诺贝尔化学奖也花落AI领域!刚刚,AlphaFold开发者等人获奖 | 深度...

2021年,Hassabis博士和Jumper博士与欧洲分子生物学实验室的欧洲生物信息学研究所(EMBL-EBI)合作,发布了AlphaFold预测的蛋白结构数据库(AlphaFoldProteinStructureDatabase)。这个数据库涵盖了人类和20种常用模式生物的35万个蛋白质结构,并且对98.5%的人类蛋白质结构进行了准确预测——要知道在此之前,科学界解析的蛋白质...

??招聘 | 中信湘雅生殖与遗传专科医院遗传高通量测序数据分析师

1)具有基因组学、生物信息学、数学、生物学、计算机科学等相关专业本科及以上学历,具备良好生物学或者基础医学知识体系;2)熟练NGS等相关领域数据特征及分析,有WES/WGS数据分析等相关项目经验者。有多组学数据联合分析、遗传性疾病关联分析经验者优先;3)熟悉常用的生物信息数据库的结构和数据特征;4)熟练掌握R/Pytho...

...清华大学鲁志团队综述复杂疾病中多组学多模态数据的生物信息学...

在当今生物医学研究的世界中,高通量测序技术的快速发展为复杂疾病的研究带来了前所未有的机遇。近日,清华大学鲁志教授团队在《科学通报》发表题为“复杂疾病中多组学多模态数据的生物信息学研究进展”的评述文章,期望为广大研究者提供一幅多组学和多模态数据整合的全景图,助力研究者在精准医疗的道路上迈出坚实步伐。

Nature Methods | 全面评估长读长RNA测序:揭示转录组分析新前沿

通过对人类、小鼠和海牛物种的RNA样本进行生物学三重重复实验,并在一个地点提取RNA后,分配给所有参与组进行测序,确保了数据的可靠性。综合使用cDNA制备方法和直接RNA测序,结合多种平台的数据,LRGASP项目全面评估了各种实验方法和分析工具在不同挑战中的表现,提供了对当前实践的深入洞察和未来改进的建议。该研究的重要...

人工智能时代生物信息学学科发展和人才培养模式研究

高通量阶段生物信息学发展的主要特征是利用高通量技术大规模获取各种生物数据,如芯片技术(microarrays)和高通量测序(high-throughputsequencing)。在这一阶段,数据的大规模获取和分析变得更加容易,使我们能够深入了解生物系统的复杂性。高通量技术的发展提高了生物信息学的效率和准确性,使研究人员可以快速获得生物数据,并...

北京医院张瑞团队:首次揭示真实世界多中心转录组测序的研究结果

每个生物信息学步骤,对DEG鉴定准确性的影响(www.e993.com)2024年11月18日。研究结论03本研究首次揭示了转录组分析性能在现实世界中的显著差异,特别是在检测Quartet样本时,细微的差异表达。首先,团队从多个角度检查了数据质量,共识别出16批低质量数据,这似乎比之前报道的更常见。其次,绝对表达水平在实验室间表现出显著的差异,而相对表达检测更可...

AI 研习丨漫谈人工智能与生命科学

至少从20世纪80年代起,生物信息学家们已经在探索AIforScience,并且取得了很多有重要历史意义的成果。比如,早在1988年人们就已经发表了用人工神经网络进行蛋白质二级结构预测的工作(Qian,etal,1988);之后又出现了多个用机器学习方法进行基因组分析的工作,其中一个有代表性的工作是1997年发表的用隐马尔科夫模型构造...

指南共识丨纳米孔测序在病原微生物检测中的应用专家共识

中国药理学会治疗药物监测研究专业基层委员会和广东省药学会临床治疗精准用药专家委员会联合发起并组织多学科专家,采用名义群体法、德尔菲法等,制订了《纳米孔测序在病原微生物检测中的应用专家共识》,对纳米孔测序(涵盖靶向测序、宏基因组测序和全基因组测序等方向)的样本采集与运输保存、检测过程、生物信息学分析、报告...

大数据时代下生命科学研究面临的挑战及解决方案

第2阶段(20世纪下半叶—21世纪初):以组学数据为基础,结合生物信息学分析和实验验证。测序技术的出现和“人类基因组计划”的实施将生命科学引入了高通量生物研究时代。基因组学、转录组学、表观组学、糖组学等多种组学技术呈现了细胞在不同层面的整体生命图景。生物学家能够在早期发育、癌症、衰老、疾病等多个生命...

【陈巍学基因】视频129:系统地比较 11 种空间转录组方法

然后制备成测序文库,经过高通量测序、再生物信息学分析,得到空间转录组信息。第三类,是基于DNA簇或DNA纳米球的技术。1、先说基于DNA簇技术的芯片制备方法。先准备好一个DNA文库,这个DNA文库中的每一个分子都分别带有一段各自的独特标志性序列。把DNA文库撒到芯片表面,通过桥式PCR,在芯片表...