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注射“基因剪刀”治疗罕见遗传病，患者28天内无明显不良反应，诺奖得主很激动
TTR特异性sgRNA与Cas9内切酶相互作用，形成Cas9-sgRNA核糖核蛋白复合物。 （如上图B） 然后Cas9-sgRNA核糖核蛋白复合物会进入细胞核，解开DNA双链螺旋并进入目标基因TTR序列，从而诱导TTR序列部分的DNA裂解。 结果显示，随着注射药物中sgRNA浓度的增加，TTR mRNA被编辑的概率明显提高，TTR mRNA的表达率和TTR蛋白含量均明显下降。 △0.3 mg/kg剂量组 第28天时，0.1 mg/kg 剂量组TTR蛋白平均下降52%，0.3 mg/kg剂量组TTR平均下降87%，其中一名患者TTR水平下降96%。 ? △两组TTR下降水平 而使用Patisiran药物治疗的对照组，TTR蛋白平均下降约81%。
37020发布于 2021-07-19 - 来自专栏生信技能树
糖尿病视网膜病变患者的长非编码RNA的鉴定
TTR划分成5个子网络 1中的27个TTR-mRNAs主要参与泛素介导的蛋白水解和细胞周期。 2中的19个TTR-mRNAs影响DNA复制和细胞周期。 该顺式调控网络由133个基因的33个顺式lncRNA/mRNA对和61个TTR-DEG基因(33个TTR-lncRNAs和28个TTR-mRNAs)组成。 反式调控网络(8B)中，96个TTR-deg和184个TTRlncRNA/mRNA对组成的网络。 TTR-mRNA的ceRNAs的TTR-lncRNAs(8C)。 个TTR-lncRNA与23个TTR-mRNA相关，参与MAPK和NFκB途径介导的剪接体剪接、RNA转运、蛋白翻译和细胞凋亡 网络4：9个TTR-lncRNAs与12个TTR-mRNAs相关，参与氧化磷酸化调控 网络5：5个TTR-lncRNAs与8个TTR-mRNAs相关，参与转录调控和DNA修复 8.以3-lncRNA为中心具有诊断功能的的TTR调控网络 使用qTR-PCR验证了10个TTR-lncRNA
72020发布于 2021-07-06 - 来自专栏监控
Go函数下篇：defer和闭包
{base := "hello"return func() string {base = base + " " + namereturn base}}func main() {b := bibao("ttr //第1次调用的结果输出hello ttr ttr //第2次调用的结果输出hello ttr ttr ttr //第3次调用的结果输出hello ttr ttr ttr ttr //第4次调用的结果输出这次对 调用函数bibao并传入"ttr"，在匿名函数中进行了字符串拼接，bibao("ttr")初始化了一次，b()反复调用了4次，在匿名函数中引用的外部变量base，每次调用时返回的是外部变量base的多个副本 "))fmt.Println(b("ttr1"))fmt.Println(b("ttr2"))}输出：hello ttrhello ttr ttr1hello ttr ttr1 ttr2好了，到此为止， "))fmt.Println(b("ttr1"))fmt.Println(b("ttr2"))}输出：hello ttrhello ttr1hello ttr2来一个小栗子闭包的好处在于，可以减少全局变量
1K10编辑于 2022-09-27 转甲状腺素蛋白相关家族性淀粉样多发性神经病的诊断策略
一、疾病概述与临床挑战转甲状腺素蛋白相关家族性淀粉样多发性神经病（TTR-FAP）是一种由转甲状腺素蛋白（Transthyretin,TTR，亦称前白蛋白）基因突变引起的常染色体显性遗传病。 二、临床识别与症状筛选：TTR-FAP的"红旗征"高效的诊断始于对临床特征的敏锐识别。TTR-FAP的核心表现为"长度依赖性"的感觉运动周围神经病，并常伴有显著的多系统受累。 进一步的免疫组织化学染色可证实沉积物为TTR来源。2.基因检测：是诊断TTR-FAP最可靠的方法。通过对位于18号染色体的TTR基因进行测序，可检测出致病性突变。 目前已发现超过130种TTR基因变异，其中40余种与疾病相关。对于有明确家族史的典型病例，可针对已知突变进行检测；对于散发或不典型病例，则需进行TTR基因全测序。 通过免疫沉淀富集血清中的TTR蛋白，再利用质谱技术分析其蛋白亚型，可检测出约90%的变异型TTR，为无创诊断提供了重要补充。
12310编辑于 2026-01-27- 来自专栏全栈程序员必看
tcping在linux用法,tcping的安装和使用[通俗易懂]
=tcptraceroute -f ${ttl} -m ${ttl} -q ${q} -w ${w} $* 2>&1 if echo “${ttr}” | egrep -i “(bad destination |got roo)” >/dev/null 2>&1; then echo “${ttr}” exit fi } _testsite() { myseq=”${1}” shift [ “${c}” = “yes” ] && nows=date +${format} [ “${d}” = “yes” ] && nowd=date ttr=tcptraceroute -f ${ttl} -m ${ttl} -q ${q} -w ${w} $* 2>/dev/null host=echo “${ttr}” | awk ‘{print $2 ” ” $3}’ rtt=echo “${ttr}” | sed $/seq $myseq: no response (time out)/” -e “s/^$ttl /seq $myseq: tcp response from/” fi echo “${ttr}”
15.9K10编辑于 2022-09-09 - 来自专栏监控
一文带你玩透结构体和方法
Host)h1.user = "admin"h1.pwd = "2345#EDC"fmt.Println(h1)// &符号定义的方式实例化结构体var h2 = &Host{}h2.user = "ttr"h2 string "用户名" //"用户名"是标签password string "密码"mail string "邮箱"}func main() {user := User{username: "ttr struct {name stringage int}func (User) show() {fmt.Println("hello")}func main() {u := User{name: "ttr {name stringage int}func (u User) show() {fmt.Println(u.name, u.age)}func main() {u := User{name: "ttr ", age: 17} //初始化并实例化u.show() //调用方法}输出：ttr 17给结构体添加方法，并将已经初始化好的值可以在方法内进行修改，注意这里是*User，也就是指针类型package
33100编辑于 2022-10-02 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
空间单细胞｜10x Visium数据分析、可视化与整合(1)
例如，在小鼠大脑的这个数据集中，Hpca基因是海马区的一个强烈指示标志，而Ttr基因则是脉络丛的标志。 SpatialFeaturePlot(brain, features = c("Hpca", "Ttr")) library(ggplot2) plot <- SpatialFeaturePlot(brain , features = c("Ttr")) + theme(legend.text = element_text(size = 0), legend.title = element_text( /output/images/spatial_vignette_ttr.jpg", height = 700, width = 1200, quality = 50) print(plot) dev.off p1 <- SpatialFeaturePlot(brain, features = "<em>Ttr</em>", pt.size.factor = 1) p2 <- SpatialFeaturePlot(brain,
53910编辑于 2024-07-16 - 来自专栏生信技能树
spotBinning 在空间数据中的应用
中的基因平均表达量： VariableFeatures(Brain) plot_hexbin_feature(Brain, mod="Spatial", type="scale.data", feature="Ttr markvariogram"),value = T) [1] "Cck" "Ccl5" 用Seurat画两个基因： SpatialFeaturePlot(Brain,features = c("Cck", "Ttr ")) 第二种方式： FeaturePlot(Brain, features = c("Cck", "Ttr"), blend = TRUE) schex 提供三种方式，这里看一下在空间中绘制差异基因 type=c("scale.data", "scale.data"), mod=c("Spatial", "Spatial"), feature=c("Cck","Ttr type=c("scale.data", "scale.data"), mod=c("Spatial", "Spatial"), feature=c("Cck","Ttr
72420发布于 2021-10-21 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
单细胞空间转录组分析
Spatial", verbose = FALSE) SpatialFeaturePlot查看基因的位置表达信息 SpatialFeaturePlot(brain, features = c("Hpca", "Ttr image.png 调整点的大小和透明度 p1 <- SpatialFeaturePlot(brain, features = "<em>Ttr</em>", pt.size.factor = 1) p2 <- SpatialFeaturePlot (brain, features = "<em>Ttr</em>", alpha = c(0.1, 1)) plot_grid(p1, p2) ?
1.2K10发布于 2020-04-01 - 来自专栏单细胞天地
spotBinning 在空间数据中的应用
中的基因平均表达量： VariableFeatures(Brain) plot_hexbin_feature(Brain, mod="Spatial", type="scale.data", feature="Ttr markvariogram"),value = T) [1] "Cck" "Ccl5" 用Seurat画两个基因： SpatialFeaturePlot(Brain,features = c("Cck", "Ttr 第二种方式： FeaturePlot(Brain, features = c("Cck", "Ttr"), blend = TRUE) ? type=c("scale.data", "scale.data"), mod=c("Spatial", "Spatial"), feature=c("Cck","Ttr type=c("scale.data", "scale.data"), mod=c("Spatial", "Spatial"), feature=c("Cck","Ttr
93310发布于 2021-01-21 - 来自专栏百味科研芝士
文献推荐：影像组学评分是基于影像学特征的一个单发HCC患者术后生存的预后指标
两个结局指标是：复发间隔期TTR和总生存期OS 3. 用Matlab 做增强CT动脉期影像的质构分析，GCLM灰度共生矩阵获取110个放射学特征。 低rad评分与低生存有关：做KM曲线看两个队列的TTR和OS，再做了个术后复发和术后生存的COX多因素（见table），可以看出rad评分可以作为独立预测因素。 ? ? ? 5. 做rad分评级TTR和OS的nomogram和其校正图+C-index验证nomogram的准确性，Hosmer-Lemeshow test验证了预测校准取消和理想校准曲线无统计学差异 ? ? ? 这么丰富的方法学我也是看了一天，并且还不会，但是能大概缕出个思绪： 先筛好影像学特征并做好rad评分 设定cut-off证明rad评分与预后差有关 再做KM生存曲线（TTR+OS） 再做rad-score
6.4K30发布于 2019-11-18 - 来自专栏生信技能树
应用空间统计学分析空间表达数据
("imagerow", "imagecol",Devar, InDevar)) head(featherdf) imagerow imagecol Hpca Ttr ymin, ymax) crs : NA variables : 12 names : imagerow, imagecol, Hpca, Ttr 和 plot(sorted.m[[2]][,2],col="black",pch=20,lty=5,type="b") 可以看出曲线大概在40的时候是平稳的，对应上图的一个组合：Hpca~Ttr+ Sptm@coords <- Sptm@coords[,1:2] # 前面的建立SpatialPointsDataFrame 需要调整 bw.gwr <- bw.gwr(Hpca ~ Ttr Intercept -2.60e-01 2.97e+00 9.86e+00 1.55e+01 62.74 Ttr -9.08e-01 2.16e-03 1.73e-01
1.5K20发布于 2021-10-22 - 来自专栏冷冷
【面试必备】聊聊高性能延时队列应用
Autowired private JobProducer producer; /** * @param delay 是一个整形数，表示将job放入ready队列需要等待的秒数 * @param ttr * 如果该worker没能在<ttr> 秒内删除、释放或休眠该job，这个job就会超时，服务端会主动释放该job。 * 最小ttr为1。如果客户端设置了0，服务端会默认将其增加到1。 > 项目推荐: Spring Cloud 、Spring Security OAuth2的RBAC权限管理系统 欢迎关注 </ttr>
70410发布于 2020-02-18 - 来自专栏后端技术探索
有赞延迟队列设计
（服务端会将其转换为绝对时间） TTR（time-to-run)：Job执行超时时间。单位：秒。 Body：Job的内容，供消费者做具体的业务处理，以json格式存储。 具体结构如下图表示： ? TTR的设计目的是为了保证消息传输的可靠性。 消息状态转换 每个Job只会处于某一个状态下： ready：可执行状态，等待消费。 delay：不可执行状态，等待时钟周期。 目前支持以下协议： 添加：{‘command’:’add’, ’topic’:’xxx’, ‘id’: ‘xxx’, ‘delay’: 30, ’TTR’: 60, ‘body’:‘xxx'} 获取：{ job结构为：{‘topic':'orderclose’, ‘id':'ordercloseorderNoXXX’, ‘delay’:1800 ,’TTR':60 , ‘body':’XXXXXXX’} 与此同时，服务端将已经被消费端获取的job按照其设定的TTR，重新计算执行时间，并将其放入bucket。 消费端处理完业务后向服务端响应finish，服务端根据job id删除对应的元信息。
1.2K20发布于 2018-08-09 - 来自专栏大数据风控
R中季节性时间序列分析及非季节性时间序列分析
用Wi来表示每一期的权重，加权移动平均的计算： WMAn=w1x1+w2x2+…+wnxn R中用于移动平均的API install.packages(“TTR”) SAM(ts,n=10) ts 时间序列数据 n 平移的时间间隔，默认值为10 WMA(ts,n=10,wts=1:n) wts 权重的数组，默认为1:n #install.packages('TTR') library(TTR
2.2K30编辑于 2022-05-09 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【学习】七天搞定SAS（二）：基本操作（判断、运算、基本函数）
songs; INFILE 'c:\MyRawData\WBRK.dat'; INPUT City $ 1-15 Age domk wj hwow simbh kt aomm libm tr filp ttr ; ARRAY song (10) domk wj hwow simbh kt aomm libm tr filp ttr; DO i = 1 TO 10; IF song(i) = 9 THEN song songs; INFILE 'c:\MyRawData\WBRK.dat'; INPUT City $ 1-15 Age domk wj hwow simbh kt aomm libm tr filp ttr ; ARRAY song (10) domk wj hwow simbh kt aomm libm tr filp ttr; DO i = 1 TO 10; IF song(i) = 9 THEN
3.4K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏监控
Go：一文玩转接口
CardId: 2349342594759947742, Moneytotal: 1200.89}fmt.Println(card.Moneytotal)wx := Weixin{AccountID: "ttr ", Type: "微信"}zfb := Zhifubao{AccountID: "ttr1", Type: "支付宝"}settleAccount(&card, wx)settleAccount(&card struct {name string}func main() {a := 1b := "hello"c := map[string]int{"age": 18,}u := User{name: "ttr numarr := []int{1, 2, 3, 4, 5}var c myinterface = numarrfmt.Println(c)user := map[string]string{"name": "ttr
36900编辑于 2022-10-24 - 来自专栏监控
上篇：34个JavaScript栗子，从易到难。
200; //同时声明变量和赋值console.log(a); //输出到控制台 使用typeof检查数据类型var a = 500;;console.log(typeof a);var b = "ttr console.log("ip" in hostObj);控制台输出：truefalse还可以使用对象字面量来创建对象，更加方便，案例1//使用对象字面量来创建一个对象var obj = { name: "ttr ", age: 18};console.log(obj)控制台输出：{name: 'ttr', age: 18}更推荐使用对象字面量的方式创建对象，更加方便哦。 给对象添加方法var objhost = { hostname: "ttr", ip: "10.12.5.1", start: function() { console.log 之前讲了匿名函数，那么给对象添加方法就派上用场了，上面小栗子中，给对象objhost添加了2个方法start和stop还可以这么玩，给对象动态的添加方法var objhost = { hostname: "ttr
66200编辑于 2022-10-02 - 来自专栏后端技术探索
有赞延迟队列设计
（服务端会将其转换为绝对时间） TTR（time-to-run)：Job执行超时时间。单位：秒。 Body：Job的内容，供消费者做具体的业务处理，以json格式存储。 具体结构如下图表示： ? TTR的设计目的是为了保证消息传输的可靠性。 消息状态转换 每个Job只会处于某一个状态下： ready：可执行状态，等待消费。 delay：不可执行状态，等待时钟周期。 目前支持以下协议： 添加：{‘command’:’add’, ’topic’:’xxx’, ‘id’: ‘xxx’, ‘delay’: 30, ’TTR’: 60, ‘body’:‘xxx'} 获取：{ job结构为：{‘topic':'orderclose’, ‘id':'ordercloseorderNoXXX’, ‘delay’:1800 ,’TTR':60 , ‘body':’XXXXXXX’} 与此同时，服务端将已经被消费端获取的job按照其设定的TTR，重新计算执行时间，并将其放入bucket。 消费端处理完业务后向服务端响应finish，服务端根据job id删除对应的元信息。
1.4K10发布于 2018-08-09 - 来自专栏单细胞天地
应用空间统计学分析空间表达数据
("imagerow", "imagecol",Devar, InDevar)) head(featherdf) imagerow imagecol Hpca Ttr ymin, ymax) crs : NA variables : 12 names : imagerow, imagecol, Hpca, Ttr 可以看出曲线大概在40的时候是平稳的，对应上图的一个组合：Hpca~Ttr+Ptgds+Fabp7+Enpp2+Cdhr1+Sst+Kl+S100a5。这个回归公式，我们在教科书上就见过吧。 Sptm@coords <- Sptm@coords[,1:2] # 前面的建立SpatialPointsDataFrame 需要调整 bw.gwr <- bw.gwr(Hpca ~ Ttr Intercept -2.60e-01 2.97e+00 9.86e+00 1.55e+01 62.74 Ttr -9.08e-01 2.16e-03 1.73e-01
1.8K20发布于 2021-01-12
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