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数据驱动的细胞类型导向网络的发现 -
阿尔茨海默氏病（AD）是一种多因素神经退行性疾病，其特征是不同细胞类型的异质分子变化，对治疗发育构成了重大挑战。为了解决这个问题，我们引入了基于人类数据和现实世界证据的细胞型特异性，多目标药物发现策略。这种方法整合了单细胞转录组学，药物扰动数据库和临床记录。使用此框架，将LeTrozole和Irinotecan鉴定为潜在的组合疗法，分别靶向与AD相关的基因表达的变化，分别是神经元和神经胶质细胞的变化。在AD小鼠模型中，与媒介物和单药治疗相比，这种组合疗法显着改善了记忆功能和与AD相关的病理减少。单核转录组分析证实，该治疗以细胞型特异性方式逆转了与疾病相关的基因网络。这些结果突出了细胞类型指导的组合疗法的希望，以解决AD等多因素疾病，并为针对患者特异性转录组和临床特征量身定制的精密药物奠定了基础。
单细胞和空间分辨基因组学方法为神经科学发现带来的机遇和挑战
在过去十年中，单细胞基因组学技术已经实现了可扩展的细胞类型特异性特征分析，这大大提高了我们研究异质组织中细胞多样性和转录程序的能力。然而，我们对基因调控机制或控制细胞类型之间相互作用的规则的理解仍然有限。单细胞表观基因组学和空间分辨转录组学等新的计算流程和技术的出现为探索生物变异的两个新方向创造了机会：细胞内在的细胞状态调控以及细胞之间的表达程序和相互作用。在这里，我们总结了这些领域中最有前途和最强大的技术，讨论了它们的优势和局限性，并讨论了分析这些复杂数据集的关键计算方法。我们重点介绍了数据共享和集成、文档、可视化和结果基准测试如何有助于神经科学的透明度、可重复性、协作和民主化，并讨论了未来技术开发和分析的需求和机会。
主要的澳大利亚药物发现为更多...
神经丝从响应炎症导致微管降解。澳大利亚生物技术公司，Filamon Limited，这是一家临床阶段的公司，开发了与衰老有关的慢性退行性疾病的下一代抗炎药，今天宣布认为在寻找有效治疗痴呆症的有效治疗方法中是一项重大突破。迄今为止，对痴呆症治疗的重点一直在最大程度地减少对脑细胞损害的后果，这种策略在迫在眉睫的全球问题上没有真正有意义的进步。Filamon试图设计一种能够在脑部损害发生之前最大程度地减少脑部损害的药物，该公司认为该策略将为患者提供更大的好处。alpha-003是该工作的结果。西悉尼大学肿瘤学肿瘤学教授，Alpha-003的共同发现者Kieran Scott副教授说：“大多数形式的痴呆症的基本问题是破坏了被称为微管的脑细胞的关键结构成分。这些长的空心管对于健康的大脑功能至关重要。在痴呆症中，这些微管降解，导致脑细胞死亡。“迄今为止，没有人找到一种防止微管破坏的方法。我们认为，α-003有可能是通过稳定两个主脑细胞成分的第一种药物，它们的工作是保护微管免受损害 - tau和神经丝。” Alpha-003是澳大利亚设计的，深入学习的计算药物设计技术的结果。alpha-003旨在结合并防止tau和
Discovery-Littegent-and-nual-Report.pdf
Discovery的董事会负责本报告的完整性，并确认它符合上述框架的要求。在审查了该报告后，董事会认为，它准确，全面地解释了发现在短期，中期和长期中如何为我们的利益相关者创建，保存或侵蚀价值。这样做，我们的董事会考虑了该集团的风险和机会，物质问题和操作环境，以及其对发现战略，野心和共享价值模型的影响。
美国人口中心脏代谢指数与生物老化之间的关联：NHANES 2015-2020的证据
兽医信息学的最新进步强调了从基因组和蛋白质组学到临床和环境数据的各种数据类型的价值，以加速药物发现过程。这些综合数据集提供了疾病机制的全面视图，从而使以比传统方法更大的效率识别新的药物靶标。机器学习（ML）和人工智能（AI）对于分析复杂数据集，发现模式和预测结果特别有力（1）。例如，一项使用ML模型的研究表明，在预测不同动物种类的药物效应方面的准确性提高，从而减少了临床前试验的时间和成本（2）。但是，数据集成面临挑战。缺乏兽医机构之间的标准化数据收集和共享实践会导致不一致，从而降低了发现的可靠性和可重复性（3）。此外，集成不同的数据集需要显着的计算资源和专业知识，这些资源和专业知识通常在较小或资源有限的兽医实践中不可用。确保数据安全性也是至关重要的，因为使用电子健康记录（EHRS）引起了人们对数据泄露和滥用敏感信息的担忧。为了应对这些挑战，建立标准化的数据协议和道德准则对于广泛采用至关重要（4）。
美国商务部 (DOC)、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 2025 财年 CHIPS AI/AE 用于快速、行业知情的可持续半导体材料和工艺 (CARISSMA) 竞争资助通知机会 (NOFO) 2025-NIST-CHIPS-AIAE-Sustainability-01 根据资金情况，此 NOFO 寻求以行业为导向、以大学为基础的人工智能驱动的自主实验 (AI/AE) 合作的申请，包括研究和开发、教育和劳动力发展以及与可持续半导体材料和工艺相关的相关活动。如果成功，根据此 NOFO 颁发的奖项将支持下一代国内半导体制造的长期可行性，加速材料和工艺的发现、设计、合成和采用，以及培养满足行业技术、经济和可持续发展目标所需的新研究人员。公告类型：初始。
美国商务部 (DOC)、国家标准与技术研究所 (NIST) 2025 财年 CHIPS AI/AE 快速、行业知情的可持续半导体材料和工艺 (CARISSMA) 竞赛资助机会通知 (NOFO) 2025-NIST-CHIPS-AIAE-Sustainability-01 根据资金情况，此 NOFO 寻求行业知情、以大学为基础的人工智能驱动的自主实验 (AI/AE) 合作的申请，包括研究和开发、教育和劳动力发展以及与可持续半导体材料和工艺相关的相关活动。如果成功，根据此 NOFO 颁发的奖项将支持下一代国内半导体制造的长期可行性，加速材料和工艺的发现、设计、合成和采用，以及培养满足行业技术、经济和可持续发展目标所需的新研究人员。公告类型：初始。
药物发现和自然产品研究的核心出版物
1研究小组药学和植物治疗，UCL药学学院，伦敦大学，伦敦大学，英国，英国，2级药学科，维也纳大学的药学系，奥地利维也纳大学，奥地利维也纳大学，3 3 3 3维也纳，维也纳，奥地利，5天然产品和药物化学实验室（LNPMC），全球健康研究中心，Saveetha医学院和医院，Saveetha医学和技术科学研究所（SIMATS），印度钦奈，印度，印度钦奈，6次，药物和系统中心，高级科学，尼斯特群岛科学杂志，纽约州，6 6号药房和6号药房和机构。 Chengdu，四川，中国，中国7号药学院，可爱的专业大学，Phagwara，Punjab，印度，印度8号，俄亥俄州立大学，俄亥俄州立大学，俄亥俄州哥伦布，俄亥俄州，美国9，中医研究中心，药物科学和中医系，中学
使用EEG和PSG在神经发育和睡眠障碍中发现生物标志物发现的计算方法
1.Lee，Y。J.，Lee，J。Y.，Cho，J。H.＆Choi，J。H.睡眠阶段评分的互级可靠性：荟萃分析。J Clin Sleep Med 18，193-202（2022）。2.Danker-Hopfe，H。等。根据Rechtschaffen＆Kales和新的AASM标准，对睡眠评分的互惠性。J Sleep Res Res 18，74-84（2009）。3.Danker-Hopfe，H。等。来自八个欧洲睡眠实验室的评分者之间的可靠性在患有不同睡眠障碍的受试者中。J Sleep Res 13，63-69（2004）。4.Basner，M.，Griefahn，B。＆Penzel，T。与背景不同的中心之间睡眠阶段分类中评估者一致。Somnologie 12，75-84（2008）。
药物发现和开发中的制药趋势和解决方案
三重四极杆质谱仪是生物分析 LC-MS/MS 的黄金标准。SCIEX 7500 系统通过关键硬件功能提供增强的正极和负极灵敏度，从而最大限度地提高离子的生成、捕获和传输。快速极性切换（5 毫秒）和高达 6 个数量级的线性动态范围 (LDR) 使 SCIEX 7500 系统成为生物分析的首选三重四极杆质谱仪。高分辨率质谱仪 (HRMS)（例如四极杆飞行时间 (QTOF) 仪器）由于其更高的选择性、更高的质量分辨率和 TOF MS/MS 数据分析的灵活性，越来越多地被用于定量生物分析。从历史上看，QTOF 平台的定量性能受到占空比问题的限制（传统 QTOF 系统的典型占空比 < 30%）。ZenoTOF 7600 系统具有 Zeno 阱，可将占空比提高到 ≥90%。采样效率的提高对于需要高灵敏度的定量工作流程非常有利，并有助于维持
标题 1 罕见癌症靶点发现框架 2 ...
虽然大规模功能性基因筛选已经发现了许多癌症依赖性，但罕见癌症在这些努力中表现不佳，而且许多罕见癌症的依赖性状况仍然不清楚。我们对一种典型的罕见癌症——TFE3- 易位肾细胞癌 (tRCC) 进行了基因组规模的 CRISPR 敲除筛选，揭示了与线粒体生物合成、氧化代谢和肾脏谱系特化相关的途径中以前未知的 tRCC 选择性依赖性。为了推广到其他可能不易获得实验模型的罕见癌症，我们采用机器学习根据肿瘤或细胞系的转录谱推断其基因依赖性。通过将依赖性预测应用于肺泡软组织肉瘤 (ASPS)，一种也是由 TFE3 易位驱动的独特罕见癌症，我们发现并验证了 MCL1 代表 ASPS 中的依赖性，但不代表 tRCC。 24 最后，我们应用我们的模型预测了 TCGA 中的肿瘤（11,373 个肿瘤；28 25 个谱系）和多种其他罕见癌症（16 种类型的 958 个肿瘤，包括 26 种肾癌的 13 种不同亚型）中的基因依赖性，从而确定了几种特征不明显的癌症类型中可能存在的潜在可操作漏洞。27 我们的研究结果将无偏功能性基因筛查与预测模型结合起来，建立了 28 种癌症候选漏洞的概况，包括几种目前缺乏潜在靶点的罕见癌症。29