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Genómica funcional traslacional del cáncer

Todos los datos procesados generados o analizados durante este estudio se incluyen en este artículo y en su información complementaria. Los datos de imagen (Herud_et_al_2021__figuras_3_y_4_datos_reales) y los datos de origen in vitro (Herud_et_al_2021__figuras_S1_S3-S5_S7_y_tabla_S2a_datos_reales) están disponibles en Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.4524537). Los datos de las mediciones FACS de la Fig. 3a, b y los datos extendidos de las Figs. 6, 7 pueden encontrarse en https://flowrepository.org (FR-FCM-Z3FL). Las coordenadas y los factores de estructura para todas las estructuras de cristalografía de rayos X reportadas se han depositado en el PDB bajo los códigos de acceso 6EJW, 6EJZ, 6ENI, 6EKP, 6ENN, 6ELB, 6ELF y 6ELG. Los materiales (líneas transgénicas y plásmidos) estarán disponibles a través del Centro de Recursos Biológicos de Arabidopsis (ABRC) en Columbus (OH, EE.UU.) y el Nottingham Arabidopsis Stock Centre (NASC), Nottingham (Reino Unido).

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Revista de variantes

Los estudios exploratorios de fármacos contra el cáncer prueban múltiples líneas celulares tumorales contra múltiples fármacos candidatos. El objetivo en cada experimento emparejado (línea celular, fármaco) es trazar la curva dosis-respuesta de la línea celular a medida que aumenta el nivel de dosis del fármaco. Proponemos el filtrado tensorial bayesiano (BTF), un modelo bayesiano jerárquico para el modelado de dosis-respuesta en estudios de fármacos contra el cáncer con múltiples muestras y tratamientos. BTF utiliza incrustaciones de baja dimensión para compartir la fuerza estadística entre fármacos similares y líneas celulares similares. Los priores de contracción estructurados en BTF fomentan la suavidad en las curvas dosis-respuesta al tiempo que se adaptan a los saltos bruscos cuando los datos lo requieren. Nos centramos en un par de estudios de fármacos contra el cáncer que presentan una patología particular en su diseño experimental, lo que nos lleva a una probabilidad de mezcla de gammas monótona no conjugada. Para llevar a cabo la inferencia posterior, desarrollamos una variante del algoritmo de muestreo de rebanada elíptica para el muestreo de priores normales multivariantes con restricciones lineales y verosimilitudes no conjugadas. En las pruebas de referencia, BTF supera a los métodos de vanguardia para la regresión de covarianza y la factorización dinámica de la matriz de Poisson. En los dos estudios sobre fármacos para el cáncer, BTF supera el enfoque estándar actual en biología y revela nuevos biomarcadores potenciales de sensibilidad a los fármacos en el cáncer. El código está disponible en https://github.com/tansey/functionalmf.

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«Bad» es una canción del artista estadounidense Michael Jackson. Fue lanzada por Epic Records el 7 de septiembre de 1987, como segundo sencillo del séptimo álbum de estudio de Jackson del mismo nombre. La canción fue escrita y compuesta por Jackson, y producida por Quincy Jones y Jackson. Jackson declaró que la canción estaba influenciada por una historia de la vida real sobre la que había leído, de un joven que trató de escapar de la pobreza asistiendo a una escuela privada, pero terminó siendo asesinado cuando regresó a casa.

El cortometraje de «Bad» se estrenó en un especial de televisión, Michael Jackson: The Magic Returns, en la CBS en horario de máxima audiencia el 31 de agosto de 1987. Fue dirigido por Martin Scorsese y coprotagonizado por Wesley Snipes en una de sus primeras apariciones. El vídeo, inspirado en parte en la película West Side Story, muestra a Jackson y a un grupo de gángsters que representan a una banda callejera bailando en una estación de metro, ambientada en la estación de las calles Hoyt-Schermerhorn. Ha sido alabado por la crítica como uno de los vídeos más icónicos y grandes de todos los tiempos; el atuendo de Jackson ha sido reconocido como una influencia en la moda.

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Aunque todas estas arquitecturas varían un poco en sus detalles, son muy similares. Todas tienen el mismo objetivo, que es la separación de preocupaciones. Todas consiguen esta separación dividiendo el software en capas. Cada una tiene al menos una capa para las reglas de negocio y otra para las interfaces.

Los círculos concéntricos representan diferentes áreas del software. En general, cuanto más se avanza, más alto es el nivel del software. Los círculos exteriores son mecanismos. Los círculos interiores son políticas.

La regla principal que hace que esta arquitectura funcione es la regla de la dependencia. Esta regla dice que las dependencias del código fuente sólo pueden apuntar hacia adentro. Nada en un círculo interior puede saber nada en absoluto sobre algo en un círculo exterior. En particular, el nombre de algo declarado en un círculo exterior no debe ser mencionado por el código en el círculo interior. Esto incluye funciones, clases, variables o cualquier otra entidad de software con nombre.

Del mismo modo, los formatos de datos utilizados en un círculo exterior no deben ser utilizados por un círculo interior, especialmente si esos formatos son generados por un marco en un círculo exterior. No queremos que nada en un círculo externo afecte a los círculos internos.