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利用大“组学”数据和 AI 进行肝细胞癌药物发现
肝细胞癌 (HCC) 是成人原发性肝癌最常见的形式。近十年来，索拉非尼是唯一获批的治疗方法，多种新药已在临床试验中证明有效，包括靶向治疗药物瑞戈非尼、仑伐替尼和卡博替尼、抗血管生成抗体雷莫芦单抗以及免疫检查点抑制剂纳武单抗和派姆单抗。虽然这些药物为 HCC 患者带来了新的希望，但最佳治疗选择和治疗顺序仍然未知，且没有确定的生物标志物，许多患者对治疗没有反应。分子测量技术的进步和成本的降低使得人们能够在不同层面（包括大块组织、动物模型和单细胞）分析 HCC 分子特征（如基因组、转录组、蛋白质组和代谢组）。向公众发布此类数据集增强了从这些遗留研究中搜索信息的能力，并提供了利用它们了解 HCC 机制、合理开发新疗法和识别治疗反应候选生物标志物的机会。在这里，我们对公共数据集进行了全面的审查
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
利用大型“组学”数据和人工智能进行肝细胞癌药物研发
肝细胞癌 (HCC) 是成人原发性肝癌最常见的形式。近十年来，索拉非尼是唯一获批的治疗方法，多种新药已在临床试验中证明有效，包括靶向治疗药物瑞戈非尼、仑伐替尼和卡博替尼、抗血管生成抗体雷莫芦单抗以及免疫检查点抑制剂纳武单抗和派姆单抗。虽然这些药物为 HCC 患者带来了新的希望，但最佳治疗选择和治疗顺序仍然未知，且没有确定的生物标志物，许多患者对治疗没有反应。分子测量技术的进步和成本的降低使得人们能够在不同层面（包括大块组织、动物模型和单细胞）分析 HCC 分子特征（如基因组、转录组、蛋白质组和代谢组）。向公众发布此类数据集增强了从这些遗留研究中搜索信息的能力，并提供了利用它们了解 HCC 机制、合理开发新疗法和识别治疗反应候选生物标志物的机会。在这里，我们对公共数据集进行了全面的审查
处理组学数据是生物学和计算机科学交叉领域的一项跨学科挑战
如今，生成组学数据是生物学实验室的常见活动。制备生物样本的实验方案描述得很好，大多数研究机构都有从这些样本生成组学数据的技术平台。此外，制造商不断提出技术改进，同时降低实验成本并增加单次实验获得的组学数据量。在这种情况下，生物学家面临着处理大型组学数据集（也称为“大数据”或“数据洪流”）的挑战。处理组学数据会引发通常由计算机科学家处理的问题，因此生物学家和计算机科学家之间的合作对于有效地研究整个细胞机制至关重要，正如组学数据所承诺的那样。在本章中，我们定义了组学数据，解释了它们的生成方式，最后介绍了它们在基础和医学研究中的一些应用。
零件负载的能量绩效评估能量社区的泵送热储能系统
摘要：入侵物种和快速气候变化正在影响新的植物疾病和流行病的控制。要在不断变化的环境状况下有效地管理这些疾病，需要通过整体方法更好地了解病理生理学。多组分方法可以帮助我们了解植物与微生物之间的关系，并为它们如何应对环境压力做出预测模型。OMICS方法的应用可以同时分析植物宿主，土壤和微生物群，从而提供了有关其复杂关系的见解以及植物与微生物相互作用的机制。这可以有助于发展新型策略，以增强植物健康和改善土壤生态系统功能。审查提出了使用OMICS方法来研究植物宿主，土壤和微生物群之间的关系，以开发一种新技术来调节土壤健康。这种方法可以全面了解植物 - 微生物相互作用的机制，并有助于制定有效的植物疾病和改善土壤生态系统功能的策略。总而言之，OMICS技术提供了一种创新和整体的方法，可以理解植物 - 微生物相互作用及其对不断变化的环境条件的反应。
牛皮癣的OMICS驱动的生物标志物
摘要：OMICS技术的进步使从不同生物学水平揭示生物标志物成为可能。进行了强化研究以发现牛皮癣的失调并鉴定与牛皮癣的病原体相关的分子特征。在这篇综述中，我们概述了OMICS驱动的生物标志物研究的当前状态，并强调了提议作为牛皮癣生物标志物提出的转录，表观基因组，蛋白质组学，代谢组和糖菌特征。此外，讨论了当前生物标志物发现策略的局限性和未来方向的见解，该策略将继续理解牛皮癣研究，诊断和治疗的广泛视野，尤其是在个性化医学的背景下。关键字：牛皮癣，生物标志物，毛刺，炎症性皮肤疾病，个性化医学，牛皮癣生物标志物，Omics生物标志物
驴遗传资源回顾及组学应用趋势研究：重点关注中国
基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、脂质组学和微生物组学等组学方法通过对家畜进行全面的分子分析，彻底改变了生物学研究。然而，尽管驴的研究广泛应用于各种动物，但对驴的研究却非常稀少。中国以其悠久的养驴历史而闻名，在驴的保护和利用方面发挥着关键作用。中国拥有 24 个不同的驴品种，需要开展保护工作，尤其是那些面临灭绝威胁的小型品种。到目前为止，组学方法已用于驴奶和驴肉的研究，揭示了它们的成分和质量。同样，组学方法也被用于探索与驴生长、肉产量和品质特征相关的分子基础。组学分析还揭示了驴微生物群在健康和营养中的关键作用，肠道微生物组研究揭示了与怀孕、年龄、运输压力和海拔等因素的关联。此外，组学应用已经解决了驴的健康问题，包括传染病和生殖问题。此外，这些应用还为提高驴的生殖效率研究提供了见解。总之，组学方法对于增进对驴及其遗传多样性及其在各个领域的应用的了解至关重要。然而，驴的组学研究仍处于起步阶段，需要继续研究以加强中国及其他国家驴的繁殖、生产和福利。
