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Sci. Adv. | 治疗性遗传靶点的全表型识别

今天为大家介绍的是来自Dimitrios Vitsios团队的一篇论文。人类基因组数据集的持续扩展推动了治疗靶点的识别,然而,从基因注释中提取基因-疾病关联仍然具有挑战性。在这里,作者介绍了Mantis-ML 2.0这一框架,它整合了阿斯利康的生物学洞察力知识图谱与多个表格数据集,评估了整个表型组的基因-疾病概率。作者使用图神经网络,捕捉图的整体结构,并在数百个平衡数据集上通过一个鲁棒的半监督学习框架进行训练,以提供人类外显子组的基因-疾病概率。Mantis-ML 2.0结合了自然语言处理,自动化数千种疾病的疾病相关特征选择。改进的模型展示了平均6.9%的分类能力提升,实现了在5220种来自人类表型本体、OpenTargets和英国基因组学的疾病上的中位接收者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)得分为0.90。值得注意的是,Mantis-ML 2.0优先考虑了来自独立的英国生物库表型广泛关联研究(PheWAS)的关联,提供了一种更强的分选方式,并减轻了PheWAS关联的不足。

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DNS 劫持恶意软件 Roaming Mantis 升级,针对全球 iOS、Android 和桌面用户

据外媒报道, 卡巴斯基实验室发现针对 Android 设备的路由器 的 DNS 劫持恶意软件 Roaming Mantis 现在已升级到了针对 iOS 设备以及桌面用户。最初该恶意软件被发现在上个月劫持了网络路由器,目的旨在散布窃取用户登录凭证和双重身份验证密码的 Android 银行恶意软件。而目前根据卡巴斯基实验室的安全研究人员的说法,通过增加针对 iOS 设备的钓鱼攻击以及针对 PC 用户的加密货币挖掘脚本,Roaming Mantis 活动背后的犯罪集团已经扩大了他们的目标。此外,尽管最初的袭击旨在针对来自东南亚的用户 ,但目前该新活动已经演变到支持 27 种语言,以扩大在欧洲和中东地区的业务范围。

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