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LEK 研究工具和诊断：2024 年展望和行业趋势
蛋白质组学仍然是研究工具领域活跃的投资和高增长应用领域，2023 年两起备受瞩目、价值数十亿美元的蛋白质组学收购就是明证（丹纳赫以 57 亿美元收购 Abcam 6 ，赛默飞世尔以 31 亿美元收购 Olink 7 ）。我们预计该领域将继续加速发展和投资，8 这得益于全球大趋势，例如 a) 随着数据输出、生物信息学能力和人工智能 (AI)/机器学习算法的成熟，生物学实现了大规模并行化，以及 b) 组学技术的持续融合（例如用于蛋白质组学读数的 DNA 条形码）。这些趋势反过来又催化了应用开发，并将继续推动肿瘤学内外精准医疗的扩展。
微生物中的作用在动物入侵中：范围评论
Promicon项目旨在了解微生物组功能，以引导其表型生产生物聚合物，能量载体，原料和抗菌剂。它专注于使用高级数据挖掘，建模和机器学习分析关键物种和整个微生物。Promicon整合了合成生物学和代谢工程，以优化微生物群落以有效的代谢产物生产。该项目建立了一个标准化平台，用于定量单细胞和OMIC数据分析。其结果与欧盟的生物经济战略相吻合，促进了可持续的生物产品和循环经济。
一个具有零排放的新过程，用于真正的生物降解...
Promicon项目旨在了解微生物组功能，以引导其表型生产生物聚合物，能量载体，原料和抗菌剂。它专注于使用高级数据挖掘，建模和机器学习分析关键物种和整个微生物。Promicon整合了合成生物学和代谢工程，以优化微生物群落以有效的代谢产物生产。该项目建立了一个标准化平台，用于定量单细胞和OMIC数据分析。其结果与欧盟的生物经济战略相吻合，促进了可持续的生物产品和循环经济。
2024 年 12 月媒体报道报告
● Legin Commons 公寓大楼准备开工（Montavilla News） ● 州饥饿特别工作组向立法者提出 5 项建议（Statesman Journal） ● OMIC 主办 2024 年制造业女性支持日（Aerospace Manufacturing） ● 东县消防局任命新消防局长（The Columbian） ● 波特兰向气候相关项目投入高达 3 亿美元（DJC） ● 波特兰气候行动基金向大型项目拨款 3 亿美元（OPB） ● 王国女性在权力中行走：领导力的典范（波特兰观察家） ● DEI 难题：公司如何更好地应对（西雅图 DJC） ● 激发俄勒冈州科技行业的职业生涯（俄勒冈人报） ● PSU 授权多元化毕业生塑造俄勒冈州的劳动力队伍（商业杂志）
散装转录组分析，inmoose，python中的综合多摩管开源环境
我们引入了Inmoose，这是一种旨在OMIC数据分析的开源Python环境。我们说明了其批量转录组数据分析的功能。由于其广泛的采用，Python在对生物信息学管道（例如数据科学，机器学习或人工智能（AI））中越来越重要的领域中已成为一种事实上的标准。作为一种通用语言，Python的多功能性和可扩展性也被认可。Inmoose旨在将历史上用R的最先进的工具带入Python生态系统。我们的目的是为R工具提供替换，因此我们的方法专注于对原始工具成果的忠诚。第一个开发阶段集中于批量转录组数据，当前功能包括数据模拟，批处理效应校正以及差分分析和荟萃分析。
微生物社区的多摩学分析
这些分析的主要挑战是这些OMICS方法的有效组合，可以使我们能够回答一个特定的问题。本课程将从对不同高吞吐量OMICS方法的潜在和局限性的基本理解开始，然后使学生能够使用此知识来构建适合其生物学问题的适当多摩学观点。我们还将特别关注基因注释，因为基因是允许我们整合和连接不同的OMIC方法的关键。本课程将使学生熟悉不同的分析方法和适当的基因注释方法。学生将学会设计多摩斯研究研究，并确定针对不同多摩变数据集和问题的适当分析方法。
植物防御中的辅助法学技术
植物错综复杂地部署国防系统，以应对多种生物和非生物应力。OMICS技术，跨越基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学，已彻底改变了植物防御机制的探索，响应各种压力源来揭示分子复杂性。但是，OMIC数据的复杂性和规模需要用于有意义的见解的复杂分析工具。 本评论深入研究了人工智能算法的应用，尤其是机器学习和深度学习，这是在植物防御研究中解密复杂的OMICS数据的有希望的方法。 概述涵盖了关键的OMICS技术，并解决了当前AI辅助OMICS方法中固有的挑战和局限性。 此外，它考虑了这个动态场中的潜在未来方向。 总而言之，AI辅助的OMICS技术提出了强大的工具包，使对植物防御的分子基础有深刻的了解，并在气候变化和新兴疾病的情况下为更有效的作物保护策略铺平了道路。但是，OMIC数据的复杂性和规模需要用于有意义的见解的复杂分析工具。本评论深入研究了人工智能算法的应用，尤其是机器学习和深度学习，这是在植物防御研究中解密复杂的OMICS数据的有希望的方法。概述涵盖了关键的OMICS技术，并解决了当前AI辅助OMICS方法中固有的挑战和局限性。此外，它考虑了这个动态场中的潜在未来方向。总而言之，AI辅助的OMICS技术提出了强大的工具包，使对植物防御的分子基础有深刻的了解，并在气候变化和新兴疾病的情况下为更有效的作物保护策略铺平了道路。
sglt2抑制剂：肾脏的甜蜜成功
补体系统是古老的蛋白水解级联反应集合，在调节先天和适应性免疫方面具有很好的描述作用。随着革命在互补的临床治疗中的融合，中枢神经系统中特定相关的可靶向途径的发现以及过去15年中出现的综合多膜技术的发展，在阿尔茨海默病疾病和其他神经脱生的过程中，精确的治疗性靶向均可在阿尔茨海默疾病和其他范围内进行处理。作为组织困扰的传感器，补体系统可保护大脑免受微生物挑战以及死亡和/或损坏的分子和细胞的积累。添加较新发现的补体功能使其至关重要，即设计以神经发育，成人神经可塑性和补体系统的神经保护功能中的有益作用，保留了补体的有益作用。
医学中的人工智能 (AI) - Otus
回顾主要类型的生物数据（基因组、转录组、蛋白质组、代谢组）、它们在生物医学研究中的作用和意义；基因组结构、测序方法、基因组序列数据库、基因组数据在医学中的应用示例；获取转录组数据的方法、基因表达分析、使用转录组数据进行生物标志物识别；质谱方法、蛋白质组学数据分析、蛋白质组学数据在蛋白质研究中的应用示例；代谢组学的基础知识、获取和分析代谢组学数据的方法、临床应用的例子； “-omic”数据的综合分析。