PNAS: "剂量控制"帮助学习与记忆
根据达特茅斯的一项研究，调节大脑中电信号的“分子音量旋钮”有助于学习和记忆。该控制机制的发现以及调节该机制的分子通路的揭示，可以帮助研究人员寻找治疗神经系统疾病的方法，包括阿尔茨海默氏病，帕金森氏病和癫痫病。
JMIR: 机器学习预测COVID-19患者重症发生风险
西奈山的研究人员已经开发出机器学习模型，该模型可以预测在临床相关的时间范围内COVID-19患者发生严重事件和死亡的可能性。这项研究描述的新模型是第一个将机器学习用于大量不同人群中的COVID-19患者的风险预测的模型，并于11月6日发表在《Journal of Medical Internet Research》杂志上。该模型可以帮助西奈山的临床医生以及在
Science论文深度解读！新研究揭示增强子在动物体内是非常保守的
2020年11月14日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自澳大利亚昆士兰大学、新南威尔士大学、莫纳什大学、墨尔本大学、悉尼大学和张任谦心脏研究所的研究人员发现称为增强子的基因调控元件的功能在进化树上分布的动物物种中广泛保守。当他们将来自海绵动物的增强子序列插入斑马鱼和小鼠体内时，这两种脊椎动物都能够解释遗传信息，并驱动发育基因的细胞特异性表达，
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
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：科学家成功开发出一种深度学习模型工具 或有望更好地预测肺癌患者的治疗疗效
2020年10月22日 讯 /生物谷BIOON/ --在过去20年里，肺癌患者的个体化疗法的发展和选择已经取得了长足的进展，非小细胞肺癌依然是肺癌的主要类型，而且也是诱发全球癌症相关死亡的主要原因，对于这类肺癌而言目前有两种治疗性策略，即酪氨酸激酶抑制剂和免疫检查点抑制剂疗法，然而，为每一位非小细胞肺癌患者选择最正确的疗法或许并不是一件容易的事情，因为在其治
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-