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原生质体：在植物生物学中发挥重要作用的小细胞
植物原生质体不仅是一种有用的生物材料，而且是一项很有前景的技术，已被广泛应用于植物研究的各个方面，包括蛋白质功能研究、信号转导、转录调控、细胞过程和多组学分析。特别是，CRISPR/Cas9 基因组编辑技术与不同植物物种的原生质体再生技术的结合，将以前所未有的方式彻底改变我们促进重要植物遗传改良的能力。
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肺癌类器官：临床前研究和精准医疗的模型
肺癌是全球发病率和死亡率较高的恶性肿瘤，5年生存率仅为10%-20%。不同肺癌患者的临床表现、组织学特征、多组学表现和药物敏感性存在显著的异质性，需要制定个性化的治疗策略。目前以病理和基因组多组学检测为主的肺癌精准医疗无法满足临床难治性肺癌患者的需求。肺癌类器官（LCO）来源于肿瘤组织内的肿瘤细胞，通过三维组织培养生成，能够真实地复现体内肿瘤的特征和异质性。系列LCO生物库的建立为高效筛选和鉴定抗肿瘤药物新靶点提供了良好的平台。此外，LCO 还提供了补充决策因素以增强当前的肺癌精准医疗，从而解决了病理引导方法在治疗难治性肺癌方面的局限性。本文全面回顾了 LCO 的构建方法及其在临床前和临床研究中的潜在应用。它强调了 LCO 在生物标志物探索、耐药性调查、靶标识别、临床精准药物筛选以及基于微流控技术的高通量药物筛选策略中的重要性。此外，它还讨论了该领域目前的局限性和未来前景。
特刊 - 园艺作物遗传与育种
本期特刊旨在通过整合多组学技术，收集园艺作物遗传学和育种的最新进展，揭示园艺作物重要农艺性状的分子机制，如产量、品质以及对非生物和生物胁迫的抗性。我们特别鼓励在园艺作物中开发或应用新组学技术以及分析、挖掘和可视化园艺作物组学数据集的新方法的研究。我们欢迎提交所有类型的文章，但不限于以下子主题：- 基因的遗传和功能表征
Biocrates和Vugene启动新的多素学数据分析服务，以加速生物医学突破
“我们很高兴与Vugene联合起来，提供一种简化的服务，弥合了代谢组学与其他OMICS之间的差距，” Biocrates首席科学官Alice Limonciel博士说。“许多科学家错过了只能在代谢组中找到的宝贵见解，因为他们不确定如何在其多组学研究中纳入代谢组学。这项合作将消除这些障碍，并帮助研究人员充分利用所有OMIC，这是根据Biocrates的使命，使代谢组学可访问。”
来自单个大脑部分的空间代谢组脂肪组和糖果
gentry 1,2， *，李陈3， *和拉蒙·C·太阳1,2， * 1 1佛罗里达州佛罗里达州盖恩斯维尔大学医学院生物化学与分子生物学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学2佛罗里达大学神经科学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学5成瘾研究与教育中心，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔6麦克奈特脑研究所，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔大学，佛罗里达州7 7美国佛罗里达州盖恩斯维尔市9佛罗里达大学化学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学10年老化学院，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，美国＃这些作者同等贡献：Harrison A. Clarke； Xin MA; Cameron J. Shedlock *这些作者共同监督这项工作：Matthew S. Gentry；李陈拉蒙·C·太阳摘要：代谢产物，脂质和聚糖是参与复杂生物系统的基本生物分子。它们通过定义生物体的生理学和病理学的无数途径和分子过程进行代谢引导。在这里，我们提出了一种蓝图，用于使用质谱成像从单个组织中对空间代谢组，脂肪组和糖的同时分析。个人赞美原始的实验协议，我们的工作流程包括一个称为空间增强多组学界面（SAMI）的计算框架，该框架提供了多组学的整合，高尺寸聚类，空间解剖学映射，具有匹配的多组学特征，以及为无效的互联网分配和互动的互动式分配，并提供匹配的多组学特征，并提供互动生物学。INTRODUCTION Metabolomics (Fiehn, 2002; Gibney et al., 2005; Lisec et al., 2006), lipidomics (Cajka and Fiehn, 2016; Han and Gross, 2005), and glycomics (Cummings and Pierce, 2014; Ruhaak et al., 2010; Wada et al., 2007) are three distinct facets of omics methodologies, each offering a unique window进入活生物体中相连且复杂的生化过程。这些领域的当前状态缺乏空间分辨率和统一的综合分析，这些分析提供了互连代谢景观的广泛概述。发展空间分辨的代谢组学，脂质组学和糖基因对于促进我们对生物系统的了解至关重要，并且有可能改变我们对复杂组织代谢异质性的理解，发现新型的生物标志物甚至治疗靶标。然而，这种综合方法的发展受到每个分子类别的理化特性和分析要求的固有差异的挑战。基质辅助激光解吸/电离（MALDI）质谱成像作为空间分辨分子分析的强大工具出现，提供了克服与合并样品分析相关的主要限制的可能性（Caprioli等，1997; McDonnell and Heeren，2007年）。
对两个机器学习的原子间潜力的比较
重金属纳米颗粒（NP）将许多发展和兴趣视为放射疗法的放射增感器。使用辐射溶解在巴黎萨克莱的ISMO开发了一种新的Bimetallic BI：涂有基于PEG的配体的PT NP。但是合成方法对NP的组织和表面有什么影响？双金属纳米颗粒的理论研究一直在落后于金属纳米颗粒（例如金和银纳米颗粒）所见的理论研究。这是由于多组分系统的复杂性，这些系统使适当的表征比同质系统更加困难。
从规律性引理到算法公平
在本文中，我们研究了有关预测算法的多组公平性的最新文献与图理论，计算复杂性，加性组合学，信息理论和密码学的先前知名结果。我们的出发点是多基金和多核电的定义，它们已确立为算法公平的数学衡量标准。多核算可以确保可以在指定的计算类别中识别的每个子群的准确（校准）预测，而多辅助性是一个严格的较弱的概念，仅保证了平均准确性。构建多循环预测变量的任务与众所周知的规则性引理密切相关，这是计算复杂性的较旧结果。这是一个中心定理，在不同领域具有许多重要的含义，包括图理论中的弱Szemerédi规律性引理，Impagliazzo在复杂性理论中的硬核引理，附加组合中的密集模型定理，在信息理论中的计算类似物和弱点的计算类似物中，以及零time的计算类似物。因此，多环境与规律性引理之间的关系意味着多辅助预测指标可以证明所有这些基本定理。通过形式化此观察结果，我们然后问：如果我们从多校准的预测指标开始，那么我们将获得这些基本定理的加强和更一般版本？此外，在此过程中，我们提出了所有这些基本定理的统一方法。通过多组公平的镜头，我们能够将多核电的概念投入到复杂性理论的领域，并获得Impagliazzo的硬核引理的更强大，更一般的版本，对假元素的表征，以及密集的模型定理。