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多层网络方法用于...
通过虚拟模型为个性化医疗保健提供机会，DTS代表了精密健康和个性化医学领域的范式转变。在医疗保健中，DTS可以定义为物理实体（细胞，组织，器官，患者和卫生系统）的高度详细和动态的虚拟复制品，从而再现了物理对应物的结构，行为和背景（Qi等人，2021年）。这些虚拟的对应物不断使用实时数据进行更新，以模拟和预测健康结果，从而优化了临床决策（Fuller等，2020）。dts实时整合来自多个来源的数据，以模拟健康结果，并可以通过实现更精确，及时，及时，及时的临床干预措施，最终提高患者治疗效率，从而适应每个患者，从而增加主动的医疗保健管理。
生物信息学分析师 - 基于质谱的 - 组
计算免疫学研究小组正在寻求生物信息学分析师（具有机器学习和预测性建模的经验），以解决免疫疾病界面处的一系列计算复杂问题。这涵盖了广泛的疾病，包括癌症免疫学和免疫疗法，针对癌症和新兴疾病的疫苗设计以及自身免疫性的未来研究。我们致力于开发利用免疫系统消除该疾病的新免疫疗法。我们的工作和发现有助于改善世界各地患者的治疗和护理。我们的工作旨在开发新型的免疫疗法和疫苗，利用先进的基因组学，转录组学和蛋白质组学管道来研究免疫力。我们使用开发的数据集来更好地了解疫苗设计中的机器学习和人工智能任务的免疫系统。团队由生物学家，统计学家，软件工程师和数据科学家等多元化专业人士组成，在国际上合作以创建新的疗法。该角色在数据科学和高性能计算方面提供了广泛的培训，并访问了顶级超级计算机。我们提供了有竞争力的国际工资和专业增长的机会。与我们一起解决免疫疗法和疾病研究中一些最具挑战性的问题。
人工智能应用于肝病组学数据
生物技术的快速发展导致了大量多组学数据的产生，这需要生物信息学和人工智能的进步，以实现计算建模来诊断和预测临床结果。传统的机器学习和新的深度学习算法都会公正地筛选现有数据以发现模式并创建可用于指导临床决策的模型。我们总结了已发表的文献，这些文献介绍了使用在组学数据集上训练的人工智能模型（包含和不包含临床数据）来诊断、风险分层和预测非恶性肝病患者的生存能力。在选定的研究中，总共测试了 20 种不同的模型。通常，将组学数据添加到常规临床参数或单个生物标志物中可以提高人工智能模型的性能。例如，使用 NAFLD 纤维化评分来区分 F0-F2 与 F3-F4 纤维化阶段，曲线下面积 (AUC) 为 0.87。当通过 GMLVQ 模型整合代谢组学数据时，AUC 大幅提高至 0.99。在另一项研究中，使用 RF 对多组学和临床数据预测 NAFLD 进展为 NASH 的结果为 0.84，而仅使用临床数据时的结果为 0.82。使用 RF、SVM 和 kNN 模型对基因组学数据进行分类以对慢性乙型肝炎的免疫耐受期进行分类的结果为 0.8793–0.8838，而使用各种血清生物标志物时的结果为 0.6759–0.7276。总体而言，与仅基于临床参数建立的模型相比，整合组学可以提高预测性能，表明个性化医疗在临床环境中具有潜在用途。
Panomics TargetID框架。
大多数人类疾病都是多因素的，并且具有复杂性，直到最近才能通过基于某些可及的体征和症状来基于诊断和预后来管理。一个典型的例子是根据估计的肾小球滤过率（EGFR）分类为五个疾病的疾病谱系。这种分类虽然促进了对疾病流行病学的更精确的理解，但疾病结果取决于多种因素，例如，在CKD的情况下，肾脏类型和肾功能中涉及的分子途径的种类范围，CKD和CKD疾病的临床分类和疾病疗法的临床分类存在很大的机械差距。这种情况意味着，对有关疾病进行建模的能力有关键的限制，进而对发现和开发有效的治疗干预措施的能力进行了关键限制。
对癌症中法学特征的发展和翻译趋势的回顾
癌症基因组学和转录组学领域已从靶向分析演变为单个肿瘤基因组和转录组的快速测序。基因组，表观基因组和转录组数据集的稳定增长在全基因组范围内显着提高了我们在捕获捕获肿瘤内固有和外在生物学特征的捕获特征方面的能力。这些生物学差异可以有助于精确的癌症分子亚型，预测肿瘤进展，转移性潜力和对治疗剂的耐药性。在这篇综述中，我们总结了癌症研究领域中基因组，甲基甲基，转录组，亲teomic和代谢特征的当前发展，并强调了它们在临床AP中的潜力，以改善癌症患者的诊断，预后和治疗决策。
OMICS核心设施 - 下一代测序单元（...
OMICS核心设施 - 下一代测序单元（在开发和扩展中）“结合在一起。保持在一起是进步。共同努力是成功。” - 亨利·福特（Henry Ford）的联系信息：Tobias Busche博士 - NGS邮件负责人：tobias.busche@uni.bielefeld.deseq-team@cebitec.uni-bielefeld.de电话：0521-106-12253主页；出版物团队Omics CF NGS：Anika Winkler（湿实验室主管；单细胞和空间转录组学）Julia Hassa（微生物组分析；湿实验室和生物信息学）ChristianRückert-Reed博士（BioInformitics）博士（BioInformatics）下一代测序（NGS）是一项游戏 - 策划Bio In Bio Intial in Bio Intial和Bio Intial和Medical in Medical和Medical in Medical and Medical和Medical，Medical和Medical，Medical和Medical，Mediced and osomed。
基于总体评分的OMICS数据的富集分析
Chen Peng是Zhejiang University生命科学研究所的博士生。Qiong Chen是Zhejiang University生命科学研究所的博士后研究员。Shangjin Tan正在BGI研究中工作。Xiaotao Shen是斯坦福大学医学院迈克尔·斯奈德（Michael Snyder）实验室的博士后研究员。Chao Jiang是郑大学生命科学研究所的首席研究员。 收到：2023年12月5日。 修订：2024年1月25日。 接受：2024年3月1日。 ©作者2024。 牛津大学出版社出版。 这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。Chao Jiang是郑大学生命科学研究所的首席研究员。收到：2023年12月5日。修订：2024年1月25日。接受：2024年3月1日。©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons Attribution许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）分发的一篇开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地重复使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。
利用泪液多毛管的整体方法
摘要全球中风是死亡的第二大主要原因，也是死亡和残疾的第三大主要原因。中风估计的全球经济负担每年超过8.91亿美元。在三十年（1990- 2019年）中，发病率增加了70％，死亡人数增长了43％，患病率增加了102％，达利斯（Dalys）增加了143％。超过1亿人受到中风影响，大约76％是全球记录的缺血性中风（IS）。在上下文上，缺血性中风进入了包括研究人员，医疗保健行业，经济学家和政策制定者在内的多专业团体的特定重点。缺血性中风的危险因素表现出足够的空间，用于基本（次优健康）和继发性（临床表现出有助于中风风险的临床表现的附带疾病）的经济高效预防干预措施。这些风险是相互关联的。例如，久坐的生活方式和有毒环境都会引起线粒体压力，全身性低度炎症和加速衰老。炎症是一种与加速衰老和中风不良相关的低度炎症。压力超负荷，线粒体生物能力降低和低镁血症与包括青少年在内的所有年龄段的心脏和大脑中的全身血管痉挛和缺血性病变有关。叶酸中的饮食模式不平衡，但富含红色和加工的肉，精制的谷物和含糖饮料与高舒适的人性血症，全身性炎症，小血管疾病和增加有关。收集的数据表明，相关的风险和相应的分子途径相互关联。正在进行的3pm研究对欧洲预测，预防和个性化医学协会（EPMA）促进的人群中的弱势群体（EPMA）展示了对基于泪液的健康风险评估评估的整体患者友好型非侵入性方法的有希望的结果，该方法是由基于AI的生物传感器和AI基于AI的多技术数据来解释的epma Compert the Epma专家。举例来说，IS涉及的分子模式与糖尿病性视网膜病变是糖尿病患者IS风险的早期指标。仅说明其中的一些，例如5-氨基乙烯酸/途径，这也是改变线粒体模式，失眠，应力调节和微生物群 - 脑脑串扰的调节的特征。此外，神经酰胺被认为是心脏代谢疾病中氧化应激和炎症的介体，对线粒体呼吸链功能和裂变/融合活性，睡眠 - 效果行为改变，血管僵硬和重塑的影响产生负面影响。黄嘌呤/途径调节与线粒体稳态和压力驱动的焦虑样行为以及动脉僵硬的分子机制有关。为了评估个人健康风险，机器学习的应用（AI工具）对于通过多参数分析执行的准确数据解释至关重要。包括年轻人口的需求以及在初级和二级护理中的个性化风险评估，成本效能，创新技术和筛查计划的应用，专业人士的高级教育措施以及普通人群的高级教育措施 - 这都是从反应性医疗服务到3PM的范式更改为总体上的范围，由EPMA的整体促进。
人工智能应用于肝病中的OMICS数据
OMICS技术和人工智能（AI）方法的抽象进步正在推动我们在肝病学中朝着个性化诊断，预后和治疗策略方面的进步。本评论提供了全面的概述，以了解用于分析肝脏疾病中OMICS数据的当前AI方法的景观。我们概述了各种肝脏疾病中不同OMICS的流行率，并分类了整个研究中使用的AI方法。具体来说，我们强调了转录组和基因组分析的优势以及对其他水平的相对稀疏探索，例如蛋白质组和甲基体，这代表了新见解的未开发潜力。公开可用的数据库计划，例如癌症基因组图集和国际癌症基因组联盟，为诊断和治疗肝细胞癌的进步铺平了道路。但是，大型OMICS数据集的相同可用性仍然有限其他肝病。此外，使用复杂的AI方法来处理多组学数据集的复杂性需要大量数据来训练和验证模型，并面临通过临床实用程序实现偏见的挑战。讨论了解决数据缺乏并利用机会的策略。鉴于慢性肝脏疾病的全球负担重大，必须建立多中心合作，以生成大规模的OMICS数据，以进行早期疾病识别和干预。探索高级AI方法也是最大程度地提高这些数据集潜力并改善早期检测和个性化治疗策略的必要条件。