急性淋巴细胞白血病 (ALL) 亚组 (主席,Clare Rowntree 博士) 成就 Tom Fox 博士是血液肿瘤组和 ALL 亚组的实习代表,他整理了感染 COVID-19 的血液肿瘤患者的结局,并于 2020 年在 BJHaem 上发表。他目前正在与多伦多的同事合作,整理更大规模的患者系列 (3500 例)。这些患者的结果将在 Blood 2021 上发表。虽然这项工作由于显而易见的原因没有在我们的 2020-21 年战略中概述,但这些数据对英国血液肿瘤学家在与患者讨论 COVID-19 感染风险时非常有价值。由于新冠疫情,经过漫长的审批程序后,CRUK 拒绝了 ALL 子小组为 UKALL 15 提供的资助申请。Fielding 教授和 Clare Rowntree 博士目前正在与欧洲各地 ALL 工作组的同事合作,作为欧洲成人工作组的一部分
粮食生产面临的挑战 全球人口已高达78亿,预计到2055年将超过100亿( https://countrymeters.info/cn/World )。如此迅速的人口增长对粮食供应提出了巨大挑战。一方面,需要更多的谷物来提供人类的基本热量。另一方面,生活水平的提高导致饮食习惯发生变化,牲畜和奶制品的平均消费量更高,尤其是在发展中国家。因此,需要提高农作物产量来填补粮食生产和需求之间的缺口。同时,为了适应工业化的现代生活,食物的营养价值越来越受到关注。全球气候变化导致的粮食生产的不稳定性是另一大挑战。自1880年以来,地球温度上升了一度以上( https://earthobservatory.nasa.gov/world-of-change/global-temperatures ),近几十年来变暖速度越来越快,高温、干旱、洪水等极端气候变化更加频繁。这就要求未来的作物能够适应这种新的、不可预测的环境。由于植物病虫害预计会受到气候变化的影响,因此也需要能够抵抗生物胁迫的作物品种。更重要的是,我们需要一个能够同时满足社会需求和长期发展的粮食生产系统。自20世纪60年代绿色革命以来,农业严重依赖高氮和高农药投入。这导致了环境污染,从长远来看是不可持续的。因此,迫切需要一种新的育种方案来实现可持续农业;包括开发具有高产量潜力、高产量稳定性和优良谷物质量和营养的品种和作物的新策略;然而,出于保护环境的目的,也应考虑减少水、肥料和化学品的消耗。
,DRDE 德里 Amit Pasi 先生,CFEES Dipti Prasad 博士,DIPAS Nidhi Maheshwari 博士,DIPR Ram Prakash 先生,DTRL Navin Soni 先生,INMAS Anurag Pathak 先生,ISSA DP Ghai 博士,LASTEC Noopur Shrotriya 女士,SAG Rachna Thakur 博士,SSPL 瓜廖尔 RK Srivastava 先生,DRDE 哈尔德瓦尼 Atul Grover 博士,DIBER , DLRL Manoj Kumar Jain 博士, DMRL K Nageswara Rao 博士, DRDL 焦特布尔 Shri Ravindra Kumar, DL 坎普尔 Shri AK Singh, DMSRDE 科钦 Smt Letha MM, NPOL 列城 Dr Tsering Stobden, DIHAR 浦那 Shri AK Pandey, ARDE JA Kanetkar 博士 Himanshu Shekhar, HEMRL Anoop Anand 博士, R&DE(E) 特兹普尔 Dr Sibnarayan Datta Sonika Sharma 博士, DRL
在一个实验中研究多个“ eme”可以帮助研究人员获得对信息从基因到蛋白质的运动的宝贵见解,以更好地了解生活的复杂性。1许多多组合组合是可能的,每个组合都具有独特的好处。具体来说,基因组学和转录组学的组合可以揭示出遗传变异及其后果的更完整的情况。虽然基因组从细胞之间保持相同,但转录组可能会变化,从而扩大研究人员的观点。2
iMeta 期刊 ( 影响因子 23.8 ) 由宏科学、千名华人科学家和威立出版,主编刘双江和傅静远教授。目标为生物 医学国际综合顶刊群 ( 对标 Nature/Cell) ,任何领域高影响力的研究、方法和综述均欢迎投稿,重点关注生物 技术、生信和微生物组等前沿交叉学科,已被 SCIE 、 PubMed 等收录,位列全球 SCI 期刊前千分之五,微生 物学研究类期刊全球第一;外审平均 21 天,投稿至发表中位数 57 天。 子刊 iMetaOmics ( 主编赵方庆和于君教授 ) 、 iMetaMed 定位 IF>10 的综合、医学期刊,欢迎投稿!
此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 10 月 20 日发布。;https://doi.org/10.1101/2023.10.19.23297247 doi: medRxiv preprint
使用来自2014 - 2021年统一国家电子健康系统(UNEHS)的总体大规模医疗保健数据探索了哈萨克斯坦0-17岁儿童中1型糖尿病(T1DM)的流行病学。计算了每100,000个处于危险中的每100,000人口的发病率,周期患病率和死亡率。使用了COX比例危害回归模型和Kaplan-Meier方法。随访期是从T1DM的初始日期到死亡或随访的结束(2021年12月31日)。在11,088例患者中,T1DM的发病率从28.1下降到每100,000人的24.5,而周期患病率从48.8增加到179.1,死亡率从0.18上升到0.67。在0-1岁时诊断(危险比[HR] 4.42),肾病的存在(HR 8.94)或肿瘤(HR 1.64)与死亡风险更高有关,而视网膜病(HR 0.31)的存在与死亡较低的死亡风险相关。
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摘要 目的:先进的医学图像分析越来越多地用于预测胃肠道肿瘤患者的临床结果。本综述概述了放射组学在预测胃肠道肿瘤患者治疗反应中的价值。方法:根据 PRISMA 指南进行系统评价。该方案是前瞻性注册的(PROSPERO:CRD42019128408)。搜索了 PubMed、Embase 和 Cochrane 数据库。纳入了报告放射组学在预测胃肠道肿瘤患者治疗反应中的价值的原始研究。对结果进行了叙述性综合。结果按肿瘤类型分层。根据放射组学质量评分对纳入的研究进行质量评估。结果:全面文献检索确定了 1360 项独特研究,其中 60 篇文章被纳入分析。在 37 项研究中,放射组学模型和个体放射组学特征显示出对治疗反应的良好预测性能(曲线下面积或准确度 > 0.75)。构建预测模型的策略多种多样。预测模型通常进行内部验证,而大多数研究缺乏外部验证。没有一项研究报告在临床实践中实施的预测模型。结论放射组学越来越多地用于预测胃肠道癌症患者的治疗反应。本综述展示了其在帮助预测治疗反应、以非侵入性方式改善患者选择和早期调整治疗策略方面的巨大潜力。
“人体诊断通常被认为是医疗保健领域中从人工智能和机器学习的进步中获益最多的领域之一。因此,拥有一个专有的集成人体诊断平台对于 Trinity Biotech 具有战略意义,该平台将先进的生物标志物分析与机器学习相结合,为患者提供更好的诊断。更广泛地说,此次收购符合我们的战略,即将 Trinity 的既有能力(在本例中,我们的制造专业知识和纽约州卫生部认证的 Immco 参考实验室)与尖端技术(如 Metabolomics Diagnostics 的分析、机器学习和生物信息学专业知识)相结合,以解决大规模、紧急和重要的临床问题,在本例中是孕产妇和胎儿健康问题,”Trinity Biotech 总裁兼首席执行官 John Gillard 表示。“此外,这笔低成本交易的结构将迅速增值我们的整体特许经营权。”