Nat Genet | 基于三个大型生物库的测序数据进行泛祖先人类疾病...
总之,该泛祖先分析对人类疾病关联测序中的多祖先和跨生物库研究具有重要启示意义。文章发表在NatureGenetics主要研究内容研究人员结合来自UKBiobank(UKB)和MassGeneralBrighamBiobank(MGB)的大规模全外显子组序列(WES)数据,以及来自AoU的WGS数据进行了泛祖先分析。经过质量控制程序,共有748879人纳入后续深入...
重磅 理论基础:贝叶斯力学的几何和分析,自由能的复杂系统理论 四...
从广义上讲,推理是寻找某些数据模型的过程;这要么是生成该数据的分布,要么是某个过程生成被观察样本的随机变量的分布。另一方面,动态推理应该将数据生成过程的模型塑造为动态系统,给出数据演化的概率——换句话说,就是样本路径。由于专注于理论的一个简单案例,即仅对动作进行简短评论的静态系统类系统,我们主要讨论...
首创拉曼云平台!轻松分析复杂数据!
拉曼智云聚焦于拉曼组这一全新的数据类型,旨在为非标记、非侵入性的单细胞代谢表型组分析提供一站式的云分析手段,推动拉曼光谱的应用拓展以及大数据系统构建。数据易得,个中奥妙难解析随着高通量拉曼流式装备FlowRACS的推出,大规模获取拉曼组数据变得越来越容易。然而,如何从这些复杂的数据中提取出有价值的信息,却是...
Phytomedicine | CETSA和TPP策略用于天然产物的靶点鉴定和药物...
在早期药物发现中,一个持续存在的问题是,通过基于纯化蛋白的生物化学筛选试验获得的先导化合物的活性往往由于复杂的因素(如细胞通透性不足和药物代谢)而在随后的疾病相关细胞表型分析中降低或丧失。HT-CETSA策略能够直接评估活细胞中的靶点结合,从而在生化检测和细胞表型检测之间建立有意义的联系。多项研究表明HT-CETSA与...
整合生命组学数据,揭示生命复杂系统构成原理
四、蛋白质组数据分析1.差异表达分析(DifferentialExpressionAnalysis):通过统计方法识别在不同条件下显著差异表达的基因。2.蛋白-蛋白互作网络分析(Protein-ProteinInteractionNetworkAnalysis):使用STRING,Cytoscape等工具构建蛋白-蛋白互作网络,识别关键节点和模块。
拉曼数据 一键云化 智能解析,星赛生物发布一站式AI云专家系统...
随着拉曼组迈入“大数据时代”的门槛,“拉曼智云”应运而生(www.e993.com)2024年10月16日。拉曼智云聚焦于拉曼组这一全新的数据类型,旨在为非标记、非侵入性的单细胞代谢表型组分析提供一站式的云分析手段,推动拉曼光谱的应用拓展以及大数据系统构建。数据易得,个中奥妙难解析随着高通量拉曼流式装备FlowRACS的推出,大规模获取拉曼组数据变得越来...
基因检测在疾病确诊、家系遗传模式分析与再生育计划中的重要作用
基因组测序数据库、出版物、生物信息过滤器、预测算法等)的证据进行注释,以分离出可能对蛋白质功能和相关蛋白产生致病作用的变体,与正在研究的表型临床科学家对每个分离的变异进行分析,以确定其引起所研究表型的可能性检测到的变异的致病性根据标准化分类系统进行报告:致病性(5级)、可能致病性(4级)、意义不明的...
因知·真见|AI+基因组大数据,为肿瘤精准医学研究开展注入新动力
PRECISE(新加坡):I期项目包括1万人基因组数据,正在进行的II期项目计划涵盖10万健康人及5万患病人群的基因组数据。然而,研究者在深入分析这些庞大、复杂且包含大量临床意义不明变异(VUS)的基因组数据时,仍面临巨大挑战。AI作为高效处理和分析海量数据的关键技术,对突破基因组大数据研究难点至关重要。
类器官高通量表型筛选用于药物发现和药物再利用
高通量筛选(Highthroughputscreening,HTS)技术,是指以分子水平和细胞水平的实验检测方法(assay)为基础,以微孔板形式作为载具,以自动化操作系统执行试验过程,以灵敏快速的检测仪器采集实验结果数据,以计算机分析处理实验数据,在同一时间检测成千上万的样品,并以得到的相应数据库支持运转的技术体系,它具有微量、...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
mosGraphGen通过映射多组学数据到一个生物学意义的多层次背景信号网络,不仅简化了数据的预处理和整合流程,还能直接为图形AI模型提供输入。这种方法允许模型开发者通过节点和边的排名分析,直观地解释多组学数据,从而识别关键的疾病靶标和信号通路。此外,mosGraphGen的代码、示例和教程已经在GitHub上开源,供广大研究社区使用和...