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基因筛查揭示了 BAP1 缺陷间皮瘤中新的可靶向弱点 Pandey, Gaurav Kumar; Landman, Nick; Neikes, Hannah K.; Hulsman,
Gaurav Kumar Pandey、1,4,6,7 Nick Landman、1,4,7 Hannah K. Neikes、2,4 Danielle Hulsman、1 Cor Lieftink、3 Roderick Beijersbergen、3 Krishna Kalyan Kolluri、5 Sam M. Janes、5 Michiel Vermeulen、2,4 Jitendra Badhai、1,4,8、* 和 Maarten van Lohuizen 1,4,8,9, * 1 荷兰癌症研究所分子遗传学部，Plesmanlaan 121, 1066CX 阿姆斯特丹，荷兰 2 奈梅亨内梅亨大学理学院分子生物学系，奈梅亨，荷兰 3 分子癌发生部，NKI 机器人和筛查中心，荷兰癌症研究所，荷兰阿姆斯特丹 4 Oncode 研究所，乌得勒支，荷兰 5 伦敦大学学院呼吸科肺活体研究中心，伦敦大学学院，雷恩大厦，伦敦，英国 6 现地址：印度瓦拉纳西 221005 贝拿勒斯印度教大学动物学系 7 以下作者贡献相同 8 资深作者 9 主要联系人 *通信地址：j.badhai@nki.nl (JB)，mvlohuizen@nki.nl (MvL) https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2022.100915
将本文引用为：Gaurav Tiwari，E。Thilagam，Dhani Ramachandran，Suresh V. Chinni，Vijay Gajanrao Thakare，Sudhir S Hunge
摘要片（OOC）微生物生理系统已成为传统的药物开发体外和动物模型的有前途的替代方法。这些高级平台重现了人体器官的复杂微环境和生理功能，从而更准确地预测了药物疗效和毒性。可以通过OOC系统有效地模拟复杂的组织组织接口，生化梯度和机械提示，从而为临床前药物筛查和测试提供了有效的方法。将OOC系统整合到早期临床试验中，有可能通过弥合临床前研究和人类临床结局之间的差距来彻底改变药物的开发。这种方法允许在更加生理相关的环境中评估候选药物，从而考虑到特定于器官特定的反应，个体间的变异性和特定疾病的疾病等因素。掺入患者衍生的细胞和多器官平台的开发进一步增强了OOC系统的预测能力，实现了个性化的医学方法和全身效应的评估。但是，需要解决诸如标准化，验证，可伸缩性和监管的挑战，以充分实现潜在的
高拉夫·韦伯
我们部门非常悲痛地宣布我们亲爱的同事和朋友 Gaurav Pandey 逝世。Gaurav 对科学充满热情，敢于迎接新挑战，并真心致力于指导学生和受训人员。在明尼苏达大学获得博士学位并在加州大学伯克利分校获得计算机科学与工程博士后学位后，他于 2011 年被招募到西奈山，在那里他成立了专注于机器学习和计算生物医学的研究小组。Gaurav 是一位敏锐的思想家和敏锐的科学家，他开发并应用了基于机器学习的计算方法来构建复杂生物过程和疾病（包括哮喘、糖尿病和癌症）的预测和网络模型。他早期的研究产生了一篇关于合成致死率预测的有影响力的论文，该论文被公认为 2010 年计算生物学领域的突破之一。Gaurav 的创新研究得到了多项 NIH 资助，并得到了媒体的报道。他是一位杰出的教授和导师，指导西奈山生物医学科学研究生院的数据分析、数据挖掘和机器学习课程，同时指导 30 多名学员，从高中生到博士后，他们欣赏他的高标准、严谨的思维和创造性的方法。Gaurav 强烈主张为学员提供更多的教育机会，在教职工会议上，他总是用洪亮的声音来表达自己的观点，激发对话。他是一位完美的合作者和同事，为研究项目带来了新的想法和充满活力的承诺，具有出色的沟通能力和跨学科沟通能力。科学深深地、真诚地激励着 Gaurav，他对发现的热情让所有有幸与他共事的人都感到振奋。Gaurav 是一位有原则、善良、真诚的朋友，坚定地支持同事克服工作和生活中的挑战，并创造机会在工作之外培养友谊和社区。他是一位慈爱的丈夫、快乐的父亲、忠诚的兄弟和叔叔，他喜欢做饭、照顾他的宝贝女儿和去国家公园旅行。我们将深深怀念我们亲爱的朋友和同事 Gaurav Pandey。
ChatGPT 在药物发现中的应用 Gaurav Sharma*a、Abhishek ...
Chat GPT 是 OpenAI 开发的最先进的语言模型。1 它是一个深度神经网络，已经在大量文本语料库上进行训练，使其能够对各种提示生成类似人类的响应。1 Chat GPT 利用了 transformer 架构，使其能够处理语言生成中的长期依赖关系和上下文。它可以针对语言翻译、问答和文本完成等特定任务进行微调，并可以为各种应用程序生成类似人类的文本。1,2 Chat GPT 是自然语言处理和机器学习进步的一个显著例子。由于它已经接受了到 2021 年的训练，它会处理用户的问题并尝试为我们提供有关该主题的良好信息。1 因此，Chat GPT 提供的信息并不新颖，它只会提供到 2021 年的信息。1,2