文献解读-多组学-第十七期|《基于多组学分析和综合模型的三阴性乳腺癌腋窝淋巴结转移预测》

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#基因数据分析 #生信服务 #文献解读 #变异检测 #Sentieon

关键词：多组学分析；基因测序；多组学模型；

文献简介

  • 标题（英文）：Prediction of axillary lymph node metastasis in triple-negative breast cancer by multi-omics analysis and an integrated model
  • 标题（中文）：基于多组学分析和综合模型的三阴性乳腺癌腋窝淋巴结转移预测
  • 发表期刊：Annals of Translational Medicine
  • 作者单位：复旦大学上海肿瘤中心乳腺外科等
  • 发表年份：2022
  • 文章地址：https://dx.doi.org/10.21037/atm-22-277

图1 文献介绍

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Sentieon | 每周文献-Multi-omics（多组学）-第九期
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Sentieon为完整的纯软件基因变异检测二级分析方案，其分析流程完全忠于BWA、GATK、MuTect2、STAR、Minimap2、Fgbio、picard等金标准的数学模型。在匹配开源流程分析结果的前提下，大幅提升WGS、WES、Panel、UMI、ctDNA、RNA等测序数据的分析效率和检出精度，并匹配目前全部第二代、三代测序平台。
术后 MRI 精准预测三阴性乳腺癌新辅助治疗效果：放射组学助力临床决策
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手术标本中乳腺和腋窝淋巴结均无残留浸润性癌（ypT0/is ypN0），否则为非 pCR。
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人工智能在乳腺癌领域的最新进展｜【医学AI·文献速递·05-29】
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这篇文章介绍了一项旨在开发基于机器学习的非侵入性预测模型的研究，以评估乳腺癌患者腋窝淋巴结转移情况。研究人员收集了2012年至2021年间接受手术的乳腺癌患者的临床资料，包括乳腺特异性伽马成像(BSGI)和超声图像。利用机器学习方法，结合BSGI特征和超声参数，建立了预测模型。结果显示，支持向量机(SVM)模型表现最佳，AUC值为0.794。研究还建立了在线计算工具，使医生能够方便地预测患者腋窝淋巴结转移的风险。
基于UNI模型训练病理模型，识别乳腺癌腋窝淋巴结是否癌转移，从而决定是否对患者清扫淋巴结
weixin_69344198的博客
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我们的目的是从中提取出多边形各顶点的坐标点及其阴阳性，首先遍历每个标注对象，再读取外轮廓每个顶点的坐标，再将坐标列表转换为一个可计算的几何对象，同时提取出阴阳性并和数字0和1对应。首先要计算降采样倍率，这是对高分辨率病理切片图像进行切图时的参数，我设定的level等于0，相当于直接在原图上切，但后面的坐标依然要用降采样倍率处理，这样方便以后修改。1.收集高分辨率扫描的淋巴结病理切片图像，因不同公司的扫描仪输出的格式不同，故统一转成svs格式，并用QuPath标注好淋巴结所在区域，注明阴性和阳性，导出标注。
多实例学习在无需像素级注释的情况下，大规模训练分类模型｜顶刊精析·24-06-05
罗小罗同学的博客
06-05 1424
这篇文章讨论了在病理学领域应用深度学习技术的最新进展，特别是在弱监督学习框架下对整个切片图像（Whole Slide Images, WSIs）进行分析的研究。文章强调了病理学在现代医学，尤其是癌症治疗中的核心作用，但指出传统的显微镜诊断方法一个世纪以来几乎没有变化。随着数字病理学的出现，通过数字切片扫描仪将玻璃切片数字化，为病理学家提供了一个潜在的新标准，使得计算病理学领域得以发展。文章着重介绍了一种基于多实例学习。
基于临床数据与病理切片构建多模态医学AI模型，实现腋窝淋巴结转移的术前精准预测
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Multimodal AI model for preoperative prediction of axillary lymph node metastasis in breast cancer using whole slide images”这篇论文开发了一种多模态人工智能模型METACANS，结合原发性肿瘤活检全切片图像（WSIs）和临床病理特征预测乳腺癌腋窝淋巴结（ALN）转移，在多队列中进行验证，分析了模型性能、关键信息及临床病理特征的影响，讨论了模型的优势、局限性及未来研究方向。
文献速递：PET-影像组学专题--PET衍生的影像组学和人工智能在乳腺癌中的应用：一篇系统综述
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数据在一个数据库中进行了总结，包括以下字段：第一作者、期刊、年份、标题、排除/问题、成像方式、计算机科学领域、患者数量、训练集大小、测试集大小、验证集大小，以及研究的设置/目的（诊断和生物学特征鉴定、新辅助化疗、分期和复查、预后、dbPET和技术论文），以供后续数据分析之用。大多数研究使用[18F]-氟脱氧葡萄糖（[18F]-FDG）进行（50项研究，94.3%），但也有少量使用[18F]F-氟雌二醇（18F-FES，1项研究，1.9%）和[18F]F-氟胸苷（18F-FLT，2项研究，3.8%）的报道。
群体基因组文献解读-Prediction of axillary lymph node metastasis in triple-negative breast cancer by multi-omi
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旨在为三阴性乳腺癌患者提供更准确的腋窝淋巴结转移风险评估工具。研究者综合分析了临床病理信息、基因组和转录组数据，构建了一个多组学预测模型。
论文研究 - 乳腺癌患者新辅助化疗后前哨淋巴结活检的准确性； 单中心体验
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肿瘤数据集（年龄肿瘤大小肿瘤类型组织学分级、分子亚型、淋巴结转移数 和腋窝淋巴结 (ALN) 的转移状态）.zip
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Lua非空判断方法[源码]
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本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
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本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
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基于GEO数据的乳腺癌转录组分析与生物标志物挖掘
本文件标题为“GEO数据库乳腺癌分析[代码]”，描述中详尽阐述了一项基于GSE205185数据集的乳腺癌转录组生物信息学研究流程。该研究聚焦于原发性乳腺肿瘤组织的基因表达谱，利用公共数据库资源和系统化计算方法揭示...
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