巨噬细胞外泌体源miR-223对胃癌细胞转移能力的影响研究
河南省人民医院郑培明, 高慧洁, 李俊蒙, 等.选择巨噬细胞及其外泌体分别与胃癌细胞共培养（未加为对照组），检测miR-223表达量并观察其对胃癌细胞转移能力的影响。荧光显微镜观察巨噬细胞是否通过外泌体传递miR-223至胃癌细胞。巨噬细胞转染miR-223拮抗剂，分离外泌体与胃癌细胞共培养，transwell、划痕实验观察其对胃癌细胞转移的影响
植物木质部耐栓塞能力研究获进展
过去一段时间中，全球极端干旱事件频发，在全球范围内造成森林衰退和树木死亡。关于干旱诱发树木死亡的机制及如何预测未来森林的响应是当前的研究热点，极端干旱诱发的木质部栓塞（即导管或管胞被气体填充失去水分传导功能）被认为是引起树木死亡的重要机制。已有研究表明，物种在干旱中的表现与其木质部的栓塞抗性（P50，发生50%栓塞时候的水势）密切相关，因此，P50的大小被寄
PNAS: "剂量控制"帮助学习与记忆
根据达特茅斯的一项研究，调节大脑中电信号的“分子音量旋钮”有助于学习和记忆。该控制机制的发现以及调节该机制的分子通路的揭示，可以帮助研究人员寻找治疗神经系统疾病的方法，包括阿尔茨海默氏病，帕金森氏病和癫痫病。
研究开发出基于深度学习的单细胞转录组分析模型
单细胞转录组作为单个细胞的特征，可更加精确地定义细胞的类型。常规的基于单细胞转录组的分类方法首先是进行无监督的聚类，然后根据每个集群（Cluster）特异表达的细胞标记基因来对集群进行标注。虽然基于无监督的分类方法更容易发现新细胞类型，但是人工标注的过程费时费力。目前已有的基于监督学习的自动分类方法，大部分无法兼顾到方法的可解释性以及
JMIR: 机器学习预测COVID-19患者重症发生风险
西奈山的研究人员已经开发出机器学习模型，该模型可以预测在临床相关的时间范围内COVID-19患者发生严重事件和死亡的可能性。这项研究描述的新模型是第一个将机器学习用于大量不同人群中的COVID-19患者的风险预测的模型，并于11月6日发表在《Journal of Medical Internet Research》杂志上。该模型可以帮助西奈山的临床医生以及在
Science子刊：小苏打增强T细胞对抗白血病的能力
2020年11月12日讯/生物谷BIOON/---造血干细胞移植后复发的急性髓系白血病（AML）患者只有很小的生存机会：医生可以给他们提供额外的供体T细胞来对抗这种癌症，但只有大约20%的患者能重新进入缓解期。科学家们不知道为什么这些T细胞对AML不起作用，但是，在一项新的研究中，来自德国、美国和奥地利的研究人员揭示了其中的机制，此外还提供一种简单而又廉价的重新激
提升我国真菌病诊断和检测能力，辉瑞中国和丹娜生物宣布战略合作
2020年11月8日，为积极应对我国近年真菌感染带来的临床挑战、切实提升我国真菌病检测能力，辉瑞中国和丹娜生物在第三届中国国际进口博览会期间宣布双方将正式启动战略合作,并宣布双方将从“推动医疗机构真菌实验室标准化建设”、“提高医疗机构临床医师和临床微生物人员对真菌病的诊断和检测能力”、“提高临床微生物人员参与真菌病诊治的实践能力”三个维度着手，结
Nat Commun：利用机器学习技术或能准确预测抗癌药物的作用效果
2020年11月4日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一项刊登在国际杂志Nature Communications上的研究报告中，来自韩国浦项科技大学等机构的科学家们通过研究表示，利用机器学习技术或能有效预测抗癌药物的治疗疗效。目前，随着药物基因组学的出现和发展，研究人员就能利用此前收集的患者对药物反应的数据所衍生的算法，进行机器学习研究来帮助预测不同患
Circ Arrhythm Electrophysiol: 机器学习精确揭示心律不齐的原因
近日，Skoltech研究所的科学家们设计了一种新的基于机器学习的方法，用于检测“心房颤动驱动器”，即被认为会导致最常见类型的心律不齐的心肌小斑块。据美国心脏协会称，这种方法可能导致更有效的针对性医疗干预，以治疗估计影响全球3300万人的疾病。
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