SUMMARY: Many single-cell transcriptomics datasets are stored in the HDF5-backed AnnData (H5AD) file format, as popularized by the Python scverse ecosystem. However, accessing these datasets from R, allowing users to take advantage of the strengths of each language, can be difficult. anndataR facilitates this access by allowing users to natively read and write H5AD files in R, convert them to and from SingleCellExperiment or Seurat objects, or even work with the resulting R AnnData object directly. We perform rigorous testing to ensure compatibility between Python-written and R-written H5AD fi
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MOTIVATION: Complex gene regulatory networks (GRNs) underlie most disease processes, and understanding disease-specific network structures and dynamics is crucial for developing effective treatments. Yet, most database- and literature-based analyses of GRNs often treat gene regulations as context-independent interactions, overlooking how GRNs can differ depending on the disease type, cell lineage, or experimental condition.
RESULTS: In an attempt to improve on existing methods for leveraging knowledge present in the scientific literature, we developed a framework to assign quantitative, conte
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MOTIVATION: Intracellular signaling pathways regulate essential cellular functions and orchestrate complex biological processes, yet their dynamic activity remains challenging to quantify with precision. Advances in single-cell omics enable pathway activity inference at the transcriptional level; however, existing computational tools often overlook mechanistic features of signaling networks, failing to formally treat the expected directionality of transcriptional change due to signal transduction. To address this technological gap, we have engineered PathwayEmbed, an R-based computational fram
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Oxidative stress can trigger apoptosis, tissue damage, and the onset of various chronic diseases. By maintaining cellular homeostasis, antioxidants can effectively reduce the risk of diseases associated with oxidative damage, including cardiovascular diseases, neurodegenerative diseases, and metabolic disorders. Given the drawbacks associated with synthetic antioxidants, there has been a gradual shift toward natural alternatives. Antioxidant peptides, derived from proteins, have emerged as natural antioxidants possessing numerous advantages, including abundant sources, high safety profiles, an
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Plant mitochondrial genomes are difficult to analyze because of their structural dynamism and frequent annotation errors. To address these challenges, we first constructed a high-confidence mitochondrial reference library for Rhodiola by integrating transcriptomic evidence, public sequence resources, and experimental validation. This curated resource defined 30 mitochondrial protein-coding genes (PCGs), including corrected exon-intron boundaries and validated 5'-terminal variants in ccmC, ccmFn, and nad9. Leveraging this curated dataset, we developed the RhoMitoAnnotator, which integrates thre
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Recent advancements in single-cell sequencing technologies have led to the generation of vast amounts of multi-omics data, spurring the development of numerous integration tools. While multi-omics integration has significantly advanced cell research, there is still a lack of comprehensive evaluations and guidelines for these tools. This study benchmarks Domain-specific Models (DMs) and Foundation Models (FMs) for multi-omics data integration, assessing 23 methods with optimized hyperparameters on integration accuracy, biomarker detection, trajectory inference, and quantitative batch effect cor
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Understanding the dynamic behavior of the human trunk during locomotion is critical for addressing prevalent disorders like low back pain and scoliosis, yet current biomechanical models often oversimplify the trunk as rigid segments. To bridge this gap, we introduce a novel approach combining body surface topography changes with network analysis to characterize trunk motion as a dynamic continuum. By employing the skin surface as a non-invasive observer, we utilized community detection algorithms to identify synchronous deformation regions (SDRs) during gait. Our results suggest that the human
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
A concern in infectious disease modelling is how accurately population mixing is incorporated, as it shapes the type and frequency of contacts through which infection spreads, and consequently, estimated intervention effectiveness. Although synthesizing mixing patterns from diary-based surveys is an established framework, geographical information is poorly or sparsely captured. Here we propose a generalizable workflow to quantify geographical connectivity from job registry data covering over 8 million Dutch working population. The derived colleague connectedness shows heterogeneous spatial pat
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Major advances in Plasmodium sequencing approaches, bioinformatic pipelines, and data analysis tools have provided valuable insights into malaria epidemiology from parasite genomic data. However, translating genetic data into actionable information for decision-makers remains a challenge. Significant barriers limit the integration of these advances into a functional data analysis ecosystem that produces standardized, interpretable results for use by national malaria control programs. The Plasmodium Genomic Epidemiology network convened 18 subject matter experts across 15 institutions at the Re
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Technological advances in sequencing and computation have allowed deep exploration of the molecular basis of diseases. Biological networks have proven to be a valuable framework for analyzing omics data and modeling regulatory interactions between genes and proteins. Large collaborative projects, such as The Cancer Genome Atlas (TCGA), have provided a rich resource for building and validating new computational methods, resulting in a plethora of open-source software for downloading, preprocessing, and analyzing those data. However, for an end-to-end analysis of regulatory networks,
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: The human retina relies on a complex network of proteins, many of which exhibit intrinsic disorder and liquid-liquid phase separation (LLPS), enabling dynamic interactions for retinal function. Disruptions in these properties, along with missense mutations, have been linked to retinal diseases. This study aims to characterize and compare retinal proteins categorized by their expression specificity and tissue distribution using bioinformatics tools to explore relationships between intrinsic protein disorder, phase separation potential, and mutation pathogenicity.
METHODS: We anal
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Protein function relies on accurate and densely packed constellations of amino acids within the active site. The high density in the active site optimizes activity but reduces tolerance to mutations, thereby frustrating efforts to engineer or design new or dramatically improved activity. Introducing new activities may therefore require simultaneous multipoint mutations. Still, in a phenomenon known as epistasis, the outcome of combinations of mutations can differ significantly-and even reverse-the impact of the individual mutations, limiting predictability. To address these challenges we previ
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MOTIVATION: Advances in the prediction of the 3D structures of most known proteins through machine learning have achieved unprecedented accuracies. However, although these computed models are remarkably good, they still challenge accuracy at the atomic level. The Occluded Surface (OS) algorithm is widely used for atomic packing analysis. But it lacks implementations in high-level languages.
RESULTS: We introduce FIBOS, an R and Python package incorporating the OS methodology with enhancements. We show how FIBOS can be used to atomically compare experimental structures and AlphaFold prediction
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Thyroid eye disease (TED) is an autoimmune inflammatory disorder of the orbit, associated with a range of potential clinical sequelae. Tumor cells in TED overexpress pro-angiogenic factors, driving the formation of heterogeneous and immature neovascularization. This dysregulated angiogenesis often leads to a hypoxic microenvironment due to insufficient perfusion. Despite its importance, the role of angiogenesis-related genes (ARGs) in TED pathophysiology remains poorly understood.
METHODS: To bridge this knowledge gap, our study aimed to identify and validate ARGs implicated in TE
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Regulatory modules are molecules that interact functionally, driving disease processes. Here, we present a protocol for identifying regulatory modules in Parkinson's disease (PD) using cohort-specific microRNA (miRNA) data and Boolean modeling. We describe steps for omics data collection, biomolecule and miRNA target analysis, and Boolean model construction and simulation. We then detail procedures for validation of the model and results. The modules identified using this protocol explain how miRNA-driven mechanisms influence PD progression in disease cohorts. For complete details on the use a
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: The importance of protein amyloidogenesis, associated with various diseases and functional roles, has driven the creation of computational predictors of amyloidogenicity. The accuracy of these predictors, particularly those utilizing artificial intelligence technologies, heavily depends on the quality of the data.
METHODS: We built Cross-Beta DB, a database containing high-quality data on known cross-β amyloids formed under natural conditions. We used it to train and benchmark several machine-learning (ML) algorithms to predict amyloid-forming potential of proteins.
RESULTS: We
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: To screen novel diagnostic marker or therapeutic target for multiple myeloma (MM).
METHODS: Sel1L, SPAG4, KCNN3 and PARM1 were identified by bioinformatics method based on GEO database as high expression genes in MM. Their RNA and protein expression levels in bone marrow mononuclear cells from myeloma cell lines U266, NCI-H929, MM.1s, RPMI8226 and leukemia cell line THP1, as well as 31 MM patients were evaluated by RT-PCR and Western blot, respectively. Meanwhile, 5 samples of bone marrow from healthy donors for allogeneic hematopoietic stem cell transplantation were employed as co
Аннотация на английскомСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Osteoporosis (OP), often termed the "silent epidemic," poses a substantial public health burden. Emerging insights into the molecular functions of FBXW4 have spurred interest in its potential roles across various diseases.
METHODS: This study explored FBXW4 by integrating DEGs from GEO datasets GSE2208, GSE7158, GSE56815, and GSE35956 with immune-related gene compilations from the ImmPort repository. Gene selection was refined using advanced approaches, including LASSO regression and SVM-RFE. Functional enrichment of FBXW4-associated genes was assessed via GSEA and GSVA, identifyi
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Repeated waves of emerging variants during the SARS-CoV-2 pandemics have highlighted the urge of collecting longitudinal genomic data and developing statistical methods based on time series analyses for detecting new threatening lineages and estimating their fitness early in time. Most models study the evolution of the prevalence of particular lineages over time and require a prior classification of sequences into lineages which is prone to induce delays and biases. More recently, several authors studied the evolution of the prevalence of mutations over time with alternative clustering approac
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Deciphering cell-type-specific gene regulatory networks (ctGRNs) is crucial for elucidating fundamental biological processes, such as tissue development and cancer progression. However, accurately inferring ctGRNs from high-dimensional transcriptomic data poses a significant challenge, primarily due to issues like data sparsity, cell heterogeneity, and over-smoothing (i.e. the tendency of node features to become indistinguishable after many graph convolution layers) in deep learning models. To tackle these obstacles, we present GeneLink+, an innovative framework for ctGRN inference leveraging
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования