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
JCM：机器学习预测ECMO导致儿童脑损伤的风险
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）的治疗方法被认为挽救了无数生命。但是在某些情况下，它也可能导致长期脑损伤。
PNAS：研究揭示儿童是如何学习语言的？
在最近一项研究中，来自乔治城大学的神经学家们发现婴儿和幼儿的大脑具有某种超能力。相比于成年人大脑的两个半球分别处理不同的任务，婴幼儿的大脑左右半球苏沪可以协同处理相同的任务。该发现表揭示了儿童比成人容易恢复神经损伤的潜在原因。
Child Development：为什么孩子学习老是记不住？
最近，Ruhr-UniversitätBochum（RUB）的发展心理学家对96个9个月大的孩子进行了一项研究表明：婴儿是否以及如何回忆学到的东西取决于他们的情绪：当他们保持活跃时，他们无法平静地学习所学到的东西，反之亦然。相关结果发表在最近的《Child Development》杂志上。
Sci Rep: 机器学习能够检测乳腺癌的发生风险
最近，东欧芬兰大学和Kuopio大学医院最近发表的一篇文章报道了机器学习在帮助理解遗传和其他乳腺癌危险因素的相互作用中的应用。
研究发现跨物种机器学习可提升精神疾病磁共振影像诊断准确性
6月17日，American Journal of Psychiatry 期刊在线发表题为Diagnostic Classification for Human Autism and Obsessive-Compulsive Disorder based on Machine Learning from a Primate Genetic Mod
Am J Psych：中国科学家利用灵长类磁共振成像融合机器学习技术成功解析人类精神疾病的环路机制
2020年6月18日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一项刊登在国际杂志American Journal of Psychiatry上题为“Diagnostic Classification for Human Autism and Obsessive-Compulsive Disorder Based on Machine Learning From
bioRixv：单细胞分析和机器学习确定了COVID-19的主要靶点
2020年6月6日讯 /生物谷BIOON /——耶鲁大学医学院的科学家们正在利用单细胞RNA测序来研究SARS-CoV-2如何与宿主细胞相互作用。心血管医学和计算机科学部医学助理教授David van Dijk博士和实验室医学和免疫生物学助理教授Craig Wilen博士利用被感染的人类支气管上皮细胞(HBECs)的单细胞RNA序列数据来确定病毒如何感染和改
PLoS ONE：科学家利用机器学习技术成功追踪COVID-19的基因组特性
2020年5月12日 讯 /生物谷BIOON/ --日前，一篇发表在国际杂志PLoS ONE上的研究报告中，来自西安大略大学等机构的科学家们通过研究利用机器学习技术识别出了29种不同COVID-19 DNA序列的潜在基因组特性。这种新型的数据发现工具能够帮助研究人员快速且容易地在几分钟内对诸如SARS-CoV-2等致死性病毒进行分类。图片来源：PLOS ON