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使用 NVIDIA Parabricks 和 RAPIDS 加速基因组学分析
v3.8 基准数据集：HG002 30x WGS，除 SEQC2 上的 Mutect2 50x WGS CPU：m5.24xlarge；GPU：8xA100，除 8xV100 上的 DeepVariant 和 Mutect2
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黑豆 [Vigna] 的遗传学、基因组学和育种...
黑豆 [ Vigna mungo (L.) Hepper] 是一种营养丰富的豆科作物，主要生长在南亚和东南亚，其中印度的种植面积最大，那里的黑豆作物受到多种生物和非生物胁迫的挑战，导致产量严重损失。改善遗传收益以提高农场产量是黑豆育种计划的主要目标。这可以通过开发对主要疾病（如绿豆黄花叶病、乌豆叶皱缩病毒、尾孢叶斑病、炭疽病、白粉病）和昆虫害虫（如白蝇、豇豆蚜虫、蓟马、茎蝇和豆象）具有抗性的品种来实现。除了提高农场产量外，结合市场偏好的性状还能确保采用优良品种。黑豆育种计划依赖于有限数量的亲本系，导致所开发品种的遗传基础狭窄。为了加速遗传增益，迫切需要纳入更多不同的遗传物质，以改善育种群体的适应性和抗逆性。本综述总结了黑豆的重要性、主要的生物和非生物胁迫、可用的遗传和基因组资源、潜在作物改良的主要性状、它们的遗传以及黑豆用于开发新品种的育种方法。
利用功能基因组学和人工智能对人类癌细胞进行逆向工程
我写这本书的首要动机是一句您将在接下来的内容中多次看到的短语。这句话是：“转移性疾病无法治愈”。这句话之所以如此重要，是因为尽管我们在癌症研究方面取得了数十年的巨大进步，但一旦疾病扩散到远处器官，患者的治疗进展就非常有限。正因为如此，我们作为一个社区显然是时候尝试一些新方法了，因为标准化疗虽然在疾病的其他阶段有用，但无法让我们到达最后的顶峰，即转移性癌症的治愈。在我看来，其中一种这样的策略涉及将现代人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方法应用于从癌症患者和癌症衍生细胞系中积累的大量基因组数据，以制定真正个性化的策略，以对个体患者进行癌症逆向工程。因此，本书的目标是让读者相信这是可能的，至少是一条值得追求的途径。首先我要说的是，我将在本书中强调人工智能对基因组数据的分析如何帮助我们更好地利用癌症靶向疗法。与此同时，其他人也在努力开发类似的方法，利用计算和人工智能方法来改善癌症免疫疗法的使用，因为免疫疗法提供了另一套可用于转移性癌症患者的工具。由于我不是免疫学家，我不会在这里讨论这些方法，因为它们可以在其他出版物中找到。
国际大学基因组学和基因技术中心（...
高级分子诊断研究生文凭有关该中心的基因组学和基因技术中心是一个学科的跨学科多机构设施，重点介绍研究的领域研究领域，包括DNA诊断，重组疫苗，重组疫苗开发，基因工程，遗传学工具，动物/动物组织/动物组织培养，原子质技术，蛋白质技术和微生物技术。该中心旨在在全州的各个研究机构/大学部门的现代现代研究技术中桥梁，并促进学者与行业之间的研究合作，以便更好地了解塑造工业企业的复杂影响。该中心致力于通过一系列的研讨会和培训计划，将生物技术和大学教师的边境培训以及喀拉拉邦大学的大学和政府机构的研究学者进行培训。除了培训和讲习班外，该中心还充当基因组学和基因技术的中央仪器设施，以便教师和学生可以根据其研究需求将设施外包。该中心还计划在随着时间的流逝中建立生物技术 - 工业孵化中心，这将促进针对其行业可行性进行小型企业家生物技术企业的测试。该设施将为企业家提供产品开发，测试，促进财政支持，质量分析和营销策略的服务。课程费用（印度居民国民）：共同两个学期的13,000印度卢比。课程结构和持续时间是一年的分子诊断研究生研究生文凭课程（APGDMD）是一个全日制的两个学期课程，包括通过讲座，专注的现场调查，实践研究，实践工作和分子诊断的高级培训组成的专业培训。课程课程包括3个小时的教室讲座，然后每天至少2-3个小时的实验室工作，并要求学生的全职出勤和合作。研讨会，专家/公司的演讲和演示将使学生拥有基因组学和基因技术的新兴趋势和工具。
基于 CRISPR/Cas 的植物功能基因组学和计算建模
博士Prasenjit Saikia 博士阿吉特·辛格博士Biswajit Saha 博士P. Yuvaraj 先生帕萨·马宗德博士Hridoy Jyoti Mahanta 博士Pankaj Bharali 博士Tridip Phukan 博士Romi Wahengbam 博士Saikat Haldar 博士奥雅纳罗伊博士百夏凛空博士Atul Ashok More 博士Leon Raj 博士Pravin G. Ingole 博士吉滕德拉·辛格·维尔马博士萨钦吉德先生Dhanjit Das 博士Jyoti Kumar Doley 博士Biswajit Gogoi 博士Debasis D. Mohanty 博士Hemanta Sankar Dutta 博士Jayashi Phukan 博士桑迪普·戴伊先生Rama Shankar Sharma先生JL Khongsai 先生Vaskar Rajkhowa先生Praveen Mohan Verma 先生希玛塔·萨基亚
引用Li L，Yang L和Jiang DP（2024）CD80在免疫治疗药物开发中的研究进度。正面。免疫。 15：1496992。 doi：10.338 根际耕作的根际微生物组工程 没有证据表明自闭症谱系障碍治疗中必需脂肪酸的证据？ 钠摄入量与糖尿病的关联在没有高血压的成年人中：来自国家健康与营养检查调查2009-2018 的证据 灰色空间和默认模式网络 - amygdala连接 基因组学研究人员的幕后 提高功效和降低毒性的新策略 临床试验研究的现状和免疫检查点抑制剂的非小细胞肺癌 TRIM7和抗病毒免疫之间的相互作用
最重要的是在T细胞表面上的CD28共刺激分子和在抗原呈递细胞上的CD80分子的组合（10）。在T细胞激活的双重信号传导系统中，CD28激活的不存在导致过度激活诱导的细胞死亡（AICD）。然而，在CD80与CD28结合后，可以避免T细胞的AICD，从而导致T细胞的耐用抗肿瘤活性（11）。此外，CD80和CD28的组合还可以增强T细胞的细胞因子（例如IL-2）的分泌。此外，它可以增强CD4+ T细胞的增殖以及CD4+和CD8+ T细胞的细胞毒性活性（4）。最近的研究表明，共刺激分子CD28对T细胞的活性不足会导致T细胞的抗肿瘤活性降低（12）。然而，随着CD28激活信号的增加，T细胞的抗肿瘤活性得到了增强（13，14）。因此，通过CD80在T细胞表面的CD28分子激活可能会提高T细胞对实体瘤的杀伤效率，从而提供一种新的免疫疗法方法。
脑肿瘤放射基因组学分类
摘要 - RSNA-MICCAI 脑肿瘤放射基因组学分类挑战赛[1]旨在通过对多参数 mpMRI 扫描（T1w、T1wCE、T2w 和 FLAIR）进行二元分类来预测胶质母细胞瘤中的 MGMT 生物标志物[2]状态。数据集分为三个主要队列：训练集、验证集（在训练期间使用），测试集仅在最终评估中使用。图像要么是 DICOM 格式[3]，要么是 png 格式[4]。使用不同的架构来研究该问题，包括 3D 版本的 Vision Transformer (ViT3D)[5]、ResNet50[6]、Xception[7] 和 EfficientNet-b3[8]。AUC 被用作主要评估指标，结果显示 ViT3D 和 Xception 模型都具有优势，在测试集上分别达到 0.6015 和 0.61745。与其他结果相比，考虑到任务的复杂性，我们的结果被证明是有效的。通过探索不同的策略、不同的架构和更多样化的数据集可以取得进一步的改进。
