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eLife剖析!科学家揭示土壤微生物组的组成和特性!

2020年10月31日 讯 /生物谷BIOON/ --日前,一篇发表在国际杂志eLife上题为“Global landscape of phenazine biosynthesis and biodegradation reveals species-specific colonization patterns in agricultural soils a

2020-10-31

科学家如何利用机器学习手段帮助改善人类健康研究?

本文中,小编整理了多篇重要研究成果,共同解读科学家们如何利用机器学习手段帮助改善人类健康研究?分享给大家!图片来源:CC0 Public Domain【1】JCM:机器学习预测ECMO导致儿童脑损伤的风险doi:10.3390/jcm9092718当患有心脏或肺部疾病的新生婴儿或儿童难以生存时,医生通常会使用人工肺为其支撑生命。这种被称为体外膜氧合(ECMO

2020-10-27

科学家们如何利用人工智能技术改善多种人类疾病的诊疗?

本文中,小编整理了近期发表的多篇重要研究成果,共同阐述科学家们如何利用人工智能技术改善多种人类疾病的诊疗,分享给大家!图片来源:CC0 Public Domain【1】Nat Med:开发出新型AI诊断工具 不需要进行检测就能预测COVID-19的感染风险doi:10.1038/s41591-020-0916-2近日,一项刊登在国际杂志Nature Medi

2020-10-22

快速化微液滴生成和高密度颗粒阵列研究方面取得进展

  体外诊断是疾病早期筛查和预后评估的重要方法,随着医学和检测手段不断发展,体外诊断的精准性、灵敏性不断提高,但仍有众多痕量核酸和蛋白对高灵敏检测方法提出严苛要求,例如重大精神疾病诊断、肿瘤早筛、病原筛查、伴随诊断等。近年来以数字PCR(dPCR)和数字ELISA(dELISA)为代表的单分子计数带来了数字化分子诊断的革命,实现了单分子绝

2020-10-20

GigaScience:在全球首次开发基于人工智能技术的VariantSpark平台 能对一万亿个基因组数据进行分析并找出多种致病基因

2020年10月12日 讯 /生物谷BIOON/ --日前,一篇发表在国际杂志GigaScience上的研究报告中,来自澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)等机构的科学家们在世界上首次通过利用基于人工智能技术的VariantSpark平台来处理一万亿个基因组数据,该平台还能帮助锁定人类基因组中特定疾病致病基因的具体位点。图片来源:CC0 Public

2020-10-12

Commun Biol:新成果!科学家开发出一款名为Genopo的app 其能用来完整分析冠状病毒的基因组学特性

2020年10月12日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志Communications Biology上的研究报告中,来自悉尼加文医学研究所等机构的科学家们通过研究开发了一种新型智能手机app,其能在不到半小时内对SARS-CoV-2病毒的基因组进行分析。先进的纳米孔设备能帮助科学家们在实验室之外读取或对生物样本的遗传物质进行测序,然而截

2020-10-12

PLoS Comput Biol: 遗传条码揭示新冠病毒进化路线

在最近一项研究中,Drexel大学的研究人员报告了一种方法,可以快速识别和标记COVID-19的病毒的突变情况。他们使用从冠状病毒测试收集的全球遗传信息数据库中的信息进行的分析表明,在美国至少有8至14种不同的病毒突变株,其中一些与之前相同,而其它的则来自于欧洲。

2020-10-03

细胞器基因组组装软件开发研究取得进展

真核生物细胞器基因组包括线粒体和质体(包括叶绿体、白色体等)的全部DNA分子,是细胞质遗传的主要载体。在动植物和真菌的单个细胞内,有多个(甚至成千上万个)细胞器基因组单元的拷贝,使得利用低覆盖度的全基因组测序数据组装得到完整的细胞器基因组成为可能。随着DNA高通量测序技术的发展,测序成本下降,低覆盖度的全基因组测序数据得以大规模产生,如何快速、准确地组装细胞

2020-09-16

Trends Genetics: 研究揭示衰老的秘密

是什么决定了小鼠,鳄鱼,狗或人的寿命?乔治亚大学的一组科学家认为,他们对这个古老的问题有了新的见解。

2020-09-08

澳机构研发人工智能平台有助寻找致病基因

 澳大利亚联邦科学与工业研究组织日前发布公报说,该机构科研人员通过基于人工智能技术的平台处理了1万亿个基因组“数据点”,以人工智能技术达到这样的处理规模在世界上尚属首次,相关技术有助于查明人类基因组中那些特殊致病基因的位置。据介绍,这个名为“变体火花(VariantSpark)”的平台由联邦科学与工业研究组织数字健康研究团队开发,是一款基于深度学习

2020-09-05