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IMI-driver：整合多水平基因网络和多组学识别癌症驱动基因: 张俊鹏 2024-9-25 08:25; IMI-driver ：整合多水平基因网络和多组学识别癌症驱动基因癌症是由破坏细胞增殖和死亡之间平衡的关键基因变化引起的。这些变化会影响调节细胞生长、细胞周期和 DNA 复制的癌症驱动基因。发现这些基因对于癌症的早期发现、有效治疗和精准治疗至关重要。然而，由于癌症的复杂性以及计算和实验的限制，这是一项具 ...; 个人分类: 科普|232 次阅读|没有评论

CancerHallmarks.com：癌症特征富集分析工具: 张俊鹏 2024-9-23 08:53; CancerHallmarks.com ：癌症特征富集分析工具背景： “癌症特征”（ Hallmarks of Cancer ）概念是理解不同类型癌症共有基本原理的有用框架。然而，由于对这些特征的一组特定基因缺乏共识，使得比较和整合数据变得困难，从而导致不同研究中对癌症涉及的生物过程具有不同解释。在最近的研究中， Gyorffy 等 ...; 个人分类: 科普|290 次阅读|没有评论

WebAtlas：整合单细胞和空间转录组数据: 张俊鹏 2024-9-20 09:44; WebAtlas ：整合单细胞和空间转录组数据单细胞和空间转录组学阐明了组织的互补特征。计算集成可以协同这些技术来原位解析细胞类型和转录组。然而，整合数据集的在线传播和探索仍然具有挑战性。在这里， Li 等人介绍了 WebAtlas 管道，一个用户友好的共享和交互式导航集成的单细胞和空间转录组数据集 ( 图 1 ...; 个人分类: 科普|442 次阅读|没有评论

miRSM 2.0文章发表：miRNA海绵模块识别与分析协议: 张俊鹏 2024-9-19 12:16; miRSM 2.0 文章发表： miRNA 海绵模块识别与分析协议竞争内源性 RNA(ceRNA) 假说表明：各种编码和非编码 RNA 转录本共享 miRNA (microRNA) 响应元件（ MRE ） , 最终形成一个复杂的竞争性网络。这些 RNA 转录本充当 ceRNA 或 miRNA 海绵，相互影响彼此的表达水平，最终影响细胞的命运。已有研 ...; 个人分类: 科普|426 次阅读|没有评论

SeuratExtend：通过集成和直观框架简化单细胞数据分析: 张俊鹏 2024-9-18 18:59; SeuratExtend ：通过集成和直观框架简化单细胞数据分析近年来，单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 以前所未有的规模在各个生物学学科中彻底改变了我们对细胞多样性和复杂性的理解。这项技术的快速发展导致了计算工具和算法的爆炸式增长。截至 2024 年 4 月，报告了 1700 多种方法。虽然这种增量凸显了该领域 ...; 个人分类: 科普|705 次阅读|没有评论

DrugRepoBank：药物重新定位综合平台: 张俊鹏 2024-9-16 08:27; DrugRepoBank ：药物重新定位综合平台药物重新定位，也称为药物新用途或药物新任务，是一种旨在确定现有药物的新治疗应用的战略方法。这种创新方法揭示了已经被批准、停药、放弃或处于实验阶段的药物的新潜力。与耗时、昂贵和高风险的传统药物发现过程相比，药物重新定位为解决这些挑战提供了一种新途径，从而彻底 ...; 个人分类: 科普|445 次阅读|没有评论

AutoCancer：早期癌症检测的自动化多模态框架: 张俊鹏 2024-9-13 15:21; AutoCancer ：早期癌症检测的自动化多模态框架根据国际癌症研究机构 (IARC) 的最新报告，癌症是全球过早死亡的主要原因。国家统计局强调了早期检测对提高生存率的重要性。作为一种潜在的解决方案，液体活检，一种涉及非固体标本采样的非侵入性技术，提供了早期癌症检测和纵向跟踪的可能性。该技术分析血液、尿液 ...; 个人分类: 科普|386 次阅读|没有评论

构建和分析单细胞数据中的元细胞: 张俊鹏 2024-9-11 15:11; 构建和分析单细胞数据中的元细胞随着单细胞测序变得更加经济实惠和广泛使用，单细胞基因组学数据集的数量和规模都呈指数级增长，并且没有放缓的迹象。目前，来自组织、器官和整个生物体的单细胞测序研究可以分析数百万个细胞。随着融合算法的发展，更大的图谱已经建立，数量达到数千万个细胞。历史上，大多数单细胞基 ...; 个人分类: 科普|590 次阅读|没有评论

COMSE：基于模块特征选择分析单细胞测序数据: 张俊鹏 2024-9-9 20:27; COMSE ：基于模块特征选择分析单细胞测序数据高通量单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 已经能够阐明每个细胞的转录组谱。 scRNA-seq 数据统计和机器学习分析为阐明诸如细胞命运决定和复杂疾病的发生和进展等现象背后的生物过程提供了前所未有的机会。然而，分析 scRNA-seq 数据面临三个主要挑战 :(a) 典型的 ...; 个人分类: 科普|898 次阅读|没有评论

深度学习在基因调控网络推理中的应用综述: 张俊鹏 2024-9-6 09:21; 深度学习在基因调控网络推理中的应用综述生物学应用的最终目标是了解感兴趣的过程，从细胞的角度来看，这意味着了解基因如何相互调控。基因调控网络 (Gene Regulatory Network, GRN) 是一种具有良好解释性的图形结构，它揭示了生物体内基因表达的一套内在规律。在这个图中，基因被表示为顶点，它们之间的关系是边。 ...; 个人分类: 科普|744 次阅读|没有评论

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