PubMed چکیده/رکورد

Systematic Analysis of Tumor Microenvironment Using IOBR.

استودیوی صوتی مقاله

پخش حرفه‌ای فارسی و انگلیسی

در حال بررسی نسخه‌های صوتی ذخیره‌شده…

صوت تولیدشده با هوش مصنوعی است. برای کاربرد علمی یا درمانی، متن و منبع اصلی را بررسی کنید.
خواندن هوشمند فارسی و انگلیسی در حال آماده‌سازی صداهای مرورگر…
تنظیم صدای طبیعی و سرعت

صداهایی که در نامشان «Natural»، «Neural» یا «Online» دیده می‌شود معمولاً طبیعی‌ترند. انتخاب صدا به صداهای نصب‌شده در ویندوز و مرورگر شما بستگی دارد.

چکیده اصلی

The Immuno-Oncology Biological Research (IOBR) package is an R-based analysis tool for exploring the tumor microenvironment (TME) and its influence on anti-tumor immunity. Built for high-throughput data-spanning both transcriptomic and genomic profiles-IOBR integrates six analytical modules, including transcriptomic data preprocessing, TME profiling, TME pattern identification, ligand-receptor interaction analysis, genome-TME interaction assessment, and visualization. In this chapter, we walk through a multi-omics workflow using example datasets, illustrating data preparation, distribution analyses, result interpretation, and graphical output. IOBR is open source and is available at https://github.com/IOBR/IOBR and a detailed GitBook ( https://iobr.github.io/book/ ) offers a complete manual and analysis guide for each function.

نتیجه فارسی

IOBR یک بسته متن‌باز R است که برای تحلیل چند-اومیک محیط تومور طراحی شده است. این ابزار شامل ماژول‌های مختلفی برای پیش‌پردازش داده‌ها، تحلیل الگوها و تعاملات ژنوم-محیط تومور است. IOBR برای داده‌های ترنسکریپتومیک و ژنومیک با وابستگی بالا ساخته شده و دارای راهنمای کامل در GitBook است.

  • IOBR یک بسته تحلیلی متن‌باز R برای محیط تومور است.
  • شامل شش ماژول تحلیلی برای داده‌های ترنسکریپتومیک و ژنومیک است.
  • شامل تحلیل تعامل لیگاند-گیرنده و تعامل ژنوم-TME است.
  • دسترسی به راهنمای کامل در GitBook موجود است.

ترجمه فارسی چکیده

بسته تحقیقات زیست‌شناسی ایمونو-سرطان (IOBR) یک ابزار تحلیلی مبتنی بر R برای بررسی محیط تومور (TME) و تأثیر آن بر ایمنی ضد تومور است. این بسته برای داده‌های با وابستگی بالا (شامل پروفایل‌های ترنسکریپتومیک و ژنومیک) ساخته شده و شامل شش ماژول تحلیلی شامل پیش‌پردازش داده‌های ترنسکریپتومیک، پروفایل‌سازی TME، شناسایی الگوهای TME، تحلیل تعامل لیگاند-گیرنده، ارزیابی تعامل ژنوم-TME و ویزualization است. در این فصل، یک جریان کار چند-اومیک با استفاده از داده‌های نمونه، شامل آماده‌سازی داده‌ها، تحلیل‌های توزیعی، تفسیر نتایج و خروجی‌های گرافیکی توضیح داده می‌شود. IOBR متن‌باز است و در دسترس است.

روش پژوهش

IOBR یک بسته R است که برای تحلیل داده‌های با وابستگی بالا (ترنسکریپتومیک و ژنومیک) ساخته شده است.

محدودیت‌ها

محدودیت‌ها در متن گزارش نشده‌اند.

استخراج ساختاریافته از متن منبع

نمای PICO و پیامدها

جمعیت
تومورها
مداخله/مواجهه
تحلیل IOBR
مقایسه
ندارد
حجم نمونه
ندارد

متن کامل اصلی

متن در JumpToDate ذخیره نشده است.

برای بررسی دسترسی کتابخانه‌ای یا خرید، رکورد اصلی را باز کنید.

رفتن به منبع اصلی

کلیدواژه‌ها

Gene signatureIOBRMulti-omicsSingle-cell dataTumor microenvironmentTumor–immune interaction
در همین زیرشاخه

مقاله‌های مرتبط

PubMed2027

A Modelling Approach to Resolve Gene Temporal Dynamics in Intestinal Inflammation.

The intestinal epithelium is maintained by stem cells at the crypt base, however, acute or chronic inflammation can severely disrupt stem cell function and tissue homeostasis. To characterize mucosal inflammation and tissue damage, we evaluated time-course gene expression changes using a dextran sulfate sodium (DSS)-induced mouse model of colitis. By applying normalization, Z-score transformation, and spline curve modeling, we trace th…

PubMed2027

A Standardized Protocol for Generating iPSC-Derived Human Microglia for Functional Genomic Assays.

Human induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived microglia (iMG) provide an in vitro experimental system for studying human microglial biology, neuroinflammation, and genetic risk mechanisms associated with neurological disease. This chapter describes a standardized, scalable, and reproducible protocol for the differentiation of human iPSCs into functional microglia-like cells, with particular emphasis on applications in transcriptio…

PubMed2027

B-Cell Aware Analysis of Single-Cell Transcriptomics Data.

Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) has facilitated the studies of cellular heterogeneity in many different biological contexts, including how B cells function and mediate immune responses to infection, malignancies, and autoimmunity. scRNA-seq as applied to B cells requires specific bioinformatics strategies, which consider the distinct biology of B cells and biological processes unique to these cells, such as somatic hypermutation…

PubMed2027

Combined Lipidomic and Metabolomic Analyses on Cardiac Organoids.

Cardiac organoids are increasingly used to model human cardiac development and disease, but their small size often limits molecular characterization, especially if different approaches and protocols are necessary to extract and quantify metabolites and lipids. Here, we present a multistep workflow for combined targeted free amino-acid (FAA) based metabolomic and lipidomic profiling from a single pooled cardiac organoid sample. The prot…