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World File Search System组学
高通量代谢组学预测药物
化学探针是了解生物系统的重要工具。然而，由于靶标和潜在化合物的组合空间巨大，传统的化学筛选无法系统地应用于寻找所有可能的药物靶标的探针。在这里，我们展示了一个克服这一挑战的新概念，即利用高通量代谢组学和过表达来预测药物-靶标相互作用。收集了用来自化学库的 1,280 种化合物处理的酵母的代谢组谱，并将其与可诱导的酵母膜蛋白过表达菌株的代谢组谱进行比较。通过匹配代谢组谱，我们预测了哪些小分子靶向哪些信号系统并恢复了已知的相互作用。在所研究的 86 个基因中生成了药物-靶标预测，包括难以研究的膜蛋白。测试和验证了这些预测的一个子集，包括布洛芬对 GPR 1 信号的新靶向。这些结果证明了使用高通量代谢组学预测真核蛋白的药物-靶标关系的可行性。
epizoic seisonidea的基因组学和转录组学（...
背景：Seisonidea（也是Seisonacea或Seisonidae）是一群生活在海洋甲壳动物（Nebalia Spec。）到目前为止仅描述了四个物种。它的单系起源是主要是自由活动的轮动物（单核，bdelloidea）和内寄生虫棘手的蠕虫（acanthocephala）。然而，rotifera-acanthocephala进化枝（rotifera sensu lato或syndermata）内部的系统发育关系受到持续的争论，这是我们对基因组和生活方式如何发展的理解的后果。为了获得新的见解，我们分析了基因组和主要分类单元Seisonidea的转录组的初稿。结果：对GDNA-SEQ和mRNA-SEQ数据的分析发现了法国通道海岸附近的塞森·尼巴里亚·格鲁伯（Seison Nebaliae Grube）的两个遗传学谱系。尽管基因顺序相同，但他们的线粒体单倍型仅具有82％的序列身份。在核基因组中，不同基因紧凑性，GC含量和密码子的用法反映了不同的弦。单倍体核基因组跨越大约。46 MB，其中96％被重建。根据约23,000个超级转录，S。nebaliae中的基因编号应在rotifera-acanthocephala的其他成员发布的范围内。与此相一致，在nebaliae基因组组装中的后唑核直系同源物和ANTP型转录调节基因在所分析的其他组件中相应数量之间。我们还提供了证据表明，旋转 - acanthocephala中seisonidea的基础分支可以反映出对外组的吸引力。因此，通过重建的祖先序列生根，导致了Hemirotifera（bdelloidea+Pararotatoria）内的单系寄生虫（Seisonidea+acanthocephala）。
肿瘤免疫疫苗组学的艺术
图 2. 癌症免疫治疗策略的发展和进展。第一代癌症免疫疗法包括但不限于免疫刺激细胞因子，旨在激活免疫系统，从而促进同时发生的抗肿瘤反应。第二代癌症免疫疗法包括但不限于 CAR-T 细胞、免疫原性细胞死亡 (ICD) 诱导剂和 ICP 抑制剂，旨在阻断特殊的免疫抑制分子、诱导精确的细胞过程或针对特定的肿瘤细胞，从而诱导可控的抗肿瘤反应。第三代癌症免疫疗法包括但不限于 TIME 和 ICP 的共同靶向，旨在同时阻断负免疫调节的各个方面，从而产生安全有效的抗肿瘤反应 [10]。摧毁体内的癌前或恶性细胞。简而言之，免疫监视
大脑连接组学和行为研究
摘要背景：自闭症谱系障碍 (ASD) 的异质性阻碍了生物标志物的开发，从而推动了亚型划分工作。大多数亚型划分研究将患有 ASD 的个体分为不重叠的 (分类) 亚组。然而，ASD 的持续个体间变异表明需要采用维度方法。方法：采用贝叶斯模型将患有 ASD 的个体的静息状态功能连接 (RSFC) 分解为多个异常 RSFC 模式，即分类亚型，以下称为“因素”。重要的是，该模型允许每个个体以不同程度表达一个或多个因素 (维度亚型划分)。该模型应用于来自两个多站点存储库的 306 名患有 ASD 的个体 (5.2 – 57 岁)。事后分析将因素与症状和人口统计学联系起来。结果：分析得出三个因素，具有可分离的全脑低 RSFC 和高 RSFC 模式。大多数参与者表达了多个（分类）因素，表明个体内存在多种亚型。所有因素都具有涉及默认模式网络的异常 RSFC，但不同因素之间的方向性（RSFC 过低或过高）不同。因素 1 与核心 ASD 症状有关。因素 1 和 2 与不同的合并症症状有关。年龄较大的男性参与者优先表达因素 3。这些因素在控制分析中表现稳健，与智商或头部运动无关。结论：至少存在三个具有可分离的全脑 RSFC 模式、行为和人口统计学特征的 ASD 因素。因素间异质性默认模式网络 RSFC 过低和过高可能解释了先前报告的不一致。这些因素区分了核心 ASD 和合并症症状——这是 ASD 中一个不太受重视的异质性领域。这些因素在不同程度的 ASD 患者中共同表达，从而协调了 ASD 异质性的分类和维度视角。
蛋白质组学和药物发现的过程...
药物研发过程中的挑战是找到潜在疾病的确切病因，并找到消除病因或使其恢复正常水平的方法。如果我们要阐明任何针对该疾病的靶向疗法，就必须从机制上了解该疾病的性质。虽然许多已记录的临床问题的原因在性质和起源上差异很大，但在某些情况下，其原因位于蛋白质水平，涉及蛋白质功能、蛋白质调节或蛋白质-蛋白质相互作用。这种疾病的一个例子是尿黑酸尿症，其特征是编码尿黑酸氧化酶的基因缺陷，该酶抑制苯丙氨酸降解途径中尿黑酸代谢为马来酰乙酰乙酸。虽然这种先天性疾病的潜在病因是由于单基因遗传缺陷，但临床表现（包括排泄黑尿）是由于缺陷的[蛋白质]酶导致尿黑酸积聚。
组学革命：超越基因组学。会议报告
摘要 由澳大利亚肽协会、人类蛋白质组组织 (HUPO) 和 HUPO 澳大利亚/新西兰 7 号染色体倡议组织赞助举办的“组学革命：超越基因组学”卫星会议于 2019 年 9 月 8 日在澳大利亚昆士兰州道格拉斯港 Oaks 度假村举行，紧接着第 13 届澳大利亚肽会议。会议有 100 多名代表澳大利亚、欧洲和美国的参会者，重点讨论了组学相关技术的最新进展，包括质谱、生物传感器和 CryoEM，这些技术将有助于蛋白质组学向精准/个性化医疗的临床转化。会议概述和口头报告摘要。关键词：生物传感器、CryoEM、HUPO、知识产权和法律问题、质谱、蛋白质组学、蛋白质基因组学、个性化/精准医疗
课程标题基因组学和蛋白质组学
课程内容简介AI及其在植物学中的重要性。植物学基于AI的工作的历史概述。植物科学基于AI的研究工作的当前发展。植物学基于AI的技术的新兴趋势。AI在植物学有限内存AI中。基于机器的AI。知识表示。机器学习。回归。基于树的方法。深度学习。神经网络。在AI中使用机器人技术。增强学习。农业AI语言和编码策略简介Python，Julia，Java Script中的机器人技术。数据准备。算法选择和编码。机器学习和推理模型验证。偏见/差异权衡。交叉验证。超参数考虑在植物科学中应用AI应用的潜在道德，社会和法律问题，以及植物学中AI方法的农业应用
代谢组学分析和肺癌诊断
肺癌是一种高度致命的疾病，造成了重大的全球健康负担。缺乏特征性的临床症状通常会导致大多数肺癌晚期患者的诊断。尽管低剂量计算机断层扫描（LDCT）筛查在临床实践中变得越来越普遍，但其假阳性的高率仍在继续带来重大挑战。除了LDCT筛查外，肿瘤生物标志物检测是早期诊断肺癌的关键方法。不幸的是，目前没有具有最佳灵敏度和特异性的肿瘤标记。代谢组学最近成为发展新型肿瘤生物标志物的有前途的领域。在本文中，我们引入了代谢途径，仪器平台以及多种用于肺癌代谢组学的样本类型。具体来说，我们探讨了肺癌代谢组学研究中使用的各种样本类型的优势，局限性和区分特征。此外，我们介绍了利用各种样本类型的肺癌代谢组学研究的最新进展。我们总结并列举了使用不同代谢组样本类型研究肺癌代谢组学的研究。最后，我们提供了肺癌代谢组学研究的未来的观点。我们对代谢组学在开发新肿瘤生物标志物中的潜力的讨论可能会激发这种动态领域的进一步研究和创新
博士后助理 - 脂质组学
可以立即获得博士后的助理职位，使一个有动力的人在新的功能性食品感觉实验室和加拿大安大略省伦敦伦敦市西安大利亚大学的Biotron实验气候变化研究中心工作。博士后助理将加入一个多学科研究团队，具有水文学，农艺学，土壤科学，环境科学，微生物学，神经生物学，食品科学和植物生物化学方面的专业知识。我们正在寻求具有专业知识的博士后合伙人，以使用专门的色谱和质谱技术来了解脂质代谢在缓解多学科环境中的环境压力中的作用。
放射组学，放射基因组学和人工智能...
该博士学位论文介绍了人工智能，机器学习，深度学习，放射素学，放射基因组学及其在肌肉骨骼放射学中的应用，重点是血液学疾病（多发性脊髓瘤和先例）骨骼和中央软骨肿瘤的肿瘤）和风湿性疾病。除了现代的多参数成像技术外，这些新的后处理和分析解决方案允许对诊断，鉴别诊断，机会性筛查，治疗反应监测和临床结果预测有更深入的见解。一般而言，自动参数或特征提取，分割，病变检测，分类或分类以及对临床结果的预测可以帮助研究人员和临床医生为患者提供更高质量和个性化的护理。在上述技术和临床领域中，该博士学位论文为进一步研究提供了坚实的基础。以这种方式，可以以患者为中心的方式建立早期和更量身定制的（差异）诊断和治疗途径，以提供个性化的护理，这是由临床和技术参数启用的临床医生所提供的，并由高端软件解决方案提供了帮助，以获得更深入的见解。