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作者结合纳米孔RNA直接测序技术和深度学习方法开发了可同时检测多种类型RNA修饰的迁移学习模型TandemMod。
该研究揭示了人类胚胎在早期发育过程中存在显著的克隆不均衡现象,并确定了这种不均衡性的具体形成机制。
文章介绍了一个高度准确的机器学习分类器CUPiD,可基于cfDNA甲基化模式准确预测29种肿瘤类型的TOO。
间皮素在正常组织中的表达有限,在几种肿瘤细胞中过表达,因此间皮素是肿瘤特异性治疗的理想靶点。
首次揭示了心脏-肠道-微生物群-免疫轴的双向调控在心肌缺血再灌注后炎症风暴中的重要作用,为日后开发针对菌群移位的AMI靶向治疗策略提供了新思路。
该图谱资源和数据库查询旨在为各种组学研究提供一站式、全面且高效的资源,帮助人们更深入地理解不同人类组织的复杂性。
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本研究的一大亮点在于,为人类心脏疾病研究指明了新的方向。
总结了aGPCR的结构特点、激活方式和信号传递,并对机械敏感性aGPCR参与的生理和病理过程分别进行了阐述。
CLOCK的调控作用不仅限于基因表达的节律性变化,更直接影响荚膜细胞的生存与功能,其能通过调节自噬过程来减轻或防止纤维化和细胞损伤。
研究探讨了父体微生物组变化对后代健康的潜在影响及其机制。
该项工作不仅为AIEgen功能化OINPs的理性设计和构建提供了新的思路,也为丰富OINPs材料体系提供了物质基础。
高通量测序显示,高温高湿环境会改变肠道菌群组成,石胆酸通过激活胆汁酸代谢途径抑制胰高血糖素样肽-1(肠促胰素)分泌,使其糖脂代谢稳态失调。
文章总结了Ksuc作为新型蛋白质修饰在生理和病理过程中的关键作用,提供了对真核生物和原核生物中Ksuc的全面分析。
在这篇综述中,作者描述了纳米孔DNA测序的生化创新,并讨论了基于纳米孔的肽测序的技术现状并探索这些进展如何推动未来纳米孔蛋白质测序的发展。
该论文提出了一种前沿、普适、低质数据适配的多模态整合AI框架——UniTCR,旨在推动T细胞转录组和TCR的跨模态整合分析,以进行组学驱动的免疫系统数字化解码和定量化解析。
文章介绍了一种基于纳米孔测序技术的端粒分析方法——Telomere Profiling,可以单核苷酸分辨率测量细胞中每个端粒的长度。
与保持清醒状态相比,睡眠促进了“归巢”趋化因子CCL19的定向迁移,这对适应性免疫反应的启动和维持至关重要,而生长激素和催乳素则是这种睡眠效应的主要激素介质。
美国加州大学李蔚教授和崔亚教授团队合作建立了第一个biobank级别的人类多种族TR扩增全基因组图谱TR-gnomAD,包含了来自不同祖源WGS样本的0.86百万个TR。
该研究为深入分析脑与心脏之间的确切调控关系提供了重要证据,为研究“脑心综合征”的发病机制和治疗提供了新思路。
作者在猪和大鼠的一系列概念验证实验中表明,这些微型显示器可以显示大脑表面自发或引发的皮层活动和功能性皮层边界。该系统的未来迭代有望在临床环境中大显神威。
研究团队开发了一种名为FinaleMe的计算方法,可预测每个cfDNA片段中每个CpG的DNA甲基化状态,并获得CpG位点的连续DNA甲基化水平;进一步从推断的甲基化模式中预测相关的起源组织状态。
该研究测量了TME中的630种代谢物,并发现富集了丝氨酸和棕榈酸,这是合成鞘脂质所需的底物。