正大天晴创新药物研发管线分析
题记正大天晴药业集团，是集科研、生产和销售为一体的创新型医药集团企业，是国内知名的肝健康药物研发和生产基地，为国家重点高新技术企业、国家火炬计划连云港新医药产业基地重点骨干企业；同时，正大天晴始终将科技创新作为企业发展的重要战略，是国内创新药物研究投入较多的药企之一，研发费用投入超过10亿元/年，正逐步向跨国公司看齐，且收获颇丰。创新药物管线整体概览研发费用的巨额投入，使得正大天晴拥有着持续的动力
：核酸适体/纳米金生物传感器用于外泌体表面蛋白分子图谱分析
外泌体是由细胞分泌的膜被小泡，用于细胞间交流，因其含有与母细胞相关的蛋白及遗传物质，近年来逐渐成为一种新兴的非侵入式肿瘤诊断的生物标志物。外泌体用于肿瘤诊断常需要分析其表面蛋白类型，但由于缺乏准确可行且易操作的分析方法，使得目前在分析不同外泌体表面蛋白质的微小差别上仍面临挑战。现有的质谱、免疫分析法、纳米等离子体传感等蛋白分析方法在快速筛选外泌体蛋白上都受到各方面的制约，因
Cell Systems：大数据分析或能鉴别出指示机体健康和疾病发生的特殊脂质分子
2018年6月21日 讯 /生物谷BIOON/ --日前，两篇刊登在国际杂志Cell Systems上的研究报告中，来自瑞士洛桑联邦理工学院的科学家们通过进行大数据分析鉴别出了特殊的脂质或能作为机体健康和疾病的标记。尽管脂质非常重要，但从传统角度上来讲其是科学家们最难进行研究的生物分子，因为脂质分子结构具有一定的多样性，通过已经定义好的标准结构和指导DNA、RNA和蛋白质的简单规则似乎并不能确定脂
小麦醇溶蛋白染色体位点结构与功能研究以及育种应用价值分析获进展
醇溶蛋白及其同源物广泛存在于禾本科植物种子中，是水稻、小麦、玉米等作物籽粒加工与营养品质的一个重要决定因素。在六倍体普通小麦，醇溶蛋白基因以多拷贝方式存在于六个复杂的染色体位点（Gli-A1， B1， D1， A2， B2 & D2），其积累量一般占籽粒总蛋白含量的40-50%，对面筋、面团的功能以及各类终用途品质（如面包加工品质）的优劣有重要影响。传统遗传学研究表明醇溶蛋白可能在平衡面团
Genome Res：科学家开发出能对单细胞进行大规模分析的新型工具—BigSCale
2018年6月11日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一项刊登在国际杂志Genome Research上的研究报告中，来自西班牙的研究人员通过研究提出了一种复杂的计算机框架来分析单细胞的基因表达水平，这一技术可以扩展到对数百万个独立的细胞进行分析处理，这项研究中，研究人员首次开发了一种工具来分析诸如大规模的单细胞RNA序列数据库，这或能极大地扩展单细胞基因组学的研究范围。图片来源：xoomtr
Nat Med：以全新视角分析古老癌基因 寻找克制多种癌症的新疗法
2018年6月3日 讯 /生物谷BIOON/ --KRAS是癌症发生过程中最常见的一种突变基因，同时也是被科学家们广泛研究的一种基因，在PubMed上搜索KRAS关键词可以得到9000多条搜索结果，大部分的研究都重点分析了该基因在突变状态下的致癌角色，但一种基因转变成为癌基因或许有多种方法。图片来源：Susanna M. Hamilton, Broad Communications近日，一项刊登在
慢性乙型肝炎病毒患者肝内原位病毒学分析
乙肝病毒是一种严重影响人类健康的病原体，也是引发慢性乙肝的元凶。根据国际卫生组织2015年估计，全球约有2.4亿慢性乙肝患者，大多分布在低收入及中等收入国家，每年约有78万患者死于慢性乙肝感染所致的肝衰竭、肝硬化和癌。在中国，约有9300万慢性乙肝感染者，其中，由乙肝病毒引发的肝硬化和肝癌患者比例分别高达60%和80%。随着乙肝疫苗接种的推行，我国婴幼儿的乙肝阳性率有了大幅度的降低。但是，对于其他
一些实用的用于免疫组化分析的手机应用程序
2018年5月30日/生物谷BIOON/---过去十年来，智能手机上的科学应用程序（app）已从针对细菌、植物和动物的总体概述转变为针对特定的研究领域和实验技术，包括那些辅助免疫组织化学分析（immunohistochemistry, IHC）的应用程序。如今有大量与IHC相关的应用程序可供科学家使用，因此找出哪一个应用程序最适合您的需求可能是非常耗时的。为了帮助解决这个问题，Alexander
华大智造MegaBOLT 全力加速，WGS分析仅需2小时完成
华大智造于5月27日发布的其自主研发的国产FPGA生信分析加速器-MegaBOLT，极大降低基因测序分析时间。在有效提高基因数据分析效率的同时，也注重使用体验及上游测序的整合。随着下一代基因测序技术的快速发展，测序数据在呈指数增长，快速高效的数据处理分析能力显得极其重要与迫切。大规模测序数据的分析需要强大的计算、存储及网络能力。此外，计算成本、易用性、与上游测序仪的整合度也越来越受到关注。CPU与
APT多组学联合分析强势来袭—转录蛋白联合搞事情
中心法则告诉我们遗传信息从DNA传递给RNA，再从RNA传递给蛋白质。但是基因表达仅仅是从转录组到蛋白质组的单向流动吗？两者表达量是一一对应的吗？为什么两者联合分析的文章竟然火箭式的增长？为什么辣么多的研究方向都用到这个联合分析？ 想知道这些答案，欢迎大家准时收听本次中科新生命的在线讲座。