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幸存板：多摩斯癌症生存模型的标准化基准测试
单细胞测序技术，包括单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）和单细胞ATAC测序（SCATAC-SEQ），使研究人员能够量化细胞的OMIC PHE-NOTYPES。理想的单细胞数据分析有望帮助研究人员了解细胞上的异质性，提取感兴趣的细胞亚群，识别与细胞亚群相对应的特征基因集，并揭示细胞子源的关系。在这些分析任务中，识别特征基因集是一个关键步骤。特征基因集定义为在细胞亚群之间差异表达的基因集。它们通常用于注释细胞亚群并进行基因集富集分析。现有的特征基因鉴定方法经常采用两步方法（此后称为两步方法）：首先将细胞聚集（例如Seurat [1-4]，简单的Louvain [5]，通过插入性和维度降低（CIDR）（CIDR）[6]和Scanpy [7]和差异表达基因（例如9）（例如9）[8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [14,15]，limma-voom [16]和桅杆[17]）随后在细胞簇上进行以识别特异性特异性特征基因。但是，这种方法对具有复杂或微妙的异质性的数据具有可疑的精度，因为不准确的初始聚类步骤可能会导致随后的错误特征基因鉴定[18]。但是，这些方法不会将特征基因分离为亚群特异性基因集，从而限制了它们的注释细胞的效用。这些基因集用于计算细胞基因集富集评分，然后注释细胞。另外，某些方法通过检测高度可变基因（HVG）的偏差来识别特征基因，这些基因与人群相对于模型拟合的偏差[19]，辍学率[20]和UMI计数分布[21]（此后称为HVG方法）。为了克服现有方法的局限性，我们提出了Sifinet，这是一种直接识别特征基因集的独特方法，可消除对先前细胞聚类的需求。源于关键观察，即在细胞亚群中共差异表达的基因也表现出共表达模式（供应。注1），Sifinet构建了一个基因共表达网络，并检查其拓扑以识别特征基因集。此外，这些基因集中的网络意味着细胞亚群之间的关系（图1）。此外，Sifinet可以选择地整合SCATAC-SEQ数据，因为它形成了基因合作 - 染色质网络，并探讨了其拓扑以确定表观基因组特征基因集。Sifinet分析SCRNA-SEQ和SCATAC-SEQ数据的能力使研究人员深入了解了细胞多瘤异质性。我们证明，在识别特征基因集和增强细胞注释精度时，Sifinet优于现有的两步方法和HVG方法。此外，我们认为Sifinet可以鉴定细胞之间的复杂异质性，并揭示细胞亚群中潜在的发育谱系。Sifinet也可以缩放以分析数百万个单元的数据集。我们将Sifinet应用于五个已发表的实验数据集，并发现了一些潜在的新发现，例如潜在的新细胞周期标记和衰老标记，衰老细胞富集的亚群，髓样祖细胞的发育效果以及CD8细胞的发育效果以及CD8细胞的构造以及可能的过渡路径。
在2024年6月13日实验室在线活动中的多摩斯直播中的演讲者
本杰明·富特温格勒（BenjaminFurtwängler）是哥本哈根大学Porse小组的博士生。该小组是Finsen实验室的一部分，这是基本癌症研究的部门，对理解干细胞及其在造血和白血病中的分化感兴趣。本杰明还受到丹麦技术大学副教授Erwin Schoof的监督。Erwin的小组正在开发基于质谱法的单细胞蛋白质组学方法，并与Porse组一起使用这些方法来进一步了解健康和恶性造血中的干细胞。他从柏林技术大学获得了学士学位和硕士学位，在此期间，他在Rappsilber实验室和Selbach实验室中使用质谱基蛋白质组学方法进行了研究。
国家综合媒介传播疾病的国家战略计划，帝摩斯 - 泰斯特2021-2030
登革热是该国的一个重大公共卫生问题，案件的趋势不断上升。这种疾病是高度季节性的，在一年中最潮湿，最热门的月份发生的病例数量最多。这要求采取公共卫生行动来减轻气候变化引起的未来风险。lf在全国范围内普遍存在，所有13个城市都是地方性的。与WHO的建议一致，全国大众药物管理局（MDA）消除LF和控制土壤传播的蠕虫（STH）在2015年与WHO合作重新引入。在2016年，估计总人口为8.59亿，处于LF需要MDA的风险。该国成功地满足了停止MDA的首次传输评估调查（TAS）的标准。但是，包括昆虫学监测在内的MDA后监视需要继续进行，必须清除最终的TA，以在2025年之前实现淘汰的目标。
新西兰的生成式人工智能机遇
目前，新西兰的农民无法判断他们的哪些动物受到某些寄生虫和疾病的影响，因此他们不得不不加区别地进行治疗。这增加了疾病对药物的耐药性，每年给农民造成约 9800 万美元的损失。总部位于摩斯吉尔的 Techion 公司利用人工智能和微软的云技术彻底改变了寄生虫和疾病检测，以降低治疗成本并对抗药物耐药性。Techion 正在与 Awanui Labs 合作，将这项技术扩展到人类医学，使测试更快、更便宜、更容易获得。
京都大学·系：有关...
2025年3月13日组织：京都大学系：集成辐射与核科学的投影研究，综合辐射与核科学研究所，研究领域：材料科学，量子光学，开发光谱法。核心任务：使用核方法（例如摩斯鲍尔光谱和相关光谱法的开发）对高级材料科学和量子光学的调查。变更范围：京都大学的运作（教育，研究和行政管理）。工作职位：助理教授（1位）资格和必需技能：成功的候选人应获得
微生物社区的多摩学分析
这些分析的主要挑战是这些OMICS方法的有效组合，可以使我们能够回答一个特定的问题。本课程将从对不同高吞吐量OMICS方法的潜在和局限性的基本理解开始，然后使学生能够使用此知识来构建适合其生物学问题的适当多摩学观点。我们还将特别关注基因注释，因为基因是允许我们整合和连接不同的OMIC方法的关键。本课程将使学生熟悉不同的分析方法和适当的基因注释方法。学生将学会设计多摩斯研究研究，并确定针对不同多摩变数据集和问题的适当分析方法。
性别策略2024-2028
“性别策略（2024-2028）”与IX宪法政府计划，“ PNTL战略计划2023-2030”，“ NAP 1325”和“终止基于性别的暴力行动的国家行动计划”（NAP GBV）保持一致（NAP GBV）。PNTL加强了其致力于促进满足帝索 - 痛风中男女安全需求的服务的奉献精神，促进了平等的机会并促进PNTL内的包容性机构参与。也与帝摩斯 - 莱斯特（Tomor-Leste）执行国际框架义务的国家承诺相吻合，包括在《消除各种形式的歧视妇女歧视公约》（CEDAW）和联合国安理会第1325号妇女，和平，和平与安全方案的决议（UNSCR 1325）中。
SERB高端研讨会Karyashala，2024年7月22日29日
概述：人类微生物组研究领域正在迅速发展，为其在人类健康和疾病中至关重要的作用提供了宝贵的见解。随着高通量多摩斯平台的出现，大规模的数据生成已成为现实，带来了令人兴奋的机会和挑战。为了有效地分析如此庞大而复杂的数据集，并在不同的临床条件下对宿主微生物组相互作用得出有效的推论，在有效的统计和计算算法方面的专门培训是必不可少的。当前的实践研讨会是解决这些关键方面的及时倡议。通过专注于培训和学习，它旨在在印度开发多维宿主 - 微生物研究环境。
急性和慢性冠状动脉综合征的分层药物
传统的心血管疾病管理方法依赖于将具有常见体征和症状的临床表现分组为预先指定的疾病途径，所有这些疾病途径均根据基于证据的指南（“一号适合的all”）均匀治疗。精确医学的目的是在正确的时间为正确的患者提供正确的治疗方法，并结合时间的数据（例如历史，体格检查，成像，实验室）和多摩斯技术提供的数据。在缺血性心脏病的患者中，生物标志物和血管内评估可用于鉴定具有不同病理生理学的内型，这些型可能会从不同的治疗中受益。本综述讨论了将分层管理应用于急性和慢性冠状动脉综合征患者的策略。