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Sci Rep:科学家开发出新型算法 或有望预防对癌细胞的错误识别!

2020年12月17日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志Scientific Reports上题为“Towards image-based cancer cell lines authentication using deep neural networks”的研究报告中,来自肯特大学等机构的科学家们通过研究开发出了一种新型的计算机算法

2020-12-17

Cell Systems:科学家成功利用合成生物学和机器学习算法来加速人类肝脏类器官的开发

2020年12月14日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志Cell Systems上的研究报告中,来自匹兹堡大学等机构的科学家们通过研究将合成生物学与机器学习算法相结合,利用血液和胆汁处理系统创建出了人体肝脏类器官,当植入到肝脏衰竭的小鼠体内后,实验室培养的替代肝脏就能有效延长小鼠的寿命。基于本文研究结果,未来研究人员或许有望在牺牲精度或

2020-12-14

BMC Bioinformatics:科学家开发出能识别疾病相关基因的新型算法

2020年12月6日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志BMC Bioinformatics上的研究报告中,来自圣光机大学等机构的科学家们通过研究开发了一种算法,或能帮助评估基因对人类机体多种生理学过程的影响,包括疾病的发生等。疾病或有脱发倾向、肥胖或视力较差往往与特定基因有关,为了阐明影响患者病情的原因,研究人员就有必要从基因组中寻找到

2020-12-06

Nature:一种新型筛查算法或能将COVID-19的检测成本降低20倍!

2020年11月4日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中,来自爱丁堡大学等机构的科学家们通过研究开发了一种新型的数学算法,其对大规模群体进行COVID-19筛查的成本要比单独进行检测便宜20倍左右。研究者表示,应用这种新算法或能一次性对多个样本进行检测,从而就减少了所需的检测总数,并能降低人群进行COVID-19

2020-11-04

Nat Biotechnol:数学算法揭示癌症潜在遗传变异

了解导致不同形式癌症的特定突变对于改善诊断和治疗至关重要。但是DNA测序技术的局限性使得很难检测到一些通常与癌症有关的重大突变,例如染色体部分的丢失或重复。

2020-09-18

中国研究人员发表“中国和越南苦苣苔科分类”专辑

 近日,由中国科学院昆明植物研究所组织,海南大学、广西植物研究所、中科院华南植物园、安徽大学、深圳仙湖植物园、生态环境部南京生态环境研究所、越南植物保护中心(CPC)等多家科研单位共同完成的“中国和越南苦苣苔科分类”专辑在PhytoKeys发表。该专辑共收录19篇文章,相关研究利用分子手段恢复了1个中国特有属(四数苣苔数属Bournea)和该属2个

2020-09-01

罗氏推出自动化数字病理算法uPath PD-L1,提高肺癌(NSCLC)诊断的速度和准确性!

uPath PD-L1(SP263)图像分析算法是第一个面向临床市场的新一代CE-IVD PD-L1算法。

2020-06-29

研究阐明秀丽隐杆线虫产生稳健而灵活运动的神经环路机制和算法

近日,中国科学技术大学生命科学学院、合肥微尺度物质科学国家研究中心、中科院脑科学与智能技术卓越创新中心温泉教授研究组在eLife上在线发表题为Flexible motor sequence generation during stereotyped escape responses的研究论文。该研究结合实验和理论分析,揭示出秀丽隐杆线虫(简称线虫)在逃逸行为

2020-06-19

人参属植物分类和系统演化研究方面取得进展

人参属为五加科的一个小属,约有10-18个种。其中,作为著名药用植物的三七 (P. notoginseng),至今没有野生群体被发现,因此其野生近缘种是三七品种改良潜在的资源宝库。但是,由于生殖器官形态上的保守和营养器官形态上的多样化,三七野生近缘种的分类和物种鉴定一直存在困难和争议。近日,中国科学院昆明植物研究所特色观赏植物新品种选育与产业化示范团队物种濒

2020-06-13

Nat Metabol:新型算法或能利用人工智能技术来帮助管理1型糖尿病患者

2020年6月16日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志Nature Metabolism上的研究报告中,来自俄勒冈健康与科学大学等机构的科学家们利用人工智能和自动化的监测手段开发出了一种新方法,其或能帮助1型糖尿病患者更好地管理自身的血糖水平。图片来源:Wikipedia研究者Nichole Tyler博士表示,我们的系统设计非常独特,

2020-06-16