Cell：“畸胎瘤”有望作为科学家研究人类发育过程的理想模型
2020年11月7日 讯 /生物谷BIOON/ --在长达十几年的时间里，寻找合适的模型来研究人类发育（从早期胚胎发育阶段往前）对于科学家们而言一直是一大挑战；近日，来自加利福尼亚大学等机构的科学家们就通过研究锁定了一种不寻常的可供研究的候选者：畸胎瘤（teratomas），相关研究结果发表在了国际杂志Cell上。畸胎瘤是一种由不同组织组成的肿瘤，包括骨质、
Nat Genet深度剖析！为何特定的化疗手段会增加患者患继发性血液癌症的风险？
2020年11月7日 讯 /生物谷BIOON/ --近年来，癌症疗法研究领域的进展已经能够显著改善癌症患者的存活率，有专家推测，到2022年美国将会有1800万癌症幸存者，但其中一部分幸存者却面临着需要解决的长期健康问题。癌症治疗所带来的一种罕见的并发症就是继发性血液癌症治疗相关的急性髓系白血病和骨髓增生异常综合征的发生，这些血液癌症侵袭性很强且治疗效果往往
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
为何机体大脑拥有学习和记忆功能？
2020年10月26日 讯 /生物谷BIOON/ --参与大脑学习和记忆形成的海马兴奋性突触强度的长期增强（LTP）和长期抑制（LTD）机制已经被科学家们分别进行了解释，但目前研究人员还并未全面解释其背后的分子机制；近日，一篇发表在国际杂志Scientific Reports上题为“Mechanism underlying hippocampal long-
《科学》子刊深度综述：新冠疫苗的安全性前景如何？
随着多款新冠候选疫苗的开发进入3期临床阶段，候选疫苗的安全性也成为大众关注的话题。不少文章都提到，抗体依赖性增强（ADE）效应可能成为新冠疫苗的潜在隐患。近日，一名二次感染新冠病毒的患者在第二次感染时症状比首次感染更为严重，也让人猜测这会不会是ADE的作用。开发疫苗的研究人员对ADE效应也早已有所关注，并且将它作为考量疫苗安全性的一个重要指标。近
科学家3D打印出逼真的心脏瓣膜模型
近几年来，3D打印技术可谓是突飞猛进的发展，几个月就上升一个新高度。近日，发表在《Science Advances》上的一项新研究中，来自美国明尼苏达大学的研究人员在美敦力公司的支持下，开发出一种突破性的技术，用多材料3D打印出了逼真的心脏主动脉瓣和周围结构模型，它可以模仿真实病人的外观和感觉。这些特定于患者的器官模型，包括集成到结构
基于机器学习的天然产物活性研究取得进展
近日，云南大学教育部自然资源药物化学重点实验室肖伟烈课题组在天然产物权威评述期刊Natural Product Reports上发表文章，对基于机器学习的天然产物活性研究的进展进行了综述（IF = 11.876， https：//doi.org/10.1039/D0NP00043D）。该文章结合本团队的研究经验，在总结理论方法和分析文献案例的基础