XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多组
细菌和真菌对植物寄生线虫的生物防治
植物寄生线虫 (PPN) 对全球作物产量构成重大威胁，估计每年造成农业损失 1570 亿美元。虽然合成化学杀线虫剂可以有效控制 PPN，但过度使用会对人类健康和环境造成不利影响。生物防治剂 (BCA)，例如根际细菌和真菌，是安全且有前景的 PPN 控制替代方案。这些 BCA 与植物根系相互作用，产生胞外酶、次生代谢产物、毒素和挥发性有机化合物 (VOC) 来抑制线虫。植物根系分泌物在吸引有益微生物进入受侵染的根系方面也发挥着至关重要的作用。植物与根际微生物之间对抗 PPN 的复杂相互作用大多尚未开发，这为通过多组学技术发现新型杀线虫剂开辟了新途径。先进的组学方法，包括宏基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学，已促成杀线虫化合物的发现。本综述总结了细菌和真菌生物防治策略的现状及其对线虫病（PPN）的控制机制。此外，还探讨了基于组学的方法对于探索新型杀线虫剂的重要性，以及PPN生物防治的未来发展方向。本综述强调了多组学技术在PPN生物防治中的潜在重要性，以确保可持续农业。
监管环境下的人工智能：评估上市公司年度报告
深度学习模型参考多组带标签的训练数据，通过分析嵌入的语义信息来计算内容块与特定上市规则的相关性。带标签的数据被视为正例，其余内容块被视为负例。针对带标签的示例训练分类模型，输出条件概率 P（Y=相关丨内容块），其中不相关的元素块被赋予“0”分数，正确标记的相关块被赋予“1”。所有内容块都有自己的概率，然后按分数排序。
用于疾病建模和再生的斑马鱼调控基因组资源
在过去的几十年里，斑马鱼因其发育快、基因操作简单、成像简单、与人类共享保守的疾病相关基因和途径等优势，成为一种越来越受欢迎的疾病模型。与此同时，疾病机制的研究越来越多地关注非编码突变，这需要增强子和启动子等调控元件的基因组注释图。与此同时，斑马鱼研究的基因组资源正在扩大，产生了各种基因组数据，有助于定义调控元件及其在斑马鱼和人类之间的保守性。在这里，我们讨论了生成斑马鱼基因组调控元件功能注释图的最新进展，以及如何将其应用于人类疾病。我们重点介绍了社区驱动的发展，例如 DANIO-CODE，以生成斑马鱼基因组数据和功能注释的集中和标准化目录；考虑当前注释图谱的优势和局限性；并提供解释和整合现有图谱与比较基因组学工具的考虑因素。我们还讨论了开发标准化基因组学协议和生物信息学流程的必要性，并为开发分析和可视化工具提供建议，这些工具将整合各种多组学批量测序数据以及快速扩展的单细胞方法数据，例如使用测序对转座酶可及染色质进行单细胞测定。此类整合工具对于利用批量基因组学提供的多组学染色质表征以及新兴单细胞方法提供的细胞类型分辨率至关重要。总之，这些进展将构建一个广泛的工具包，用于探究斑马鱼的人类疾病机制。
人工智能对临床前药物开发的影响
药物发现是一项复杂的工作，需要在广阔且不断增长的化学领域中找出既安全又有效的治疗化合物。用于识别药物的高通量筛选系统已基本被合理的药物发现所取代，使用专家设计的机器学习算法来协助识别药物、确定靶标优先级和优化先导化合物。然而，临床试验成功率持续较低，导致药物开发成本居高不下。本综述概述了机器学习在小分子临床前药物发现中的历史，并强调了药理学、生物信息学和人工智能 (AI) 的并行进步如何融合在一起，创造出高效的人工智能药物发现工具。更具体地说，生物学已经通过现代方法实现数字化，用于多组学数据收集。多组学数据代表了来自 DNA（基因组学）、RNA（转录组学）、蛋白质（蛋白质组学）、代谢物（代谢组学）和脂质（脂质组学）的生物标志物的深入收集。这些不同的数据集可以通过神经网络组合起来，并与隐马尔可夫模型相链接，从而创建一个相互作用组，试图在基于计算机的算法中模拟人类系统生物学。Transformer 驱动的深度学习模型的集成通过克服药物发现还原策略的局限性，进一步改善了这些系统。随着定制的深度学习架构越来越多地被采用，人工智能驱动的预测生物学将继续改进，并很快成为药物开发的支柱。
功能：坎波医学研究的发展
cmc* 3是用于药物制造和质量控制的一系列重要过程。tsumura已在其Ibaraki研究站点建立了CMC开发研究实验室，以对制造技术进行研发，这些研发可以应用于坎波配方的固有质量特征，并开发多组分分析技术和质量控制技术，以确保持续稳定的生产。实验室的其他责任包括调查新药的制造和质量保证以及基于日本药典的理性质量标准，同时还提及其他国家 /地区的法律法规。CMC研究将在使坎波药物通过建立质量
微生物组靶向干预癌症网络（MTCN）
▪ (N01) (1) 行政核心：协调 U19 中心，(2) 微生物组核心：(a) 协调和标准化优化 FMT 和确定微生物联合体产品以及临床试验设计的程序/协议，(b) 协调和标准化微生物组测量，集中生物信息学和数据库基础设施，建立一个 FMT 癌症国家登记处和一个人类癌症免疫治疗粪便微生物组图谱，以及 (c) 建立一个粪便库生物库资源，包括表征（例如多组学、动物模型测试和接种物），以分发给学术研究界和公私合作伙伴关系。
靶向 ErbB4 受体激活可防止 D-半乳糖 - ...
1 江南大学无锡医学院细胞生物学系，江苏省无锡市，2 江南大学无锡医学院肠道菌群与慢性疾病教育部医学基础研究创新中心，江苏省无锡市，3 贵州护理职业学院病原生物学系，贵州省贵阳市，4 江南大学无锡医学院神经变性与神经损伤疾病实验室，江苏省无锡市，5 南华大学衡阳医学院第一附属医院神经内科、脑疾病多组学研究中心，湖南省衡阳市，6 南华大学衡阳医学院湖南省免疫相关脑病临床研究中心
Tawaun Lucas的简历
博士后同胞Genentech，Inc。2021年4月 - 目前加利福尼亚州南旧金山 - ◦进行荟萃分析，使用单细胞和空间转录数据研究了与疾病相关的星形胶质细胞的亚型。◦生成的空间转录组数据以补充单细胞OMICS分析。◦通过基因表达和染色质的访问性变化研究了肺部微环境的细胞多样性◦进行分析的分析，用于小鼠BMDMS中的单细胞werturb-seq（crop-seq）筛选◦组合多组学分析，分子生物学技术，机器学习Algorith和Dive Algorith Machine AlgorithMS
专利教师官方杂志专利局
（57）摘要：本发明是一种紧凑的多组分水处理系统，该系统用于通过使用不仅可以便携，而且非常易于设置，运行和维护的过程来去除微粒和微生物病原体。本发明披露了一种植物毒性水过滤组件（100），该组件由植物 - 菌群源和粉末状活化碳组成，用于过滤，包括可溶性和颗粒物，包括致病性微生物杂质，以及染料和重金属，以改善水质。Phyto消毒剂已显示出令人鼓舞的结果，以消除肠杆菌，这是负责各种感染的最普遍的细菌之一，包括细菌，腹泻，下呼吸道感染，尿路感染和心内膜炎。
人工智能应用于肝病组学数据
生物技术的快速发展导致了大量多组学数据的产生，这需要生物信息学和人工智能的进步，以实现计算建模来诊断和预测临床结果。传统的机器学习和新的深度学习算法都会公正地筛选现有数据以发现模式并创建可用于指导临床决策的模型。我们总结了已发表的文献，这些文献介绍了使用在组学数据集上训练的人工智能模型（包含和不包含临床数据）来诊断、风险分层和预测非恶性肝病患者的生存能力。在选定的研究中，总共测试了 20 种不同的模型。通常，将组学数据添加到常规临床参数或单个生物标志物中可以提高人工智能模型的性能。例如，使用 NAFLD 纤维化评分来区分 F0-F2 与 F3-F4 纤维化阶段，曲线下面积 (AUC) 为 0.87。当通过 GMLVQ 模型整合代谢组学数据时，AUC 大幅提高至 0.99。在另一项研究中，使用 RF 对多组学和临床数据预测 NAFLD 进展为 NASH 的结果为 0.84，而仅使用临床数据时的结果为 0.82。使用 RF、SVM 和 kNN 模型对基因组学数据进行分类以对慢性乙型肝炎的免疫耐受期进行分类的结果为 0.8793–0.8838，而使用各种血清生物标志物时的结果为 0.6759–0.7276。总体而言，与仅基于临床参数建立的模型相比，整合组学可以提高预测性能，表明个性化医疗在临床环境中具有潜在用途。