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
科研人员发表近红外II区荧光影像技术及其生物医学应用展望文章
荧光影像技术在生物医学基础研究和临床诊断检测中具有广阔的应用前景。近红外II区荧光（1000-1700nm， NIR-II）成像技术克服了传统荧光 (400-900nm) 面临的强组织吸收、散射及自发荧光干扰，在活体成像中可实现更高的组织穿透深度和时间、空间分辨率，被视为最具潜力的下一代活体荧光影像技术。中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所研究
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
科研人员研制出多功能黑色生物活性陶瓷材料
生物陶瓷材料用于修复人体硬组织的历史悠久，从生物惰性材料（如氧化铝和氧化锆等）发展到既具有生物活性又可降解的生物材料（如磷酸盐和硅酸盐生物陶瓷、硅基生物玻璃等），其生理功能要求不再是简单的组织填充替代物，而是能诱导组织再生、调节细胞生长和功能分化的组织工程材料。越来越多的证据表明，特定生物活性陶瓷材料具有促进软/硬组织特异性细胞再生活性的作用，被
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
科学家开发出了一款能有效杀灭SARS-CoV-2的自主型机器人
2020年10月31日 讯 /生物谷BIOON/ --紫外线是一种用来杀菌消毒的辐射形式，尽管COVID-19的感染率变化不大，但学校和办公室必须进行人际交往等活动，为了遏制疫情的蔓延，人们就需要采取简便、低成本的消毒策略，为了满足这一需求，来自伊利诺伊大学的研究人员通过研究开发出了一种名为UVBot的机器人，其是一种能轻松接触到物体的机器人，并能通过编程来
科学家有望利用机器人协助让结肠镜检查变得更加简单容易！
2020年10月26日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，一篇发表在国际杂志Nature Machine Intelligence上题为“Intelligence Enabling the future of colonoscopy with intelligent and autonomous magnetic manipulation”的研究报告中，来
中美科研人员合作揭开玉米叶片面纱
记者从山东农业大学获悉，学校科研人员与多家科研院所合作攻关，利用高通量研究玉米转录因子调控位点技术、借助大规模转录因子数据重构玉米叶片基因表达调控网络。这一进展将帮助玉米基因编辑有的放矢，相关成果已于9日发表在国际学术期刊《自然·通讯》上。取得此次科研进展的研究团队，分别来自山东农业大学农学院、香港中文大学农业生物技术国家重点实验室和美国康奈尔大
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