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3、[Cancer Commun | 基于辅助化疗后残留ctDNA可有效预测II-III期胃癌复发](https://mp.weixin.qq.com/s/pSacPYaKgrxFBHLFj7ZOzQ)
中山大学肿瘤防治中心王峰、周志伟、徐瑞华团队合作对100例II/III期可切除GC患者的ctDNA进行了分析,使用425基因NGS panel准确捕获了ctDNA的肿瘤特异性体细胞突变,探究了ctDNA检测能否预测围手术期或ACT后的疾病复发,并分析了ctDNA作为术后反应评估生物标志物的附加价值。研究表明,ACT术后残余ctDNA可有效预测II/III期胃癌的高复发风险,结合组织基础和循环肿瘤特征可更好地实现风险预测。
5、[和降维图保持一致的细胞类群统计图](https://mp.weixin.qq.com/s/PRStNRokP3oCgGStbiNRLw)
Y 叔团队正在开发名为 ggsc
的包用于更优雅地可视化单细胞数据分析结果。在本文中,它展示了在组合图形时如何保持调色板的一致性。
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1、Science | 利用scCRISPR高通量研究GWAS位点的靶基因和途径
全基因组关联研究(GWAS)已经确定了数千种与疾病结果和疾病相关表型相关的遗传变异,但这些关联几乎总映射到非编码区域,因此难以捉摸它们的靶基因和功能,这也被称为variant-to-function(V2F)问题。本文作者利用英国生物银行(UKBB)中29种血液性状GWAS和来自血细胞联盟(BCX)的15种性状,筛选出候选顺式调控组件(candidate cis-regulatory elements,cCREs),然后利用CRISPR抑制(CRISPRi)技术批量干扰这些位点,并结合单细胞转录组和蛋白质组测序,分析这些位点对基因和蛋白质表达的影响。作者还使用碱基编辑技术(base editing)精确插入特定的GWAS变异,进一步验证这些变异的因果作用。 为了捕捉识别细胞中的gRNA,研究者使用了 lentiviral CRISPR vector,其中包含了一个 gRNA barcode,即一个独特的 DNA 序列,用于标记每个 gRNA。在单细胞测序的过程中,这个 gRNA barcode 会被同时捕获和扩增,从而可以通过测序来识别每个细胞中的 gRNA。
10、大语言模型教程
大型语言模型(LLMs)是一种基于Transformer的神经网络架构,可以在大量未标记的文本数据上进行预训练,然后根据不同的任务进行微调或零样本转换。本文是LLMs的教程,作者介绍了LLMs的基本原理、不同的训练和微调方法、以及一些应用和挑战。
生信爱好者周刊(第 101 期):一生不被允许gap的中国人
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