Nat Cancer：多模式基因组分析预测肺癌患者对免疫治疗的反应
2020年2月17日讯 /生物谷BIOON /--约翰霍普金斯Kimmel癌症中心、Bloomberg~Kimmel癌症免疫治疗研究所和约翰霍普金斯大学医学院的研究人员开发了一种综合基因组方法，这可能有助于医生预测哪些非小细胞肺癌患者对免疫检查点抑制剂治疗有反应。免疫检查点抑制剂正在改变癌症治疗领域。然而，这些成功是有限的，因为缺乏生物标志物来确定病人最有可
新冠病毒的基因组序列分析
2月3日，《自然》在线发表论文介绍了上海公共卫生临床中心和复旦大学公共卫生学院教授张永振等人对2019-nCov的基因组序列的分析。该病毒基因组从就职于出现首批患者的海鲜市场的一名病人身上获得。基因组分析显示，该病毒与此前在中国蝙蝠体内找到的一组SARS样冠状病毒密切相关。最近出现在武汉的一种2019-nCov已传播到中国其他地区和其他几个国家，其中包括美国
基因组机器学习分析表明武汉2019-nCoV与蝙蝠β冠状病毒之间存在关联
截至2020年2月3日，2019年新型冠状病毒（2019-nCoV）传播到27个国家，死亡362人，确诊病例超过17000起。科学家们正在将2019-nCoV与臭名昭着的SARS冠状病毒爆发进行比较。在2002年11月至2003年7月期间，SARS在全球导致8098例确诊病例，死亡率为9.6％，死亡774人。仅中国大陆就有349人死亡，5327例确诊病例。尽
J Med Virol：最大规模的荟萃分析揭示新型冠状病毒的基因组序列特性
2020年2月9日 讯 /生物谷BIOON/ --迄今为止，对新型冠状病毒（2019-nCoV）基因组进行最大规模的测序分析结果证实，这种病毒起源于蝙蝠，且病毒的异质性较低；近日，一项刊登在国际杂志Journal of Medical Virology上的研究报告中，来自博洛尼亚大学的科学家们通过研究在病毒的蛋白质中鉴别出了一种高度可变的基因组热点区域，该区
99例新冠肺炎患者分析：免疫力低下男性更易感
1月30日，《柳叶刀》新冠病毒专题新发两篇文章。一篇分析了99例新冠肺炎患者的流行病学和临床特征，由武汉金银潭医院的张丽、上海交大瑞金医院的张欣欣等人完成。研究样本来自2020年1月1日至20日武汉金银潭医院收治的确诊患者。研究指出，2019-nCoV感染呈簇状发作，更可能影响有并发症的老年男性。病毒可导致严重、致命的呼吸系统疾病，如急性呼吸窘迫综合征（AR
J Endod：硅酸钙类材料实施根尖外科手术疗效的回顾性分析
这篇回顾性研究是一个牙髓病科研究生项目，其目的是为了确定采用现代治疗方法和硅酸钙类根尖充填材料(ProRoot MTA; Dentsply International, Johnson City, TN, and EndoSequence Root Repair Material [ERRM]; Brasseler USA, Savannah, GA)实施的根尖外科手术的临床和放射线疗效，并评估潜
研究构建双同源重组报告系统
近期，国际学术期刊Journal of Biological Chemistry 在线发表了中国科学院分子细胞科学卓越创新中心/生物化学与细胞生物学研究所周斌研究组的科研成果“Triple-cell lineage tracing by a dual reporter on a single allele”。该研究基于Dre-rox和Cre-loxP双同源重
研究团队对CyTOF数据提出细胞分群方法的基准分析框架并给出方法选择决策树
CyTOF（单细胞质谱流式技术）是一项采用金属同位素标记抗体，避免了荧光重叠和自荧光消除等问题的先进技术，可在单细胞水平同时测量数百万细胞中多达55种蛋白的表达量，使生物学家能够在同一批实验中获得单细胞水平的高维蛋白分析。CyTOF日益成为免疫学、癌症研究、药物发现、疫苗、干细胞和临床转化研究的主要平台技术。细胞分群是CyTOF数据分析的一个主要
Science：对人类血细胞中的所有蛋白编码基因进行全基因组转录组分析
2019年12月31日讯/生物谷BIOON/---在临床和研究环境中，血液都是对人类进行分子分析的主要来源，并且是许多治疗策略的目标，这突显了需要对构成人类血液的细胞进行全面的分子图谱构建。人类蛋白质图谱计划（www.proteinatlas.org）是一个开放式数据库，旨在通过整合各种组学技术（包括基于抗体的成像）来绘制所有人类蛋白的图谱。以前，人类蛋白质
全球首个Cyclic IMS质谱检测仪诞生，人类生物将以分子形状被分析
一项数据入围全球1%Assignment Group Work Presentation，这三款固定搭配几乎构成了平日里紧张繁忙的学业生活的全部。在这其中，论文是必不可少的。那些浸泡在图书馆里通宵彻夜赶DDL，查文献，“肝”论文的时光，对于每个人来说，都是“又爱又恨”，但的确又难以忘怀。抛开动辄几千甚至上万的论文字数，找到合适的Ref