XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBioinformatics
5.2生物信息学和计算生物学中心
c）您必须在9月1日之前，12月或前一年的12月1日之前提供，以要在三月份毕业，这是您要提交给大学的工作的四本副本，并伴随着一份声明这是您自己的工作，并且尚未提交给另一所大学以获得学位。，如果仅以您的名义出版了提交的工作的相当一部分，则必须提供令人满意的证据表明工作的哪一部分是您自己的。此外，您必须说明谁在发生的指导下构想了这项工作，谁执行，处理并以书面形式进行了处理。您还必须指出工作的哪一部分（如果有）或合着者已经提交给该大学或任何其他大学以获得学位。
生物信息学和实验见解：F2RL1 作为宫颈癌诊断和预后的关键生物标志物
宫颈癌（CCa）仍然是全球重大的公共卫生问题，早期诊断和治疗至关重要。此外，其发病机制背后的分子机制仍未完全阐明。F2RL1 与各种肿瘤密切相关。然而，它与 CCa 的关系尚不清楚。我们从 TCGA 数据库中访问了 309 名被诊断为 CCa 的患者的数据。Limma 包促进了差异表达分析以识别差异表达的 mRNA（DEmRNA）。通过 XIANTAO 数据库进行生存分析和 ROC 分析。通过 ImmPort 数据库分析将免疫相关基因与 F2RL1 相关基因一起识别。使用 GO、KEGG 和 GSEA 进行功能富集分析。我们收集了参与者的宫颈细胞和血清以检测 HPV 和 TCT，然后使用 qPCR 检查 F2RL1 mRNA 表达水平。我们还通过 WB 和 ELISA 技术验证了 F2RL1 蛋白的表达。我们的研究发现了一个有趣的现象：与正常组织相比，CCa 组织中 F2RL1 的表达水平明显升高，显示出不同病理类型之间存在有趣的差异。此外，高 F2RL1 表达与总生存期 (OS)、无进展间隔 (PFI)、无进展生存期 (PFS) 的降低有关。F2RL1 以 0.996 的 AUC 震撼了 ROC 分析。此外，F2RL1 表达水平对不同 N 阶段、病理组织类型、治疗状态和种族群体的 CCa 有显著影响，使我们能够开发出一个预测模型。此外，我们还确定了 43 个免疫相关基因。富集分析突出了它们与细胞运动和 T 细胞活化相关通路的关联。通过分析，我们发现 F2RL1 表达与大多数免疫细胞（特别是 TFH 和细胞毒性细胞）的浸润呈反比，这表明可能与 CCa 的免疫逃避有关。分子生物学实验也证实了F2RL1在宫颈脱落细胞和血清中的表达显著增加。本研究首次揭示了F2RL1在CCa中的预测和早期检测意义及其与免疫浸润的相关性。F2RL1与CCa的进展密切相关，可以作为CCa患者早期诊断和预后的生物标志物。
利用AI来实现生物信息学的突破：Chatgpt，DeepSeek和高级AI工具在生物数据分析和手稿准备中的作用
1。整合多摩学数据：生物信息学领域通常需要从广泛的来源（包括基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学等）等多种来源的数据集成。这些数据集的复杂性和异质性构成了重大挑战，因为它们通常包含各种类型的信息，必须协调以发现有意义的生物学见解。AI工具已成为强大的促进者，使研究人员能够通过识别常见模式，相关性和关系来无缝整合多词数据，而这些数据可能不会通过传统的分析方法立即显而易见。例如，能够处理高维且复杂的数据集的深度学习模型已成功地用于整合多媒体数据并以明显的准确性预测生物学结果。这些模型利用了学习数据层次表示的能力，从而发现了不同的OMICS层之间的潜在连接并提供对生物系统的更全面的理解（Jumper等，2021）。通过弥合不同数据类型之间的差距，AI驱动的方法正在彻底改变研究人员分析和解释多词的数据的方式，为更全面和有见地的发现铺平了道路。
验证生物信息学发现的综合指南
索引术语 - 生物信息学，实验验证，基因表达，蛋白质 - 蛋白质相互作用，CRISPR，下一代测序，人工智能，多摩学，计算预测摘要 - 从了解生物学预测和实验验证在促进生物学的策略方面扮演生物信息信息预测和实验验证的作用。生物信息学工具和方法为预测基因功能，蛋白质相互作用和调节网络提供了有力的手段，但是必须通过实验方法来验证这些预测以确保其生物学相关性。本综述探讨了用于实验验证的各种方法和技术，包括基因表达分析，蛋白质 - 蛋白质相互作用验证和途径验证。我们还讨论了将计算预测转化为实验环境的挑战，并强调了生物启发性和实验研究之间协作的重要性。最后，新兴技术，例如CRISPR基因编辑，下一代测序和人工智能，正在塑造生物信息学验证的未来，并推动更准确，更加精确的生物学发现。
从计算机模拟到体外：验证生物信息学结果的综合指南
索引词——生物信息学、实验验证、基因表达、蛋白质-蛋白质相互作用、CRISPR、下一代测序、人工智能、多组学、计算预测摘要——生物信息学预测和实验验证的结合在推动生物学研究中起着关键作用，从理解分子机制到制定治疗策略。生物信息学工具和方法为预测基因功能、蛋白质相互作用和调控网络提供了强有力的手段，但这些预测必须通过实验方法来验证，以确保其生物学相关性。本综述探讨了用于实验验证的各种方法和技术，包括基因表达分析、蛋白质-蛋白质相互作用验证和通路验证。我们还讨论了将计算预测转化为实验环境所面临的挑战，并强调了生物信息学与实验研究合作的重要性。最后，CRISPR 基因编辑、下一代测序和人工智能等新兴技术正在塑造生物信息学验证的未来，并推动更准确、更高效的生物学发现。
从硅中到体外：验证生物信息学发现的综合指南
索引术语 - 生物信息学，实验验证，基因表达，蛋白质 - 蛋白质相互作用，CRISPR，下一代测序，人工智能，多摩学，计算预测摘要 - 从了解生物学预测和实验验证在促进生物学的策略方面扮演生物信息信息预测和实验验证的作用。生物信息学工具和方法为预测基因功能，蛋白质相互作用和调节网络提供了有力的手段，但是必须通过实验方法来验证这些预测以确保其生物学相关性。本综述探讨了用于实验验证的各种方法和技术，包括基因表达分析，蛋白质 - 蛋白质相互作用验证和途径验证。我们还讨论了将计算预测转化为实验环境的挑战，并强调了生物启发性和实验研究之间协作的重要性。最后，新兴技术，例如CRISPR基因编辑，下一代测序和人工智能，正在塑造生物信息学验证的未来，并推动更准确，更加精确的生物学发现。
生物信息学问题的实用图算法中的博士研究员（博士生），我们希望招募一位博士学位S
博士研究员（博士生）在实用图形算法中用于生物信息学问题的位置描述我们希望招募一名博士生（全职工作，4年），以在赫尔辛基大学的ERC资助项目中招募一名博士学位学生。预期的开始日期是八月至2025年9月，但这是一种灵活性。理想情况下，候选人具有强大的算法和编程背景，并且具有强大的技能来开发，实施和测试实用的图形算法，这些算法利用了由生物信息学中测序数据引起的图形的特征。学生有望在领导该项目，与团队成员和国际合作者合作以及在国外进行研究访问。该位置由使用结构，参数化和动态更新的可扩展图算法上的最新ERC合并赠款资助。该人将加入由Assoc领导的图形算法团队。Alexandru Tomescu教授，它是赫尔辛基大学更广泛的算法生物信息学小组的一部分。图形算法团队目前由2名博士生，3个博士学位组成，我们定期聘请研究助理作为暑期实习生或MSC学生。有关与此职位相关的一些关键指针，请参见：
生物信息学算法书
Phillip Compeau，博士学位加利福尼亚大学圣地亚哥分校的候选人致力于通过他在组合和基因组重排方面的研究来推进教育。作为一名出色的学者，他获得了几个享有声望的奖项，并拥有包括剑桥大学和戴维森学院在内的著名机构的多个学位。加州大学圣地亚哥分校的杰出教授 Pavel Pevzner是计算机科学和工程领域的领先专家。 他撰写了许多有影响力的教科书，包括计算分子生物学和生物信息学算法介绍。 他的研究重点是生物信息学算法，他共同开发了Coursera的在线专业。 Compeau和Pevzner都是很有成就的学者，他们为自己的领域做出了重大贡献。 他们的工作展示了教育和研究对发展科学理解的影响。Pavel Pevzner是计算机科学和工程领域的领先专家。他撰写了许多有影响力的教科书，包括计算分子生物学和生物信息学算法介绍。他的研究重点是生物信息学算法，他共同开发了Coursera的在线专业。Compeau和Pevzner都是很有成就的学者，他们为自己的领域做出了重大贡献。他们的工作展示了教育和研究对发展科学理解的影响。
应用生物信息学，研究生/专业证书
所有研究生院的学生都必须利用Myuw的研究生门户网站来添加，更改或停止任何研究生/专业证书。要应用此证书，请登录MyUW，单击研究生门户网站，然后单击“添加/更改程序”。选择要申请的证书的信息。