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有关数据协调，连通性和AI药物发现模型的新观点
生物学的核心是一个复杂的系统。复杂的系统是由彼此相互作用和以多种方式相互作用的组件组成的。这些相互作用使研究组件和隔离很难通过仅检查其组成元素来推断系统的整体行为（例如，试图通过研究单个神经元来推断大脑网络活动）来推断系统的行为。这些相互作用引起了出现，其中复杂系统的性质通常与其组成部分的特性大不相同（例如，蛋白质可能仅具有不同的行为，而不是在细胞中特定功能中的复合物中具有不同的行为）。规模的概念和解决该规模所需的各种模型对于理解为什么难以预测生物学的原因至关重要。它需要新的模型，数据和思维方式，从构成部分的较低尺度转移到系统的较高尺度。
数字药物发现和临床前解决方案
Cognizant 生命科学业务领导者致力于通过与客户合作推动业务方式的持续改进，推动科学进步，改善患者治疗效果。Cognizant 帮助其客户在临床开发中设定步伐，加强监管基础设施，实现制造现代化，并提高市场竞争力。Cognizant 生命科学团队在全球范围内提供领域一致的咨询、技术和业务流程解决方案，为世界领先的制药、生物技术和医疗器械公司提供服务。
Yamuna河水质量的状态，位于印度德里的主要火葬场
心血管疾病是全球死亡率的主要原因，在低收入国家和中等收入国家中，负担不成比例。生物标志物在早期发现，诊断和治疗心血管疾病中起着至关重要的作用，通过为心脏和血管系统的正常和异常状况提供有价值的见解。可以在血液和其他体液以及组织中鉴定和定量源自细胞和组织的生物标志物。在病理状况下其表达水平的变化提供了有关潜在的病理生理学的临床信息，这些病理生理学在治疗疾病过程中可能具有预测性，诊断和预后价值，因此在临床准则中纳入了临床。这增强了生物标志物在个性化医学中的风险分层和治疗决策中的有效性以及患者预后的改善。生物标志物可能是蛋白质，碳水化合物或基于基因组的，也可以源自脂质和核酸。计算生物学已成为生物标志物发现的强大学科，利用计算技术来识别和验证生物学标志物，以进行疾病诊断，预后和药物反应预测。先进技术的收敛性，例如人工智能，多词分析，液体活检和成像，导致了生物标志物的发现和开发的重大转移，从而使数据整合了多个生物学量表并对复杂的信号和转录网络的更全面理解，使疾病基础疾病的基础发展具有更全面的理解。在本文中，我们回顾了与基因组学，蛋白质组学和代谢组学集成在一起的计算生物学的作用，以及机器学习技术以及在心血管疾病中生物标志物发现中的机器学习技术以及预测性建模和数据整合。我们讨论了特定的生物标志物，包括表观遗传学，代谢和新兴的生物标志物，例如细胞外囊泡，miRNA和圆环RNA，及其在心脏和血管疾病的病理生理学中的作用。
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
语音相关神经活动的迭代对齐发现
摘要 目的 . 脑机接口 (BCI) 有可能为患有神经系统疾病、说话肌肉无力的患者的言语能力保留或恢复。然而，成功训练低延迟语音合成和识别模型需要将神经活动与预期的语音或声学输出以高时间精度对齐。这对于无法发出可听见的言语的患者来说尤其具有挑战性，因为没有可以用于精确定位与言语同步的神经活动的基本事实。方法 . 在本研究中，我们提出了一种用于神经语音活动检测 (nVAD) 的新型迭代算法，称为迭代对齐发现动态时间规整 (IAD-DTW)，该算法将 DTW 集成到深度神经网络 (DNN) 的损失函数中。该算法旨在发现患者的皮层脑电图 (ECoG) 神经反应与他们在收集数据以训练 BCI 解码器进行语音合成和识别期间说话尝试之间的对齐方式。主要结果 .为了证明该算法的有效性，我们测试了它在预测健全且有完整言语能力的患者产生的声音信号的开始和持续时间的准确性，这些患者正在接受癫痫手术的短期诊断性 ECoG 记录。我们通过随机扰动神经活动与所有言语开始和持续时间的初始单一估计之间的时间对应关系来模拟缺乏基本事实的情况。我们检查了模型克服这些扰动以估计基本事实的能力。在这些模拟中，即使在语音和静默之间存在最大错位的情况下，IAD-DTW 的性能也没有明显下降（准确度绝对下降 < 1%）。意义。IAD-DTW 计算成本低，并且可以轻松集成到现有的基于 DNN 的 nVAD 方法中，因为它只与最终的损失计算有关。这种方法使得使用无法产生可听言语的患者（包括患有闭锁综合症的患者）的 ECoG 数据来训练语音 BCI 算法成为可能。
将核材料的发现和鉴定带入 21 世纪
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超级构造者：在凝结物质系统中发现电限制
M.Cristina diamantini coll：•Carlo A. Tugenberger，瑞士科学•Valerii Vinokur，Terra Quantum ag•Luca Gammaitoni，Perugia大学•Yavok Kopelevich，Yavok Kopelevich，Yavok Kopelevich，Universide de Campinas•Alexey Mironov，Svetlana Localovauctiie semickoductuctuctuctuctuctuctiire Inverave inverave in naviova Noguiera Leibniz学院德累斯顿•Nicola Poccia Leibniz Institute Dresden•Christoph Strunk，雷根斯堡大学
药物再利用如何促进药物发现
传统的从头药物发现通常具有 11% 的 I 期试验批准率，在神经退行性疾病等领域的失败率甚至更高，每开发一种新药通常需要 20 至 30 亿美元和 10 至 17 年的时间。相比之下，药物再利用可以降低风险，并在 3 至 12 年内将药物推向市场，平均投资 3 亿美元。在本文中，我们将概述药物再利用如何加速天然和合成产品衍生药物的发现。公共存储库中提供的大量化学、生物、结构和临床数据将极大地促进药物发现，而无需从头开始发现活动。在大数据时代，数据挖掘和人工智能将在药物再利用和药物发现中发挥重要作用。本文将提供宝贵见解，说明药物再利用如何支持药物发现，反之亦然，强调其在解决未满足的医疗需求、实现成本效益和加快市场准入方面的影响。尽管存在法律和监管挑战，但成本效益以及为已经在研化合物注入新生命的潜力使药物再利用成为精准医疗时代传统药物发现的重要补充。
alphafold加速了针对痕量胺相关受体1
人工智能正在革新蛋白质结构预测，为药物设计提供了前所未有的机会。为了评估对配体发现的潜在影响，我们使用Alphafold机器学习方法和传统同源性建模产生的蛋白质结构比较了虚拟筛选。将超过1600万种化合物停靠到痕量胺相关受体1（TAAR1）的模型，这是一种未知结构的G蛋白 - 偶联受体，也是治疗神经精神疾病的靶标。分别来自Alphafold和同源模型筛选的30和32个高度排名化合物。中有25个是TAAR1激动剂，其功能范围为12至0.03μM。AlphaFold屏幕的产生的命中率（60％）比同源性模型高两倍以上，并且发现了最有效的前身。具有有希望的选择性曲线和类似药物的特性的TAAR1激动剂在野生型中显示出生理和抗精神病药样作用，但在TAAR1敲除小鼠中却没有。这些结果表明，αFOLD结构可以加速药物发现。
招聘广告：博士职位“使用患者衍生的乳腺癌在三重阴性乳腺癌中发现药物筛查和生物标志物的发现” 100％，Start
招聘广告：博士职位“使用患者衍生的乳腺癌中的药物筛查和生物标志物发现药物筛查和生物标志物” 100％，从2024年10月开始。博士后定量癌症生物学的博士职位可在Momo Bentires-Alj教授（实验室网站：https：//bentireslab.org/）的实验室中获得，位于瑞士巴塞尔的生物医学系（DBM）。成功的候选人将使用三重阴性乳腺癌患者衍生的甲类模型（PDO）研究抑制关键信号蛋白的治疗潜力。成功的候选人将成为实验室“个性化医学”子组的一部分，并将使用我们既定的管道以及多摩学分析和计算分析有助于模型的建立和表征，药物筛查和分析。最后，候选人将研究潜在的分子机制并验证潜在的生物标志物。我们实验室的选定相关出版物：