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与转录组整合的代谢组揭示了出租车Mairei Arils
当前对多种病症患者的治疗是次优的，其单疾病方法或治疗指南的适应方法是由于其复杂性而导致依从性不佳。尽管这导致要求采取更多整体和个性化的处方方法，但朝着这些目标的进步仍然很慢。随着机器学习（ML）方法的快速发展，现在也存在有前途的方法，以加速多种多发性精确医学的进步。其中包括分析疾病合并症网络，使用从不同医学领域整合知识的知识图，以及应用网络分析和图形ML。多种疾病网络已用于改善疾病诊断，治疗建议和患者预后。通过多种关系类型连接的不同医学实体结合的知识图可以整合来自不同来源的数据，从而允许复杂的交互并创建连续的信息流。然后，网络分析和图形ML可以提取网络的拓扑和结构，并揭示隐藏的特性，包括疾病表型，网络中心和途径；预测重新利用的药物；并确定安全，更全面的治疗方法。在本文中，我们描述了创建双分和单分歧疾病和患者网络的基本概念，并回顾了知识图，图形算法，图形嵌入方法和图形ML的使用。具体而言，我们提供了图理论在研究多发症，从图形中提取知识的方法的应用概述，以及疾病网络在确定多种疾病的结构和途径中应用的示例，识别疾病表型，识别健康状况，预测健康状况以及选择安全有效的治疗方法。在当今以ML为注重ML的现代数据中，这种基于网络的技术很可能处于开发强大的临床决策支持工具的最前沿，用于治疗多发性多种疾病的老年患者。
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）。
核糖测序、免疫肽组学和蛋白质组学能告诉我们有关非规范蛋白质组的哪些信息？
核糖体分析 (Ribo-Seq) 揭示了目前注释的编码序列 (CDS) 之外的数千个非规范核糖体翻译位点，从而改变了我们对人类基因组和蛋白质组的理解。保守估计至少有 7000 个非规范 ORF 被翻译，乍一看，这有可能将人类蛋白质 CDS 的数量扩大 30%，从约 19,500 个注释的 CDS 增加到超过 26,000 个注释的 CDS。然而，对这些 ORF 的进一步审查提出了许多问题，即它们中有多少部分真正产生了蛋白质产物，又有多少部分可以根据对该术语的传统理解理解为蛋白质。进一步复杂化的是，已发表的非规范 ORF 估计值相差约 30 倍，从几千到几十万。这项研究的总结让基因组学和蛋白质组学界既对人类基因组中新编码区域的前景感到兴奋，又在寻找如何继续的指导。在这里，我们讨论了非规范 ORF 研究、数据库和解释的现状，重点是如何评估给定的 ORF 是否可以说是“蛋白质编码”。
招聘职位：比较表观基因组学组（Bourque 组）项目助理教授
7. 职位描述：ASHBi 将研究人类生物学的核心概念，重点关注基因组调控和疾病建模，为开发创新和独特的以人为本的疗法奠定知识基础。主要目标是：1）在生殖、发育、生长和衰老以及遗传和进化领域，在人类生物学的关键个人主题上取得杰出研究成果；2）阐明人类、非人类灵长类动物和啮齿动物之间出现物种差异的原理，以便将模型生物的发现适当地推广到人类；3）为关键基因功能和难治性疾病生成灵长类动物模型；4）在体外重建关键人类细胞谱系和组织，并根据综合信息验证其特性；5）为使用人类/非人类灵长类动物材料的伦理规范做出贡献，并创建一种哲学来指导研究所研究成果的价值。 ASHBi Bourque 小组旨在了解人类表观基因组，它是复杂生物现象（如细胞分化、发育、进化和人类疾病）的基础。为了实现这一目标，我们使用尖端的生物信息学和基因组技术，例如 RNA-seq、ChIP-seq、Cut&Tag、ATAC-seq、lentiMPRA 和 CRISPR（表观）基因组编辑，结合 iPS 细胞和单细胞技术。候选人有望与 Bourque 小组的联合 PI Fumitaka Inoue 副教授一起进行高水平研究和研究相关工作（https://ashbi.kyoto-u.ac.jp/lab-sites/inoue_lab/en/），并担任人类生物学和相关领域的首席研究员。
人工智能生物信息学：组学和组间研究工具的开发和应用
半个世纪以来，生物信息学和计算生物学提供了工具和数据分析方法，因此组学时代的开始对研究人员来说代表了一个新的挑战，它从信息学、数学和统计学领域汇聚到生物信息学领域。在大多数情况下，所提供的解决方案似乎难以供生物医学领域的研究人员使用。这种情况尤其发生在将数据科学和人工智能 (AI) 领域的复杂方法应用于生物医学数据时 (Lisboa 等人，2000 年)。机器学习、统计学习和软计算方法（例如深度神经网络或遗传算法）也已成为生物世界中使用的术语，但对其潜力的理解并不完整（Pavel 等人，2016 年；Lin 和 Lane，2017 年；Zeng 和 Lumley，2018 年）。近年来，组学、多组学和组间实验为生物学研究迈出了新的一步，为个性化医疗打开了窗口，例如用于诊断（Riemenschneider 等人，2016 年）。医学大数据时代即将到来，代表着又向前迈出了一步。考虑到这一点，我们的研究主题介绍了生物和医学领域人工智能的新发展，以及它们在组学和组学间方法的高通量数据分析中的应用（Facchiano 等人）。
功能性消化不良和肠道微生物组我们可以用益生菌微调微生物组吗？
肠道微生物群是微生物的动态集合，由数万亿微生物组成，包括原核生物（细菌和古细菌）和真核生物（真菌，原生动物和嗜热性），除了病毒1外，还与人类宿主共同发展。由于多种因素，例如饮食习惯，生活方式，遗传学，环境因素和微生物组的内在相互作用结构3。许多研究证实，肠道微生物群参与维持生理稳态，影响了几种关键功能，例如营养吸收，免疫系统调节和对病原体4,5的保护。另一方面，随着稳态的破坏，肠道微生物群的合并和功能的改变已与多种疾病相关，包括胃肠道6，代谢7，神经系统疾病8，神经系统疾病8和癌症9。因此，调节肠道菌群的治疗方法可能会应用于多种临床状况，从而允许发展个性化的治疗或预防性治疗。此外，其他相关应用领域是预防慢性疾病10，改善宿主11的营养状况以及对宿主对医疗疗法的反应的调节12,13。即使我们对人类微生物群的了解继续增长，其临床应用仍处于早期阶段。可以通过使用益生菌来补充有益的分类单元，这些益生菌被定义为活体生物，如果以足够的量给药，则赋予对当前可用的治疗策略具有不同的目标和机制，尽管某些方法（例如营养干预措施或粪便菌群移植（FMT））对整个mi- crobial社区都有广泛的影响，而其他方法则具有益生菌，益生菌，益生菌，phapebiotics和phage Cheation的其他方法，可以更具体地对益生类措施，或者更精确地施加。
空间转录组学
现代科学的最新进展为药物发现提供了强有力的工具。转录组测序技术的快速发展催生了单细胞转录组学和单核转录组学，提高了测序的准确性并加速了药物发现过程。随着单细胞转录组学的发展，空间转录组学 (ST) 技术作为一种衍生方法应运而生。近年来，空间转录组学已成为组学研究领域的热门话题；它不仅提供基因表达水平的信息，还提供基因表达的空间信息。该技术在疾病理解和药物发现的研究中显示出巨大的潜力。在本文中，我们介绍了空间转录组学的分析策略，并回顾了其在新靶点发现和药物机制解析中的应用。此外，我们讨论了该研究领域当前需要解决的挑战和问题。总之，空间转录组学为药物发现提供了一个新的视角。
创造历史的三人组
调查团队成员能够认识到偏见和医疗机会不平等在先前的患病率研究中发挥的作用。Adam Probert 是加拿大公共卫生署 (PHAC) 寿命、慢性疾病和病症司的高级流行病学家，自 2019 年以来一直致力于改进 FASD 监测数据。Eliason 博士曾任 CPS 发育儿科科长、阿尔伯塔大学助理教授和埃德蒙顿 Glenrose 康复医院儿科 FASD 诊所的医学主任。Loock 博士是 CPS 社会儿科科的创始成员、2005 年和 2015 年加拿大 FASD 诊断指南的合著者以及不列颠哥伦比亚大学的副教授。其他团队成员包括 Michael Sgro 博士（多伦多圣迈克尔医院）、Leigh Wincott 博士（阿尔伯塔大学）、Gurpreet Salh 博士（温哥华 Sunny Hill 儿童中心）、Melissa Tremblay 博士（阿尔伯塔大学）和 Sarah Palmeter（PHAC）。