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用于生物医学数据实例化和可视化的创新深度学习方法
摘要 大多数生物医学应用面临的主要问题之一是大量未标记的数据。人类专家手动分析和分类海量数据库大多是不可行的，在某些有限条件下（仍然极其耗时）只有部分工作仅针对专家可轻松识别的简单特征。关于这个方面，医学专家面临两个具有挑战性的问题：如何选择最重要的数据进行标记，以及数据集的最小大小是多少（但足以定义每种病理）以进行分类器的训练。在本章中，我们提出了一种基于可视化数据分析的新方法，以使用最少的标记数据构建有效的分类器。编码器是卷积变分自动编码器 (CVAE) 的一部分，用作 2D 可视化的数据投影。输入向量被编码到二维潜在空间中，这有助于专家直观地分析训练数据集的空间分布。
生物医学中的OMICS技术和数据科学*
使用我们的OMIC，数据科学和精确医学的总体计划解锁医疗保健的未来。该尖端计划专为具有前瞻性的专业人员而设计，弥合了大数据和个性化治疗策略之间的差距，为您提供了彻底改变医学研究和患者护理的工具。个性化医学是我们计划的主要重点。您将深入研究基因组学，蛋白质组学和代谢组学的复杂性，掌握先进的数据分析技术，以基于单个遗传特征来开发自定义的医疗干预措施。我们的课程由行业领先的专家提供，将现实世界中的案例研究整合在一起，以确保您毕业于在这个快速发展的领域中推动创新所需的技能。
BME-生物医学工程
BME 464/564 低温等离子体的生物医学应用（3 学分）本课程与 ECE 和生物学交叉列出。它旨在供高年级本科生和一年级研究生选修。课程内容是多学科的，结合了工程学和生物科学的材料。本课程涵盖非平衡等离子体、低温等离子体源和细胞生物学的基础知识。随后详细讨论低温等离子体与生物细胞（原核生物和真核生物）的相互作用。将涵盖医学中的潜在应用，例如伤口愈合、血液凝固、灭菌和杀死各种类型的癌细胞。先决条件：高年级
Sahlgrenska生物医学学院sahlgrenska akademin Institutionenför生物美食
尿液项目名称：肺癌项目持续时间和日期的谷胱甘肽代谢的治疗靶向：20250301-20250531应用申请截止日期：20250219金额：30000 sek项目摘要：肺癌患者的生存因靶向癌症而具有固定型蛋白质的特定性，因此对肺癌患者的生存得到了改善。但是，由于大多数肺癌患者缺乏靶向突变，因此迫切需要新的疗法。最近的研究表明，氧化应激是必须克服肺部肿瘤进行进展的障碍。这些研究表明，因此肺癌细胞可能容易受到促氧化疗法的影响。谷胱甘肽是最丰富的细胞内抗氧化剂，也是氧化还原环境的主要决定因素。在这个项目中，我们研究谷氨酰胺代谢是否是肺癌疗法的合适靶标。申请人：申请人必须具有分子生物学，生物化学，遗传学，基因组学和生物信息学方面的知识。申请人还必须具有分子生物学和与细胞生物学相关技术的实用经验。非常重视申请人的个性，利益和动力。应用程序：申请应通过电子邮件发送给教授per lindahl（per.lindahl@wlab.gu.se）。该申请应包括；动机信，简历包括联系信息。
利用静电增强生物医学植入物的耐久性
科学与医学相结合的医疗技术创新提高了患者的生活质量。尤其值得注意的是植入人体的电子设备（如心脏或大脑）的出现，这些设备能够实时测量和调节生理信号，为帕金森病等棘手疾病提供了新的解决方案。然而，技术限制阻碍了电子设备植入后的半永久性使用。
生物医学工程（BME）
bme 325/bmme 325生物医学工程师生物化学（3个学时）概述生物能力，酶催化，蛋白质和膜结构，碳水化合物，碳水化合物，脂质和核酸代谢物的变化如何影响人类健康和生物技术工具，以确定生物技术的工具，以确定这些工具的方法和核酸造成的工具。Topics include: Biological Thermodynamics, Energy of macromolecular structure and binding, Structure/function of proteins, enzymes and nucleic acids, Kinetics, enzyme catalysis and biochemical network analysis, Generation of chemical and electrical potential in membranes, Carbohydrate/lipid/protein metabolism and energy production, DNA synthesis, transcription, Technologies used to monitor/detect生化过程，包括临床成像方式。
隔离，表征和生物医学势
kappaphycus alvarezii（doty）doty ex silva是一种广泛培养的针对角叉菜胶多糖的红色海藻，也是有价值的色素性脂素（PE）的潜在来源。因此，本研究的目的是从K. alvarezii中提取植料，评估其抗菌，抗氧化剂和抗癌活性，并确定其未来治疗应用的生物医学潜力。发现从K. Alvarezii提取的植物素化色素的蛋白质含量为69.84％，显示出极好的抗菌活性，抗杀菌性的oxytoca和Proteus mirabilis，最小抑制区为11 mm。使用总抗氧化剂，过氧化氢清除，减少功率，DPPH和ABTS测定法显示出显着的体外抗氧化活性。此外，颜料对人肺癌细胞系表现出有效的细胞毒性，IC 50值为131.7
增强剂和缓解剂 - 伊朗生物医学期刊
嵌合抗原受体T细胞疗法是治疗某些血液系统恶性肿瘤和实体瘤的开创性方法。但是，其应用受到严重毒性的限制，尤其是CRS和ICAN，极大地限制了其更广泛的应用。IL-1在增强CAR T细胞功效和推动这些有毒作用方面起着至关重要的作用。本综述系统地检查了IL-1的双重功能，强调了其在促进CAR T细胞激活和持久性的作用，同时促进CRS和ICANS发病机理。减轻IL-1驱动的毒性的策略，包括IL-1受体拮抗剂，单克隆抗体，IL-1捕获以及对IL-1产生的干扰，在不损害治疗效率的情况下减少不良影响方面有望减少不良反应。了解IL-1在CAR T细胞疗法中的复杂作用可能会导致优化的治疗策略，提高安全性并扩大临床适用性。进一步的研究对于完善IL-1靶向干预措施并增强CAR T细胞治疗的治疗潜力至关重要。doi：10.61186/ibj.4444
在语义知识图中与Oncodashkb中的高级生物医学数据整合，用于在卵巢癌中找到个性化的可行药物
背景：与基因组规模的患者分析数据相结合的生物医学知识越来越多，为个性化肿瘤学提供了前所未有的机会。但是，大量知识和数据需要可扩展的方法来提供可行的信息以支持临床医生决策[1]。目的：开发整合有关患者的所有相关临床和基因组数据的软件和方法，并能够发现最佳的个性化治疗选择，以及支持文献知识和数据。方法：我们利用语义知识图（SKG），这是一种以对象和关系形式代表医学数据的数据库，链接了几个癌症数据库中先前未连接的信息。为了构建此SKG（Oncodashkb），我们使用BioCypher库[2]。然后，我们整合了来自高级浆液卵巢癌患者的临床数据，包括有关Decider项目（https://deciderproject.eu）收集的基因组变化的信息。然后可以查询SKG，以收集将患者特异性改变与可操作药物联系起来的证据路径。结果：我们的方法提供了完全自动化，系统的和可重复的数据集成工作流程，以及使用现有专家制造的本体论来提供互操作性和语义描述。综合数据由分子肿瘤板的专家评估，并允许以视觉上可访问的格式探索相关的临床和基因组患者数据，旨在易于解释临床医生。重要的是，我们希望该系统揭示从多种融合证据到多摩尼克患者数据的强大案例以及对最新临床和实验知识的广泛且自动化的综述。结论：使用图形数据库作为有价值的工具出现的决策支持系统，通过揭示各种患者数据和以易于理解的格式显示的治疗选项之间的新连接。