深度剖析！机体微生物组影响多种药物作用的分子机制！
2019年7月24日 讯 /生物谷BIOON/ --在美国，每年有超过1万人被诊断为皮肤癌，转移性黑色素瘤则是一种非常严重的疾病，这种癌症通常从皮肤开始发生，一旦扩散到机体的淋巴结和内脏中时，通常患者几乎没有任何生存机会，然而最近获批的几种检查点抑制剂和BRAF抑制剂药物在一些患者身上出现了戏剧性的反应，患者机体的肿瘤小时了，且部分患者的疾病出现了长达几年的缓解期，黑色素瘤患者对常见药物组合（纳武
深度剖析！特定基因的突变如何对血液癌症的发生产生重要影响？
2019年7月23日 讯 /生物谷BIOON/ --在血液中循环的细胞具有多种功能，在成年人机体中，其来自于骨髓中的祖细胞，祖细胞中DNA序列的突变会引发血细胞发育的改变，有时候会导致癌症发生；由于技术限制，科学家们在阐明祖细胞突变对血细胞发育的影响上面对一定的挑战，近日，研究者Nam等人在Nature杂志上发表文章指出，他们开发了一种新方法能够检测单一血液祖细胞中的突变并测定细胞中基因的表达水平
深度解读人类微生物组研究的25个重大里程碑事件！
图片来源：Tetra Images/Alamy Stock Photo诞生尽管人类微生物群落被认为是一个相对现代的研究领域，然而对该领域的首次描述还要追溯到17世纪70年代至17世纪80年代，当时研究者安东尼-范-列文虎克(Antonie van Leeuwenhoek)刚开始使用他新开发的手工显微镜。自从17世纪研究者列文虎克第一次开始研究微生物以来，与人类相关的微生物的研究已经取得了长足的进展
最优控制节点算法为疾病联合治疗提供新候选靶标
如何不局限于已有药物来开发新颖的联合治疗方案？对于人类常见复杂疾病，比如癌症，第一步治疗往往是手术切除实体肿瘤。然而，癌细胞很难被彻底清除。为了防止癌症复发，化疗、靶向治疗、免疫治疗及这些疗法的联合通常作为后续治疗方案。联合治疗通过对多种致病通路发挥作用，是对抗药物抗性和疾病异质性的有效策略。目前大多数联合治疗的开发侧重于确定现有药物的协同组合。然而，现有药物仅靶向蛋白质组的很小一部分
基于深度神经网络的可穿戴心电图疾病自动诊断研究取得进展
近日，中国科学院深圳先进技术研究院数字所生物医学信息技术研究中心研究员李烨及其团队成员姚启航、王如心、樊小毛和刘记奎等针对可穿戴心电信号提出了一种基于时空特征融合的深度神经网络，实现了9类心律失常的自动分析诊断，有效提升了疾病自动分析的准确率。该成果以Multi-class Arrhythmia detection from 12-lead varied-length ECG using Atte
Science子刊：关闭NEAT1有望恢复老年人的正常学习和记忆能力
2019年7月6日讯/生物谷BIOON/---你可以把这称为一个巧妙的发现。在一项新的研究中，来自美国阿拉巴马大学伯明翰分校的研究人员发现一种组织特异性的称为NEAT1的长链非编码RNA（lncRNA）在记忆形成中发挥着一种重要的之前未被描述的作用。相关研究结果发表在2019年7月2日的Science Signaling期刊上，论文标题为“Long noncoding RNA NEAT1 medi
梅斯医访谈 | 深度对话勃林格殷格翰高齐飞：研发驱动，创新赋能，开启中国新篇章!
2019年4月17日，全球最大的德国家族制药企业勃林格殷格翰召开2018年全球业绩发布会，2018年实现净销售额175亿欧元，净销售额同比增长4%，其中，人用药品领域的净销售额达到126亿欧元，占总净销售额的72%。另外，研发投入达32亿欧元，人用药品领域研发投入达到28亿欧元。本期生物谷将带您走进勃林格殷格翰大中华区总部，与新任大中华区总裁高齐飞先生深入对话，勃林格殷格翰全球有着怎样的战略布局？
6月亮相申城浦东浦西两大展馆，三大产业深度互联 共创历史新篇
上海博华国际展览有限公司今日在国家会展中心洲际大酒店举行新闻发布会，宣布将旗下制药工业、食品原配料、健康营养、加工包装、健康休闲等相关板块的系列品牌展览会在2019年6月18日到23日期间，于上海两大展馆-浦西虹桥国家会展中心和浦东新国际博览中心同期举办。此举也开创了国内会展行业的先河，即由同一家会展主办机构同时启用沪上最大的两大会展中心举行展会，40万平方米的展出总面积，贯通制药工业、食品配
Science：大脑岛状皮质区域负责疼痛感知与疼痛学习过程
2019年5月17日 讯 /生物谷BIOON/ --急性疼痛，例如用尖锐的物体撞击你的腿，会产生一种突然的，令人不快的感觉。通过这种方式，我们从痛苦的经历中学习，以避免未来的有害情况。这被称为“威胁学习”，帮助动物和人类生存。但是大脑的哪一部分参与了这种学习过程了呢？我们已经知道一段时间叫做杏仁核的脑区对于“威胁学习”非常重要。但是现在，来自EPFL的Ralf Schneggenburger实验室
Cell：机器学习帮助全面认识抗生素杀菌原理
一个国际研究团队利用机器学习算法发现，在抗生素杀灭细菌的过程中，核苷酸代谢起着重要作用。这有助于人们更全面地理解抗生素作用原理，在此基础上开发更好的杀菌方法。美国麻省理工学院等机构研究人员在新一期美国《细胞》杂志上报告说，他们使用氨苄西林、环丙沙星和庆大霉素3种抗生素，以及约200种与代谢有关的物质，将它们搭配组合，观察不同组合对大肠杆菌的杀灭效果。他们用机器学习算法分析了与杀菌效果相