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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。
作者校正：空间多路复用和幻象
在最初发表的文章的版本中，在图。4，“ 1.5 h”已被校正为“ 1.2 h”和Refs。71和72不正确，现在已修改为：Waters Corporation。MS成像 - Select Series™Maldi和MRT。www.waters.com/webassets/ cms/library/docs/720007652en.pdf（2022）和oetjen，J。等。新型的MALDI成像解决方案由flex和专用生物信息学管道赋予了赋予的能力，用于鉴定来自组织的脂质。https://www.bruker.com/en/applications/academia-life-science/imaging/maldi-imaging/maldi-imaging/patialomx/_jcr_content/ root/sections/section_1751684075/sectionpar/sectionpar/sectionpar/sectionpar/ search.download-asset.pdf/10b76c66666666666666666666666666666661f5937c336ee/1869079-lcms-156- maldi-Imaging-by-by-by-timstof-flex-ebook-ebook-ebook-ebook-rev-rev-rev-rev-01.pdf（2019）。这些校正已对本文的HTML和PDF版本进行了反映，也反映在补充数据1。
诊所的OMICS： - 精确医学底漆
Prof. Rajnish Joshi, General Medicine Prof. Balakrishnan S, Pharmacology Prof. Vijender Singh, Psychiatry Prof. Vaishali Walke, Pathology & Lab Medicine Dr Saikat Das, Radiation Oncology Dr Swagata Brahmachari Dr Shubham Atal Dr Vaibhav ingle Dr Ankur Joshi Dr Brijesh Kumar Singh mr a. p dwivedi
OMICS方法，技术和应用 - 电子书
©Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2018这项工作将获得版权。所有权利都是由出版商保留的，无论材料的全部或部分都是有关的，特别是翻译，重新使用，重新使用，插图，朗诵，广播，对缩微胶卷或以任何其他物理方式的复制，以及以任何其他物理方式以及信息存储和检索，电子适应，计算机软件，计算机软件，或类似或不同意的方法论，或者现在已知或已知的方法。使用一般描述性名称，注册名称，商标，服务标记等。在本出版物中，即使在没有具体陈述的情况下，这种名称也不意味着免于相关的保护法律和法规，因此可以免费使用。出版商，作者和编辑可以肯定地假设本书中的建议和信息被认为在出版之日是真实而准确的。关于本文包含的材料或可能犯的任何错误或遗漏，发布者，作者或编辑都没有提供明示或暗示的保修。出版商在已发表的地图和机构隶属关系中的管辖权索赔方面保持中立。
2024 MMRF骨髓瘤OMICS Initiative
MMRF正在寻求研究人员或研究团队的申请，这些研究人员或研究团队具有患者衍生的生物样本，这些样本可能解决了这些关键问题中的任何一个。MMRF可以为研究人员提供高维免疫和基因组学分析平台以及相关的信息学支持相关分析的信息。申请人必须在多发性骨髓瘤或前体疾病中积极进行或已完成高价值临床试验，并且可以访问可行的生物样本和来自治疗患者的样品衍生物。对特别感兴趣的研究包括具有基线样本的患者，配对基线和/或复发样品，以及/或在开始一种（线）治疗时收集的样品，以及在开始下一次后续治疗之前。有趣的潜在治疗包括但不限于：
FDA 组学日 2024 议程
罗伯特·M·卡利夫博士被任命为第 25 任食品药品局局长。作为局长，卡利夫博士负责监督 FDA 的各项事务以及《联邦食品、药品和化妆品法案》和其他适用法律的执行情况。这包括确保人用和兽用药品、疫苗和其他生物制品以及医疗器械的安全性、有效性和保障性；确保我国食品供应、化妆品、膳食补充剂、电子辐射产品的安全性和保障性；以及烟草产品的监管。卡利夫博士作为医生、研究员和科学与医学领域的领导者，有着悠久而杰出的职业生涯。他是心血管医学、健康结果研究、医疗质量和临床研究方面的全国公认专家，也是日益发展的转化研究领域的领导者，该领域是确保科学进步转化为医疗保健的关键。这是卡利夫博士第二次担任局长。2016 年，他还担任过第 22 任局长。 Califf 博士毕业于杜克大学医学院。他在加州大学旧金山分校完成了内科住院医师培训，并在杜克大学完成了心脏病学研究。
OMICS数据的可解释人工智能
Philipp A. Toussaint是德国卡尔斯鲁赫（Karlsruhe）Karlsruhe理工学院的研究助理，HIDSS4Health -Helmholtz信息与数据科学卫生学院，Karlsruhe/Heidelberg，德国，德国Heidelberg。他的研究兴趣包括可解释的人工智能（AI），生物医学数据分析和直接消费者基因检测的应用。目前，他正在研究用于OMICS数据的可解释AI方法的应用。Florian Leiser是德国Karlsruhe Karlsruhe理工学院的研究助理。他的主要研究兴趣包括知情的机器学习，健康信息学和联合学习。在他最近的工作中，他调查了医学图像注释中的专家知识。Scott Thiebes是德国卡尔斯鲁厄（Karlsruhe）Karlsruhe技术研究所的博士后研究员，在那里他还获得了博士学位。他的主要研究兴趣包括医疗保健，信息隐私和安全以及有说服力的健康技术的新兴技术。在他最近的研究中，他探讨了在医疗机构中可信赖的AI的设计和含义。Matthias Schlesner是德国奥格斯堡奥格斯堡大学应用计算机科学和医学院的生物医学信息学，数据挖掘和数据分析教授。他的主要研究兴趣是开发和应用用于计算机辅助分析生物医学数据的方法。Ali Sunyaev是德国卡尔斯鲁赫（Karlsruhe）Karlsruhe理工学院的教授。收到：2022年12月23日。修订：2023年7月28日。Benedikt Brors是德国海德堡，德国海德堡和国家肿瘤疾病中心，德国海德堡的国家癌症研究中心（DKFZ）应用生物信息学的教授兼负责人。他的主要研究兴趣是将计算机科学与统计和生物医学方法相结合，以提高对癌症发展和诊断以及癌症治疗的理解。他的研究兴趣是在关键基础架构，云计算服务，信息安全解决方案，值得信赖的AI，IT审计/认证以及创新的健康IT应用程序的范围内可靠且有目的的信息系统。他的研究工作涉及数字技术的多方面使用上下文，研究了影响IT应用的人类行为，反之亦然。接受：2023年11月8日©作者2023。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。
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。
免疫学和/或癌症学教授（2个职位）
基本，应用和临床研究是我们机构的特殊优势。由于其创新的教学，不断适应社会不断变化的需求以及世界一流的研究团队的成功，因此，Sherbrooke大学的医学和健康科学学院享有一流的声誉。Sherbrooke大学是加拿大唯一的教师，也是全球唯一说法语的教师，被指定为世界卫生组织合作卫生培训中心。这也是研究收入最高的加拿大十大大学之一，在2021年，它排名第一的收入增长。此外，在福布斯（Forbes）2024年7月9日的排名中，什叶布鲁克大学（UniversitédeSherbrooke）被公认为加拿大前100名公司和组织在多元化方面表现出色。