多组学分析相关期刊_语文期中教学质量分析
多组学分析相关期刊_语文期中教学质量分析
斯坦福新研究揭示衰老并非线性过程你是否曾有过这样的经历某个瞬间突然觉得自己变老了身体机能也大不如前这可能不是你的错觉斯坦福大学的研究团队在自然衰老期刊上发表了一项令人震惊的研究发现衰老并不是一个简单的线性过程而是充满了非线性变化在这项研究中研究人员对108名年龄在25至75岁之间的参与者进行了全面的多组学分析采集了他们的血液皮肤粪便等样本评估了人体内的数千种不同分子以及微生物群的变化结果发现成千上万的分子和微生物的丰度发生了显著变化要么增加要么减少令人惊讶的是约81的分子在数量上表现出非线性波动这意味着它们在特定年龄的变化比其他时间更大研究人员指出大多数分子和微生物的丰度并不会以渐进按时间顺序的方式发生变化而是以急剧跳跃的形式发生而这两个跳跃式的变化时期大约发生在44岁和60岁左右在40多岁这一年龄段涉及心血管健康脂质代谢和酒精代谢的分子路径开始发生显著变化例如心血管疾病的风险在这个年龄段开始显著增加同时脂质和酒精代谢相关的功能也出现了显著的变化这些变化标志着身体开始进入一个更易受衰老相关疾病影响的阶段而在60多岁这一年龄段人体免疫功能氧化应激反应以及红细胞功能都出现了显著的变化这些变化与多种老年疾病的发生密切相关如心血管疾病糖尿病以及肾功能衰退等研究人员认为环境因素生活方式和遗传背景可能在其中发挥了重要作用因此人们应当更加重视40多岁和60多岁时的自我健康管理主动调整生活方式以应对这些关键时期的生物学变化例如增加运动量以保护心脏和维持肌肉质量减少饮酒量以应对酒精代谢能力的下降等还应该注意碳水化合物的摄取量并喝大量的水以保持肾功能正常这项研究为我们理解衰老过程提供了新的视角也提醒我们重视不同年龄段的健康管理让我们一起迎接挑战保持健康吧
单细胞机器学习新诊强直2022年5月FrontImmunol期刊发表了一篇关于单细胞联合机器学习在强直性脊柱炎AS诊断中的应用研究强直性脊柱炎是一种免疫介导的炎症性疾病研究团队利用单细胞技术对AS患者外周血单个核细胞PBMC中的细胞组成差异差异表达的基因蛋白质和通路进行了深入分析该研究采用了多组学方法综合调查了与AS相关的转录组和细胞表面蛋白通过机器学习模型评估了这些生物标志物的诊断潜力以识别AS患者该文章的主要目标是利用单细胞联合机器学习分析为强直性脊柱炎的诊断提供新的思路和方法研究结果表明这种方法在识别AS患者方面具有较高的准确性和可靠性文章标题为SingleCellTranscriptomeandSurfaceEpitopeAnalysisofAnkylosingSpondylitisFacilitatesDiseaseClassificationbyMachineLearning影响因子为7561
中科院一区期刊推荐想要发表高质量的SCI论文来看看中科院一区的期刊吧这里接收速度一般在35个月但也有文章快速被接收的例子哦特别是生信类的文章审核速度相对较快适合急于发表的研究者不过要注意虽然该期刊接收生信类文章但对纯生信内容的要求较高更偏爱那些使用多组学和自测数据的文章这也能理解毕竟中科院医学一区的影响因子高达106质量自然是杠杠的无论你是生信分析的初学者还是资深研究者这里都是一个不错的选择快来试试吧
良好的社交关系对身心健康具有多方面的积极影响是人们生活中不可或缺的重要组成部分而社会孤立孤独则不利于身心健康越来越多的证据表明社会孤立和孤独与健康状况较差和早逝有关其影响与吸烟和肥胖等传统风险因素相似2025年1月3日复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜冯建峰联合英国剑桥大学的研究人员在NatureHumanBehaviour期刊上发表了一篇研究论文见图在这项研究中研究人员利用UKBiobank中42062名参与者的2920种血浆蛋白数据通过蛋白组关联研究和蛋白质共表达网络分析表征了社会孤立和孤独的蛋白质组学特征分析了哪些蛋白质在社交孤立或孤独的人群中含量较高以及这些蛋白质如何影响社会孤立孤独感和健康之间的关系蛋白组学分析发现175种蛋白质与社会孤立有关26种蛋白质与孤独有关多数蛋白质是在炎症病毒感染和免疫反应中产生的并且与心血管疾病2型糖尿病中风和早逝有关其中生长分化因子15GDF15可作为炎症标志物与社会孤立表现出最强的关联而调节胆固醇代谢的关键蛋白质PCSK9与孤独感表现出最强的关联免疫和炎症调节剂CXCL14是与社交孤立相关的第二大重要蛋白质值得注意的是在14年的随访中超过一半的这些蛋白质与心血管疾病2型糖尿病中风和死亡率有前瞻性联系接下来研究人员进行了孟德尔随机化分析探索了社交孤立和孤独与蛋白质之间的因果关系结果发现孤独感与5种蛋白质存在因果关系包括GFRA1ADMFABP4TNFRSF10A和ASGR1这些蛋白质与生化血液学和代谢标志物以及参与内感受情绪和社会过程的大脑区域的体积表现出广泛的关联此外这些蛋白质还与发病率和死亡率相关有902蛋白质与死亡率相关超过50与2型糖尿病心血管疾病和中风相关有66与痴呆症相关也就是频繁的社交或可降低患病和死亡风险增强免疫系统并降低患心脏病中风和2型糖尿病等疾病的风险糖尿病心血管社交健康科普孤独糖尿病前期预防胜于治疗公共卫生正式确诊为健康人复旦
Cell子刊新研究靶点突破今天为大家带来一篇在Cell子刊CellRepMed上发表的令人兴奋的药物靶点研究文章该文章标题为Prioritizationoftherapeutictargetsfordyslipidemiausingintegrativemultiomicsandmultitraitanalysis通过多组学和多性状分析将表型组和转录组MR结果联合分析最终筛选出的药物靶标成功率竟能比GWA策划的目标高22倍这篇文章轻松斩获了14分的高分该研究利用孟德尔随机化分析方法探究了药物靶点的优先选择孟德尔随机化分析虽然看似简单但需要高质量的数据和有价值的课题最近孟德尔随机化在生物医学领域热度持续升温能够发表在高影响因子期刊上的孟德尔随机化研究往往探究的问题非常有价值同时课题组也非常给力
生信医学SCI论文精选推荐探索生信医学领域以下是几篇精选的SCI论文为医学生和科研人员提供宝贵参考论文一期刊期刊名称亮点该研究利用大规模多组学数据结合先进的生物信息学方法构建了特定疾病的风险预测模型通过综合分析基因表达谱甲基化数据和临床信息精准识别了与疾病发展密切相关的关键基因标志物模型在多个独立验证队列中表现出色为疾病的早期诊断和个性化治疗提供了有力支持论文二期刊另一期刊名称创新点研究聚焦于肿瘤微环境中的免疫细胞互作网络利用单细胞测序技术深入剖析了不同免疫细胞亚群在肿瘤进展中的功能差异通过生信分析构建了免疫细胞相关的基因调控网络揭示了潜在的免疫治疗靶点这一成果不仅加深了对肿瘤免疫机制的理解也为新型免疫治疗策略的开发提供了全新思路论文三期刊期刊名价值在心血管疾病研究领域这篇论文基于公共数据库中的临床大数据采用机器学习方法挖掘出了心血管疾病的新型危险因素组合通过构建复杂的预测模型并进行可视化展示直观地呈现了各因素对心血管疾病风险的影响权重对临床心血管疾病的风险评估和预防具有很强的指导意义也为生信技术在心血管疾病研究中的应用提供了优秀范例生信医学SCI论文不断推动医学领域的发展从疾病机制探索到临床应用都有着不可忽视的价值持续关注这些高质量的研究成果有助于我们紧跟医学科研前沿在自己的研究工作中获取灵感与启发
深度学习医学影像还能发二区吗你是否发现传统的生信分析机器学习预测和影像组学方法似乎在审稿中不太受欢迎了Leo建议如果你没有特别新的临床思路和数据可以尝试将深度学习与医学影像结合起来投给临床类期刊目前这种组合在学术界依然非常热门数据不必来自多中心单中心的回顾性研究或者公开数据库都可以使用你可以选择进行诊断分型疗效预测或预后预测等任务关键是创新深度学习算法改进现有模型并与主流模型进行对比这种研究在综合性医学期刊或交叉类期刊中非常受欢迎使用公开数据库你甚至有可能发表在二区期刊上Leo擅长将医学与工程相结合期待看到你的创新研究
医学影像与深度学习结合的创新方向最近一些想要入门影像组学的同学找到了我其中包括一些对医学不太了解的计算机学生也有一些对深度学习不太熟悉的影像学学生我发现很多导师让学生自学缺乏具体的指导因此我想分享一些关于如何找到创新点的想法特征提取与定义利用深度学习技术提取更复杂的特征这些特征可能更好地反映肿瘤的生物学性质例如开发新的特征提取算法也是一个重要的创新点加入时间序列分析关注随时间变化的影像特征通过分析治疗前后影像特征的变化可以评估患者对治疗的反应深度学习算法创新最新的深度学习技术可以帮助我们构建更加智能和高效的预测模型引入强化学习等新兴算法可以让模型在处理实际临床数据时更具适应性提高模型的可解释性也是非常重要的一步多种数据源如果数据充足整合不同类型的影像数据如CTMRI和PET甚至是基因组和病理相关的资源和数据进行多模态数据融合也是一个非常好的方式大家有没有发现传统的生信分析传统机器学习预测和传统影像组学套路似乎都不太好过审了我建议如果没有好的数据和idea的同学可以考虑深度学习交叉医学影像投临床类期刊目前还是发文的热门方向
首个棉花纤维起始发育单细胞时空组学图谱发布记者21日从中国农业科学院棉花研究所获悉该所马雄风研究员团队成功构建了首个结合单细胞转录组空间转录组及空间代谢组的棉花纤维起始发育图谱利用该图谱可识别棉花关键基因的表达模式及其与代谢途径的关系剖析纤维发育过程中的核心调控机制为进一步改良棉花纤维品质提高纤维产量提供了新思路相关研究成果发表在国际知名期刊自然通讯上棉花是纺织工业的主要原料棉花纤维是由种子外表皮表面的单细胞发育而来在种子发育的早期阶段约有25的胚珠表皮细胞分化成棉絮纤维并要经历四个不同的阶段即起始阶段伸长和初生壁形成阶段次生壁增厚阶段纤维成熟阶段前两个阶段决定了每个种子产生的纤维数量和长度将直接影响最终棉花纤维产量后两个阶段与细胞壁增厚相关决定了纤维强度和细度并将直接影响最终的棉花纤维品质然而决定上述发育阶段的调控机制在很大程度上仍然未知因此解析决定细胞发育命运以及调控棉纤维起始延伸的机制将为提高棉花纤维产量和品质提供新途径研究团队以陆地棉标准系TM1为研究材料绘制了棉花纤维早期发育的单细胞转录组图谱空间转录组图谱以及空间代谢组图谱构建了一个多层次的棉花纤维起始发育的动态调控网络不仅能以高分辨率捕捉纤维细胞发育过程中的基因表达模式还能揭示与基因表达密切相关的代谢变化填补了目前在纤维细胞发育研究中的技术空白据介绍团队通过进一步多组学联合分析鉴定到一批调控棉花纤维起始发育的关键基因并选择了其中的一些基因进行功能验证发现BEE3基因在调控纤维起始发育过程中发挥关键作用该基因的超表达可以显著促进胚珠表皮细胞发育为纤维细胞目前团队正在高衣分材料中棉113中对该基因的功能机制进行遗传解析发掘优异等位变异以期为高衣分棉花品种培育开发有价值的分子标记而棉花纤维起始发育过程中的单细胞组学数据空间转录组数据等都已进行了共享来源科技日报新时代六地辽宁杠杠滴振兴新突破辽宁杠杠滴有一种美好叫辽宁
植物基因组学专家张兴坦张兴坦研究员植物基因组学领域的佼佼者目前就职于中国农业科学院农业基因组所他的研究领域涵盖了复杂基因组的组装和生物信息学分析成果斐然已在顶级期刊如CellNature等发表多篇论文张兴坦的学术背景同样令人瞩目他于2009年从哈尔滨工业大学获得学士学位随后在重庆大学攻读植物学博士学位期间还曾访问JCraigVenterInstitute进行学术交流他的研究方向包括复杂多倍体高杂合二倍体基因组的组装和分型方法开发基于NGS或单分子测序技术的生物信息分析算法和工具开发以及基于组学大数据挖掘植物重要功能基因并解析其生物学机制在教育工作方面张兴坦也颇有建树他曾在福建农林大学担任讲师副教授现在则在中国农业科学院农业基因组所担任研究员张兴坦的科研之路充满挑战与机遇他的每一项研究都为植物基因组学领域带来了新的突破
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