PASTA是一种基于HRP催化酪酰胺-寡核苷酸沉积的多功能空间信号扩增技术，通过双条形码编码实现未扩增与扩增信号的独立检测，支持可调灵敏度、事后挽救、多模态整合（蛋白质、RNA、DNA、蛋白互作）和高重ISH扩展。其核心创新在于：**将TSA的化学稳健性与寡核苷酸条形码的可编程性结合，在同一FFPE组织上实现信号扩增与多组学信息解码的灵活组合**，且不影响后续细胞表型分析。PASTA在B细胞淋巴瘤

PASTA是一种基于HRP催化酪酰胺-寡核苷酸沉积的多功能空间信号扩增技术，通过双条形码编码实现未扩增与扩增信号的独立检测，支持可调灵敏度、事后挽救、多模态整合（蛋白质、RNA、DNA、蛋白互作）和高重ISH扩展。其核心创新在于：**将TSA的化学稳健性与寡核苷酸条形码的可编程性结合，在同一FFPE组织上实现信号扩增与多组学信息解码的灵活组合**，且不影响后续细胞表型分析。PASTA在B细胞淋巴瘤

PASTA是一种基于HRP催化酪酰胺-寡核苷酸沉积的多功能空间信号扩增技术，通过双条形码编码实现未扩增与扩增信号的独立检测，支持可调灵敏度、事后挽救、多模态整合（蛋白质、RNA、DNA、蛋白互作）和高重ISH扩展。其核心创新在于：**将TSA的化学稳健性与寡核苷酸条形码的可编程性结合，在同一FFPE组织上实现信号扩增与多组学信息解码的灵活组合**，且不影响后续细胞表型分析。PASTA在B细胞淋巴瘤

从多组学角度确定与癌症直接相关的基因对于理解癌症的发病机制以及改进治疗策略至关重要。传统的基于广义相关性的统计和机器学习方法用于识别癌症基因，但这些方法往往会产生冗余、有偏差的预测，且解释性较差，这主要是由于忽略了混杂因素、选择偏差以及神经网络中的非线性激活函数所致。在本研究中，我们引入了一种用于在多个组学领域识别癌症基因的新框架，名为 ICGI（整合因果基因识别），它利用一个大型语言模型（LLM

利用稀疏的纵向数据准确预测微生物群落的动态行为，对于基于微生物组的精准医疗和生态监测而言，仍是一项极具挑战性的任务。现有的大多数模型依赖数据插值，并假定是种群层面的动态变化，这限制了它们在现实场景中捕捉个体微生物变化的能力。我们提出了 MicroProphet，这是一种个性化的时序感知框架，能够从不完整的纵向观测数据中准确预测微生物丰度轨迹，且无需数据插补。它由一个时间感知的 Transforme

本文详细介绍了如何在本地部署DeepSeek大语言模型，利用Ollama和Docker简化流程，支持消费级硬件运行。内容涵盖环境搭建、模型下载、参数调优及Python API调用，并演示了VS Code集成和RAG知识库构建方案。重点解决显存不足等常见问题，帮助开发者在完全本地的私密环境中实现高效AI应用，适用于编程辅助、数据分析等场景。通过量化技术和工具链优化，大幅降低了大模型的使用门槛。

广义估计方程的基本介绍

转录组数据多来源的批次效应校正方法总结

【R包】pathlinkR转录组数据分析和可视化利器

尽管病毒生态基因组学扩大了对病毒世界的探索范围和理解程度，但现有的分类工具在分类学分辨率方面存在不足，无法适用于现代基于发现的数据集或对先前未知的序列空间进行分类。在此，我们开发了 vConTACT3——一个基于机器学习的工具，它提高了病毒分类的可扩展性和准确性。通过优化基因共享阈值并利用适应性的、特定领域的分界线，vConTACT3 扩展了分类范围，涵盖了六个正式认可的领域中的四个，对真核和原核