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NGS、临床组学与诊断下一代组学 - 单细胞
第 1 天第 5 部分：新型多组学技术：空间基因组学和转录组学 • 将空间成像技术和方法转化为药物开发 • 转录组学：技术和方法 • 单细胞转录组成像 • 多模态处理 • 在生物学中利用空间数据 • 细胞与细胞相互作用 • 克服空间数据分析中的挑战 • 空间转录组数据集 • 数据访问和标准化 第 1 天第 6 部分：治疗发现和开发的空间生物学 • 肿瘤环境中的空间生物学 • 了解肿瘤异质性 • 肿瘤内免疫细胞的分布 • 免疫系统和肿瘤生物学之间的关系以确定新的治疗靶点 • 单细胞基因组学和空间转录组学：发现肝脏生理学和疾病生物学中的新细胞状态和细胞相互作用 第 2 天第 5 部分：新型多组学技术：空间蛋白质组学和代谢组学 • 下一代蛋白质组学——包括开发用于蛋白质分析的新技术和量化蛋白质表达的进展 •代谢组学和脂质组学，包括高分辨率分析 • 自动化多组学工作流程 • 细胞内蛋白质的空间分布 • 空间分辨率的代谢物分布
使用多组学聚类和量子猫群优化增强癌症亚分类
癌症因其复杂性和严重性一直是医学界面临的最大挑战之一 [1]。癌症分类至关重要，因为确定癌症的具体类型对于确定适当的治疗方法至关重要，而适当的治疗方法最终将提高患者的生活质量 [2]。先前对癌症亚型分类的研究依赖于临床和组织病理学特征，但这些方法往往不足以捕捉癌症的分子异质性 [3]。随着高通量技术的进步，多组学数据（包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学）变得更容易获取。多组学数据的整合可以更准确、更全面地了解癌症亚型 [4]。然而，这些矩阵中的高维度和海量数据给分析和解释带来了重大挑战。
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。
与Orbitrap Ascend多组学质谱仪的免疫肽组同时定量和发现（小队）
仅用于研究使用。不适用于诊断程序。©2024 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。除非另有说明，否则所有商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。Cayman Chemical是开曼化学公司的注册商标。TN003176-EN0824
适用于PTFI标准化的多媒体工具
的好处并支持此要求提出的兴趣提案，这是邀请加入PTFI生态系统来登机PTFI标准化的多派工具，并为我们的协作努力做出贡献。选定的团队将提供PTFI的软件包，以在您的机构上加入我们的标准化的多摩s工具，其中包括：（a）定制试剂； （b）访问协议； （c）支持人事的签入活动时间； （d）培训资源和专业知识培训咨询以及； （e）能够通过生成统一的数据来为PTFI开放访问数据库和关联的数据接口做出贡献，并能够将样品数据与PTFI标准化工具进行比较的样本数据与其他参考食品进行比较。在某些情况下，PTFI将考虑为低收入国家和部落后的机构提供资金来支持样本分析，并且在中等和高收入国家 /地区属于少数族裔。
慢性淋巴细胞白血病的多组学水平
慢性淋巴细胞白血病 (CLL) 是一种淋巴增生性恶性肿瘤，其特征是功能成熟但不健全的 B 细胞增殖。它是西方人群中最常见的白血病类型，约占新发白血病病例的 25%。尽管最近的进展（例如依鲁替尼和维奈克拉治疗）改善了患者的前景，但侵袭性 CLL 形式（例如 Richter 转化）仍然是一项重大挑战。这种差异可能是由于在多组学水平上导致 CLL 发展的因素存在异质性。然而，关于 CLL 组学的信息是零散的，阻碍了基于多组学的潜在治疗方案研究。为了解决这个问题，我们在这篇综述中汇总并介绍了该疾病各个组学水平的一些重要方面。本文献分析的目的是从不同的组学水平描述 CLL 研究的例子，包括基因组学、表观基因组学、转录组学、表观转录组学、蛋白质组学、表观蛋白质组学、代谢组学、糖组学和脂质组学，以及通过多组学方法确定的研究。该综述包括 102 个 CLL 相关基因及其相关基因组学信息。虽然单组学研究产生了大量有用的数据，但它们忽略了疾病中存在的大量复杂生物相互作用。由于多组学研究整合了几个不同的数据层，它们可能更适合 CLL 等复杂疾病，并且迄今为止已经取得了令人鼓舞的结果。未来的多组学研究可能有助于临床医生根据 CLL 亚型改善治疗选择，并允许识别新的生物标志物和治疗靶点。
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。
在温暖世界中的实验进化：奥米奇时代
对塑造物种对热变异反应的遗传机制的全面理解对于更准确地预测气候变化对生物多样性的影响至关重要。具有高通量重新定价方法（进化和重新等式）的实验进化是一种高效的工具，已在阐明适应性的遗传基础方面经过精心努力。热量进化和重新设备的数量正在上升，但是缺乏整合新知识的努力。在这里，我们回顾了这些文献，表明这些研究如何促进我们对热适应的遗传基础的理解。我们确定了两个主要趋势：热适应的高度多基因基础，并且在研究之间选择候选靶标的一般缺乏一致性。这些发现表明对特定环境的适应性反应相当独立。对文献的回顾揭示了现有研究中的几个差距。首先，对不同分类单元的生物的研究很少。其次，需要应用更多动态和生态相关的热环境。第三，缺乏将基因组变化与生活历史和行为特征变化相结合的研究。解决这些问题将使人们对基因型和表型之间的关系有更深入的了解。我们重点介绍了可以解决确定的一些局限性和遗漏的关键方法论方面。其中包括需要更高标准化方法的方法，以及在热适应环境中集中基因组和表型变异的新技术的利用。
生物医学数据科学的年度审查，利用多模式OMICS数据整合中的人工智能：为下一个额头铺平道路
电子健康记录中的多构想数据与详细的表型见解的整合标志着生物医学搜索的范式转移，从而对健康和疾病途径提供了无与伦比的整体观点。本综述描述了多模式法数据集成的当前景观，强调了其在对复杂生物系统的综合理解中的变革潜力。我们探索了可靠的数据集成方法，从基于串联到基于转换的基于转换和基于网络的策略，旨在利用各种数据类型的复杂性。我们的讨论范围从无数的大规模种群生物库中到剖析单一单元级别的高维度层。评论强调了