#肿瘤[超话]#生酮饮食还有可能与最火热的免疫治疗发生关系,协助抗癌。
2021年4月哈佛研究团队在Molecular Cell发表重要研究结果,发现生酮饮食能通过激活AMPK来降低PD-L1水平,同时增强抗CTLA-4免疫疗法的抗癌功效[1]。
[1] Dai X, Bu X, Gao Y, et al. Energy status dictates PD-L1 protein abundance and anti-tumor immunity to enable checkpoint blockade [published online ahead of print, 2021 Apr 21]. Mol Cell. 2021;S1097-2765(21)00232-X. doi:10.1016/j.molcel.2021.03.037 https://t.cn/RJ2IpDz
2021年4月哈佛研究团队在Molecular Cell发表重要研究结果,发现生酮饮食能通过激活AMPK来降低PD-L1水平,同时增强抗CTLA-4免疫疗法的抗癌功效[1]。
[1] Dai X, Bu X, Gao Y, et al. Energy status dictates PD-L1 protein abundance and anti-tumor immunity to enable checkpoint blockade [published online ahead of print, 2021 Apr 21]. Mol Cell. 2021;S1097-2765(21)00232-X. doi:10.1016/j.molcel.2021.03.037 https://t.cn/RJ2IpDz
#人间甜豆余景天# #向全世界安利余景天#
Day 160天安利挑战回到初见那天
入坑原因及时间→
2019年PD101 X Mon to sun舞台
原因很简单,就喜欢[心]
有困难去解决不放弃,永远都积极向上
虽然很多行为是小朋友的样子
但有成熟的一面,也愿意隐藏情绪顾全大局
挺敏感的小孩
特别喜欢他对生活的态度,不三分钟热度
永远保持热爱,且可可爱爱
@余景天-YJT
Day 160天安利挑战回到初见那天
入坑原因及时间→
2019年PD101 X Mon to sun舞台
原因很简单,就喜欢[心]
有困难去解决不放弃,永远都积极向上
虽然很多行为是小朋友的样子
但有成熟的一面,也愿意隐藏情绪顾全大局
挺敏感的小孩
特别喜欢他对生活的态度,不三分钟热度
永远保持热爱,且可可爱爱
@余景天-YJT
每天写一点Python
# Python数据处理之读写json/txt/csv/xml数据
import json
import pandas as pd
from xml.etree.ElementTree import parse, Element
txt_path = "a.txt"
csv_path = "b.csv"
xml_path = "c.xml"
json_path = "d.json"
# 普通方式读写csv、txt
with open(csv_path, 'w') as csv_file:
with open(txt_path, 'r') as txt_file:
for line in txt_file.read().split('\n'):
line = line.split()
# '[sep]'.join(str): 用指定分隔符连接str
csv_file.write(','.join(line))
csv_file.write('\n')
# pandas方式读写csv、txt
df = pd.read_csv('a.txt', sep='\t', header=None,
names=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']) # sep参数指定分隔符,header=None:表示没有表头,name可指定表头
df.to_csv(csv_path, index=False)
# Python字典与json数据相互转换
data = {
'name': 'ACME',
'shares': 100,
'price': 542.23,
'books': ['C++', 'Python', 'R']
}
json_str = json.dumps(data)
# 将字典数据保存成json文件
with open('d.json', 'w') as f:
json.dump(data, f)
# 将json文件读取成字典
with open('d.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
# pandas方式读写json
df = pd.read_json(json_path)
df.to_json(json_path)
# 解析xml数据
doc = parse('c.xml')
for item in doc.iterfind('pre'):
print(item.findtext('pt'), end='\t')
print(item.findtext('fd'), end='\t')
print(item.findtext('v'), end='\t')
print(item.findtext('rn'))
root = doc.getroot()
# 删除两个标签元素
root.remove(root.find('sri'))
root.remove(root.find('cr'))
# 增加标签元素
idx = root.getchildren().index(root.find('nm'))
e = Element('spam')
e.text = 'This is a spam'
root.insert(idx+1, e)
# 将修改过后的 xml 输出
doc.write('newc.xml', xml_declaration=True)
# Python数据处理之读写json/txt/csv/xml数据
import json
import pandas as pd
from xml.etree.ElementTree import parse, Element
txt_path = "a.txt"
csv_path = "b.csv"
xml_path = "c.xml"
json_path = "d.json"
# 普通方式读写csv、txt
with open(csv_path, 'w') as csv_file:
with open(txt_path, 'r') as txt_file:
for line in txt_file.read().split('\n'):
line = line.split()
# '[sep]'.join(str): 用指定分隔符连接str
csv_file.write(','.join(line))
csv_file.write('\n')
# pandas方式读写csv、txt
df = pd.read_csv('a.txt', sep='\t', header=None,
names=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']) # sep参数指定分隔符,header=None:表示没有表头,name可指定表头
df.to_csv(csv_path, index=False)
# Python字典与json数据相互转换
data = {
'name': 'ACME',
'shares': 100,
'price': 542.23,
'books': ['C++', 'Python', 'R']
}
json_str = json.dumps(data)
# 将字典数据保存成json文件
with open('d.json', 'w') as f:
json.dump(data, f)
# 将json文件读取成字典
with open('d.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
# pandas方式读写json
df = pd.read_json(json_path)
df.to_json(json_path)
# 解析xml数据
doc = parse('c.xml')
for item in doc.iterfind('pre'):
print(item.findtext('pt'), end='\t')
print(item.findtext('fd'), end='\t')
print(item.findtext('v'), end='\t')
print(item.findtext('rn'))
root = doc.getroot()
# 删除两个标签元素
root.remove(root.find('sri'))
root.remove(root.find('cr'))
# 增加标签元素
idx = root.getchildren().index(root.find('nm'))
e = Element('spam')
e.text = 'This is a spam'
root.insert(idx+1, e)
# 将修改过后的 xml 输出
doc.write('newc.xml', xml_declaration=True)
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