Cancer Res:牛津大学科学家利用人工智能技术开发更具个性化的癌症疗法策略,能显著延长患者复发的时间,最长可达两倍
研究结果表明,DRL框架始终优于在临床中使用的传统MTD和适应性策略,从而就能延迟队列中所测试的所有患者的复发事件,并能将一些患者的复发时间延迟一倍以上。
2024-06-26
Nature子刊:何川团队开发超快速精准检测微量DNA与RNA中5-甲基胞嘧啶的新方法
随着UBS-seq的发表,将会进一步促进m5C的生物功能的研究,并和SAC-seq,BID-seq一起引领RNA表观转录组领域步入新的阶段。
2024-01-04
Nature子刊:王帆/常凌乾/钟晓兰团队开发超分辨光子力显微镜,实现单分子超微生物力学检测
该实验表明在水溶液中纳米颗粒与DNA分子是具长程作用力的。该技术为探究生理环境中生物分子的长程相互作用提供了有效的工具。
2024-06-17
基于NGS的错配修复缺陷检测相比标准方法,能够识别更多的免疫治疗获益乳腺癌患者
近日,美国布列根和妇女医院的Amin H. Nassar及其同事们发表在《癌细胞》期刊上的论文[1],揪出了当前指南中MMR标准检测方法的漏洞,并提供了能够帮助更多乳腺癌患者从免疫治疗中获益的方法。
2024-01-04
研究人员开发全基因组检测逆转录转座子的新方法
逆转录转座子(Retrotransposons)在大多数物种中都普遍存在,能够通过“复制-粘贴”机制进行大量扩增,在人类基因组中占比超过35%。逆转录转座子可以为创造新的功能基
2023-11-15
Advanced Materials:徐志爱/徐雷鸣/于海军团队开发智能多肽偶联药物,“以动制动”克服胰腺癌免疫耐受
该研究首次利用“以动制动”纳米调节器克服“固有和获得性免疫耐受”,有望为胰腺癌免疫治疗提供新思路。
2023-10-23
Nature子刊:复旦大学马剑鹏团队开发智能算法,大幅提升冷冻电镜蛋白结构解析分辨率
作为蛋白质结构预测领域顶尖团队,由诺贝尔奖得主 Micheal Levitt 教授和马剑鹏教授领导的复旦大学复杂体系多尺度研究院,聚焦基础科学、交叉学科及源头底层技术,致力于推动生物大分子结构实验测定
2023-10-13
NEJM综述:人工智能在分子医学中的应用
在过去的十年里,技术的进步极大地增强了我们在规模上测量基本生物过程的能力。由此产生的数据量需要越来越多针对多维生物数据集分析的机器学习方法。
2023-08-01
Cancer Cell:利用人工智能对脑转移瘤分类,揭示其对神经环路的影响
论文共同通讯作者、西班牙国家研究委员会卡哈尔研究所神经回路实验室主任 Liset Menéndez de la Prida 表示,通过机器学习,能够整合所有的数据来创建一个模型,通过观察大脑的电活动,
2023-09-04