本文主要讲解MongoDB开启认证过程中需要完成的事项,包括建立超级用户、如何管理用户、什么是角色、如何赋予角色等等。
在研究中作者使用TCGA数据在多种癌型中从多个角度分析了CT基因的表达与癌症的亚型、分子机制、调控以及预后之间的关系,无论是研究的角度还是方法都值得借鉴
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关于表观遗传年龄加速与癌症结局之间关系上,发现表观遗传年龄加速与CRC肿瘤分子特征相关,是CRC总生存期、年龄和肿瘤分期的重要预测因子,以及结合结肠组织的表观遗传年龄和肿瘤分子特征可以改善CRC的预后预测。
简单易用的序列处理工具SeqHandler-v1.0.0介绍
DNA甲基化谱分析可将CPTs细分为3个疾病亚组,而CPC特有的DNAm标记的整合可显著改善预后风险的预测,从而可做出明智的治疗决策,从而保护一些年轻患者免于由不同原因造成的破坏性和永久性神经系统的损害。
有时候数据需要通过网络传输或者备份,百度云是一个不错的选择,今天刚好有这样的一个需求,通过linux下载了大量数据然后想把数据传给另外一个朋友,本着服务器不能被外面访问,只能通过网盘的...
在该研究中作者分析了NSCLC中的circRNA表达,包括LUAD和LUSC肿瘤及其相邻的正常组织,发现LUAD和LUSC组织不仅具有共同的差异表达模式,而且还具有不同的circRNA表达特征。此外,ROC分析表明hsa_circ_0077837和hsa_circ_0001821具有NSCLC患者的诊断潜力,而hsa_circ_0001073和hsa_circ_0001495可作为NSCLC病理亚型的生物标志物。
进一步将HiFreSP算法识别到的预后标志物与Lasso cox以及RSF(随机森林)预后模型识别到的标志物的预后能力进行比较,发现HiFreSP预后评估性能和鲁棒性最好。Li等人将HiFreSP算法思想的代码存放在GitHub上(https://github.com/chunquanlipathway/HiFreSP),以便感兴趣的研究员方便使用。
基因表达谱数据、拷贝数变异数据以及相应的临床数据最终构建了多发性骨髓瘤分子关系网络(M3CN)
该研究开发并验证了基于深度学习的CT影像学特征,以预测切除的GC患者的生存率,这为当前TNM分期系统提供了额外的预后价值。此外,DeLIS分类器可以识别出从辅助化疗中获益最大的II期和III期疾病的高危患者。
最近从合作医院那里收到这样一条信息。 尴尬不,这份清单涵盖了大家所熟知的主流水刊,哦不 sorry,是期刊。 物极必反的道理大家都懂,这一现象推广到所有的医院也只是时间问题。当所有
缩写: PD-1:Programmed cell death protein 1(程序性细胞死亡蛋白1) PD-L2:Programmed death ligand-2(程序性死亡蛋白配体-2) PDAC:pancreatic ductal adenocarcinoma(胰腺导管腺癌) OS:overall survival(整体生存)
CIRCOS图在有了染色体信息界定绘图区域后,就可以向里面添加离散数据如标记特定的区域或连续数据如展示修饰的丰度等。经过前面部分对CIRCOS基本安装,最简单绘图和调整各部分属性的熟悉后
想得到基因型,不一定需要测序,WGS,WES都太麻烦,已经有设计好的基因型芯片 各种基因型芯片的异同点
作者通过差异表达,差异甲基化,药物靶点预测功能富集等方法,强调了差异甲基化以及差异表达基因在TNBC发展过程中的重要角色。研究最终确定了114个DMEGs,它们能够作为分子标志物有助于TNBC的早期诊断。除此之外作者还识别出了一些靶向这些基因的药物。
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本工具专门用于绘制富集结果圈图,输入数据主要为富集结果的三列表格固定的格式,第一列为Term,第二列为p值(可以是-log10(pvalue)),第三列为基因,可以由各种富集分析的软件结果整理而来,...
省时又省力,几百个基因做生存分析,挑选对样本的生存状态有显著影响的基因,然后用这些基因进行进一步的做生存分析,绘制ROC曲线。