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BD Rhapsodytm单细胞多组合演示...
与BD Rhapsody TM HT Xpress系统一起，我们的测定组合有助于您在生物学发现中实现新的高度。如果您有兴趣使用系统生成数据，请联系asif.qaseem@bd.com来计划您的实验。
2023年合成生物学在健康与医药领域的应用 - 生命科学
主题 1 ：无障碍健康监测 目标 1.1 确定健康的生物指标 —— 在 5 年内，利用新型传感器识别至少 10 种下一代健康生物指标，这些指标可以作为健康生活 和预防医学实践的一部分进行监测，例如，免疫能力或微生物组组成。 目标 1.2 综合健康诊断 —— 在 20 年内，开发和分发一种简单易用、负担得起的家庭诊断检测试剂盒 ( 健康工具包 ) ，利用新的健 康生物指标，在诊所和社区中使用，满足不同人群的需求，将健康结果的差异减少 50% 。 主题 2 ：精准多组学医学 目标 2.1 收集多组学数据 —— 在 5 年内，从来自不同人群的大型队列中收集多组学信息，并确定哪些与至少 50 种高发病率和高 影响的疾病的诊断和管理最相关。 目标 2.2 实现个人多组学 —— 在 20 年内，开发用于诊断、预防和治疗的分子分型，以解决美国疾病相关死亡的主要原因，并 通过开发用 1 000 美元就能完成的多组学分析来实现这些分型。 主题 3 ：细胞疗法的生物制造 目标 3.1 提高治疗效果 —— 在 5 年内，扩大用于开发细胞疗法的技术，使细胞活力至少达到 75% 。 目标 3.2 扩大规模 —— 在 20 年内，增加细胞治疗的制造规模，以扩大可及性、减少健康不公平并将细胞疗法的制造成本降低 至 1/10 。 主题 4 ：人工智能驱动的治疗药物生物生产 目标 4.1 提高制造速度 —— 在 5 年内，利用国家资源实验室网络解决现有生物治疗药物的自主生产和生物生产障碍，将 10 种常 见处方药的制造速度提高 10 倍。 目标 4.2 增加制造多样性 —— 在 20 年内，将人工智能和机器学习 (AI/ML) 整合到国家资源实验室网络中以设计新的生物治疗药 物，将新药发现和生产的速度提高 10 倍。 主题 5 ：基因编辑的先进技术 目标 5.1 提高编辑效率 —— 在 5 年内，进一步开发用于临床的基因编辑系统，以在几乎没有或没有副作用的情况下治愈 10 种已 知遗传原因的疾病。 目标 5.2 扩大规模 —— 在 20 年内，加强生物制造生态系统，每年至少生产 500 万剂治疗性基因编辑制剂。
细胞系多组学和药物筛选数据的统计整合
数据集成方法用于获得多个数据集的统一摘要。对于多模态数据，我们提出了一种计算工作流程来联合分析来自细胞系的数据集。该工作流程包括一种用于组学数据的新型概率数据集成方法，称为 POPLS-DA。该工作流程的动机是对突触核蛋白病的研究，其中在受影响的 LUHMES 细胞系和对照中测量转录组学、蛋白质组学和药物筛选数据。目的是突出显示与突触核蛋白病有关的潜在可用药途径和基因。首先，使用 POPLS-DA 优先考虑最能区分病例和对照的基因和蛋白质。对于这些基因，构建了一个集成的相互作用网络，其中药物筛选数据被纳入网络中以突出显示可用药的基因和途径。最后进行功能富集分析以识别保护性药物靶向的突触和溶酶体相关基因和蛋白质簇。我们发现，热休克蛋白 70 家族成员 HSPA5 是经过验证的药物（尤其是 AT1 阻滞剂）最常针对的基因之一。HSPA5 和 AT1 阻滞剂之前已被证实与 α-突触核蛋白病理和帕金森病有关，这显示了我们的发现的相关性。我们的计算工作流程确定了治疗突触核蛋白病的新方向。基于 R 和 markdown 的实现可在线免费获取。
从多组学数据到癌症可用药基因的发现
靶向药物的开发使得癌症治疗可以实现精准医疗，并实现最佳的靶向治疗。准确识别癌症药物基因有助于加强对癌症靶向治疗的认识，促进癌症的精准治疗。然而，由于多组学数据的多样性和复杂性，发现的癌症药物基因非常少见。本研究提出了一种基于机器学习的癌症药物基因发现新方法DF-CAGE。DF-CAGE整合了~10000个TCGA谱中的体细胞突变、拷贝数变异、DNA甲基化和RNA-Seq数据，以识别癌症药物基因的概况。我们发现DF-CAGE从多组学数据的角度发现了目前已知的癌症药物基因的共性，并在OncoKB、Target和Drugbank数据集上取得了优异的表现。在~20,000个蛋白质编码基因中，DF-CAGE精确定位了465个潜在的癌症药物基因。我们发现候选癌症药物基因（CDG-基因）具有临床意义，可分为高可信、可靠和潜在基因集。最后，我们分析了组学数据对药物基因识别的贡献。我们发现DF-CAGE主要根据CNA数据、基因重排和人群中的突变率来报告药物基因。这些发现可能对未来新药的研究和开发有所启发。
用于理解功能多组学的多视角学习
复杂生物系统中的分子机制和功能目前仍难以捉摸。最近的高通量技术，如新一代测序，已经生成了各种各样的多组学数据集，从而能够通过多个方面识别生物功能和机制。然而，整合这些大规模多组学数据并发现功能见解仍然是一项具有挑战性的任务。为了应对这些挑战，机器学习已被广泛应用于分析多组学。本综述介绍了多视角学习——一个新兴的机器学习领域——并展望了其在多组学中的潜在强大应用。特别是，多视角学习比以前的整合方法更有效地学习数据的异质性和揭示串扰模式。尽管多视角学习已应用于计算机视觉和语音识别等各种环境，但尚未广泛应用于生物数据——特别是多组学数据。因此，本文首先回顾了最近的多视角学习方法，并将它们统一在一个称为多视角经验风险最小化 (MV-ERM) 的框架中。我们进一步讨论了每种方法在多组学（包括基因组学、转录组学和表观基因组学）中的潜在应用，旨在发现跨组学的功能和机制解释。其次，我们探索了对不同生物系统的可能应用，包括人类疾病（例如脑部疾病和癌症）、植物和单细胞分析，并讨论了使用多视角学习发现这些系统的分子机制和功能的好处和注意事项。
来自细胞系的多组学和药物筛选数据的统计整合
数据集成方法用于获得多个数据集的统一摘要。对于多模态数据，我们提出了一种计算工作流程来联合分析来自细胞系的数据集。该工作流程包括一种用于多组学数据的新型概率数据集成方法，称为 POPLS-DA。该工作流程的动机是对突触核蛋白病的研究，其中在受影响的 LUHMES 细胞系和对照中测量转录组学、蛋白质组学和药物筛选数据。目的是突出显示与突触核蛋白病有关的潜在可用药途径和基因。首先，使用 POPLS-DA 优先考虑最能区分病例和对照的基因和蛋白质。对于这些基因，构建了一个集成的相互作用网络，其中结合了药物筛选数据以突出显示网络中的可用药基因和途径。最后，进行功能富集分析以识别保护性药物靶向的突触和溶酶体相关基因和蛋白质簇。将 POPLS-DA 与其他单组学和多组学方法进行了比较。我们发现，热休克蛋白 70 家族成员 HSPA5 是经过验证的药物（尤其是 AT1 阻滞剂）最常针对的基因之一。HSPA5 和 AT1 阻滞剂之前已被证实与 α-突触核蛋白病理和帕金森病有关，这表明我们的发现具有相关性。我们的计算工作流程确定了治疗突触核蛋白病的新方向。与其他单组学和多组学方法相比，POPLS-DA 提供了更大的可解释基因集。基于 R 和 markdown 的实现可在线免费获取。
ACF NT 多组分排放分析系统... - ABB
以太网：出于安全原因，数据传输通过已设置的路由器进行，因此只允许访问系统控制器中的 AO2000 数据库。这样可以防止 FTIR 控制器受到可能的病毒攻击。为此，必须安装 AO2000 OPC 服务器或 AnalyzeIT Explorer，以便能够读取数据。这些程序必须单独订购。客户必须提供 OPC 客户端以集成到过程控制系统中。对于长度不超过 100 米的线路，可以使用带 RJ45 连接的 CAT5 规格电缆。对于长度超过 100 米的电缆，必须使用带合适转换器的光纤电缆。不提供电缆和转换器。在这种连接类型中，整个内部数据通信都是开放的，因此在选择要读取的数据时必须格外小心。在任何情况下都不能写入 AO2000 数据库！下订单时，应最迟在完成前 3 周指定客户网络中 ACF-NT 的 TCP/IP 地址、子网掩码和网关地址，以及补件编号 IPT、IPS 和 IPG。
多组 SIR 模型中的最佳定向封锁
针对性原则在政府政策的经济分析中发挥着重要作用。应用这一备受推崇的原则则是另一回事，需要根据具体情况展示实质性的好处。在许多流行病中，感染或严重健康并发症的风险在不同的人口群体之间差异很大。通过封锁来阻止经济活动的成本在不同的人群中通常也是不同的。COVID-19 大流行也不例外，它已夺走全球 360,000 多人的生命（截至 2020 年 5 月 29 日），并导致了过去 90 年来最大的全球经济衰退。它的特点是与年龄相关的死亡风险非常高：65 岁以上的人因感染而死亡的人数约为 20-49 岁人的 60 倍。如此巨大的差异值得研究针对性政策的好处。在本文中，我们开发了流行病学 SIR 人群模型的多组版本，并对 COVID-19 进行了定量分析。2 我们专注于确定针对不同群体实施差异化封锁的最佳目标政策带来的好处。为此，我们解决了一个最佳控制问题，并研究了目标定位的可能性如何改善生命损失和经济损失之间的权衡。我们发现目标定位的好处是显著的。我们相信，我们开发的模型和分析可以应用于研究世界可能需要为之做好准备的未来流行病。我们从我们的模型的特殊情况开始，该模型由三个群体组成——年轻人（20-49 岁）、中年人（50-64 岁）和老年人（65 岁以上），这三个群体之间相互作用的唯一差异来自差异化封锁政策。我们根据 COVID-19 大流行选择参数，并描述不同类型的最佳政策。与其他关于大流行的研究一致，当菜单仅限于
网络医学信息多组学整合识别
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 3 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.03.27.586949 doi：bioRxiv 预印本
MCS100 UV/(N)IR 多组分过程光度计
使用气体滤波器相关方法，由旋转气体滤波器产生的参考信号与浓度无关。该气体滤波器是一个在高分压下充满测量成分的微型单元。来自光束源的光的测量气体光谱被气体滤波器消除。通过将空的滤光轮光圈旋转到光束路径中，可获得与浓度相关的测量信号。在两次测量期间，将附加干涉滤光片旋转到第二个滤光片上，可以限制测量成分吸收带上的光谱范围。消光和其他信号处理的计算由单光束双波长法进行。