中山大学科研人员报道代谢组学AI分析新方法
DeepMSProfiler利用来自多家医院的859份肺腺癌患者、良性肺结节患者和健康人群的人血清样本进行训练和测试，在独立测试集中成功甄别了不同组别的代谢组学特征，AUC值达0.99。
2024-10-14
Nature Methods | 全面评估长读长RNA测序：揭示转录组分析新前沿
LRGASP项目通过系统评估多种长读长RNA测序技术和分析工具，提供了对当前最佳实践的深入理解和未来改进的方向。
2024-06-12
AI解决“数据荒”，英矽智能发布Precious2GPT，助力生信分析和药物发现
该模型为研究各种生物学过程和疾病开辟了新途径。英矽智能的科学家计划将 Precious2GPT 的应用进一步扩展到其他生物信息学任务，包括生命周期分析、跨模态预测和特定疾病组学数据生成等。
2024-08-19
Theranostics：单细胞分析揭示了肝细胞癌中PD-1阻断反应相关的免疫特征
研究表明免疫TMEs在肝癌患者中表现出反应性、无反应性和未治疗的差异，这些差异可能解释了免疫治疗在一些肝癌患者中的低疗效，研究发现这些细胞和分子具有独特的功能，可以靶向增强肝癌患者的免疫治疗效果。
2024-07-26
Nat Methods：瞿昆/黎斌/陈发来合作系统性评估单细胞多组学分析算法
结果显示，在蛋白质丰度预测方面，totalVI 和 scArches 表现最为优异；在染色质可及性预测中，LS_Lab 算法排名领先。
2024-10-02
研究开发金属结合蛋白组学分析新方法
METAL-TPP为金属蛋白质组研究提供了有力的工具，扩展了人们对金属结合蛋白多样性和复杂性的理解。通过揭示金属离子在细胞内的具体生化功能，为开发新的疾病治疗策略提供参考。
2024-04-18