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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。
M.Sc. （化学）计划 BS化学 Annexure A提出的硕士课程提纲应用心理学第I＆II部分（年度系统）的附属学院 B. GE-161-信息与通信简介... 带有代码的主题的课程内容：bot 课程标题：植物学-III（细胞生物学，进化和遗传学） BOT-206 Cr。 3（2+1）细胞生物学，遗传学和... 会费 /费用时间表（PU学生）-Lahore < / div> 数据结构和算法实验室 博士名单。通知2024 计划课程BS（荣誉）计算物理 课程标题生物膜和细胞信号 ... 的学生之间的计算机视觉综合征 BS生物技术 1727866077ENV。生物学NZ-116.pdf Muhammad Sajjad -Lahore 第六学期PBG-302繁殖纤维作物3（2-1）... 燃料和能源•代码编号：CHE 363•学期：6th 课程标题基因组学和蛋白质组学 人工智能简介（AI） 14。遗传学 植物学中的人工智能 全球挑战科学 - 课程大纲 经济动物学CR。 （2）简介 课程大纲 GQR-102：定量推理（II） APSY-356
学期学时20学期 - VI课程代码课程类型学会时间HQ-006古兰经强制性的翻译1 Chem-319物理化学I-I（化学动力学）强制性2 Chem-320物理化学化学（体温动力学）强制性2化学-321物理化学实验室强制性化学1 Chemistory 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comprions 2 Comportion 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comistry 1 Comportor 2 Cosistry 2 Comistry 1 Chemistry 1 Comportion 2 Comistor 2 Chem-323 Inorganic Chemistry-II (f-block elements) Compulsory 2 Chem-324 Inorganic Chemistry Lab Compulsory 1 Chem-325 Organic Chemistry-I (Reaction Mechanisms-I) Compulsory 2 Chem-326 Organic Chemistry-II (Spectroscopy) Compulsory 2 Chem-327 Organic Chemistry Lab Compulsory 1
作物野生亲戚的基因组学和现象学（CWRS）用于作物改善
作物野生亲戚（CWRS）与驯养的作物（农业园艺，药物和芳香，观赏性和林业物种）表现出密切的关系，并形成了农作物基因库的一部分，具有基因交换的潜力。大量的CWR是潜在的捐助者，但受到驯养作物的关注少。cwrs也遭受了遗传侵蚀，导致遗传多样性严重丧失（Maxted等，2006； Von Wettberg等，2020）。驱动遗传多样性损失的因素已分为对进化力作用的远程驱动因素和近端驱动因素：突变，迁移/基因流，遗传漂移和选择（Khoury等，2022）。在此研究主题中，Trainin等人。从解剖学的角度记录了参与选择非色的光合作用性状的进化力，与商业杏仁相比（P. Dulcis（Mill。D. A. Webb）。P.Arabica的茎有利于STEM光合作用，以通过多种策略获得额外的碳增益。Higher stem photosynthesis in P. arabica than in P. dulcis is attributed to selective anatomical features such as the presence of a high density of sunken stomata in their stems, a chloroplast-rich mesophyll-like parenchymatous cell layer, higher chlorophyll content, better chlorophyll fl uorescence and quenching parameters, and its ability to ef fi ciently regulate water loss at温度升高。
利用农作物生物多样性和基因组学协助 -
农业创新对于扩大农作物的遗传多样性至关重要，专注于提高产量，对生物和非生物应力因素的耐受性营养价值以及对新环境的适应性，尤其是在响应气候变化方面。利用各种遗传资源，包括在包括局部陆地等基因库中维持的农场多样性和种质，以及次级基因库，也必须变得势在必行。传统品种，陆地和其他未充分利用的种系很少被育种者使用，主要是由于不必要的联系。基因组学工具可以有效地处理这一问题。例如，大米中的“ SD1基因与干旱耐受性QTL之间的遗传联系”是一个显着的繁殖挑战，最近通过标记辅助育种克服了。另一个例子是“ Cimmyt-发现的种子（种子）”计划，该计划使用基因组学工具来大量使用小麦种质库。先进的基因组学工具和技术通过知识丰富为制定育种计划的知识发展提供了有希望的途径。通过识别和融合新等位基因来整合未充分利用的遗传多样性和解锁遗传多样性，可以扩大培养品种的遗传基础。这种方法称为“基因组学辅助杂种”，包括多样性分析，功能基因组学和结构基因组学，以及用于作物改善所需的先进统计工具。拥抱“基因组辅助 - 预育”对于满足全球粮食，燃料和鱼的需求而言至关重要。
约翰霍普金斯基因组学 DNA 诊断实验室
亨廷顿病 (HD) 是一种渐进性、致命性、遗传性神经退行性疾病，通常在成人时期发病。亨廷顿病是由 HTT 基因第一个编码区 CAG 重复扩增引起的，这会导致大脑中亨廷顿蛋白异常积聚。人们认为，亨廷顿病的症状是由亨廷顿蛋白沉积物的渐进性积聚引起的。亨廷顿病以常染色体显性模式遗传，这意味着两个 HTT 等位基因中只需有一个扩增即可发病。患有亨廷顿病的父母有 50% 的机会将扩增的 CAG 区域遗传给他们的每个孩子。通过 PCR 和片段大小测定进行的亨廷顿病检测会分析 HTT 基因的 CAG 重复区域以测量重复次数。重复次数可以判断一个人是否有患亨廷顿病的风险。了解一个人的重复次数可以洞察这个人未来的情况、其他家庭成员是否可能有患病风险以及这个人可能生育的孩子的风险。
番茄功能基因组学研究职位
在番茄基因组资源库 (https://lifesciences.uohyd.ac.in/rtgr/)，这是一个 DBT SAHAJ 国家设施和 DBT 生物技术卓越与创新中心 (CEIB)：“番茄基因组工程计划支持”，我们正在研究番茄功能基因组学，涉及基因组编辑、全基因组测序、蛋白质组学和代谢组学以及 TILLING 方法来操纵番茄果实成熟。该小组目前的目标是分离番茄果实中番茄红素、β-胡萝卜素 (维生素原 A)、叶酸含量高的番茄突变体，并改善番茄植株的结构。有关该小组的最新出版物，请参阅（新植物学家 2023 https://doi.org/10.1111/nph.19510、植物科学前沿 2023 https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1290937，园艺研究，2023，10：uhac235，https://doi.org/10.1093/hr/uhac235，植物杂志2022 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/tpj.15925；植物科学2022 https://doi.org/10.1016/j.plantsci.2022.111177；植物杂志2021 106：844-861。https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/tpj.15206；植物杂志2021 106：95-112。 https://doi.org/10.1111/tpj.15148；等等）。
机器学习驱动的糖蛋白质组学分析标识了新型糖尿病相关的糖基化生物标志物
糖基化在包括糖尿病在内的蛋白质功能和疾病进展中起着至关重要的作用。这项研究进行了全面的糖蛋白分析，比较了健康的志愿者（HV）和DM样品，并鉴定出19,374肽和2,113种蛋白质，其中11104种是糖基化的。总共将287种不同的聚糖映射到3,722个糖基化的肽，揭示了HV和DM样品之间糖基化模式的显着差异。统计分析确定了29个显着改变糖基化位点，在DM中上调了23个，在DM中下调了6个。值得注意的是，在DM中，在Prosaposin的位置215处的Glycan HexNAC（2）Hex（2）FUC（1）在DM中显着上调，标志着其首次报道的与糖尿病的关联。机器学习模型，尤其是支持向量机（SVM）和广义线性模型（GLM），在基于糖基化特征（Glycans，糖基化蛋白质和糖基化位点）区分HV和DM样品时，可以在区分HV和DM样品时获得高分类精度（〜92％：96％）。这些发现表明，改变的糖基化模式可能是糖尿病相关病理生理和治疗靶向的潜在生物标志物。
Asteraceae基因组学的综合平台
Asteraceae是最大的被子植物家族，因其出色的药用，园艺和观赏价值引起了广泛的关注。然而，关于星形科植物的研究由于复杂的遗传背景而面临挑战。随着测序技术的持续发展，从星状科物种中积累了大量的基因组和遗传资源。这促使对这个多样化的植物群中对全面的基因组分析的需求。为了满足这种需求，我们开发了Asteraceae基因组学数据库（AGD; http://cbcb.cdutcm.edu.cn/agd/）。AGD充当集中和系统的资源，赋予了各种领域的研究人员，例如基因注释，基因家族分析，进化生物学和遗传育种。AGD不仅包含高质量的基因组序列和细胞器基因组数据，而且还提供了广泛的分析工具，包括BLAST，JBROWSE，SSR FINDER，HMMSEARZER，HMMSEARCH，HEMMAP，HEATMAP，PRIMER3，PLANTIMSISMASH和CRISPRCASFINDER。这些工具使用户能够方便地查询，分析和比较各种星际科中的基因组信息。AGD的建立在推进Asteraceae基因组学，促进遗传育种并通过为研究人员提供全面且用户友好的基因组资源平台来维护生物多样性方面具有巨大的意义。
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