《自然—方法学》

科学家完成细胞分化重编程因子排序

美国麻省理工学院David Gifford研究团队完成对细胞分化重编程因子的排序。相关论文近日在线发表于《自然—方法学》。

研究人员通过测试9种计算方法（CellNet、GarNet、EBseq、AME、DREME、HOMER、KMAC、diffTF和DeepAccess），对已知重编程方案的8种目标细胞类型发现和排列候选因子的能力进行了分化成功率的考查。研究人员比较了使用基因表达、生物网络和染色质可及性数据的方法，并全面测试了输入数据的参数和预处理来优化性能。研究人员发现最好的因子识别方法可以在前10名候选中平均识别50%~60%的重编程因子，而使用染色质可及性的方法表现最好。在染色质可及性方法中，复杂的方法DeepAccess和diffTF与分化的重编程协议内转录因子候选的排名意义有更高的相关性。

研究人员提供的证据表明，AME和diffTF是转录因子发现的最佳方法。这将使转录因子候选者的优先次序得到系统化，从而帮助设计新的重编程方案。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1038/s41592-022-01522-2

《英国医学杂志》

一种急性心力衰竭诊断决策支持工具

英国爱丁堡大学Nicholas L Mills团队对急性心力衰竭诊断决策支持工具进行了开发和验证。这一研究成果日前发表在《英国医学杂志》上。

研究组对13个国家进行的14项研究进行了荟萃分析和建模研究。研究组收集10369例疑似急性心力衰竭患者的个体患者水平数据并进行荟萃分析，以评估NT-proBNP阈值。他们开发并验证了一种决策支持工具（心力衰竭诊断和评估协作CoDE-HF），该工具将NT-proBNP与临床变量相结合，以报告单个患者急性心力衰竭的概率。主要结局指标为确诊急性心力衰竭。

总体来说，43.9%的患者被判定为急性心力衰竭，其中有心力衰竭史的患者中为73.3%，无心力衰竭史的患者中为29.0%。指南推荐的300pg/mL排除阈值的阴性预测值为94.6%；尽管在阈值中使用了年龄特异性规则，但在年龄<50岁、50~75岁和>75岁的患者中，阳性预测值分别为61.0%、73.5%和80.2%。大多数亚组的表现各不相同，尤其是肥胖、肾功能损害或既往心力衰竭患者。

CoDE-HF校准良好，对既往有心衰和无心衰的患者具有极好的辨别力。在既往无心衰的患者中，所有亚组的诊断表现都是一致的，40.3%被确定为急性心衰概率极低（阴性预测值为98.6%），28.0%被确定为急性心衰概率较高（阳性预测值为75.0%）。

研究结果表明，在这项对NT-proBNP诊断性能的国际合作评估中，指南推荐的急性心力衰竭诊断阈值在重要患者亚组中差异很大。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1136/bmj-2021-068424