Custom Gene(맞춤 유전자)란 무엇입니까?
Custom Gene 맞춤 유전자 - Voxel Forecast was designed to predict tumor voxel standardized uptake value (SUV) on PETmid from baseline patient-level and voxel-level covariates using a custom generalized least squares (GLS) algorithm. [1] Recent comprehensive genetic testing using custom genetic HL testing platforms has yielded only a 26% molecular diagnosis rate for HL etiologies in the AA population. [2] Applying our approach to object recognition from texture-less CAD data, we present a custom generative network which fully utilizes the purely geometrical information to learn robust features and to achieve a more refined mapping for unseen color images. [3] IRE was most commonly applied to the ventricular myocardium (n = 7/16, 44%) by a LifePak 9 Defibrillator (n = 9/16, 56%), NanoKnife Generator (n = 2/16, 13%), or other custom generators (n = 5/16, 31%). [4] Recent comprehensive genetic testing using custom genetic HL testing platforms has yielded only a 26% molecular diagnosis rate for HL etiologies in the AA population. [5] Given a model and an input instance, CERTIFAI uses a custom genetic algorithm to generate counterfactuals: instances close to the input that change the prediction of the model. [6] It uses position tracking as input to generate Shanshui from participant's movements and to paint with a custom generative Sketch-to-Shanshui translation model. [7] We tested our method on several multimedia benchmarks and custom generated graphs and compared it with previous algorithms and the ring topology. [8]Voxel Forecast는 맞춤형 GLS(일반화 최소 자승) 알고리즘을 사용하여 기준선 환자 수준 및 복셀 수준 공변량에서 PETmid에 대한 종양 복셀 표준화 섭취 값(SUV)을 예측하도록 설계되었습니다. [1] 맞춤형 유전자 HL 테스트 플랫폼을 사용한 최근의 포괄적인 유전자 테스트는 AA 인구에서 HL 병인에 대한 분자 진단 비율이 26%에 불과했습니다. [2] 텍스처가 없는 CAD 데이터에서 객체 인식에 대한 접근 방식을 적용하여 순수한 기하학적 정보를 완전히 활용하여 강력한 기능을 학습하고 보이지 않는 컬러 이미지에 대한 보다 세련된 매핑을 달성하는 맞춤형 생성 네트워크를 제시합니다. [3] IRE는 LifePak 9 Defibrillator(n = 9/16, 56%), NanoKnife Generator(n = 2/16, 13%) 또는 기타에 의해 심실 심근(n = 7/16, 44%)에 가장 일반적으로 적용되었습니다. 맞춤형 생성기(n = 5/16, 31%). [4] 맞춤형 유전자 HL 테스트 플랫폼을 사용한 최근의 포괄적인 유전자 테스트는 AA 인구에서 HL 병인에 대한 분자 진단 비율이 26%에 불과했습니다. [5] 모델과 입력 인스턴스가 주어지면 CERTIFAI는 사용자 지정 유전자 알고리즘을 사용하여 모델의 예측을 변경하는 입력에 가까운 인스턴스를 생성합니다. [6] 위치 추적을 입력으로 사용하여 참가자의 움직임에서 Shanshui를 생성하고 맞춤형 생성 Sketch-to-Shanshui 변환 모델로 페인팅합니다. [7] 여러 멀티미디어 벤치마크 및 사용자 지정 생성 그래프에서 방법을 테스트하고 이전 알고리즘 및 링 토폴로지와 비교했습니다. [8]
next generation sequencing 차세대 시퀀싱
The aim of this study was to develop a next generation sequencing (NGS) strategy, by using a custom gene panel and whole mitochondrial genome, to identify the disease causing pathogenic variants in 146 patients suspicious of MD. [1] METHODS Transcriptomic and genomic alterations were investigated by next-generation sequencing in a discovery set of 14 ACs and 14 LCNECs and validated on 21 ACs and 18 LCNECs by using custom gene panels and immunohistochemistry for Men1 and Rb1. [2] In order to evaluate the genetic predisposition to AAP in a hospital based population, germline DNAs from 158 AAP subjects were screened for genetic variants in the coding regions and intron-exon boundaries of seven associated genes through a next-generation sequencing (NGS) custom gene panel. [3]이 연구의 목적은 맞춤형 유전자 패널과 전체 미토콘드리아 게놈을 사용하여 MD를 의심하는 146명의 환자에서 병원성 변이체를 유발하는 질병을 식별하는 차세대 염기서열분석(NGS) 전략을 개발하는 것이었습니다. [1] 행동 양식 전사체 및 게놈 변경은 14개 AC 및 14개 LCNEC의 발견 세트에서 차세대 시퀀싱으로 조사되었으며 Men1 및 Rb1에 대한 맞춤형 유전자 패널 및 면역조직화학을 사용하여 21개 AC 및 18개 LCNEC에서 검증되었습니다. [2] nan [3]
custom gene panel 맞춤형 유전자 패널
The aim of this study was to develop a next generation sequencing (NGS) strategy, by using a custom gene panel and whole mitochondrial genome, to identify the disease causing pathogenic variants in 146 patients suspicious of MD. [1] METHODS Transcriptomic and genomic alterations were investigated by next-generation sequencing in a discovery set of 14 ACs and 14 LCNECs and validated on 21 ACs and 18 LCNECs by using custom gene panels and immunohistochemistry for Men1 and Rb1. [2] In order to evaluate the genetic predisposition to AAP in a hospital based population, germline DNAs from 158 AAP subjects were screened for genetic variants in the coding regions and intron-exon boundaries of seven associated genes through a next-generation sequencing (NGS) custom gene panel. [3] To identify recurrently variant CP genes, we designed a custom gene panel of 112 candidate genes. [4] RASA1 and EPHB4 coding regions and exon/intron boundaries were analysed by targeted custom gene panel sequencing. [5] Genetic analysis for congenital hypopituitarism was performed using a targeted NGS custom gene panel. [6] We consider that our method can be applied in the examination of cfDNA from other types of malignancies using specific custom gene panels and will contribute to comprehensive ctDNA analysis. [7]이 연구의 목적은 맞춤형 유전자 패널과 전체 미토콘드리아 게놈을 사용하여 MD를 의심하는 146명의 환자에서 병원성 변이체를 유발하는 질병을 식별하는 차세대 염기서열분석(NGS) 전략을 개발하는 것이었습니다. [1] 행동 양식 전사체 및 게놈 변경은 14개 AC 및 14개 LCNEC의 발견 세트에서 차세대 시퀀싱으로 조사되었으며 Men1 및 Rb1에 대한 맞춤형 유전자 패널 및 면역조직화학을 사용하여 21개 AC 및 18개 LCNEC에서 검증되었습니다. [2] nan [3] 반복적으로 변이된 CP 유전자를 식별하기 위해 112개의 후보 유전자로 구성된 맞춤형 유전자 패널을 설계했습니다. [4] nan [5] nan [6] nan [7]
custom gene expression 맞춤 유전자 발현
Using RNA-Seq in combination with custom gene expression microarray we studied the temporal expression profile of 46 wall-associated genes in Z. [1] MethodsActivity of various biological pathways was profiled in samples from nineteen patients with MpBC and 8 patients with invasive ductal carcinoma with triple negative breast cancer (TNBC) phenotype using a custom gene expression-based assay of 345 genes. [2]맞춤형 유전자 발현 마이크로어레이와 함께 RNA-Seq를 사용하여 Z에서 46개의 벽 관련 유전자의 시간적 발현 프로파일을 연구했습니다. [1] 방법 다양한 생물학적 경로의 활성은 345개 유전자의 맞춤 유전자 발현 기반 분석을 사용하여 MpBC 환자 19명과 삼중 음성 유방암(TNBC) 표현형이 있는 침습성 유관암 환자 8명의 샘플에서 프로파일링되었습니다. [2]