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生信分析需要多维度的验证:多数据集和湿实验

DE-ATG的筛选和GO、KEGG分析 2.筛选预后相关的ATG 单变量cox分析与多变量cox分析72个DE-ATGs与TCGA-GBM数据集的预后相关基因,最终得到3个预后相关DE-ATGs:NRG1...图2A-C:使用GEPIA数据集的GBM样品数据以及正常样品,验证上述3个预后相关DE-ATGs的表达差异,发现在GBM标本中ITGA3显著上调,而NRG1和MAP1LC3A显著下调。...图2D-F:使用HPA数据集(人类蛋白质图谱)进行蛋白层面验证,MAP1LC3A在GBM组织呈阳性,而ITGA3和NRG1在GBM组织中呈弱阳性。...图2G-I:构建生存曲线验证,发现ITGA3,NRG1和MAP1LC3A低表达组预后较好。 ? 图2....图3:基于中位风险评分将TCGA队列与CGGA队列的患者分为高风险组或低风险组,上图展示风险评分与生存时间的关系,中图展示ATG风险评分,下图展示NRG1、ITGA3和MAP1LC3A表达水平。 ?

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神经调节蛋白4通过抑制肿瘤易发的肝脏微环境抑制NASH-HCC的发展

神经调节蛋白4(Neuregulin 4_NRG4) NRG4是一种脂肪组织丰富的分泌因子,作用于肝脏以保持小鼠的代谢健康。 NRG4信号通路保护肝细胞免受应激诱导的损伤,减轻饮食诱导的NASH发病。...在饮食诱导和遗传性肥胖模型中,NRG4在脂肪组织中的表达显著下调。...脂肪细胞衍生的内分泌因子神经调节蛋白4 (NRG4)作为激素检查点,在NASH期间抑制这种病理性重编程。...NRG4缺乏加剧了肿瘤易发肝脏免疫微环境和nash相关HCC的诱导,而转基因NRG4过表达在小鼠中引起了保护作用。...在治疗环境中,重组NRG4-Fc融合蛋白在抑制HCC和延长治疗小鼠的生存方面表现出显著的效力。

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腾讯PCG长文:探究对话数据的局部分布特性与对抗回复生成模型的内在联系

机器之心专栏 作者:腾讯PCG、哈工大、北京大学等 当前,深度学习的不断发展使机器学习各研究方向之间的界限趋于模糊,出现了机器学习模型在不同领域(如 CV 与 NLP)和不同问题(如 NMT 与 NRG...Conversational System,即 ChatBot)当中的端到端回复生成问题(End-to-End Response Generation / Neural Response Generation, NRG...与 CV 领域的各种经典的生成任务相比,NRG 问题中引入对抗学习的时间较晚,但这并不影响研究者对于该方法潜在有效性的预判,尤其是人们普遍相信对抗过程引入的随机性可能对于解决 NRG 任务中的 safe...经典 GAN 模型在 NRG 场景下的局限性 如果对 GAN-based NRG 进行实际训练,我们往往会发现,模型真正的学习状态似乎并没有想象中的那么理想。...GAN-NRG 生成结果的多样性不符合预期,这本身其实与引入 GAN 的初衷是相悖的。

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拒绝无聊,如何让AI学会“花式聊天”?对抗学习在聊天回复生成中的曲折探索

如今,我们把这种新的自动聊天模型架构命名为 Neural Response Generation (NRG)。 2、“我也这么觉得”—— NRG 还能不能聊下去了?...不可否认,采用 NRG 模型生成的一部分聊天回复在主题上确实能够做到与相应的 query 吻合,甚至会有个别语义相关度较高且可读性很好的回复可以被生成出来。...饶是如此,恐怕不会有人认为 NRG 复制了 NMT 模型在机器翻译领域的成功,其主要原因就是,这种端到端模型生成的绝大多数答案严重趋同,且不具有实际价值,即无法让人机对话进一步进行下去。...简而言之,NRG 模型如果想要在实际产品中发挥作用,避免 safe response 的生成是必须要解决的问题,无可回避。...3、一个直观的解决方案:生成式对抗网络 NRG 模型产生 safe response 的问题可以说是意料之外情理之中的事情,于是人们坚定地对这个难题发起了挑战。

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