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期刊四大核心序列新上映_教师不建议投稿的10个期刊(2024年11月抢先看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

期刊四大核心序列

爱荷华大学AI全奖博士招生攻略未来的AI博士们，你们好！今天给大家带来一个好消息——爱荷华大学的人工智能方向全奖博士机会！ 𐟎‰ 爱荷华大学招收统计与精算科学方向博士爱荷华大学的统计与精算科学系目前有18位教授，其中包括4位美国统计学会会士和3位国际数理统计学会会士。这个系的研究方向非常广泛，涵盖了机器学习、深度学习、高维统计、因果推断、时间序列、贝叶斯统计、空间环境统计、统计计算和统计优化等多个前沿领域。他们在统计学“四大”期刊和计算机会议上的论文产出非常稳定。 ➡️ 项目介绍：这个项目非常注重理论和实际的结合，特别强调学生编程能力的培养。PhD学生可以选择数据科学、概率数理统计、生物统计以及精算科学和金融数学四个方向。学校为科研提供强大的计算支持，包括高性能的CPU和GPU集群，以及Linux计算环境，为学生在数据分析和机器学习等领域的研究提供坚实保障。 PhD项目通常在五年内完成，并提供全额奖学金支持。第一年需要通过硕士水平的考试，主要考察基础课程的掌握情况。如果学生具备相关基础，可以申请免修基础课程。系里非常鼓励学生尽早参与科研工作。PhD资格考试并非传统的笔试形式，而是基于学生前两年的科研进展和潜力进行评估。 𐟓— 招收学生背景： PhD项目招生条件比较宽松，需要统计、数学、计算机或相关专业的本科或硕士生。TOEFL成绩最低81分，雅思7分（小分不低于6），或者多邻国120分。GRE成绩不要求，但提供会有帮助。感兴趣的同学可以直接发简历和成绩单。 𐟔𖠦‹›收时间： 2025年秋季入学，1月15日截止 ✅ 奖学金：全额奖学金未来的AI博士们，加油吧！𐟚€

AI大模型开启基因组学新纪元探索基因组的奥秘一直是生物科学的终极挑战。如何利用人工智能（AI）来解读DNA的复杂信息，并以此设计和操控生命的“程序代码”？斯坦福大学的Brian L. Hie团队在权威科学期刊《Science》上发表了一项开创性研究，介绍了一个名为Evo的大规模基因组基础模型。 Evo模型通过深度学习算法，不仅能够识别基因组中细微的模式，还能生成完整的基因序列，为基因编辑和新药开发提供了前所未有的支持。这个模型基于3000亿DNA token进行训练，能够在长序列的单碱基分辨率下进行预测和生成，尤其在跨物种的基因预测上表现优异。 Evo模型专注于捕捉生物学中的两个核心方面：中心法则的多模态性和进化的多尺度特性。中心法则揭示了DNA、RNA和蛋白质的统一信息流，而进化则跨越了分子、途径、细胞到生物体的各个层级。研究发现，Evo生成的多基因系统成功率接近50%，生成的CRISPR-Cas9蛋白也经实验验证具有功能活性。此外，在全基因组生成方面，Evo生成的序列在基因组组织、编码密度和天然基因组方面显示出高度的相似性。 Evo不仅能预测基因突变的效应，还具备生成完整基因组序列的能力，在基因组设计、药物开发和生物工程领域具有广阔的潜力。

投核心期刊，修回竟要所有数据！为了完成科室的核心KPI，真是拼了老命。之前只听说科室有发SCI的要求，没想到还有发核心期刊的任务。于是，我忍痛投了一篇封面是绿色的中华牌期刊，结果三周就修回来了。修回意见真是让人崩溃：基本上需要所有的原始数据。具体包括：患者腹主动脉瘤体管壁组织及正常组织的图片；人原代主动脉平滑肌细胞的图片；小鼠体重的补充；小鼠AAA模型成瘤实体图片；人体和动物相关实验数据（含均数和标准差）；凋亡小体的图片；中英文摘要中补充动物实验相关内容；讨论部分不够充分，建议增加我刊参考文献，并将本次研究所得与既往参考文献中提出的研究难点及重点充分讨论。师兄说，这个杂志即使要了所有figure和原始数据，也不会刊出来，只会显示个引物序列，其他图片都不显示。真是这样吗？可以背着老板偷偷撤掉嘛？投个SCI不是更香吗？这个工作量至少5分啊！𐟘�˜�˜퀀

科技日报北京10月23日电（记者张梦然）据《自然》杂志23日发表的论文，美国杰克逊实验室、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所以及耶鲁大学的团队利用人工智能（AI）技术设计出数千个新的DNA开关。这些新设计的元件能够精准控制基因在不同类型细胞中的表达，为人类健康与医学研究提供了前所未有的可能性。尽管近年来，基因编辑和其他基因治疗手段已让科学家能够在活细胞中修改基因，但要在不干扰整个生物体的情况下，只对某一类型的细胞进行基因干预，依然存在挑战。这主要是因为对于控制基因开启和关闭的DNA开关——顺式调节元件（CRE）的理解还不够深入。此次创新的核心在于，新方法可以针对特定的细胞类型来提高或降低基因表达，却不会影响到身体其他部分。团队采用了深度学习算法，基于数十万个人类基因组中的DNA序列训练了一个模型。通过这个模型，他们可在实验室环境中测量3种细胞（血液、肝脏和大脑）中CRE的活性。该AI模型可预测任意序列的活性，从而揭示了DNA中新的模式以及CRE序列的语法是如何影响RNA生成量的。基于上述发现，团队构建了名为CODA（计算优化DNA活性）的平台。通过结合实验数据和计算建模的迭代过程，该平台不断改进其预测CRE生物学效应的能力，成功设计出了自然界中未曾出现过的CRE。经过测试，新设计的合成CRE表现出了比天然存在的CRE更优异的细胞类型特异性。它们不仅包含了促进目标细胞类型中基因表达的序列，还含有抑制非目标细胞类型中基因表达的元素。目前，团队已在斑马鱼和小鼠身上验证了几种合成CRE序列的有效性。这一突破性进展意味着，未来可能实现更加精确和个性化的基因疗法，为预防和治疗疾病开辟了新途径。在生物体内，并不是所有基因都会在合适的细胞和合适的时间点发挥作用。CRE的功能，就在于确保适当的基因在正确的时间、正确的地点被激活。譬如，避免皮肤细胞使用了大脑所需的基因，或是防止成人体内激活仅在早期发育阶段需要的基因。此次团队不仅合成了全新的CRE，还展示了如何使用这些CRE选择性地激活大脑、肝脏或血液细胞中的基因，同时确保这些基因在其他类型的细胞中保持沉默。这在生物医学和技术上具有双重重要意义。

SPSSAU大作业：灰色关联分析实战指南 𐟎‰ 掌握新技能！首次独立使用SPSSAU完成大作业，尝试了灰色关联分析✨ 𐟌Ÿ 详细分析步骤𐟌Ÿ 1️⃣ 数据准备，蓄势待发：首先，精心准备数据！灰色关联分析对数据没有特别的正负向要求，因此无需进行同趋势化处理，直接进入主题。 2️⃣ 数据归一化，消除量纲差异：为了公平比较，数据需要站在同一起跑线上。在SPSSAU的“数据处理”模块下，选择了‘均值化’进行归一化处理，确保每个指标在同一尺度上展现自己的风采。 3️⃣ 灰色关联分析，揭秘数据间的亲密关系：处理好的数据，是时候展现它们之间的关联度了！在SPSSAU的“综合评价”或“关联分析”模块中，找到了灰色关联分析的工具，设置好参考序列和比较序列，一键启动分析。 4️⃣ 结果揭晓，一目了然：等待的时间总是短暂的，SPSSAU迅速给出了灰色关联度的结果。通过关联度排序，清晰地看到了各因素与目标之间的紧密程度，为后续的决策提供了有力支持。 𐟒ᠤ𝓩ꌦ„Ÿ想：SPSSAU真的是数据分析小白的福音！从数据准备到结果输出，每一步都有详细的帮助手册指引，让我这个新手也能轻松上手。速度之快，操作之简便，让我对之后的论文期刊分析充满了信心！𐟓š𐟒𜊊𐟏𗯸 #数据分析达人 #论文写作秘籍 #SPSSAU神器 #灰色关联分析 #科研小助手

美吉生物推出真菌ITS多样性绝对定量技术传统的微生物扩增子测序方法主要通过测定细菌16S rRNA、真菌ITS或真核生物18S序列来分析微生物群落的组成和相对丰度。然而，这种方法无法提供微生物的绝对丰度信息，也无法反映微生物总负荷的变化，这可能导致误导性的结论，阻碍对微生态研究的全面理解。𐟌€ 在Nature、Science和Microbiome等顶级期刊上，已有多篇论文强调了绝对丰度在微生物群落动态变化研究中的重要性。𐟓š 为了克服传统扩增子测序的局限性，美吉生物在16S微生物多样性绝对定量技术之后，推出了真菌ITS微生物多样性绝对定量技术。 𐟔 该技术利用内标法绝对定量测序技术，能够一次性获得样品中微生物的总绝对拷贝数和单个物种的绝对拷贝数，从而反映微生物群落的动态变化。美吉生物的真菌ITS多样性绝对定量方法针对ITS1区，通过向样品DNA中添加已知拷贝数的不同浓度梯度混合的Spike-in DNA序列（Spike-in DNA是人工设计合成的DNA，其设计的可变区与公共数据库中的核苷酸序列缺乏一致性，作为内标序列用于定量），共同进行PCR扩增、文库构建和测序。然后，根据Spike-in DNA在扩增子测序中获得的序列数和其理论绝对拷贝数绘制标准曲线，实现对样本中的各微生物的绝对定量。 𐟌🠨復Š€术的应用领域广泛，包括环境、临床和农业等领域。通过提供更清晰、更全面的数据信息，有助于更好地理解微生物群落的动态变化。 𐟓栩€样建议：可选引物：ITS1F-ITS2R（真菌ITS1区）环境样品送样量要求详见微生物多样性取样指南，请提供样本分组信息和理化（临床）指标信息 DNA样品送样要求：Qubit检测DNA浓度≥10ng/，体积≥50ul，OD260/280=1.8~2.0并确保DNA无降解、无污染（需提供抽提DNA的样本用量（如土壤/g），抽提后获得的DNA总量（ng））通过这些技术，美吉生物为微生态研究提供了更全面、更准确的数据支持。𐟌𑀀

【我国科学家利用#AI发现超16万种RNA病毒# ！】记者10月10日获悉，国际学术期刊《细胞》发表中山大学与阿里云合作的科研成果，研究团队利用云计算与人工智能（AI）技术发现了180个超群、16万余种全新RNA病毒，是已知病毒种类的近30倍，大幅提升业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。据介绍，科研团队开发的LucaProt人工智能算法能够对病毒和非病毒基因组序列进行深度学习，并在数据集中自主判断病毒序列。利用这套算法，团队对来自全球生物环境样本的10487份数据进行病毒挖掘，发现了513134条病毒基因组，代表161979个潜在病毒种及180个RNA病毒超群，其中23个超群无法通过序列同源方法识别，被称为病毒圈的“暗物质”。该论文还揭示多个病毒学领域新发现：发现#迄今为止最长的RNA病毒基因组# ，长度达到47250个核苷酸；识别出超出以往认知的基因组结构，展示了RNA病毒基因组进化的灵活性；此外，在高温的深海热泉等极端环境中，RNA病毒依旧存在多样性。（科技日报）

2024年6月，北京大学高歌教授课题组在Quantitative Biology期刊上发表了一篇题为“Foundation models for bioinformatics”的前瞻性综述。文章从基于文本的大语言模型在生物学信息任务上的应用与基于生物学数据预训练的基础模型两个角度探讨了基础模型对生物信息领域的影响，目前的发展与局限性，及潜在的发展方向。基于Transformer的基础模型，如ChatGPT，已经彻底改变了我们的日常生活，并影响了包括生物信息学在内的诸多领域。这篇文章首先讨论了文本基础模型在生物信息学任务上的直接应用，重点讨论了如何最大限度地利用标准的大语言模型，并减少它们固有的缺陷。同时，探讨了为生物信息学量身定制的基于Transformer的基础模型，这些模型既适用于序列数据也适用于非序列数据。特别展望了生物信息学基础模型的进一步发展方向以及面临的挑战。简介深度学习正在经历一场范式转变，随着大规模基础模型的兴起，这些模型在大量数据集上进行预训练，并适应多种下游任务。这些模型的基础性质不仅突显了它们广泛的应用，也意味着它们的不完整性。在这里，我们将关注两个主题：用于基于文本的生物信息学数据挖掘的标准文本大型语言模型（LLMs）和为生物数据适应的基础模型

赞同电动车技术泄密，应该以叛国罪论处。提议，把复旦那几个抢先在反间谍法公布之前，花着国家项目的钱，把中国人全序列基因图谱公布在国外期刊上的教授专家团队，全部以叛国罪处死! 那几大电厂手把手教印度电力技术，那更是叛国了。毕竟国家电力的技术独步世界。做出去印度修建钢铁厂和电厂的领导层，均应该追责!

AI助力中国科学家发现超16万种RNA病毒！在科技日新月异的今天，人工智能（AI）正以前所未有的方式改变着我们的生活，并在科学研究中发挥着越来越重要的作用。近日，中国科学家团队在国际顶级学术期刊《Cell》上发表了一项令人瞩目的研究成果，他们利用云计算与AI技术发现了超过16万种全新的RNA病毒，这一发现不仅大幅扩展了全球对RNA病毒多样性的认知，也为未来的病毒学研究开辟了新的道路。这项研究由中山大学医学院的施莽教授团队与阿里云的李兆融团队共同完成。他们通过深度学习分析来自全球不同环境的10487份RNA测序数据，成功识别出超过51万条病毒基因组，这些基因组代表了超过16万个潜在病毒种及180个RNA病毒超群。这一发现将RNA病毒的种类数量提升了近30倍，其中23个超群更是传统序列同源方法难以识别的“暗物质病毒”。 AI在病毒发现中的优势在于其强大的数据处理能力和自主判断能力。传统的RNA病毒鉴定方法高度依赖于序列同源性比对，即通过比较未知病毒与已知病毒的序列相似性来进行识别。然而，RNA病毒种类繁多且高度分化，传统方法难以捕捉缺乏同源性或同源性极低的病毒。而AI算法则能够通过对病毒和非病毒基因组序列的深度学习，在海量数据中快速找到关键序列，从而大大提高了病毒鉴定的速度和准确性。此次发现不仅重新定义了病毒的多样性，也为未来的病毒研究提供了新的视角和可能性。例如，研究团队发现了迄今为止最长的RNA病毒基因组，长度达到47250个核苷酸，并识别出超出以往认知的基因组结构，展示了RNA病毒基因组进化的灵活性。这些发现不仅为生物科学家研究病毒演化和传播机制提供了新视角，也为全球公共卫生安全打下了坚实的基础。此外，AI在病毒研究中的应用还远不止于此。在新冠病毒的研究中，AI通过分析大量数据，帮助科学家更好地理解病毒的生物学特征、基因组结构、传播途径以及潜在治疗方法等方面，为疫情防控工作提供了宝贵的支持。例如，AI可以预测病毒的传播趋势、诊断病毒感染、研究病毒的基因组变异以及开发新药和疫苗等。此次中国科学家团队的重大突破无疑会引起全球科学界的广泛关注。这一研究成果不仅展示了AI在病毒学研究中的巨大潜力，也为未来的科学研究提供了新的范式和思路。随着AI技术的不断发展和完善，相信它将在更多领域发挥重要作用，为人类社会的进步和发展贡献更多智慧和力量。总之，AI助力中国科学家发现超16万种RNA病毒的研究成果是科技领域的一次重大突破。它不仅扩展了我们对病毒多样性的认知，也为未来的病毒学研究提供了新的方向和可能性。我们期待在未来的科学研究中，AI能够继续发挥重要作用，为人类社会的健康和发展贡献更多力量。