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NOAA 组学战略
'组学方法，从 DNA 测序到小分子分析，正被用于满足各种关键任务需求。'组学测量可以指示生态状态，监测可用于通过测量生物多样性、种群分布、食物网功能和生物丰度来告知和跟踪管理行动的有效性。诸如“环境 DNA”（eDNA）分析之类的创新技术可以使用单个海水或沉积物样本来表征从微生物到哺乳动物的生命形式，而无需使用缓慢的分类和计数方法。需要更详细生物信息的任务应用包括：维持渔业；发展水产养殖；对抗有害和入侵生物；改善海产品取证和可追溯性；发现药物和其他有益化合物；保护脆弱物种和栖息地，如珊瑚，它们为鱼类提供了重要的栖息地并促进了旅游经济。'组学方法与自主采样相结合，提供了一种应对船舶和劳动力成本上升的方法。对组学信息的需求推动了计算需求的增加，进一步激发了这里描述的机构重点。
营养法专题讨论会
弗兰克·胡陈公共卫生学院。他还是哈佛医学院，杨百翰和妇女医院的医学教授。他的研究重点是通过饮食和生活方式进行流行病学和预防心脏代谢疾病；基因环境相互作用以及肥胖和2型糖尿病的风险； 2型糖尿病和心血管疾病中的饮食代谢组学；低收入和中等收入国家的饮食过渡，代谢表型和心血管疾病。Hu博士是饮食生物标志物发展中心的主任，也是哈佛大学肥胖流行病学和预防计划的联合主任。 他出版了一本关于肥胖流行病学的教科书（牛津大学出版社），并有1000多个经过同行评审的论文，其H索引为310。 HU博士在2015年饮食指南咨询委员会（USDA/HHS）任职。 他曾在柳叶刀糖尿病和内分泌学，糖尿病护理和临床化学的社论/咨询委员会任职。 胡dr当选为2015年美国国家医学院。Hu博士是饮食生物标志物发展中心的主任，也是哈佛大学肥胖流行病学和预防计划的联合主任。他出版了一本关于肥胖流行病学的教科书（牛津大学出版社），并有1000多个经过同行评审的论文，其H索引为310。HU博士在2015年饮食指南咨询委员会（USDA/HHS）任职。他曾在柳叶刀糖尿病和内分泌学，糖尿病护理和临床化学的社论/咨询委员会任职。胡dr当选为2015年美国国家医学院。胡dr当选为2015年美国国家医学院。
组学时代的可持续农业
粮食生产面临的挑战 全球人口已高达78亿，预计到2055年将超过100亿（ https://countrymeters.info/cn/World ）。如此迅速的人口增长对粮食供应提出了巨大挑战。一方面，需要更多的谷物来提供人类的基本热量。另一方面，生活水平的提高导致饮食习惯发生变化，牲畜和奶制品的平均消费量更高，尤其是在发展中国家。因此，需要提高农作物产量来填补粮食生产和需求之间的缺口。同时，为了适应工业化的现代生活，食物的营养价值越来越受到关注。全球气候变化导致的粮食生产的不稳定性是另一大挑战。自1880年以来，地球温度上升了一度以上（ https://earthobservatory.nasa.gov/world-of-change/global-temperatures ），近几十年来变暖速度越来越快，高温、干旱、洪水等极端气候变化更加频繁。这就要求未来的作物能够适应这种新的、不可预测的环境。由于植物病虫害预计会受到气候变化的影响，因此也需要能够抵抗生物胁迫的作物品种。更重要的是，我们需要一个能够同时满足社会需求和长期发展的粮食生产系统。自20世纪60年代绿色革命以来，农业严重依赖高氮和高农药投入。这导致了环境污染，从长远来看是不可持续的。因此，迫切需要一种新的育种方案来实现可持续农业；包括开发具有高产量潜力、高产量稳定性和优良谷物质量和营养的品种和作物的新策略；然而，出于保护环境的目的，也应考虑减少水、肥料和化学品的消耗。
环境生理学、新陈代谢、组学...
，DRDE 德里 Amit Pasi 先生，CFEES Dipti Prasad 博士，DIPAS Nidhi Maheshwari 博士，DIPR Ram Prakash 先生，DTRL Navin Soni 先生，INMAS Anurag Pathak 先生，ISSA DP Ghai 博士，LASTEC Noopur Shrotriya 女士，SAG Rachna Thakur 博士，SSPL 瓜廖尔 RK Srivastava 先生，DRDE 哈尔德瓦尼 Atul Grover 博士，DIBER , DLRL Manoj Kumar Jain 博士, DMRL K Nageswara Rao 博士, DRDL 焦特布尔 Shri Ravindra Kumar, DL 坎普尔 Shri AK Singh, DMSRDE 科钦 Smt Letha MM, NPOL 列城 Dr Tsering Stobden, DIHAR 浦那 Shri AK Pandey, ARDE JA Kanetkar 博士 Himanshu Shekhar, HEMRL Anoop Anand 博士, R&DE(E) 特兹普尔 Dr Sibnarayan Datta Sonika Sharma 博士, DRL
欧洲的空间组学研究
摘要 欧洲研究界通过欧洲航天局 (ESA) 的太空飞行机会，对我们目前对太空生物学的理解做出了重大贡献。最近的分子生物学实验包括“组学”分析，它提供了对表型适应机制的整体和系统水平的理解。尽管人们对空间组学研究兴趣浓厚，并从中获得了大量的生物信息，但由于最近组学方法在太空中的应用呈指数级增长，以及对已有记录的搜索能力有限，因此对 ESA 相关空间组学工作作为一个整体的知识仍然定义不清。因此，有必要回顾这些贡献，以澄清和促进 ESA 和 ESA 成员国之间的空间组学发展。为了解决这一差距，在这篇评论中，我们 i）确定并总结了由欧洲研究人员领导的组学工作，ii）从地理上描述了这些组学工作，以及 iii）强调了 ESA 成员国之间复杂的资金情景中可能存在的注意事项。
NOAA 组学战略计划
组学描述了一套用于分析 DNA、RNA、蛋白质或代谢物的尖端工具。许多组学方法比传统方法更快、侵入性更小、更全面。组学的进步彻底改变了生物学研究，使公共卫生、医学、农业和保护等许多领域受益。对于 NOAA 来说，可以利用高通量 DNA 测序和随后的生物信息学分析等技术来造福众多国家优先事项，包括渔业管理、水产养殖发展、食品和水安全、物种和栖息地保护、海鲜消费者保护、生物多样性监测和天然产品发现。NOAA 内部对组学的持续投资将有助于提高运营效率、生态系统评估和预测以及美国蓝色经济（生物经济）。
混合学：OMICS数据集成项目
描述多元方法非常适合大型幻象数据集，其中变量数（例如基因，蛋白质，代谢产物）比样品数量（含量，细胞，小鼠）大得多。它们具有通过使用仪器变量（组件）来降低数据尺寸的吸引力，这些变量定义为所有变量的组合。这些组件随后用于生成有用的图形外，从而可以更好地理解整合的不同数据集之间的关系和相关结构。Mixomics提供了多种多种方法，用于探索和整合生物数据集，并在可变选择上具有特定的fosus。包装提出了几种稀疏的多变量模型，我们已经确定了高度相关的关键变量和/或解释感兴趣的生物学外。可以用混合学分析的数据可能来自高渗透测序技术，例如OMICS数据（转录组学，代谢组学，Promics，temomics，Metagenomics等），但也超出了Omics领域（例如光谱想象）。混合组学中实施的方法还可以处理缺失的值，而无需删除整个行中缺少数据的行。一种非详尽的方法列表包括多种广义规范相关分析，稀疏的部分最小二乘和稀疏分析分析。最近，我们实施了集成方法来结合多PLE数据集：N-N-Integration与广义规范相关分析的变体和P-集成与多组部分最小二乘的变体的变体。
综合OMICS和计算中卓越中心...
选择研究助理的资格标准：候选人至少应具有M.SC。与生活科学学科的学位（植物学/动物学/生物技术/微生物学/生物信息/生命科学等）。将偏爱具有现代工具和生活科学技术相关经验的候选人。候选人在面试之日必须不到30岁。每月的研究助手的合并报酬为Rs。20，000.00（卢比二万卢比）。
将数字病理与多部的整合
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