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现象学作为比较发育生理学的方法
开发生物及其功能的动态性质既给研究人员带来了机会和挑战，并通过对其实证研究采用创新的方法来实现理解的显着进步。在生物体发育过程中表型的信息含量可以说比其他任何生命阶段都要大，在各种时间，空间和功能尺度上纳入了变化，并且与多种研究问题具有广泛的相关性。然而，有效地衡量有机体的发展，生理法规和功能及其对环境的反应仍然是一个重要的挑战。“现象学”是一种按照整个生物体的规模获取表型数据的全球方法，非常适合作为一种方法。从这个角度来看，我们探讨了现象学与比较发育生理学（CDP）之间的协同作用，这是一种与理解对全球变化驱动因素的敏感性相关性的学科。然后，我们确定生物体发育本身如何为推动现象学的界限提供出色的模型，鉴于其固有的复杂性（相对于成人阶段）相对较小，以及胚胎发育对使用多样性的多样性的广泛研究问题的适用性。收集，分析和解释整个有机体表型数据是利用现象学以促进我们对生物系统的理解的最大障碍。我们建议在发展有机体形式和功能的背景下的现象学可以为解决CDP和现象学中的巨大挑战提供有效的支架。
现象学作为比较发育生理学的方法
开发生物及其功能的动态性质既给研究人员带来了机会和挑战，并通过对其实证研究采用创新的方法来实现理解的显着进步。在生物体发育过程中表型的信息含量可以说比其他任何生命阶段都要大，在各种时间，空间和功能尺度上纳入了变化，并且与多种研究问题具有广泛的相关性。然而，有效地衡量有机体的发展，生理法规和功能及其对环境的反应仍然是一个重要的挑战。“现象学”是一种按照整个生物体的规模获取表型数据的全球方法，非常适合作为一种方法。从这个角度来看，我们探讨了现象学与比较发育生理学（CDP）之间的协同作用，这是一种与理解对全球变化驱动因素的敏感性相关性的学科。然后，我们确定生物体发育本身如何为推动现象学的界限提供出色的模型，鉴于其固有的复杂性（相对于成人阶段）相对较小，以及胚胎发育对使用多样性的多样性的广泛研究问题的适用性。收集，分析和解释整个有机体表型数据是利用现象学以促进我们对生物系统的理解的最大障碍。我们建议在发展有机体形式和功能的背景下的现象学可以为解决CDP和现象学中的巨大挑战提供有效的支架。
作物野生亲戚的基因组学和现象学（CWRS）用于作物改善
作物野生亲戚（CWRS）与驯养的作物（农业园艺，药物和芳香，观赏性和林业物种）表现出密切的关系，并形成了农作物基因库的一部分，具有基因交换的潜力。大量的CWR是潜在的捐助者，但受到驯养作物的关注少。cwrs也遭受了遗传侵蚀，导致遗传多样性严重丧失（Maxted等，2006； Von Wettberg等，2020）。驱动遗传多样性损失的因素已分为对进化力作用的远程驱动因素和近端驱动因素：突变，迁移/基因流，遗传漂移和选择（Khoury等，2022）。在此研究主题中，Trainin等人。从解剖学的角度记录了参与选择非色的光合作用性状的进化力，与商业杏仁相比（P. Dulcis（Mill。D. A. Webb）。P.Arabica的茎有利于STEM光合作用，以通过多种策略获得额外的碳增益。Higher stem photosynthesis in P. arabica than in P. dulcis is attributed to selective anatomical features such as the presence of a high density of sunken stomata in their stems, a chloroplast-rich mesophyll-like parenchymatous cell layer, higher chlorophyll content, better chlorophyll fl uorescence and quenching parameters, and its ability to ef fi ciently regulate water loss at温度升高。
表型组学和基因组学在阐明小米复杂性状遗传基础中的作用
图 1 用于改良作物的植物育种的组学技术概述。表型组学代表使用几种高通量表型分析平台对植物表型表达的研究。基因组学识别和表征负责所需性状的基因，代谢组学代表对植物内一整套代谢物的研究，蛋白质组学和转录组学分别解释生物体表达的整套蛋白质，以及基因表达模式和通路分析。泛基因组学代表对整个基因组的系统研究，以便它可以呈现一个物种的整个基因库，包括核心基因和附属基因。离子组学是一门前沿科学学科，它采用高通量平台全面分析植物物种的元素组成。这种方法有助于促进具有改良营养成分的重要农业作物品种的开发。整合来自多种组学方法的数据使研究人员和育种者能够全面了解植物的生物学。这种综合知识可以促进改良作物品种的开发，提高产量、对环境压力的适应能力和营养含量。此外，它还可以实现精准育种策略，从而更有针对性、更有效地实现预期结果。使用 Adobe Photoshop 软件创建。
表型组学方法揭示了对慢性高温的综合发育反应的种间差异
表型组学，即高维生物体表型分析，是一种量化复杂发育对高温反应的解决方案。'能量代理性状'（EPT）通过视频像素值波动来测量表型，即不同时间频率下的能量值谱。尽管它们已被证明可有效测量复杂且动态发育生物的生物学特性，但它们在评估不同物种的环境敏感性方面的效用尚未得到检验。利用 EPT，我们评估了三种淡水蜗牛胚胎的相对热敏感性，这三种蜗牛的发育事件时间存在显著差异。在 20°C 和 25°C 的两个温度下，每小时对 Lymnaea stagnalis、Radix balthica 和 Physella acuta 的胚胎进行视频拍摄，记录它们的胚胎发育过程。视频用于计算它们胚胎发育期间以及发育过程中各个生理窗口内的 EPT。发育过程中能量光谱的变化表明，不同物种之间的热敏感性存在明显差异，表明 R. balthica 胚胎的胚胎生理和行为总体敏感性相对较高，发育窗口特异性热响应反映了可观察生理的个体发育差异，以及温度引起的生理事件时间变化。EPT 可以比较高维光谱表型，为持续评估发育个体的敏感性提供了独特的能力。这种综合性和可扩展的表型分析是更好地了解不同物种早期生命阶段敏感性的先决条件。
通过其MRS代谢物特征对小儿脑肿瘤的表征
1个心脏病学系，格罗宁根大学医学中心格罗宁根，格罗宁根，荷兰； 2看到了新加坡新加坡的Swee Hock公共卫生学院和国立大学卫生系统； 3阿姆斯特丹大学阿姆斯特丹UMC皮肤病学系，阿姆斯特丹感染与免疫学院，荷兰阿姆斯特丹； 4新加坡新加坡国家心脏中心新加坡国家心脏研究所的4；新加坡新加坡的5吨Tock Seng医院；新加坡新加坡的6杜克 - 纳斯医学院； 7新加坡新加坡新加坡综合医院医学系；新加坡新加坡的Khoo Teck Puat医院8； 9国立大学心脏中心新加坡，新加坡国立大学新加坡国立大学，新加坡，新加坡，新加坡； 1 0新加坡新加坡樟宜综合医院； 11个新加坡新加坡杜克大学新加坡医学院杜克大学的心血管和代谢疾病计划； 1 2新加坡新加坡国立大学新加坡国立大学医学院； 1 3英国伦敦伦敦大学学院的锤式心血管研究所；和
朝着国家研究基础设施战略迈进……
摘要 研究基础设施对于推进健康和疾病知识、通过世界一流的尖端设施和技术专长促进创新至关重要。Phenomics Australia 是澳大利亚的国家研究基础设施提供商，负责通过开发和提供工程疾病模型生产、表型分析和生物库方面的服务和专业知识来加速哺乳动物功能基因组学和精准医学的发展。这些能力和资源由澳大利亚国家合作研究基础设施战略提供支持，主要支持健康和医学研究，以带来重大的医疗保健和经济效益。澳大利亚政府 2021 年国家研究基础设施路线图中确定的优先事项包括开发和扩展数字研究基础设施的能力、改进研究转化和加强生物收集管理，这些都与 Phenomics Australia 的战略高度一致，即开发和实现大规模获取高质量国家遗传资源。在这里，我们评论了 Phenomics Australia 对这些国家战略要求的响应以及临床前生物模型研究基础设施在澳大利亚的关键作用。
基于图像的植物表型的深度学习
1。植物现象学和计算机视觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。772 2。有什么区别？机器学习和深度学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。774 2.1。机器学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>774 2.2。 div>深度学习。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>774 3。 div>是什么深入学习？ div>深度学习的工作方式。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。776 3.1。神经网络结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。776 3.2。神经网络的类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。778 3.3。转移学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。779 4。训练神经网络时的最佳实践。。。。。。。。。。779 5。它可以工作吗？成功评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。781 6。可解释的机器学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。782 7。植物现象学群落，数据集和注释工具。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。783 8。深度学习在植物现象学中的应用。。。。。。。。。785 8.1。植物现象学中的深度学习和分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。785 8.2。植物现象学中的深度学习和检测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。785 8.3。深入学习和定量特征的预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。786 8.4。植物现象学中的深度学习和决策。。。。。。。。。。。。。。。。。。787 9。接下来会发生什么？深度学习模型的下一个视野。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>787 10。 div>挑战和开放问题。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>789 div>
管道加速器指南 2024-25（第 1 轮）
背景 通过国家合作研究基础设施战略 (NCRIS) 计划，澳大利亚治疗创新协会、澳大利亚 Phenomics 和 ANSTO 的国家氘化设施支持国家研究基础设施网络，以应对 2021 年国家研究基础设施 (NRI) 路线图中的医疗产品挑战。我们共同为学术研究人员和中小企业提供各种澳大利亚转化医学研究能力，从健康和疾病的分子基础到临床试验。为了鼓励他们利用这些能力，TIA 开发了管道加速器，这是一项有竞争力的代金券式计划，可以补贴获取各种先进能力的成本。在此管道加速器轮次中，TIA 正在与澳大利亚 Phenomics 和 ANSTO 的国家氘化设施 (NDF) 合作，以扩大发现和转化医学研究所需的翻译专业知识清单。
