• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдены 3 333 публикации
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Ponomarenko-Timofeev A., Pyattaev A., Andreev S. et al. IEEE Communications Magazine. 2016. Vol. 54. No. 3. P. 100-109.
Добавлено: 14 марта 2018
Статья
Maltseva D. V., Khaustova N. A., Fedotov N. N. et al. Journal of Clinical Bioinformatics. 2013. Vol. 3. No. 1.

Background

Quantification and normalization of RT-qPCR data critically depends on the expression of so called reference genes. Our goal was to develop a strategy for the selection of reference genes that utilizes microarray data analysis and combines known approaches for gene stability evaluation and to select a set of appropriate reference genes for research and clinical analysis of breast samples with different receptor and cancer status using this strategy.

Methods

A preliminary search of reference genes was based on high-throughput analysis of microarray datasets. The final selection and validation of the candidate genes were based on the RT-qPCR data analysis using several known methods for expression stability evaluation: comparative ∆Ct method, geNorm, NormFinder and Haller equivalence test.

Results

A set of five reference genes was identified: ACTB, RPS23, HUWE1, EEF1A1 and SF3A1. The initial selection was based on the analysis of publically available well-annotated microarray datasets containing different breast cancers and normal breast epithelium from breast cancer patients and epithelium from cancer-free patients. The final selection and validation were performed using RT-qPCR data from 39 breast cancer biopsy samples. Three genes from the final set were identified by the means of microarray analysis and were novel in the context of breast cancer assay. We showed that the selected set of reference genes is more stable in comparison not only with individual genes, but also with a system of reference genes used in commercial OncotypeDX test.

Conclusion

A selection of reference genes for RT-qPCR can be efficiently performed by combining a preliminary search based on the high-throughput analysis of microarray datasets and final selection and validation based on the analysis of RT-qPCR data with a simultaneous examination of different expression stability measures. The identified set of reference genes proved to be less variable and thus potentially more efficient for research and clinical analysis of breast samples comparing to individual genes and the set of reference genes used in OncotypeDX assay.

Добавлено: 30 октября 2015
Статья
Armeev G., Kniazeva A., Komarova G. et al. Nature Communications. 2021. Vol. 12.
Добавлено: 14 сентября 2021
Статья
Keramati M., Gutkin B. eLife. 2014. Vol. 2. No. 3.

Efficient regulation of internal homeostasis and defending it against perturbations requires adaptive behavioral strategies. However, the computational principles mediating the interaction between homeostatic and associative learning processes remain undefined. Here we use a definition of primary rewards, as outcomes fulfilling physiological needs, to build a normative theory showing how learning motivated behaviors may be modulated by internal states. Within this framework, we mathematically prove that seeking rewards is equivalent to the fundamental objective of physiological stability, defining the notion of physiological rationality of behavior. We further suggest a formal basis for temporal discounting of rewards by showing that discounting motivates animals to follow the shortest path in the space of physiological variables toward the desired setpoint. We also explain how animals learn to act predictively to preclude prospective homeostatic challenges, and several other behavioral patterns. Finally, we suggest a computational role for interaction between hypothalamus and the brain reward system.

Добавлено: 19 декабря 2014
Статья
Magid E., Khusnutdinov K., Yakupov A. et al. Lecture Notes in Computer Science. 2019. Vol. 11659. P. 139-149.
Добавлено: 10 октября 2021
Статья
Stegailov V., Orekhov N., Smirnov G. Lecture Notes in Computer Science. 2015. Vol. 9251. P. 469-473.
Добавлено: 5 июля 2016
Статья
Kostenetskiy P., Chulkevich R., Kozyrev V. Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1740.
Добавлено: 25 февраля 2021
Статья
LYADOVA L.N., SUVOROV N.M. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2020. Vol. 32. No. 2. P. 149-160.

Языково-ориентированный подход становится все более популярным при разработке информационных систем, однако существующие DSM-платформы, реализующие эту парадигму, имеют существенные ограничения, включающие недостаточные выразительные возможности моделей, используемых для реализации редакторов визуальных моделей для сложных предметных областей, и ограниченные возможности для трансформации визуальных моделей. Визуальные языки обычно основаны на графовых моделях, однако используемые типы графов имеют определенные ограничения, такие как недостаточная выразительность, сложность представления моделей большой размерности, а также трудоёмкость выполнения операций. Для создания инструмента, не имеющего описанных выше ограничений, необходима разработка новой формальной модели. HP-графы могут стать решением данной проблемы. Имеется не только возможность создавать новые визуальные языки для различных предметных областей на их основе, но и разработать эффективные алгоритмы для выполнения различных операций над моделями, построенными с использованием этих языков. В статье дано определение HP-графа, а также приведено обоснование выразительной мощности предложенной модели, описаны основные операции для HP-графов. Выбранный графовый формализм объединяет возможности различных типов графов для представления визуальных моделей и позволяет создать на его основе гибкий редактор моделей для DSM-платформы, реализовать эффективные алгоритмы выполнения операций, в частности, трансформации моделей.

Добавлено: 27 июня 2020
Статья
Nersisyan S., Galatenko A. V., Chekova M. et al. Frontiers in Genetics. 2021. Vol. 12.
Добавлено: 31 мая 2021
Статья
Vyalyi M., Gimadeev R. Lecture Notes in Computer Science. 2010. Vol. 6072. P. 144-155.
Добавлено: 18 октября 2014
Статья
Svetlichnyy D., Imrichova H., Fiers M. et al. PLoS Computational Biology. 2015.
Добавлено: 22 октября 2018
Статья
Tutelian S., Bankov D., Shmelkin D. et al. Sensors. 2021. Vol. 21. No. 18.
Добавлено: 12 октября 2021
Статья
Savchenko A. Computer Optics. 2013. Vol. 37. No. 2. P. 254-262.
Добавлено: 1 июля 2013
Статья
Nasonova A., Nasonov A., Krylov A. et al. Lecture Notes in Computer Science. 2014. Vol. 8815. P. 159-166.
Добавлено: 20 октября 2015
Статья
Guskova M., Shchur L. Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1740. P. 1-6.
Добавлено: 19 февраля 2021
Статья
Kalyagin V. A., Slashchinin S. Springer Optimization and Its Applications. 2019. Vol. 145. P. 151-184.
Добавлено: 24 ноября 2019
Статья
Heimer R., Levina O. S., Osipenko V. et al. European Journal of Public Health. 2015. Vol. 25. P. 1089-1094.
Добавлено: 21 декабря 2015
Статья
Gamayun O., Lychkovskiy O., Burovski E. et al. Physical Review Letters. 2018. Vol. 120. P. 220605-1-220605-6.
Добавлено: 3 июня 2018
Статья
Voloshinov V., Smirnov S., Sukhoroslov O. V. Procedia Computer Science. 2017. Vol. 108. P. 1532-1541.
Добавлено: 30 августа 2018
Статья
Fomin D. Математические вопросы криптографии. 2015. Vol. 6. No. 2. P. 99-108.

Рассматриваются вопросы, связанные с реализацией на NVIDIA GPU блочного шифра типа XSL над конечным полем с MDS-матрицей линейного преобразования. Проводится сравнение полученных результатов с другими блочным шифрами

Добавлено: 4 мая 2019
Статья
Maximov Y. Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2013. Vol. 53. No. 9. P. 1569-1588.
Добавлено: 30 октября 2015