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博士后助理 - 脂质组学
Develop novel techniques (mass spectrometric, chromatographic, vibrational spectroscopy and lipid imaging) to understand the roles of lipid metabolism (spatial, qualitative, and quantitative) in the strategies used by plants, animals and/or microbes to overcome exposure to environmental stressors (disease, climatic, toxins, dietary or nutrient imbalance).食物代谢组学，重点是饮食脂质。 在日常样本分析中培训和支持研究生。 成为脂质生物信息学，功能性食品创新和大脑健康研究计划的管理团队的核心成员。 与工业，学术界和政府的合作者合作，以促进和进行脂质组学和测试样本中的抗氧化分析。 进行脂质生物信息学分析，包括脂质建模，多变量/单变量分析，回归，网络和途径分析。食物代谢组学，重点是饮食脂质。在日常样本分析中培训和支持研究生。 成为脂质生物信息学，功能性食品创新和大脑健康研究计划的管理团队的核心成员。 与工业，学术界和政府的合作者合作，以促进和进行脂质组学和测试样本中的抗氧化分析。 进行脂质生物信息学分析，包括脂质建模，多变量/单变量分析，回归，网络和途径分析。在日常样本分析中培训和支持研究生。成为脂质生物信息学，功能性食品创新和大脑健康研究计划的管理团队的核心成员。 与工业，学术界和政府的合作者合作，以促进和进行脂质组学和测试样本中的抗氧化分析。 进行脂质生物信息学分析，包括脂质建模，多变量/单变量分析，回归，网络和途径分析。成为脂质生物信息学，功能性食品创新和大脑健康研究计划的管理团队的核心成员。与工业，学术界和政府的合作者合作，以促进和进行脂质组学和测试样本中的抗氧化分析。 进行脂质生物信息学分析，包括脂质建模，多变量/单变量分析，回归，网络和途径分析。与工业，学术界和政府的合作者合作，以促进和进行脂质组学和测试样本中的抗氧化分析。进行脂质生物信息学分析，包括脂质建模，多变量/单变量分析，回归，网络和途径分析。
提高您的蛋白质组学敏感性和吞吐量
蛋白质组是在特定时间由基因组，细胞，组织或生物体表达的完整蛋白质集。复杂性来自几个关键因素，包括：大量不同的蛋白质，给定蛋白质的潜在蛋白质成型数量以及生理相关蛋白质浓度的广泛动态范围。此外，蛋白质组处于恒定状态，并且可以随着时间的推移明显变化。在蛋白质组学中，这种变化用于将特定蛋白质与其功能和健康或疾病状态相关联。反过来，这些知识被利用用于诊断疾病和开发新药物靶标。
来自遗传和代谢组学分析的证据
1 荷兰莱顿大学医学中心人类遗传学系；2 荷兰比尔特霍芬国家公共卫生与环境研究所 (RIVM) 公共卫生与初级保健系；3 荷兰莱顿大学医学中心心脏病学系；4 荷兰乌得勒支荷兰心脏研究所；5 荷兰莱顿大学医学中心临床流行病学系；6 英国牛津大学拉德克利夫医学系牛津糖尿病、内分泌与代谢中心；7 英国牛津大学医院基金会 NIHR 牛津生物医学研究中心；8 荷兰莱顿大学医学中心内科系内分泌学分部、9 埃因托芬实验血管医学实验室和 10 荷兰莱顿大学医学中心内科系老年病学和老年医学分部
FDA 组学日 2024 议程
罗伯特·M·卡利夫博士被任命为第 25 任食品药品局局长。作为局长，卡利夫博士负责监督 FDA 的各项事务以及《联邦食品、药品和化妆品法案》和其他适用法律的执行情况。这包括确保人用和兽用药品、疫苗和其他生物制品以及医疗器械的安全性、有效性和保障性；确保我国食品供应、化妆品、膳食补充剂、电子辐射产品的安全性和保障性；以及烟草产品的监管。卡利夫博士作为医生、研究员和科学与医学领域的领导者，有着悠久而杰出的职业生涯。他是心血管医学、健康结果研究、医疗质量和临床研究方面的全国公认专家，也是日益发展的转化研究领域的领导者，该领域是确保科学进步转化为医疗保健的关键。这是卡利夫博士第二次担任局长。2016 年，他还担任过第 22 任局长。 Califf 博士毕业于杜克大学医学院。他在加州大学旧金山分校完成了内科住院医师培训，并在杜克大学完成了心脏病学研究。
研究项目经理 - 西北蛋白质组学
- 协调和管理研究团队，以确保与组织目标和项目目标保持一致。- 与内部和外部利益相关者合作，以设计EO的项目策略并优先考虑研究EOORTS。- 监督研究计划的日常运营，包括设定项目目标，管理预算和跟踪进度。- 代表外部利益相关者的组织，并建立伙伴关系，以利用资源并提高研究目标。- 保持清晰的沟通渠道，为高级管理层提供定期进度更新，并确保遵守质量标准和报告要求。
基于gan的转录组学数据增强
动机：由于高通量和昂贵的测序方法，转录组学数据变得越来越易于访问。但是，数据稀缺性阻止了利用深度学习模型对表型预测的完整预测能力。人工增强训练集，即数据增强，建议作为正规化策略。数据增强对应于训练集的标签不变转换（例如，在文本数据上进行图像和语法解析的几何变换）。不幸的是，这种转换在跨文字组范围内未知。因此，已经提出了深层生成模型，例如生成对抗网络（GAN）来生成其他样本。在本文中，我们分析了基于GAN的数据增强策略，就性能指标和CAR表型的分类分析。
单核转录组学揭示了分化...
抽象骨再生是由骨骼干/祖细胞（SSPC）介导的，这些细胞主要是从骨损伤后从骨膜中募集的。骨膜的组成以及SSPC激活和分化的步骤仍然很少理解。在这里，我们在骨修复的早期阶段（https://fracture-repair-atlas.cells.ucsc.edu）生成了骨膜和骨折部位的骨膜的单核图谱。我们鉴定出表达干性标记物（PI16和LY6A /SCA1）的骨膜SSPC，并通过采用损伤诱导的纤维生成细胞（IIFC）命运来应对骨折，然后在经历骨生成或软骨发生之前。我们分别鉴定了与IIFC相关的不同基因核，以及它们的参与术分别涉及Notch，Wnt和昼夜节律时钟信号传导。最后，我们表明IIFC是骨折环境中旁分泌信号的主要来源，这表明该瞬时IIFC种群在骨折愈合过程中起着至关重要的旁分泌作用。总体而言，我们的研究提供了骨折愈合的早期阶段的完整时间地形，以及骨膜SSPC对损伤的动态反应，从而重新定义了我们对骨骼再生的了解。
个人简历 - 结构化纳米光子学组
专业参与编辑 2024 结构光专题特邀编辑——光子学研究。 2024-国际极限制造杂志青年编辑委员会成员。 2022-2023 APL 光子学早期职业编辑顾问委员会。 领导力 2025 ANZOS 理事会秘书。 2024-2026 OPTICA 光子超材料技术组主席。 2021/2022 OPTICA (前身为 OSA) 悉尼地方分会秘书。 2020 OSA 光子超材料技术组活动官员。 会议/研讨会组织/主持 2025 “平面光学” 2025 Optica 设计与制造大会（项目委员会）。 2025 PIERS 会议重点会议（联合主席）。 2024 PIERS 会议重点会议（联合主席）。 2023 ANZCOP 结构光重点会议（联合主席）。2023 CLEO US（3 个专题会议主持人）。2023 Optica 先进光子学大会（新型材料小组委员会）。2022 iCANX 演讲小组成员。2022 光子材料 3D 打印研讨会（AIP 会议）。2022 OPTICA（前身为 OSA）拉丁美洲光学和光子学会议。2021 WILEY 光子学与先进智能系统国际会议。2021 MQ 光子学研讨会（联合主席）。2021 ANZCOP 会议。2018 CUDOS 纳米等离子体前沿研讨会。2017 RMIT 大学塞尔比公开讲座。定期评审 顶级国际期刊的审稿人，包括 Nature、Science Advances、Nature Photonics、Nature Nanotechnology、Nature Communications、Nature Electronics、Physical Review Letters、Light Science & Applications、Communications Physics、eLight、Optica、Advanced Materials、Nano Letters、ACS Photonics、ACS Applied Nano Materials、APL Photonics 和 Nanophotonics 等。 会员资格
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。