高级别胃肠胰腺神经内分泌肿瘤的综合基因组和转录组特征研究报告 研究背景 高级胃肠胰腺神经内分泌肿瘤（high-grade gastro-entero-pancreatic neuroendocrine neoplasms, HG GEP-NENs）是一类具有神经内分泌分化特征的异质性恶性肿瘤。根据WHO 2019 [1]和2022 [2]标准，GEP-NENs目前被分为三类：神经内分泌肿瘤（NETs），神经内分泌癌（NECs）和混合型非神经内分泌-神经内分泌肿瘤。国际临床指南[3, 4]认可将GEP-NET G3和GEP-NECs作为一个覆盖性概念HG GEP-NENs，但强调GEP-NET G3和GEP-NECs在预后和治疗上的差异。GEP-NECs的预后较差，晚期患者中位总生存时间(OS...

基于优化集成机器学习的胶质瘤疾病预测 论文背景与研究目的 在医学研究中，胶质瘤(gliomas)是最常见的原发性脑肿瘤，具有不同临床行为和治疗结果的多种癌症类型。胶质瘤患者预后的准确预测对治疗方案的优化和个性化患者护理至关重要。随着大规模基因组和临床信息的广泛可用，机器学习方法在创建可靠的胶质瘤预测模型方面展示了巨大潜力。本研究中的胶质瘤预测模型旨在通过集成多个机器学习算法（KStar 和 SMOReg）来提升胶质瘤预测的准确性和效率，从而为个性化医疗和改善患者预后提供帮助。 论文来源 这篇论文由 Jatin Thakur、Chahil Choudhary、Hari Gobind、Vipasha Abrol 和 Anurag 提交，他们均来自印度Mohali的Chandigarh Unive...

阿尔茨海默病诊断和预测的脑脊液蛋白质组学研究 背景与研究目的 阿尔茨海默病（AD）是一种导致记忆丧失和认知能力下降的神经退行性疾病，目前全球范围内仍无有效的治愈方法。传统上，AD的病理特征包括β淀粉样蛋白（Aβ）斑块和tau蛋白神经原纤维缠结。然而，这些特征仅反映了AD复杂病理过程的一部分，未能全面揭示其生物学基础。近年来，针对Aβ和tau的疾病修正治疗效果不佳，这进一步突显了扩展AD生物标志物研究的重要性。为了准确诊断和预后AD，尤其是在疾病早期阶段，识别更多高性能生物标志物是至关重要的。 论文来源与作者 本文发表于《Nature Human Behaviour》杂志，题为“Multiplex cerebrospinal fluid proteomics identifies biomar...

这是一篇关于用于小分子质谱预测的图transformers模型(MassFormer)的论文。该研究针对质谱数据中的分子鉴定问题,提出了一种新的深度学习方法来预测小分子的质谱图谱。 背景介绍: 质谱(MS)是一种广泛应用于多个领域(如蛋白质组学、代谢组学、环境化学等)的分析技术,用于鉴定和定量样品中的化学物质。然而,对于大多数小分子,由于其碎裂过程的复杂性,准确模拟质谱图谱一直是该领域的一个关键挑战。现有的基于规则的方法(如CFM)存在性能和适用范围的限制。近年来,深度学习方法被应用于质谱预测,但现有模型主要基于分子指纹或局部图神经网络,无法有效建模分子全局结构和远程原子相互作用对碎裂的影响。 研究来源: 该研究由来自多伦多大学和矢量人工智能研究所的Adamo Young、Hannes Rö...