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巴黎脑研究所（ICM）正在招募：职位
我们正在寻找高级生物信息学家来增强我们解决当今问题的能力。快速发展的领域需要主动找到解决方案，以及对质量控制，与研究团队的沟通和团队合作的敏感性。需要几种OMIC模式的技术专长和经验来满足日益复杂和多模式的生物信息学方法。作为我们的OMICS分析团队的成员，您将通过生物信息学分析将生物问题转化为可行的见解。您将被期望独立于管理多个项目，从而在我们的OMICS Manager的监督下通过常规的Rapports和与研究团队进行沟通来确保质量，并得到团队项目经理的支持。
研究文章新颖的混合边缘云框架，用于高效且可持续的OMICS数据管理
简介：通过整合电子记录，OMICS和基因组数据等不同数据源，增强了个性化医学和系统互操作性，诸如电子健康记录，OMICS和基因组数据等各种数据源正在迅速发展。但是，这种转变面临数据整合和分析的挑战，这是技术进步和健康数据量增加的加剧。方法：本研究介绍了一个新型的混合边缘云框架，旨在管理医疗保健领域中多维基因组和OMICS数据的激增。它将边缘计算的局部处理能力与云计算的可扩展资源结合在一起。使用模拟的细胞仪数据集涉及的评估以证明体系结构的有效性。结果：混合边缘云框架的实现显示了关键性能指标的改进。通过通过局部边缘处理来减少数据传输延迟来提高网络效率。使用高级压缩技术最小化运营成本，ZSTARD（ZSTD）编解码器可显着降低数据大小并改善上传时间。该框架还通过利用基于边缘的匿名技术来确保增强的数据隐私，该技术在转移到云之前，在本地处理敏感信息。这些发现突出了该框架通过创新方法优化大型OMICS数据管理的能力，从而在可扩展性和安全性方面取得了显着提高。结论：将边缘计算集成到基于云的OMIC数据管理框架中会显着提高处理效率，降低数据大小并加快上传时间。这种方法为医疗保健中的OMIC和基因组数据处理提供了变革性的潜力，并平衡着重于效率，成本和隐私。
整合OMICS和基因编辑工具，以快速改善传统食品植物，以供多元化和可持续的粮食安全
摘要：全球的土著社区，尤其是在农村地区，食用当地可用的植物，称为传统食品植物（TFP），以满足其营养和健康相关的需求。最近的研究表明，许多TFP具有高度营养，因为它们含有健康的代谢产物，维生素，矿物质元素和其他营养素。过分依赖主流主食作物具有自己的缺点。如今，传统食用植物被认为是未来的重要农作物，可以充当新兴全球人口的补充食品。他们也可以在Covid-19和其他大流行时期等情况下充当紧急食品。当前情况需要本地可用的营养TFP来进行可持续的粮食生产。要增加培养或改善TFP中的特征，必须了解调节一些重要特征的基因的分子基础，例如营养成分以及对生物和非生物胁迫的韧性。现代OMIC和基因编辑技术的综合使用提供了很好的机会，可以更好地了解优质营养含量，气候富度性状以及适应当地农业气候区域的遗传和分子基础。最近，意识到TFP的重要性和利益，科学家表现出对TFPS的研究和测序的兴趣，以改善其改进，培养和主流化。诸如基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学和离子组学之类的综合法学已成功地用于植物中，并对基因 - 蛋白质 - 金代谢物网络有了全面的了解。组合使用OMICS和编辑工具已成功地编辑了几个TFP中的有益特征。这表明有足够的范围用于改善可持续粮食生产的TFP。在本文中，我们强调了通过综合使用OMIC和基因编辑技术来改善TFP的重要性，范围和进步。
用于发现与脑成像表型的遗传关联的多模态基础模型
摘要。由于神经系统疾病的病因复杂，使用标准方法寻找多组学特征之间的可解释关联可能具有挑战性。我们提出了 COMICAL，这是一种对比学习方法，利用多组学数据来生成遗传标记与脑成像衍生表型之间的关联。COMICAL 利用基于转换器的编码器和自定义标记器联合学习组学表征。我们的模态无关方法通过自监督学习方案和跨模态注意编码器唯一地识别了多对多关联。COMICAL 在英国生物银行中发现了多种神经系统疾病的遗传标记和成像衍生表型之间的几种重要关联，并根据学习到的表征预测了跨疾病和看不见的临床结果。COMICAL 的源代码以及预训练权重（支持迁移学习）可在 https://github.com/IBM/comical 上找到。
哈塞尔特大学的数据科学研究所宣布了（m/f/x）的职位：
博士后研究项目将在Hasselt University与全球制药公司的数据科学研究所（DSI，https://www.uhasselt.be/en/in/instituten-en/dsi）和一家全球制药公司之间进行密切合作。博士后研究项目的主要目的是分析用于疫苗学的免疫分析目的的单细胞磁化数据。该项目专注于算法/过程/软件测试和开发，并在内部和内部可用的数据集以及有关实际疫苗开发的应用程序。这两个部分将基于Chromium 10X基因组学平台上生成的单细胞OMIC数据。将在该项目中开发的数据分析工具和软件产品，可以作为带有完整文档的R或Python软件包。
评论文章 机器学习和人工智能在药物再利用中的应用——挑战与前景
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术在药物再利用领域发挥着越来越重要的作用。随着计算工具数量的增长，不仅要理解和仔细选择方法本身，还要考虑用于构建预测模型的输入数据。本综述旨在深入研究当前利用 AI 和 ML 来推动和加速化合物和药物靶标选择的计算方法，以及解决现有的挑战和提供观点。虽然毫无疑问基于 AI 和 ML 的工具正在改变传统方法，尤其是基于图形的方法的最新进展，但它们提出了需要人眼和专家干预的新挑战。OMIC 数据日益复杂，进一步强调了数据标准化和质量的重要性。
Bexsero；B 群脑膜炎球菌疫苗备忘录
ACIP 免疫实践咨询委员会 ADEM 急性播散性脑脊髓炎 aHUS 非典型溶血性尿毒症综合征 CBER 生物制品评估与研究中心 CDC 疾病控制与预防中心 DE 流行病学部 EMA 欧洲药品管理局 fHBP 因子 H 结合蛋白 GBS 格林-巴利综合征 GSK 葛兰素史克 IND 研究性新药 NadA 奈瑟氏菌粘附素 A NHBA 奈瑟氏菌肝素结合抗原 OBE 生物统计和流行病学办公室 OMIC 其他医学上重要的疾病 PAER 定期不良反应报告 PMC 上市后承诺 PMR 上市后要求 PREA 儿科研究公平法案 RMP 风险管理计划 SIDS 婴儿猝死综合征 VAERS 疫苗不良事件报告系统 US 美国
在Python中使用流量进行有效的细胞仪分析，可与其他单细胞工具相互互操作
聚类结果存储在一个支持跨语言HDF5功能的Mudata对象中，并具有两个不同的ANNDATA对象，代表了两个不同的ENT模式：细胞数据和群集数据（Bredikhin等人。2022）。Anndata本身提供了稀疏的数据支持，懒惰操作，Pytorch界面，并且本质上与SCVERSER相关，这提供了单细胞OMIC工具的广泛生态系统。此互操作性延伸到Cite-Seq数据，其中流量可用于聚集蛋白质组学数据并与Totalvi等工具无缝集成（Gayoso等人。2021）。最重要的是，SOM聚类也已用于空间蛋白质组学中，以高度多重的组织成像数据（Liu等人。2023），强调了流量实施的许多用例。
生物医学中的OMICS技术和数据科学*
使用我们的OMIC，数据科学和精确医学的总体计划解锁医疗保健的未来。该尖端计划专为具有前瞻性的专业人员而设计，弥合了大数据和个性化治疗策略之间的差距，为您提供了彻底改变医学研究和患者护理的工具。个性化医学是我们计划的主要重点。您将深入研究基因组学，蛋白质组学和代谢组学的复杂性，掌握先进的数据分析技术，以基于单个遗传特征来开发自定义的医疗干预措施。我们的课程由行业领先的专家提供，将现实世界中的案例研究整合在一起，以确保您毕业于在这个快速发展的领域中推动创新所需的技能。
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＃ASCS2022第1＃ASCS2022作为两天虚拟事件进行，因为限制了Covid Pandemic，其参与孟加拉国，印度和巴基斯坦的参与吸引了> 80％的参与。该活动分别主持了Shyam Prabhakar博士和Sadaf Mughal博士的演讲，标题为“空间和单细胞OMIC：算法和应用”和“软组织肉瘤的综合分子表征”和Sadaf Mughal博士。这次活动的主要庆祝活动是与Farzana Rahman博士，MelikeDönertas博士，Aishwarya Alex博士和Sayane Shome博士的“ Compbio：Corve and Open讨论”的圆桌讨论。Pratap Seschachalam和Merve Kahraman和Batool Almarzouq博士，Joel Nitta博士和Pradeep Eranti博士也在Pratap Seschachalam和Merve Kahraman和Merve Kahraman和Merve Kahraman和“可重复的科学分析”上进行了两个短期研讨会。