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DORSSAA：基于稳定性/溶解度改变分析的药物-靶标相互作用组学资源
热蛋白质组分析 (TPP) 和高通量蛋白质组整体溶解度变化 (PISA) 检测等高通量技术的进步彻底改变了我们对药物-蛋白质相互作用的理解。尽管有这些创新，但缺乏用于对稳定性和溶解度变化数据进行交叉研究分析的综合平台，这是一个重大瓶颈。为了解决这一差距，我们推出了 DORSSAA（基于稳定性/溶解度变化检测的药物-靶标相互作用组学资源），这是一个交互式且可扩展的基于网络的平台，用于系统分析和可视化蛋白质组稳定性和溶解度变化检测数据集。目前，DORSSAA 拥有 480,456 条记录，涵盖 37 种细胞系和生物体、39 种化合物和 40,004 个潜在蛋白质靶标。通过其用户友好的界面，该资源支持比较药物-蛋白质相互作用分析并促进可操作治疗靶标的发现。我们利用白血病细胞系联合治疗中 DHFR-甲氨蝶呤相互作用和药物-靶标相互作用的两个案例研究，证明了 DORSSAA 在跨实验条件识别蛋白质-药物相互作用方面的实用性。该资源使研究人员能够加速药物发现并增强我们对蛋白质行为的理解。
DORSSAA：基于稳定性/溶解度改变分析的药物-靶标相互作用组学资源
热蛋白质组分析 (TPP) 和蛋白质组整体溶解度变化 (PISA) 等高通量技术的进步彻底改变了我们对药物-蛋白质相互作用的理解。尽管有这些创新，但缺乏用于对稳定性和溶解度变化数据进行交叉研究分析的综合平台，这是一个重大瓶颈。为了解决这一差距，我们推出了 DORSSAA（基于稳定性/溶解度变化分析的药物靶标相互作用组学资源），这是一个基于网络的交互式平台，用于系统分析和可视化蛋白质组稳定性和溶解度变化分析数据集。DORSSAA 拥有 480,456 条记录，涵盖 37 种细胞系和生物体、39 种化合物和 40,004 个潜在蛋白质靶标。通过其用户友好的界面，该资源支持比较药物-蛋白质相互作用分析并促进可操作治疗靶标的发现。我们通过白血病细胞系联合治疗中 DHFR-甲氨蝶呤相互作用和药物-靶标相互作用的两个案例研究，证明了 DORSSAA 在跨实验条件识别蛋白质-药物相互作用方面的实用性。该资源使研究人员能够加速药物发现并增强我们对蛋白质行为的理解。
系统生物学 xOmicsShiny：用于跨组学数据分析和通路映射的 R Shiny 应用程序
摘要摘要：我们开发了 xOmicsShiny，这是一款功能丰富的 R Shiny 应用程序，它使生物学家能够全面探索跨实验和数据类型的组学数据集，重点是在通路层面揭示生物学见解。数据合并功能可确保灵活探索跨组学数据，例如转录组学、蛋白质组学、代谢组学和脂质组学。通路映射功能涵盖广泛的数据库，包括 WikiPathways、Reactome 和 KEGG 通路。此外，xOmicsShiny 为日常组学数据分析提供了多种可视化选项和分析任务，即 PCA、火山图、维恩图、热图、WGCNA 和高级聚类分析。该应用程序使用可定制的模块来执行各种任务，生成交互式图表和可发布的图表。这种动态模块化设计克服了 R Shiny 工具加载缓慢的问题，并允许研究和开发人员社区轻松扩展它。可用性和实施：R Shiny 应用程序公开发布于：http://xOmicsShiny.bxgenomics.com 。研究人员可以将自己的数据上传到服务器或使用预加载的演示数据集。源代码在 MIT 许可下提供于 https://github.com/interactivereport/xOmicsShiny 以供本地安装。该应用程序的完整教程可在 https://interactivereport.github.io/xOmicsShiny/tutorial/docs/index.html 获得。联系方式：yuhenry.sun@biogen.com 或 baohong.zhang@biogen.com 补充数据：补充数据可在 bioRxiv 在线获得。
长covid中的因果基因发现的综合多词框架
1* Unisa STEM，南澳大利亚大学，Mawson Lakes，Adelaide 6，5095，SA，澳大利亚。7 2农业和食品，英联邦科学与工业研究8组织，26 Pembroke Rd，Marsfield，2122，新南威尔士州，澳大利亚。9 3澳大利亚精密健康中心，南澳大利亚大学，阿德莱德10号，澳大利亚，5000，澳大利亚。11 4 Unisa Allied Health and Human Expormast，南12澳大利亚大学，阿德莱德，SA，5000，澳大利亚。13 5南澳大利亚卫生与医学研究所（SAHMRI），南澳大利亚大学14号，阿德莱德大学，澳大利亚5000，澳大利亚。15 6南澳大利亚大学未来工业学院，莫森16湖，阿德莱德，5095，澳大利亚，澳大利亚。17 7应用人工智能研究所，迪金大学，75 Pigdons 18 Rd，Victoria，3216，澳大利亚墨尔本。19 8达利大学工程学院，达利2号，达利，671003，中国20号。21
生物信息学研讨会：Omiq-HES项目简介（Genomcore和Fujitsu Omics Analysis）
15:10 Omiq-HES和组成分析平台（Genomcore Bims和Fujitsu Omics分析解决方案）15:10 Omiq-HES和组成分析平台（Genomcore Bims和Fujitsu Omics分析解决方案）
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。
免疫疗法和癌症：多摩学观点
免疫疗法（IT）代表了癌症治疗方面的显着成就[1]。肿瘤免疫疗法通过重新启动肿瘤免疫周期并恢复人体的天然抗肿瘤免疫反应来起作用[2]。目前，至少有四种主要的免疫疗法策略，其中包括免疫检查点抑制剂（ICIS），例如程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）和细胞毒性T淋巴细胞抗原4（CTLA-4），嵌合抗原受体T-Cell受体T-Cell Therof actapy，Tumory pacocine and Tumory pacocines，thmory和Peripications and Peripatications和Peripaticationcation。尽管这些疗法已广泛成功，但增强了临床肿瘤结局[2]，但并非所有患者都从中受益[1]。因此，对于从免疫疗法中获得最多的筛查至关重要[2]。肿瘤异质性可能是由于遗传，表观遗传和转录修饰等多种因素而产生较低治疗疗效的原因。蛋白质表达变化；以及代谢谱的变化[3]。最近，人们非常关注翻译后修饰（PTMS），这些变化是对单个氨基酸的小变化，例如糖基化，乙酰化，乙酰化，磷酸化，棕榈酰化和泛素化或泛素化或去泛素化。已经发现这些PTM具有改变蛋白质与其他分子的功能，形状，平衡和相互作用的能力。此外，最近的研究表明，PD-1和程序性细胞死亡配体1（PD-L1）的表达水平可以受到表观遗传，转录和转录后系统的调节，从而影响肿瘤免疫[4，5]。在这种情况下，多词的方法结合了基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学，放射组学和免疫学，有助于揭示肿瘤中存在的各种层次，并探索蛋白质内的双重性，并探索蛋白质丰富的蛋白质，代表性地表现出跨性别的细胞表达，摩尔纳的形式和基因型的摩擦性，基因构图，基因构想，基因构图，基因范围，基因范围，莫尔纳（MRNA）的概述，莫尔纳（MRNA）的概述，莫尔娜癌症以及肿瘤 - 免疫间隔机制，鉴定出新的潜在生物标志物和免疫疗法靶标，并促进与免疫疗法相关的独特分子特征的鉴定
论文TT02使用OMICS数据 - 统计程序员的观点
摘要本文对临床开发环境中OMICS数据的整合和利用进行了全面概述。OMICS Technologies通过分析大型数据集为生物系统中的分子机制提供了整体视图。 OMICS数据的应用可以导致鉴定关键的生物标志物和治疗靶标，但是尽管有希望，但主流采用OMICS数据在临床试验中的主要用途是由于其复杂性，对专业知识的需求以及基础设施需求而面临的挑战。 本文讨论了当前的CDISC和OMIC数据处理的生物计算标准，并强调了强大的IT基础设施和科学专业知识的必要性，以在临床研究和药物开发中有效地利用OMICS技术。 也试图强调，考虑到监管空间以及符合GCP的过程，需要以系统的方式处理使用OMIC数据的工作。OMICS Technologies通过分析大型数据集为生物系统中的分子机制提供了整体视图。OMICS数据的应用可以导致鉴定关键的生物标志物和治疗靶标，但是尽管有希望，但主流采用OMICS数据在临床试验中的主要用途是由于其复杂性，对专业知识的需求以及基础设施需求而面临的挑战。本文讨论了当前的CDISC和OMIC数据处理的生物计算标准，并强调了强大的IT基础设施和科学专业知识的必要性，以在临床研究和药物开发中有效地利用OMICS技术。也试图强调，考虑到监管空间以及符合GCP的过程，需要以系统的方式处理使用OMIC数据的工作。
多摩斯数据集成的新兴趋势
摘要这项研究分析了多OMICS数据集成的最新趋势，挑战和未来方向。高吞吐量技术可以在多个OMICS级别上生成大量数据，包括基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学。但是，由于数据类型，维度和缺乏标准化分析协议的差异，整合这些异质数据集面临着重大挑战。我们讨论了各种整合方法，包括数据驱动，知识驱动和机器学习方法，重点是他们在疾病亚型分类，生物标志物发现和精密医学中的应用。此外，我们还分析了与单细胞多OMIC数据和提出的未来方向相关的计算和可视化挑战，以制定更强大，更容易解释的整合策略，以期为多OMICS数据集成的当前状态提供全面的概述，并在翻译生物医学研究和临床实践中证明其潜力。关键字多摩斯集成；高通量技术；机器学习；精密医学；单细胞分析
欧洲海洋学生物多样性观察网络
欧洲研究基础设施财团（ERIC）是欧洲委员会创建的法律框架，旨在促进研究基础设施的建立和运作，作为知识和创新枢纽的关键支柱，响应了全球科学和社会挑战。（ERIC论坛）