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使用pycerr和癌症基因组云的医学图像分析的人工智能应用程序
医学物理部，纪念斯隆·凯特林癌症中心，纽约，美国摘要这项工作介绍了用于进行人工智能的用户友好，基于云的软件框架（AI）分析医学图像。该框架允许用户通过自定义软件和硬件依赖性来部署基于AI的工作流程。我们的软件框架的组件包括用于放射学研究的Python本地计算环境（Pycerr）用于放射图像处理的平台，用于访问硬件资源和用户管理公用事业的癌症基因组学云（CGC），用于从数据存储库中访问图像，并从数据存储库中访问图像，并安装AI模型及其依赖模型及其依赖。GNU-GPL版权Pycerr从基于MATLAB的CERR移植到Python，使研究人员能够从H IGH维度的多模式数据集组织，访问和转换元数据，以在放射治疗和医学图像分析中构建与云兼容的工作流程，以构建云兼容工作流程。pycerr提供了可扩展的数据结构，可容纳常用的医学成像文件格式的元数据和观众，以允许多模式可视化。提供了分析模块，以促进与云兼容AI的工作流程，用于图像分割，放射素学，DCE MRI分析，放射疗法剂量 - 剂量 - 基于基于剂量的直方图以及正常的组织并发症和肿瘤控制模型用于放射治疗。提供了图像处理实用程序，以帮助训练和推断基于卷积神经网络的模型，以进行图像分割，注册和转换。可以使用CGC提供的API访问部署的AI模型，从而使其在各种编程语言中使用。该框架允许对成像数据进行往返分析，使用户能够将AI模型应用于CGC上的图像，并在其本地机器上检索和查看结果，而无需本地安装专用软件或GPU硬件。总而言之，提出的框架有助于端到端放射图像分析和可重复的研究，包括从源头提取数据，从AI模型中训练或推断出数据，用于数据管理的公用事业，可视化以及简化对图像元数据的访问。
结合基因组学和流行病学数据重建传播树的方法：系统评价
摘要：为了更好地了解传播动态并适当地针对控制和预防措施，研究旨在确定实际疫情中谁感染了谁。重建方法多种多样，每种方法都有自己的假设、数据类型和推理策略。因此，选择一种方法可能很困难。按照 PRISMA 指南，我们系统地回顾了结合流行病学和基因组数据重建传播树的方法的文献。我们从 41 篇选定的文章中确定了 22 种方法。我们根据基因组数据的处理方式定义了三个家族：非系统发育家族、顺序系统发育家族和同步系统发育家族。我们根据所需数据以及潜在的序列突变、宿主内进化、传播和病例观察讨论了这些方法。在由八种方法组成的非系统发育家族中，估计了成对遗传距离。在系统发育家族中，传播树是从系统发育树同时（九种方法）或顺序（五种方法）推断出来的。虽然大多数方法（17/22）都模拟了传播过程，但很少有方法（8/22）考虑到不完善的病例检测。宿主内进化通常（7/8）被建模为一个合并过程。这些实际和理论考虑被强调，以帮助选择适合爆发的方法。
基因组学 - HC -UK会议组
“基因组医学有可能对我们的遗传构成对我们的健康产生影响并改变疾病的管理和治疗方式有更深入的了解……NHS将需要对医疗保健提供的方式进行不同的思考。在通常的地方不太可能找到解决方案，并且必须考虑未来以及短期的野心，以继续为英格兰患者提供可持续的医疗保健模型。基因组学将是NHS的未来和下一代医疗保健的核心。当我们将基因组学的好处带给患者和我们的人群时，我们需要采取全面而雄心勃勃的国家方法，涵盖预防，诊断和有针对性的治疗，使患者，家庭和看护者能够参与共同的决策。” NHS
提高抗压能力的遗传和基因组方法以及
抗性品种的开发 主题：非生物胁迫耐受性 • 基于基因组学的分析水稻非生物胁迫耐受性的策略 • 作物非生物胁迫耐受性的基因组编辑 • 表型技术和基因组编辑以提高资源利用效率 • 资源利用效率育种 • 根系结构在提高作物非生物胁迫耐受性中的作用 • 探索辐射利用效率以提高作物产量 主题：营养品质 • 了解作物最终用途品质性状的遗传基础和改良 • 基因组学辅助育种以增强作物的营养品质性状 • 基因组编辑以增强品质性状 • 从谷物中提取和定量营养成分的分析技术原理 • 微量营养素含量的遗传增强 • 改良品质性状的转基因方法
基因组筛查的务实方法-Lung -Map
UPMC Hillman癌症中心，宾夕法尼亚州匹兹堡154 Edwards综合癌症中心亨廷顿，西澳大利节80 UNM综合癌症中心Albuquerque，NM 74 Wilmot Cancer Institute of Rochester of Rochester，Rochester，纽约州60 Palo Alto Alto Medical Foundation - Sunnyvale Sunnyvale，CA 54 MIS CARENT CARE CARENT SUNNYVALE，MO 54 MOS CAIREND ME 51 HAROLD FOLF，MO 51临床梅西医疗中心州，俄亥俄州诊所49 VA康涅狄格州医疗保健系统 - 西黑文西黑文，CT 40 Dartmouth Hitchcock Med Ctr/Dartmouth Cancer CTR/DARTMOUTH CANCER CATR CTR黎巴嫩，NH 39东部缅因州医疗中心癌症护理酿酒师，ME 39 Baystate Medical Center Springfield，MA 38 UC Davis Cancer Center Center Center Cancearto，Ca 38 UC Cancer Centry Centry ca 37 Anmed ca Scarment ca 37 Anmed and Screment <
建模用于基因组数据分析的量子机学习
摘要 - Quantum机器学习（QML）不断发展，为各种应用程序释放了新的机会。在这项研究中，我们通过采用各种特征映射技术来研究和评估QML模型对基因组序列数据二元分类的适用性。我们提出了一个开源的，独立的基于qiskit的实现，以在基准基因组数据集上进行实验。我们的模拟表明，特征映射技术和QML算法之间的相互作用显着影响性能。值得注意的是，PEGASOS量子支持矢量分类器（PEGASOS-QSVC）表现出较高的灵敏度，尤其是在召回指标方面出色，而量子神经网络（QNN）在所有特征图中都具有最高的训练精度。但是，分类器性能的可变性（取决于功能映射）突出了在某些情况下过度适应本地化输出分布的风险。这项工作强调了QML对基因组数据分类的变革潜力，同时强调需要继续进步以增强这些方法的鲁棒性和准确性。
基因组学和生物信息学的研究科学家（博士后）
•生物学，农业科学，森林科学或相关学科的博士学位•高度动机和热情•能够熟练•具有GWAS和GWAS和基因组选择方法的生物信息和经验的经验，合理的知识和理解分子繁殖方法•对统计学和数据的良好培训•良好的交流•良好的遗传和数据分析•良好的遗传和数据阶段•具有良好的遗传和数据分析） •能够在团队中工作的能力哥廷根大学是雇主平等的机会，并特别强调促进女性的职业机会。合格的妇女在其代表性不足的领域中申请。该大学致力于成为家庭友好的机构，并支持其员工平衡工作和家庭生活。大学的任务是雇用更多严重残疾人。来自具有同等资格的严重残障人士的申请将被偏爱。请通过电子邮件发送您的申请书（课程和科学背景，证书，大学老师的参考文献）（最好以电子形式为单一的PDF文件），通过电子邮件在发表职位描述后的三周内通过电子邮件发送。Georg-august-Universitätgöttingen，Abt。fürforstgenetik undforstpflanzenzüchtung，Büsgenweg2，37077Göttingen，forstgen@gwdg.de。联系人：Oliver Gailing教授，电话：0551 39 23536，电子邮件：ogailin@gwdg
Metapipeline-DNA：综合种系和体细胞基因组学NextFlow Pipeline
Yash Patel 1,2,3*，Chenghao Zhu 1,2*，Takafumi N. Yamaguchi 1,2,3*，Nicholas K. Wang 1,2，Nicholas Wiltsie 1,2,3 Mohammed Faizal Eeman Mootor 1,2,3 , Timothy Sanders 1,2,3 , Cyriac Kandoth 1,2 , Sorel T. Fitz-Gibbon 1,2,3 , Julie Livingstone 1,2,4 , Lydia Y. Liu 1,2,4 , Benjamin Carlin 1,2,3 , Aaron Holmes 1,2 , Jieun Oh 1,2 , John Sahrmann 1,2 , Shu Tao 1,2,3 , Stefan Eng 1,2 , Rupert Hugh- White 1,2 , Kiarod Pashminehazar 1,2 , Andrew Park 1,2 , Arpi Beshlikyan 1,2 , Madison Jordan 1,2 , Selina Wu 1,2 , Mao Tian 1,2 , Jaron Arbet 1,2 , Beth Neilsen 1,2 , Yuan Zhe Bugh 1,2，Gina Kim 1,2，Joseph Salmingo 1,2，Wenshu Zhang 1,2，Roni Haas 1,2，Aakarsh Anand 1,2，Edward Hwang 1,2，Anna Neiman-Golden 1,2，Anna Neiman-Golden 1,2，Philippa Steinberg 1,2，Wenyan Zhao 1,2 Boutros 1,2,3,4,5，§