Signatures Across(서명)란 무엇입니까?
Signatures Across 서명 - We compared these signatures across the two tissue types to assess epigenetic biomarkers of common molecular pathways affected by sGC exposure. [1] The results show that neural processes have signatures across a very broad range of frequency bands. [2] Can we uncover organizational principles that harness the diversity of such signatures across the brain? We focus on the human cerebral cortex and demonstrate that the distribution of receptors forms a natural axis that stretches from association to sensory areas. [3] We also provide evidence of a widespread presence of soft-sweep-like signatures across the chromosome and a global enrichment of highly scoring regions that overlap potential regulatory elements. [4] The cornerstone of this update has been the decision to reprocess all high-level LINCS datasets and make them accessible at the data point level enabling users to directly access and download any subset of signatures across the entire library independent from the originating source, project or assay. [5]우리는 sGC 노출에 의해 영향을 받는 일반적인 분자 경로의 후성 유전적 바이오마커를 평가하기 위해 두 조직 유형에 걸쳐 이러한 서명을 비교했습니다. [1] 결과는 신경 프로세스가 매우 광범위한 주파수 대역에서 시그니처를 갖는다는 것을 보여줍니다. [2] 뇌 전반에 걸쳐 그러한 서명의 다양성을 활용하는 조직적 원칙을 발견할 수 있습니까? 우리는 인간의 대뇌 피질에 초점을 맞추고 수용체의 분포가 연합에서 감각 영역으로 뻗어 있는 자연적인 축을 형성한다는 것을 보여줍니다. [3] 우리는 또한 염색체 전반에 걸쳐 소프트 스윕과 같은 서명이 광범위하게 존재하고 잠재적인 규제 요소와 겹치는 고득점 영역이 전역적으로 풍부하다는 증거를 제공합니다. [4] 이 업데이트의 초석은 모든 고급 LINCS 데이터 세트를 재처리하고 데이터 포인트 수준에서 액세스할 수 있도록 하여 사용자가 원본 소스, 프로젝트 또는 분석과 독립적으로 전체 라이브러리에서 서명의 하위 집합에 직접 액세스하고 다운로드할 수 있도록 하는 것입니다. . [5]
Expression Signatures Across 표현식 서명
The expression of 785 lncRNAs, unlike the overall expression pattern in the small RNAs, demonstrated distinctive expression signatures across all dormancy and flowering stages. [1] Since eliminating senescent cells or SASP were demonstrated to improve health and life span, we further investigated the distinct senescence-related gene expression signatures across all cell types during aging. [2] We developed a "report card" of gene expression signatures across these distinct models to facilitate characterization of their responses across experimental models, perturbations, and disease conditions. [3] Lastly, CellO's linear models are easily interpreted, thereby enabling exploration of cell-type-specific expression signatures across the ontology. [4] In this study, we aimed to measure the main differences in drug-induced gene expression signatures across SLE patients and to evaluate the potential for clinical data to build a machine learning classifier able to predict the SLE subset for individual patients. [5] Studies have attempted to identify patient and tumor characteristics that predict sensitivity or resistance to different types of conventional chemotherapies, yet a concise model that predicts chemosensitivity based on gene expression signatures across cancer types remains to be formulated. [6]785 lncRNA의 발현은 작은 RNA의 전체 발현 패턴과 달리 모든 휴면 및 개화 단계에 걸쳐 독특한 발현 특징을 보여주었다. [1] 노화 세포 또는 SASP를 제거하는 것이 건강과 수명을 향상시키는 것으로 입증되었기 때문에 노화 동안 모든 세포 유형에서 뚜렷한 노화 관련 유전자 발현 시그니처를 추가로 조사했습니다. [2] 우리는 실험 모델, 교란 및 질병 조건 전반에 걸친 반응의 특성화를 용이하게 하기 위해 이러한 고유한 모델에서 유전자 발현 서명의 "보고서 카드"를 개발했습니다. [3] nan [4] 이 연구에서 우리는 SLE 환자에서 약물 유발 유전자 발현 시그니처의 주요 차이점을 측정하고 개별 환자에 대한 SLE 하위 집합을 예측할 수 있는 기계 학습 분류기를 구축하기 위한 임상 데이터의 잠재력을 평가하는 것을 목표로 했습니다. [5] 다양한 유형의 기존 화학 요법에 대한 민감도 또는 내성을 예측하는 환자 및 종양 특성을 식별하기 위한 연구가 시도되었지만 암 유형 전반에 걸친 유전자 발현 특징을 기반으로 화학 민감성을 예측하는 간결한 모델은 아직 공식화되어야 합니다. [6]
Molecular Signatures Across 분자 서명
find that butterflies shifting to new host plants have more adaptive molecular signatures across their genomes and show repeated bursts of speciation rates. [1] Results: Transcriptome-based categorization identified three subgroups of patients with shared molecular signatures across independent North American, European and African cohorts. [2] Furthermore, the integration of these multi-layered molecular data revealed that resilient and susceptible individuals have very distinct molecular signatures across various physiological systems. [3] It produces unique molecular signatures across the brain, which are correlated with specific gene-expression profiles. [4] Incorporating these features shows promise in terms of revealing biologically convergent molecular signatures across distant and seemingly unrelated loci. [5] To further delineate the underlying diversity of these populations, we obtained mouse brain region-specific gene signatures for both protein-coding and long non-coding RNA and found that these astrocyte subpopulations are endowed with unique molecular signatures across diverse brain regions. [6]새로운 숙주 식물로 이동하는 나비는 게놈 전체에 걸쳐 더 적응적인 분자 서명을 가지고 있고 종분화 속도의 반복적인 폭발을 보인다는 것을 발견했습니다. [1] 결과: 전사체 기반 분류는 독립적인 북미, 유럽 및 아프리카 코호트에서 공유 분자 서명을 가진 환자의 세 하위 그룹을 식별했습니다. [2] 또한, 이러한 다층 분자 데이터의 통합은 탄력 있고 민감한 개인이 다양한 생리학적 시스템에 걸쳐 매우 뚜렷한 분자 특징을 가지고 있음을 보여주었습니다. [3] 이는 특정 유전자 발현 프로필과 상관관계가 있는 뇌 전체에 걸쳐 독특한 분자 신호를 생성합니다. [4] 이러한 기능을 통합하면 멀리 떨어져 있고 겉보기에는 관련이 없어 보이는 유전자좌에 걸쳐 생물학적으로 수렴하는 분자 서명을 드러낼 가능성이 있습니다. [5] 이러한 집단의 근본적인 다양성을 더 자세히 설명하기 위해 우리는 단백질 코딩 및 긴 비 코딩 RNA 모두에 대한 마우스 뇌 영역 특이적 유전자 서명을 얻었고 이러한 성상세포 하위 집단이 다양한 뇌 영역에 걸쳐 고유한 분자 서명을 부여받았다는 것을 발견했습니다. [6]
Mutational Signatures Across 전체에 걸친 돌연변이 서명
Moreover, we extract salient NMF-based mutational signatures across various cancer types. [1] Characterizing mutational signatures across species or within genomes of a bacteria helps in understanding their evolution and adaptation. [2] We demonstrate the value of the ecosystem through use cases that classify 135 pediatric cancer subtypes by gene expression profiling and map mutational signatures across 35 pediatric cancer subtypes. [3] SBS7a/b, SBS5 and SBS1 were the most prevalent mutational signatures across both cytolytic subgroups, but SBS1 differed significantly between them. [4] Key findings Simultaneous inference of mutational signatures across mutation types and genomic features refines signature spectra and defines their genomic determinants. [5] Large studies have previously identified various such mutational signatures across cancers that can be attributed to the specific causative processes. [6]또한 다양한 암 유형에서 두드러진 NMF 기반 돌연변이 시그니처를 추출합니다. [1] 박테리아의 종 또는 게놈 내에서 돌연변이 시그니처를 특성화하면 진화와 적응을 이해하는 데 도움이 됩니다. [2] 우리는 유전자 발현 프로파일링으로 135개의 소아암 하위유형을 분류하고 35개의 소아암 하위유형에 걸친 돌연변이 서명을 매핑하는 사용 사례를 통해 생태계의 가치를 입증합니다. [3] SBS7a/b, SBS5 및 SBS1은 두 세포용해성 하위 그룹에 걸쳐 가장 널리 퍼진 돌연변이 시그니처였지만 SBS1은 그들 사이에서 상당히 달랐습니다. [4] 주요 결과 돌연변이 유형 및 게놈 기능 전반에 걸친 돌연변이 시그니처의 동시 추론은 시그니처 스펙트럼을 정제하고 게놈 결정인자를 정의합니다. [5] 대규모 연구는 이전에 특정 원인 과정에 기인할 수 있는 암 전반에 걸친 다양한 돌연변이 시그니처를 확인했습니다. [6]
Gene Signatures Across
Using single-cell RNA sequencing data extracted from publicly available datasets, we make key findings regarding the remarkable conservation of ependymal cell gene signatures across age, region, and species. [1] uk/) to dissect gene signatures across synovial and blood compartments, integrated with deep phenotypic profiling. [2] Here we describe how to use sigQC, a tool that enables a streamlined, systematic approach for the evaluation of previously obtained gene signatures across multiple gene expression datasets. [3]공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에서 추출한 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터를 사용하여 연령, 지역 및 종 전반에 걸쳐 뇌실막 세포 유전자 서명의 놀라운 보존에 관한 주요 결과를 확인합니다. [1] uk/) 깊은 표현형 프로파일링과 통합된 활액 및 혈액 구획에 걸쳐 유전자 서명을 분석합니다. [2] 여기에서 우리는 여러 유전자 발현 데이터 세트에서 이전에 얻은 유전자 서명의 평가를 위한 간소화되고 체계적인 접근을 가능하게 하는 도구인 sigQC를 사용하는 방법을 설명합니다. [3]
Transcriptomic Signatures Across 전사 서명
Results Comparing the transcriptomic signatures across seven major cell subpopulations, the largest differences were observed in monocytes in which 226 genes were differentially expressed. [1] Here, we show that combining protein structure features with GES using deep learning approaches significantly enhances the reliability of the transcriptomic signatures across datasets representing various phenotypes, including relationships among tissues and drugs. [2] Here, we aimed to unravel transcriptomic signatures across brain regions involved in Braak Lewy body stages in non-neurological controls and PD donors. [3]결과 7개의 주요 세포 하위 집단에 걸친 전사체 시그니처를 비교한 결과, 226개의 유전자가 차등적으로 발현된 단핵구에서 가장 큰 차이가 관찰되었습니다. [1] 여기에서 우리는 딥 러닝 접근 방식을 사용하여 단백질 구조 기능을 GES와 결합하면 조직과 약물 간의 관계를 포함하여 다양한 표현형을 나타내는 데이터 세트에서 전사체 서명의 신뢰성이 크게 향상된다는 것을 보여줍니다. [2] 여기에서 우리는 비신경학적 대조군 및 PD 기증자에서 Braak Lewy 신체 단계와 관련된 뇌 영역에 걸쳐 전사체 서명을 푸는 것을 목표로 했습니다. [3]
Isotopic Signatures Across 동위원소 서명
From the consistency between in-situand sapflow-derived travel times, and the higher robustness of isotopic signatures across in-situ measurements as compared to the variability found here (as in other studies) with destructive sampling, the authors underline the potential of this in-situ methodology to better infer water pathways and associated travel times in the soil-vegetation continuum. [1] In contrast, species distributed across the studied area showed no differences in their isotopic signatures across space, suggesting that they are connecting otherwise two compartmentalized food webs. [2] Our study adds to the growing body of literature indicating that absorptive feeders, such as acanthocephalans, are typically depleted in δ13C and δ15N relative to their hosts, whereas trematodes, with a greater diversity of feeding opportunities, exhibit a wide variety of isotopic signatures across life stage and different host-parasite systems. [3]원위치 및 수액류 유도 이동 시간 사이의 일관성과 파괴적 샘플링을 사용한 여기(다른 연구에서와 같이)에서 발견된 변동성과 비교하여 원위치 측정 전반에 걸친 동위원소 서명의 더 높은 견고성에서 저자는 다음에서 이 가능성을 강조합니다. -토양-식물 연속체에서 수로 및 관련 이동 시간을 더 잘 추론하기 위한 현장 방법론. [1] 대조적으로, 연구 지역에 분포된 종은 공간 전반에 걸쳐 동위원소 서명에 차이가 없었으며, 이는 두 개의 구획화된 먹이 그물을 연결하고 있음을 시사합니다. [2] 우리의 연구는 acanthocephalans와 같은 흡수성 섭식 동물은 일반적으로 숙주에 비해 δ13C 및 δ15N이 고갈되는 반면, 섭식 기회가 더 다양한 trematodes는 일생에 걸쳐 다양한 동위원소 특징을 나타낸다는 것을 나타내는 문헌의 증가에 추가합니다. 단계 및 다른 숙주 기생충 시스템. [3]
Isotope Signatures Across 동위원소 서명
The X-ray maps and elemental and oxygen isotope signatures across individual apatite crystals are typically homogeneous in apatite from both fresh and altered rocks. [1] The unique trend change in seawater Sr isotope signatures across the Guadalupian-Lopingian Boundary (GLB) needs to be explained in relation to the unusual climate change associated with a major extinction around the GLB. [2] The measured variability in nutrient isotope signatures across the Arctic gateways brings to light the contribution of Arctic-sourced freshwater to the North Atlantic and its potential impact to the North Atlantic nutrient budget with future changes to primary production in these key regions. [3]개별 인회석 결정에 걸친 X선 지도와 원소 및 산소 동위원소 특징은 일반적으로 신선 암석과 변경된 암석의 인회석에서 균질합니다. [1] Guadalupian-Lopingian Boundary(GLB)를 가로지르는 해수 Sr 동위원소 특징의 독특한 경향 변화는 GLB 주변의 주요 멸종과 관련된 비정상적인 기후 변화와 관련하여 설명될 필요가 있습니다. [2] nan [3]