强，从而提高了抗肿瘤功效。结论这些发现揭示了细胞中的甘露糖代替，作为CD8 + T细胞命运的生理调节剂，从分化中分离/扩张了增殖/扩张，并强调了癌症免疫疗法中MANNOSE调节的治疗潜力。进一步表明，在存在D-甘露糖的情况下扩大T细胞将是生成大量茎样T细胞产物的可行策略。
两种预测肺腺癌预后的表型
肺癌患者的预后是由癌症阶段的组合定义的，该癌症定义了癌症的位置和扩散。患者的表现状况，是对耐受治疗能力的间接度量；最后，更具固有的肿瘤相关特性，例如局部免疫情节和肿瘤遗传构成。后两个决定免疫疗法和靶向药物是否是治疗选择。测量预后对患者和临床医生都很重要。为了使患者计划未来，并让临床医生预测临床轨迹可能会发生什么，从而及时地参与了相关的医疗保健专业人员。了解肿瘤的分子景观可以为两种治疗策略提供信息，并预测可能的肿瘤抗性途径（1）。当前有助于预测预后的工具是不精确的，尤其是对于肺腺癌，许多患者的病理学，基因突变和疾病阶段相似，但经历了大量多样的结果。腺癌是全球肺癌最常见的亚型（2）。诊断需要证据表明腺体分化，粘蛋白产生或肺细胞标志物表达（3）。肿瘤腺形成的形态和程度可以预测患者的结果（4-6）。cribiform，固体和微毛细血管生长模式具有不良的预后意义（4，7）。局部淋巴血管，顶胸膜和胸壁入侵类似地影响生存率（7）。早期肺腺癌治愈后的生存也有所不同（8）。肿瘤细胞的转移潜力很复杂，而不仅仅是肿瘤大小增加的功能。潜在的转录组/蛋白质组与肿瘤微环境一起控制了肿瘤过渡到迁移，因此转移性表型的能力（9）。作为一个社区，我们需要更好地预测肿瘤的未来行为，以指导治疗决策和预后。为例，使用另一个器官，可以用于雌激素阳性的HER2阴性乳腺癌。该测定法量化了乳腺癌复发的风险，并用于为化学疗法治疗决定提供信息（10）。重要的是，它能够预测那些在手术后将从辅助化疗中受益的患者，因为只有15％的雌激素阳性，HER2阴性乳腺癌患者在缺乏辅助化疗的情况下在5年时经历了复发（11）。超过一半的腺癌病例是由可靶向的癌基（12，13）驱动的，但正如已经突出的那样，即使在具有相同驾驶员癌的患者中，例如EGFR突变肿瘤，分子和临床异质性存在（14-16）。 尽管共享相同的癌基因，但可以通过包括基因内突变的位置的许多因素来解释多样化的患者结局。突变发生在肿瘤进化过程中的时机；肿瘤中存在多个驱动器突变；以及肿瘤的局部免疫环境（17）。 需要生物标志物来更好地预测治疗反应和预后。EGFR突变肿瘤，分子和临床异质性存在（14-16）。尽管共享相同的癌基因，但可以通过包括基因内突变的位置的许多因素来解释多样化的患者结局。突变发生在肿瘤进化过程中的时机；肿瘤中存在多个驱动器突变；以及肿瘤的局部免疫环境（17）。需要生物标志物来更好地预测治疗反应和预后。作为一个社区，我们必须挑战肺腺癌中的单一癌基因范式，该范式鼓励我们以相同的癌基因突变，以统一的方式治疗和关注患者。该区域很可能在临床上影响在“治愈”切除案例中协助辅助治疗决策；鉴于生存率的变化，真正的未满足需求（8）。
人类心肌小梁的遗传和表型结构
1个国家心脏和肺研究所，英国伦敦帝国学院； 2英国伦敦伦敦帝国学院医学科学实验室； 3医学和人口遗传学的计划，美国麻省理工学院和哈佛大学的广泛研究所； 4英国伦敦帝国学院脑科学与数据科学研究所计算系； 5英国伦敦帝国医疗保健NHS Trust心脏病学系； 6切尔西和威斯敏斯特医院NHS基金会信托基金会，英国伦敦； 7英国伦敦大学伦敦大学学院的健康信息学和健康数据研究所和英国伦敦的英国心脏基金会数据科学中心； 8英国伦敦皇家布隆普顿和哈雷菲尔德医院，盖伊和圣托马斯NHS基金会信托基金； 9内科医学系，医学院，远程医疗中心和心脏病服务，医院DasClínicas，Universidade Federal de Minas Gerais，巴西Belo Horizonte，Belo Horigonte； 10瑞典乌普萨拉大学信息技术系，瑞典1个国家心脏和肺研究所，英国伦敦帝国学院； 2英国伦敦伦敦帝国学院医学科学实验室； 3医学和人口遗传学的计划，美国麻省理工学院和哈佛大学的广泛研究所； 4英国伦敦帝国学院脑科学与数据科学研究所计算系； 5英国伦敦帝国医疗保健NHS Trust心脏病学系； 6切尔西和威斯敏斯特医院NHS基金会信托基金会，英国伦敦； 7英国伦敦大学伦敦大学学院的健康信息学和健康数据研究所和英国伦敦的英国心脏基金会数据科学中心； 8英国伦敦皇家布隆普顿和哈雷菲尔德医院，盖伊和圣托马斯NHS基金会信托基金； 9内科医学系，医学院，远程医疗中心和心脏病服务，医院DasClínicas，Universidade Federal de Minas Gerais，巴西Belo Horizonte，Belo Horigonte； 10瑞典乌普萨拉大学信息技术系，瑞典
作物表型的起源和驱动因素 - JuSER
了解植物的表型对于从农作物生产食物或生物质、有效利用水或营养物质等资源或了解植物的生态性能至关重要。所有这些都取决于植物基因组成与当前环境之间的相互作用。了解多维植物-环境相互作用在生态生理科学中有着悠久的历史。大约三十年前，基因组学技术问世后，该学科获得了新的发展势头。越来越多的植物基因组项目被启动，以分析植物的基因组成。在过去的几十年里，大约 600 个来自不同植物物种的基因组组装已在公共存储库中提供（Kersey，2019 年）。最初以作物物种为主，但现在已经分析了更广泛的植物，包括非驯化物种。与这些发展同步，植物基因改造技术也取得了进展。基因工程的最新进展——特别是 CRISPR/CAS9——为“这种影响我们所有人的基因工具提供了巨大的力量。”诺贝尔化学奖委员会主席 Claes Gustafsson 表示，它不仅彻底改变了基础科学，还带来了创新作物，并将带来突破性的新医疗治疗方法。(https :/ /ww w .nob elpri ze .org /pri zes /c hemis try /2 020 /p ress-relea se/)。