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主：生物学分子y Biomedicina
主题在分子生物学中upv/ehu协调员电子邮件研讨会Ana zubiaga ana.zubiaga@ehu.ehu.eus omics：实验设计和数据分析begoñaJugobegonamarina.jugo@ehu.jugo@ehu.ehu.eus cellular-Molecular-Molecular-Molecia alineso alineso alineso aliciaso andso a elecolul andso aLICAILSO.ALNONO.ALNONO.ALNONO.ALONSO.ALONSO.ALONSO。 proliferation, differentiation and death josean rodríguez josean.rodriguez@ehu.eus proteomics in biomedicine nerea osinalde nerea.osinalde@ehu.eus Fundamentals of lipidomic and lipulation Patricia Aspichueta Patricia.aspichueta@ehu.eus neuroscience in Health and Disease Carlos Matute carlos.matute@ehu.eus分子和药物遗传学
康普茶的分子机制为...
摘要在过去十年中肥胖的流行率一直在增加，这对体内几种代谢疾病产生了影响。为减少和克服诸如药理治疗之类的肥胖作用而做出了各种努力。此外，使用天然成分（例如益生菌）进行了优化，以最大程度地减少引起的影响。肠道微生物群的平衡在帮助改善肥胖症中的营养不良，炎症和脂肪肝脏方面具有重要作用。方法：本综述使用了收集和总结科学数据所必需的范围审查，并指导未来的调查，并规定文章直至最近10年（2014年），康普茶作为一种富含益生菌的饮料，可以作为肥胖管理的天然治疗。结果：总共收集了244篇文章，11篇文章符合纳入标准。结论：康普茶具有有益的作用，并有可能通过各种机制改善肥胖条件。关键字：康普茶；肥胖;益生菌引入了过去的半个世纪，肥胖的全球发病率已激发到流行性水平，并在全球范围内增加了健康问题（Mayoral等人，2020年）。在所有性别和所有年龄段，肥胖的发生率都显着增加，老年人和妇女的肥胖率较高（Lin＆Li，2021）。肥胖症的患病率（BMI≥30kg/m²）估计在2025年增加到8.92亿人（世界肥胖联合会，2022年）。此外，肥胖的发生率会影响肠道中菌群组成的变化。Obesity can negatively affect almost all physiological functions of the body and is at risk for the development of various non-communicable diseases (Chooi et al., 2019), such as type 2 diabetes mellitus (T2DM), cardiovascular disease (CVD), metabolic syndrome (MetS), chronic kidney disease (CKD), hyperlipidemia, hypertension, nonalcoholic脂肪肝病（NAFLD），某些类型的癌症，阻塞性睡眠呼吸暂停，骨关节炎和抑郁症（Lin＆Li，2021年）。此外，肥胖的临床并发症几乎会影响每个器官系统，肥胖对发病率，死亡率和医疗保健成本的影响很大（Hecker等，2022）。对288万肥胖个体的荟萃分析表明，肥胖使死亡率的风险高出1.18，高于非肥胖（Abdelaal等，2017）。肥胖是一种复杂的疾病，涉及多种分子机制，例如能量失衡，激素调节，慢性炎症，信号通路，自噬，胆汁盐水解酶，遗传学和神经系统（Wen等，2022）（Alruwaili等，20221）。肥胖个体在称为营养不良的细菌数量中遭受不平衡（Breton等，2022）。营养不良会导致良好细菌的降低，例如双歧杆菌，细菌，乳酸杆菌和
centella centella和有氧运动对绝经妇女的雌二醇，认知和平衡的影响
人工智能的快速发展（AI）正在重塑医疗领域的景观，为未经证实的牙齿凹陷，以进行创新和改善患者护理的机会。本演讲将深入研究医疗领域内AI的最新技术进步，强调诊断准确性，治疗优化和整体医疗保健的突破。我们将探索正在改变医学成像的最先进的机器学习算法，从而可以早日检测具有更高精度的疾病。此外，主题将讨论将AI纳入个性化医学，并证明预测性分析和数据驱动的见解如何创建针对每个患者需求量身定制的个性化治疗计划。当我们浏览技术领域时，将解决道德方面的考虑和监管挑战，强调负责AI在医疗保健中的重要性。案例研究和成功案例将提出以说明有形的好处，并展示AI如何增强医学专业人员的能力。
生物分子科学学士学位（荣誉）
UITM Shah Alam的BSC生物分子科学计划的校友在与生物分子科学相关的各个部门中取得了巨大的成功。他们的成就涵盖了研发中的角色，科学官员职位，生物工业，质量控制和保证，生物安全官员角色，学术界和企业家精神。该计划的综合课程使毕业生具有在生物分子科学领域内各种专业景观所必需的知识和技能。这种多功能性使他们有能力为研究，行业，教育和企业家努力等领域做出重大贡献，从而展示了该计划在生产有影响力的职业的全面专业人士方面的功效。
系统研究所，分子和综合生物学
用于使用氧化还原中心的反硝化酶，我们正在利用高级同步器和基于X射线激光的晶体学方法（在英国钻石，英国和日本萨克拉）以及高分辨率的冷冻方法来定义这些持续生命的酶的酶机制。冷冻革命使我们能够将其与细胞色素BC1的晶体学研究，电子传输链的复合物和经过验证的抗性靶标相结合。在利兹和钻石上使用冷冻设施，可以在高分辨率的BC1溶液中可视化候选者。X- Ray和冷冻方法还用于研究MAT酶和复合物，这是一种与肝病相关的关键酶。
系统研究所，分子和综合生物学
证明了肺部筛查的生命潜力和财务可行性，该试验促使英国在利物浦的第一个肺部筛查飞行员。在曼彻斯特，诺丁汉，伦敦和约克郡紧随其后的类似飞行员，最终在2019年引入了7000万英镑的英格兰肺筛查计划中。从那时起，该计划一直在使用LLP模型来识别高危个人的三十多个地区进行肺部健康检查。
深入了解肺癌的分子靶点和药物开发
据估计，全球有 200 万例肺癌确诊病例和 180 万例死亡病例，肺癌是癌症发病和死亡的主要原因。肺癌是男女第二大最常见的癌症诊断。然而，肺癌的发病率和死亡率存在显著的地区差异，这可以归因于遗传、环境风险因素以及不同的吸烟行为。预计到 2050 年，肺癌将成为全球最常见的癌症。肺癌位居榜首的部分原因是，它通常只有在疾病发展到晚期时才被发现。因此，早期发现肺癌至关重要，特别是在筛查吸烟者、接触污染物的人、在油田工作的人、在危险环境中工作的人等高危人群时。如今，不同形式的成像被用于肺癌诊断，以及样本的病理评估；然而，这些方法仍然无法准确识别疾病的早期阶段。有效的早期检测、彻底的病因和正确的药物都有助于肺癌的治疗。早期发现肺癌至关重要，尤其是在筛查高风险人群和紧急寻找新的生物标记时。此外，每位肺癌患者的最佳治疗方案都取决于准确的诊断。在本章中，我们将讨论用于治疗肺癌的筛查技术、途径和靶点。
DNA完整性指数作为
总体存活率较差。需要进行其他研究来鉴定CFDNA在疾病过程中的动态，以预测癌症病例的预后和肿瘤进展（6）。但是，发现CFDNA水平可能会受到其他疾病（例如炎症或感染以及其他合并症）的影响。因此，可以使用DNA完整性作为替代特定方法的测量。在这方面，通常在CFDNA中发现的节肢动物叶酸杆菌（ALU）重复系列可以用作DNA完整性指数（DII）的标记。ALU重复序列由近300 bp组成，占基因组的10％以上，代表沿基因组最重复的序列（7＆8）。血液CfDNA从坏死或凋亡细胞中释放出来。健康个体中CFDNA的主要来源是凋亡，它产生了约180 bp的短尺寸DNA片段。然而，在癌症中，肿瘤坏死会产生不等的较长的DNA片段，通常> 200 bp。因此，碎片组分析和获得DNA长度的概念可以预测CFDNA源。因此，已经提出较高浓度的更长的坏死循环DNA片段是恶性的方便参数（4）。各种研究使用了基于使用Alu115底漆来扩增短凋亡DNA片段和Alu247底漆的拟定量PCR，以扩大长死的DNA片段。他们通过将Alu长片段（247 bp）浓度除以Alu短片段浓度来计算DII。alu（115 bp）（6,9＆10）。
微调袖珍条件3D分子...
在药物发现中，产生与靶蛋白结合的分子，同时提出所需的化学特性是一个基本挑战。在分子产生的深度学习的早期阶段，大多数模型并未明确模拟产生的分子与靶蛋白之间的相互作用。相反，它们将分子作为微笑字符串或图形产生，仅通过对接得分考虑靶蛋白。这种方法面临概括的局限性，并要求对不同目标进行模型的重新训练。相比之下，新型的袖珍3D分子生成方法通过从蛋白结合口袋输入产生3D分子结构来取得重大改进。例如，Atom-AutoreReReTresbility模型Pocket2mol在创建具有较高结合和理想化学特性的分子方面表现出卓越的性能。但是，它具有局限性，包括产生不切实际的立体化学结构和对产生分子的证券的约束，后者源于训练以复制训练集中的分子。为了克服这些局限性，我们提出了一种加强学习方法，以微调模型以生成具有增强特性的分子。为了证明其有效性，我们进行了一个实验，在该实验中，我们使用方法最大程度地减少了模型的立体化学问题，并增强了产生的分子的吸毒和结合亲和力。可以在https://github.com/deargen/pocket2mol rl公共场所找到推理和复制说明的源代码。我们的结果表明，这种方法不仅可以解决Pocket2mol的现有问题，而且还为分子产生指标建立了新的基准，从而强调了我们方法的推进分子产生的潜力。