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计算和系统生物学研讨会2025
在肆虐的全球疾病趋势，计算和系统生物学（CSB）的研究和平台之后，已被证明在应对和应对与健康相关的全球挑战方面非常强大。因此，相关研究领域中相关技能的获取对于确保数据挖掘和处理工作流程的准确性和精度至关重要。可再现的CSB“大数据”的产生对于对现在和将来可能出现的相关健康政策和干预措施的信息和影响至关重要。因此，研讨会的演讲将由既定的生物信息学家和基因组专家进行，他们将努力鼓励讨论/交流科学思想，并促进协作和网络机会。动手会议将提供培训机会，研究生，新兴学者和其他利益相关者将在知识转移和人类能力建设方面受益。研讨会主题和主题主题：数字时代的计算和系统生物学针对主题： *代谢组学工作流程和数据处理/通过代谢分析的概述 *新化学实体生物求解的Linux和命令线简介 * linux和命令线的概述在促进网络和协作的同时。该事件结合了实用技能和理论知识，增强了参与者在CSB工作流程中的能力并有效地进行下游数据分析。组织者•德班技术大学应用科学学院生物技术与食品科学系Saheed Sabiu教授。电子邮件：sabius@dut.ac.za•南非开普敦国际基因工程与生物技术中心生物信息学部门Stefano Cacciatore博士。电子邮件：stefano.cacciatore@icgeb.org联系：csbworkshop2025@gmail.com网站：计算机实验室，应用科学学院（FAS），S6 L0，S6 L0，Steve Biko校园
通过比较CT分析评估患者健康动态
摘要：背景/目标：将机器学习到放射线学领域的整合彻底改变了个性化医学的方法，尤其是在肿瘤学中。我们的研究提出了RADTA（放射线趋势分析），这是一个新的框架，旨在促进时间序列CT体积的定量成像生物标志物（QIB）的自动分析。方法：RADTA旨在弥合医学专家的技术差距，并在没有深度学习专业知识的情况下进行复杂的放射线分析。RADTA的核心包括自动命令线接口，简化的图像分割，全面的特征提取和可靠的评估机制。radta利用了高级分割模型，特别是总分段者和身体组成分析（BCA），从CT扫描中准确地描述了解剖结构。这些模型可以提取各种各样的放射线特征，随后对其进行处理并进行比较以评估及时相应的CT系列的健康动态。结果：使用HNSCC-3DCT-RT数据集对RADTA的有效性进行了测试，其中包括接受放射治疗的肿瘤患者的CT扫描。结果表明组织组成的显着变化，并提供了对治疗物理影响的见解。结论：RADTA在放射线学领域展示了临床采用的步骤，为分析患者健康动态分析提供了用户友好，健壮且有效的工具。它也可以用于其他医学专业。