PNAS：深度学习揭示基因相互作用
近日，卡内基梅隆大学计算机科学家采用了一种深度学习方法，近年来彻底改变了人脸识别和其他基于图像的应用程序，并将其功能重定向到探索基因之间的关系。
PNAS：利用螃蟹鉴定人脑中的未知神经元
螃蟹的神经系统可以帮助科学家了解是什么导致人脑中的单个神经元“失控”，从而促进神经系统疾病（如阿尔茨海默氏病）的发展。如果我们能够确切地知道人类大脑中数十亿个神经元中的单个神经元是如何工作的，可以帮助科学家设计出预防和治疗这些疾病的创新方法，例如靶向疗法。
研究人员开发高质量基因组组装软件
11月25日，中国科学院遗传与发育生物学研究所梁承志研究组开发的高质量基因组组装软件HERA在《自然-通讯》在线发表（Nature Communications，DOI：10.1038/s41467-019-13355-3）。论文题目为Assembly of chromosome-scale contigs by efficiently resolving
Life Science Alliance：深度学习算法有助于鉴定癌细胞的分子特征
根据发表在《Life Science Alliance》杂志上的新研究，一种新的深度学习算法可以快速，准确地分析来自结直肠肿瘤的几种基因组数据，以进行更准确的分类，从而有助于改善诊断和相关的治疗选择。
Genome Biol：人工智能算法——基因组研究的“瑞士军刀”
2019年12月1日 讯 /生物谷BIOON/ --每个分子遗传学家都希望找到一个易于使用的程序，可以比较来自不同细胞条件的数据集，识别增强子区域，然后将其分配给目标基因。 如今，柏林马克斯·普朗克分子遗传学研究所的马丁·温格隆（Martin Vingron）领导的研究小组现已开发出一个掌握所有这些内容的程序。 “ DNA非常无聊，因为它在每个细胞中几乎都一样。如果将基因组比作生命之书，
Nat Biotechnol：DNA重复片段——基因组中的“黑物质”
2019年11月25日 讯 /生物谷BIOON/ -- 基因组的大部分区域由重复片段组成。这些“ DNA重复序列”在错误位置的扩增可能会产生严重后果。然而，DNA重复序列的扩增非常难以分析。柏林马克斯·普朗克分子遗传学研究所的研究人员最近开发的一种方法可以详细查看这些以前无法进入的基因组区域。它结合了纳米孔测序，干细胞和CRISPR-Cas技术。该方法可以改善未来各种先天性疾病和癌症的诊断。&nb
Nat Immunol：鉴定出对抗特殊靶标的T细胞
2019年11月21日 讯 /生物谷BIOON/ --当接种疫苗，或者解除过敏原以及微生物病原体之后，免疫系统激活，产生的T细胞亚群将识别并清除“外来入侵者”。这些T细胞中的一些被可以立即发挥作用，而另一些则发展为“记忆T细胞”，全身循环的同时保护宿主免受入侵者再次出现的打击。 如今，麻省理工学院的研究人员现在已经设计出一种方法，以鉴定具有特定靶标的T细胞，通过高通量单细胞RNA测序，作
新型CRISPR工具或能通过将RNA复制到基因组中精确修饰基因
2019年11月19日 讯 /生物谷BIOON/ --构成生命蓝图的DNA序列变异对任何物种的健康都是至关重要的，成千上万的DNA突变被认为都会导致疾病，经过几十年的遗传学和分子生物学研究后，如今研究人员在开发能够纠正突变的基因组编辑工具上取得了巨大的进展，但由于工具依赖于复杂和相互竞争的细胞过程，基因编辑的效率和准确性似乎受到了根本性的限制；近日，一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中，研
研究开发单细胞空间转录组数据分析可视化平台
单细胞测序技术是一种在单细胞水平上对基因组、转录组、表观组等进行高通量测序分析的技术。单细胞测序技术能够在组学水平揭示细胞间的异质性。单细胞水平细胞谱系追踪技术位居2018年Science 杂志评选的十大科学突破之首。常规单细胞转录组测序技术丢失了细胞在原组织中至关重要的空间位置信息，而单细胞空间转录组技术在进行单细胞转录组测序的同时保留并记录了细胞的空间位置信息。空间转录组技术能够揭示细胞间的相
研究开发表观组关联分析数据库
近日，由中国科学院北京基因组研究所国家基因组科学数据中心开发的人类表观组关联分析数据库EWAS Data Hub正式上线。该项研究成果以EWAS Data Hub： a resource of DNA methylation array data and metadata 为题在国际学术期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research）在线发表。近年来，表观组关联分析（Epigeno