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Nucleic Acids Res. | scHumanNet:用于研究疾病基因细胞类型特异性的单细胞网络分析平台

本文介绍由哈佛医学院的Martin Hemberg和韩国延世大学生命科学与生物技术学院生物技术系的Insuk Lee共同通讯发表在Nucleic Acids Research的研究成果:单细胞生物学面临的一个主要挑战是识别细胞类型特异性基因功能,这可能会大大提高精准医学的水平。基因的差异表达分析是一种流行但不充分的研究方法,需要补充与细胞类型相关的功能。因此,作者提出了单细胞网络分析平台scHumanNet,用于解决人类不同基因功能的细胞异质性。scHumanNet是基于HumanNet参考相互作用组构建细胞类型特异性基因网络(CGN), 它在单细胞转录组数据上构建的CGN比其他方法显示出更高的细胞环境功能相关性。此外,基于跨细胞类型网络紧致性的基因信号的细胞反褶积揭示了与T细胞相关的乳腺癌预后标志物。scHumanNet还可以利用CGN的中心性对与特定细胞类型相关的基因进行优先排序,并确定CGN在疾病和健康状况之间的差异中心。作者通过揭示乳腺癌预后基因GITR的T细胞特异性功能效应,以及抑制神经元特异性自闭症谱系障碍基因的功能缺陷,证明了scHumanNet的有效性。

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新书《Introduction to the Cyber Ranges》讲述网络靶场基础理论知识和案例

2022年5月4号出版的《网络靶场简介》,英文书名《Introduction to the Cyber Ranges》是一本讲述网络靶场的新书。本书是Bishwajeet Pandey教授和Shabeer Ahmad博士两位作者合著。Bishwajeet Pandey教授是印度班加罗尔贾因大学的副教授。他曾任奇卡拉大学研究系助理教授、南亚大学(JRF)初级研究员和英迪拉·甘地国立开放大学讲师。主要研究领域包括绿色计算、高性能计算、网络物理系统、人工智能、机器学习和网络安全。Shabeer Ahmad博士是意大利拉奎拉科学研究所网络安全和控制系统领域的博士,主要研究领域是线性和非线性控制系统、关键基础设施网络安全、混合网络靶场以及关键基础设施的仿真(特别是供水系统)。

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