CD69+CD103+组织驻留记忆T（TRM）细胞是炎症的重要驱动因素。为了解析它们在炎性关节炎中的作用，我们对银屑病性关节炎（PsA）或类风湿关节炎（RA）患者关节中的T细胞进行了单细胞、高维度分析。我们确定了三组滑膜CD8+CD69+CD103+ TRM细胞：细胞毒性和调节性T（Treg）-类TRM细胞存在于PsA和RA中，而具有促炎细胞因子特异性分泌（IL-17A+TNFα+IFNγ+）的C

ChatGPT这段时间还是挺火的，有不了解的小伙伴可以看看这篇ChatGPT为何打响AI新时代的礼炮，一路火花带闪电什么是ChatGPTChatGPT为什么这么火ChatGPT的限制和封禁怎么注册ChatGPTChatGPT的影响根据上篇注册了账号的小伙伴们也用上网页版了。这里主要分享的是如何下载对应版本的ChatGPT软件，特此致谢QTM Oracle提供的资源和lencx浮之静的解读。

部分新手直接化用代码跑出来的图很多都是典型红蓝分组或者黄绿，可视化图第一目的是反馈数据信息，再者第二目的是让人看的明白看的舒服，ggsci很好的针对于可视化时的颜色问题。

背景观察性研究报告称，教育程度与食管癌（EC）及其癌前病变的风险有关。然而，因果关系仍存在争议。我们旨在应用孟德尔随机化（MR）设计，确定基因预测的教育成就与食管癌、贲门部食管炎（BE）和胃食管反流病（GERD）之间的因果关联，并探索可修改的风险因素是否起到了中介作用。方法使用全基因组关联研究 (GWAS) 的汇总统计数据，这些研究基于欧洲血统个体的多年教育经历（教育年限，初步分析，n = 293

FP-growth（）是一种用于在数据库中高效地发现频繁项集的算法。它采用了一种叫做FP树（）的树结构来压缩数据集，这棵树只记录了项集的频繁模式。然后，算法使用一种分而治之的策略，将大数据库分解为条件数据库（每个都是一棵FP树），并在这些较小的数据库上递归地发现频繁项集。这种方法大大减少了需要考虑的组合数量，并避免了Apriori算法中的重复数据扫描，因此在处理大规模数据集时更加高效。FP-gro

这是一个做全基因组对SNP可视化神器了，尹立林教授写的R包。主打两个功能，曼哈顿图（Manhattan plots）和QQ图曼哈顿图：用于展示 GWAS 分析的结果，其中每个点代表一个单核苷酸多态性（SNP），点的位置表示 SNP 在基因组中的位置，而点的高度则表示该 SNP 与研究性状的关联强度（通常用 -log10(p-value) 表示）。QQ图：用于检查数据的分布是否符合期望的分布（通常是

前因是小编在接近两年前回复了C站小伙伴一条帖子，这一年多来陆续有20几个问题，同样是问GPL没有基因注释文件怎么转换Symbol ID说实话我也不知道，如果是做大队列的话一般为了省事我直接换一个GSE，但如果这个数据集真的很好，含泪也要想办法去搞定。而且第一时间看到soft里无symbol或者GPL一般情况下，作者都会在补充文件上传已经注释好ID的表达矩阵，或者把注释文件，直接下载使用即可。第二般

继前面孟德尔随机化的代码分享，应粉丝要求出一篇关于NHANES数据库的数据整理入门教程全代码分享｜R语言孟德尔随机化怎么做？TwoSampleMR包MR一套标准流程。

鉴于前段时间出的第一篇记录安装Nodejs和HBuilderX搭建、部署微信小程序开发环境（一），有小伙伴问到关于微信开发工具的使用，特出本文带大家简单了解一下，开始“扫盲”！主要的工作区：文件必需作用app.js是小程序逻辑app.json是小程序公共配置app.wxss否小程序公共样式表文件类型必需作用js是页面逻辑wxml是页面结构json否页面配置wxss否页面样式表。