肿瘤专题
易基因：NSUN2/YBX1介导m5C甲基化增强HGH1 mRNA稳定性以促进肿瘤进展 | 科研速递
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 RNA m5C甲基化已被证明广泛参与肿瘤的发生和发展。作为主要的m5C甲基转移酶，NSUN2在多种肿瘤类型中发挥着关键的调控作用。但NSUN2介导的m5C修饰对乳腺癌（BC）的具体作用仍不清楚。 郑州大学第一附属医院/河南省精准临床药学重点实验室阚全程、田鑫团队和中国科学院大学杨运桂合作阐明NSUN2如何通过m5C修饰调控靶基因H
早期发现，健康生活！第三届ZAODX世界肿瘤早筛大会圆满落幕！
2024年6月15日-16日，第三届ZAODX世界肿瘤早筛大会在雄安新区盛大开幕！本次会议由河北雄安新区管理委员会公共服务局指导，第三届ZAODX世界肿瘤早筛大会组委会和早筛网主办，粤港澳大湾区精准医学研究院（广州）、海南省医疗创新促进会、上海拓新健康促进中心、中国民族卫生协会肿瘤防治专委会、Cancer Screening and Prevention《癌症筛查与预防》/华誉出版社（Xi
人工智能在【肿瘤生物标志物】领域的最新研究进展｜顶刊速递·24-06-08
小罗碎碎念 本期文献速递的主题是——人工智能在“肿瘤生物标志物”领域的最新研究进展。 重点关注 今天推荐的6篇文献中，第二篇和第三篇是小罗最喜欢的，因为对于临床来说，比较具有实际意义，也和自己的想法很契合。 尤其是第三篇，进行了前瞻性探索，这个必定是趋势。我在组会上也提过类似的建议，但貌似没有被采纳，希望其他感兴趣的老师能探索一下AI与临床结合的前瞻性试验，这个方向绝对
通过抑制治疗上调的环氧化酶-2来改善光动力性能的肿瘤归巢嵌合肽菱形体
引用信息 文 章：Tumor Homing Chimeric Peptide Rhomboids to Improve Photodynamic Performance by Inhibiting Therapy‐Upregulated Cyclooxygenase-2. 期 刊：Smal（影响因子：13.3） 发表时间：11/02/2024 作 者： Zhang
人工智能在肿瘤预后预测中的最新研究进展｜顶刊精析·24-06-07
小罗碎碎念 今天要分享的文献主题，大家一定非常熟悉，因为绝大多数AI4cancer的文章都会提到它——预后预测，所以今天的文献主题是——人工智能+肿瘤预后预测。 在正式开始分享之前，我想先带着大家梳理两个问题。解决了以下两个问题以后，你会对今天推文有更深刻的认知。 问题梳理 问题1：肿瘤预后具体指什么 肿瘤预后是指根据临床经验预测的肿瘤发展情况，它涉及对肿瘤的临床表现、化验及影像学
脑部磁共振成像肿瘤分割方法（MATLAB 2018）
近年脑肿瘤发病率呈上升趋势，约占全身肿瘤的5%，占儿童肿瘤的70%。CT、MRI等多种影像检查方法可用于检测脑肿瘤，其中MRI应用于脑肿瘤成像效果最佳。精准的脑肿瘤分割是病情诊断、手术规划及后期治疗的必备条件，既往研究者对脑部肿瘤分割算法进行了深入研究，并取得了很多成果。然而脑部结构复杂，包括脑皮层、灰质、白质、胼胝体、脑脊液等组织，分割精度难以保证。目前临床使用最广泛的脑部肿瘤分割方法是模糊Ｃ均
头颈肿瘤在PET/CT中的分割：HECKTOR挑战赛| 文献速递-深度学习肿瘤自动分割
Title 题目 Head and neck tumor segmentation in PET/CT: The HECKTOR challenge 头颈肿瘤在PET/CT中的分割：HECKTOR挑战赛 01 文献速递介绍 高通量医学影像分析，常被称为放射组学，已显示出其在揭示定量影像生物标志物与癌症预后之间关系的潜力，包括在头颈（H&N）癌症的背景下（Vallieres等
人工智能与【肿瘤免疫微环境】结合，探索免疫治疗的新方向｜24年6月·顶刊速递·06-02
罗小罗同学·说 24-06-02｜文献速递 今天分享的文章，主题是——人工智能&肿瘤免疫微环境。解释一下这张图，左列是文献标题，右侧是发表的年月，放心，都是顶刊，不然我也不会选的。 PS：如果一直看我推文的同学/老师，你们会发现有些文章在之前的肿瘤专题中出现过（例如第二篇和第三篇），就当加深印象咯。 24-06-02｜小罗日报｜共耗时67min 交流群
探索多模态MR图像的脑肿瘤分割任务结构| 文献速递-深度学习肿瘤自动分割
Title 题目 Exploring Task Structure for Brain Tumor Segmentation From Multi Modality MR Images 探索多模态MR图像的脑肿瘤分割任务结构 01 文献速递介绍 脑肿瘤分割旨在从多模态磁共振（MR）序列中自动分割肿瘤区域，这些序列由先进的医学成像设备拍摄。通过分割脑肿瘤，可以提供肿瘤体积、形
自适应感兴趣区域的级联多尺度残差注意力CNN用于自动脑肿瘤分割| 文献速递-深度学习肿瘤自动分割
Title 题目 Cascade multiscale residual attention CNNs with adaptive ROI for automatic brain tumor segmentation 自适应感兴趣区域的级联多尺度残差注意力CNN用于自动脑肿瘤分割 01 文献速递介绍 脑肿瘤是大脑细胞异常和不受控制的增长，被认为是神经系统中最具威胁性的疾病之一。
基于多模态MRI中深层语义和边缘信息融合的脑肿瘤分割 | 文献速递-深度学习肿瘤自动分割
Title 题目 Brain tumor segmentation based on the fusion of deep semantics and edge information in multimodal MRI 基于多模态MRI中深层语义和边缘信息融合的脑肿瘤分割 01 文献速递介绍 医学图像分割是医学图像处理领域的重要课题。其中，脑肿瘤分割旨在从图像中定位多种类
文章分享：《肿瘤DNA甲基化标志物检测及临床应用专家共识（2024版）》
本文摘自于《肿瘤DNA甲基化标志物检测及临床应用专家共识（2024版）》 目录 1. DNA甲基化标志物概述 2 DNA甲基化标志物的临床检测 2.1 临床样本前处理注意事项 2.2 DNA甲基化标志物检测技术方法 2.2.1 DNA提取与纯化 2.2.2 DNA转化 2.2.3 DNA 甲基化检测平台 3 DNA甲基化标志物用于肿瘤筛查 3.1 DNA
肿瘤癌症SCI期刊，中科院3区，IF=3+，审稿快，录用率超高！
一、期刊名称 Journal of Cancer Research and Clinical Oncology 二、期刊简介概况 期刊类型：SCI 学科领域：肿瘤癌症 影响因子：3.6 中科院分区：3区 出版方式：开放出版 版面费：$4190 三、期刊征稿范围 《癌症研究与临床肿瘤学杂志》包含实验和临床肿瘤学领域的重要和最新文章。 涵盖以下领域： · 致
Cell长文：肿瘤研究中空间单细胞蛋白组技术如何提升10x 空转数据层次
胶质瘤是高度异质性和浸润性的肿瘤，包含了不同细胞状态的恶性细胞。组织病理学发现了某些空间区域与局部组成结构相关，例如与缺氧相关的坏死灶。现在，技术的发展使我们能够重新审视经典组织病理学所捕获的空间结构，并通过对细胞类型和细胞状态的分析来进行定量描述。 前期的研究通过解离组织进行scRNA-seq已经定义了不同类型的胶质母细胞瘤（GBM）恶性细胞及不同的免疫细胞亚型，例如4种恶性细胞类型：neur
文献速递：深度学习肝脏肿瘤诊断---双能量CT深度学习放射组学预测大梁状大块型肝细胞癌
Title 题目 Dual-Energy CT Deep Learning Radiomics to Predict Macrotrabecular-Massive Hepatocellular Carcinoma 双能量CT深度学习放射组学预测大梁状大块型肝细胞癌 Background 背景 It is unknown whether the addit
windows ubuntu 子系统：肿瘤全外篇，2. fq 数据质控，比对。
首先我们先下载一组全外显子测序数据。nabi sra库，随机找了一个。 来自受试者“16177_CCPM_1300019”(SRR28391647, SRR28398576)的样本“16177_CCPM_1300019_BB5”的基因组DNA配对端文库“0369547849_Illumina_P5-Popal_P7-Hefel”的Illumina随机外显子测序 下载下来，转为两个配对的fq
一种多信号线粒体靶向荧光探针，用于同时区分生物硫醇并实时可视化其在癌细胞和肿瘤模型中的代谢
文献来源:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S003991402300855X? 该探针应用： ·用于区分生物硫醇，并依次检验代谢物 。 ·实时监测细胞、斑马鱼和肿瘤中的生物硫醇代谢。 一、背景介绍 生物硫醇 （1）种类 生物硫醇是含有巯基的小有机分子，广泛存在于生物体中，包括同型半胱氨酸（Hcy），半胱氨酸（C
TCGAplot在线版：输入基因，一键绘制TCGA泛癌肿瘤vs正常box图
1.TCGA简介 TCGA（The Cancer Genome Atlas）收集了大量癌症样本的数据，涉及33种不同癌症、超过 20000个样本，包括外显子组测序、RNA 测序、microRNA 测序、拷贝数变异、蛋白质组和甲基化组，临床信息等数据，研究者可以利用各种生物信息学工具和统计方法来挖掘数据中的有用信息，推动癌症研究的进展。 2.TCGAplot简介 华科同济医院的王雄老师课题组利
文献速递：深度学习肝脏肿瘤诊断---基于深度学习的肝细胞结节性病变在整片组织病理图像上的分类
Title 题目 Deep Learning-Based Classification of Hepatocellular Nodular Lesions on Whole-Slide Histopathologic Images 基于深度学习的肝细胞结节性病变在整片组织病理图像上的分类 Background 背景 Hepatocellular nodular
文献速递：深度学习肝脏肿瘤诊断---基于多相增强 CT 和临床数据的恶性肝肿瘤鉴别诊断深度学习
Title 题目 Deep learning for diferential diagnosisof malignant hepatic tumors based on multi-phase contrast-enhanced CT and clinical data 基于多相增强 CT 和临床数据的恶性肝肿瘤鉴别诊断深度学习 Abstract 摘要 Liv
基于注意力整合的超声图像分割信息在乳腺肿瘤分类中的应用
基于注意力整合的超声图像分割信息在乳腺肿瘤分类中的应用 摘要引言方法 Segmentation information with attention integration for classification of breast tumor in ultrasound image 摘要 乳腺癌是世界范围内女性最常见的癌症之一。基于超声成像的计算机辅助诊断（CAD）技术的发展
DBU-Net：用于乳腺超声图像中肿瘤分割的双分支U形网络
DBU-Net：用于乳腺超声图像中肿瘤分割的双分支U形网络 摘要引言材料和方法概述所提出的方法 DBU-Net Dual branch U-Net for tumor segmentation in breast ultrasound images 摘要 乳腺超声医学图像通常具有低成像质量沿着不清楚的目标边界。这些问题使得医生在诊断患者时准确识别和概述肿瘤具有挑战性。由于精确
ESTAN：用于乳腺超声图像分割的增强型小肿瘤感知网络
ESTAN：用于乳腺超声图像分割的增强型小肿瘤感知网络 摘要引言 ESTAN Enhanced Small Tumor-Aware Network for Breast Ultrasound Image Segmentation 摘要 乳腺肿瘤分割是用于乳腺癌检测的计算机辅助诊断（CAD）系统中的关键任务，因为准确的肿瘤大小、形状和位置对于进一步的肿瘤量化和分类是重要的。然而
组蛋白脱乙酰酶介导的胃癌肿瘤微环境特征及协同免疫治疗（多组学文献学习）
目录 ①HDAC转录组多数据NMF一次聚类 ②ACRG队列中HDAC单独NMF聚类 ③HDS评分在胃癌中的临床特征和基因组特征 ④高 HDS 可能提示胃癌的“热”肿瘤状态 ⑤HDS是胃癌免疫治疗效果的有力预测指标 ⑥单细胞转录组测序揭示了高HDS和低HDS患者的TME ⑦内皮细胞和成纤维细胞可抑制T细胞和NK细胞通过MIF信号通路浸润 ⑧低 HDS 样品中，CCL17+ 浆细
Wnt/β-catenin通路的激活途径在肿瘤研究的应用 - MedChemExpress
提到 EMT，大多小伙伴们都会立刻想到肿瘤，我们常说，肿瘤具有 EMT 特性，但上皮-间充质转化 (EMT) 也是细胞形态发生过程中不可或缺的机制，因为没有间充质细胞，就永远无法形成组织和器官[1]。 EMT 过程描述了静止上皮细胞向间充质、运动表型的分化，最初在发育早期观察到[1]。后来人们发现 EMT 不仅对于发育和伤口愈合至关重要，而且代表了原发性肿瘤形成和转移的一个显著特性[2]。
基于转录组计算的肿瘤纯度与病理肿瘤纯度一致性差异
实体瘤组织由肿瘤和非肿瘤细胞组成，如基质细胞和免疫细胞。这些非肿瘤细胞构成肿瘤微环境（TME）的重要组成部分，可降低肿瘤纯度，并在癌变、恶性肿瘤进展、治疗耐药性和预后评估中发挥重要作用。 肿瘤间质比的预后影响 Tumour-stroma ratio and prognosis in gastric adenocarcinoma - PMC (nih.gov) 富基质肿瘤患者5年预后较差（HR