Life Science Alliance：深度学习算法有助于鉴定癌细胞的分子特征
根据发表在《Life Science Alliance》杂志上的新研究，一种新的深度学习算法可以快速，准确地分析来自结直肠肿瘤的几种基因组数据，以进行更准确的分类，从而有助于改善诊断和相关的治疗选择。
Genome Biol：人工智能算法——基因组研究的“瑞士军刀”
2019年12月1日 讯 /生物谷BIOON/ --每个分子遗传学家都希望找到一个易于使用的程序，可以比较来自不同细胞条件的数据集，识别增强子区域，然后将其分配给目标基因。 如今，柏林马克斯·普朗克分子遗传学研究所的马丁·温格隆（Martin Vingron）领导的研究小组现已开发出一个掌握所有这些内容的程序。 “ DNA非常无聊，因为它在每个细胞中几乎都一样。如果将基因组比作生命之书，
上海生命健康产业投资联盟“冬季路演”暨临港浦江专场投融资对接会成功举行
11月28日，由闵行区科委、临港浦江国际科技城及上海生命健康产业投资联盟共同主办的“上海生命健康产业投资联盟‘冬季路演’暨临港浦江专场投融资对接会”，在浦江科技广场成功举行。本次活动围绕生命健康行业资源对接，汇集了来自上海及周边地区专业投资机构、创业企业等相关单位的近一百五十位嘉宾，现场座无虚席。参会嘉宾中，投资机构代表占七成以上，为产业与资本的成功对接奠定了基础。闵行区科委副主任顾建平、临港浦江
2019上海生命健康产业投资联盟冬季路演暨临港浦江专场投融资对接会即将开幕
在我国全面推进“健康中国2030”战略，上海建设具有全球影响力的科创中心重点推进生物医药产业发展，生物医药作为闵行区“十三五”重点打造和优先发展的四大战略新兴产业之一的大背景下，为进一步实现产业与资本的深度融合，上海生命健康产业投资联盟联合临港浦江国际科技城，共同举办“2019上海生命健康产业投资联盟冬季路演”暨“临港浦江专场投融资对接会”。 活动将于2019年11月28日下午，在临港浦江国际
最优控制节点算法为疾病联合治疗提供新候选靶标
如何不局限于已有药物来开发新颖的联合治疗方案？对于人类常见复杂疾病，比如癌症，第一步治疗往往是手术切除实体肿瘤。然而，癌细胞很难被彻底清除。为了防止癌症复发，化疗、靶向治疗、免疫治疗及这些疗法的联合通常作为后续治疗方案。联合治疗通过对多种致病通路发挥作用，是对抗药物抗性和疾病异质性的有效策略。目前大多数联合治疗的开发侧重于确定现有药物的协同组合。然而，现有药物仅靶向蛋白质组的很小一部分
这款AI算法牛在哪里？
PARP抑制剂是一种可以阻断某些细胞酶的物质，有希望治疗由同源重组 (HR) 缺陷引起的癌症，同源重组是一种协调有害DNA断裂修复的微观机制。然而，PARP抑制剂的使用仍然有限，因为大多数临床测试无法对HR进行有效检测。近日，哈佛医学院的科学家们开发出了一个名为SigMA的AI筛查系统。该系统能够高效和准确地“读取”HR缺陷的分子特征，并进一步配合现有的筛查方法。该研究成果发表在了《自
研究发现大规模代谢物结构鉴定新算法MetDNA
近日，国际学术期刊《自然-通讯》（Nature Communications）杂志发表了由中国科学院上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心研究员朱正江课题组的最新研究成果“Metabolic Reaction Network-based Recursive Metabolite Annotation for Untargeted Metabolomics”。基于液相色谱-质谱联用（LC-MS）技
一种新型多基因算法可预测一个人的肥胖风险
2019年4月22日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自美国麻省总医院和布罗德研究所的研究人员开发出一种新的工具，它可根据基因组中200多万个位点的基因变异来评估一个人变胖的风险。相关研究结果发表在2019年4月18日的Cell期刊上，论文标题为“Polygenic Prediction of Weight and Obesity Trajectories from Birth to
中国制药产业国际化战略峰会暨中印制药项目对接交流会
邀请函尊敬的先生/女士：您好！我代表印度制药协会&上海盛杰诚邀您与贵司参加2019年5月16-17日在中国上海中星铂尔曼大酒店举行的中国制药产业国际化战略峰会暨中印制药项目对接交流会，商讨中印两国制药企业项目交流合作，共谋发展的事宜。此次大会由印度制药协会&上海盛杰主办，将特别邀请中国药监局、印度药监局领导及专家出席。大会汇集了恒瑞医药、南通联亚、太阳药业、西普拉制药、瑞迪博士实验
Nature：构建出超大型虚拟对接文库加快药物发现，到明年涵盖10亿多个分子
2019年2月8日/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自中国、美国和乌克兰的研究人员推出了一种超大型虚拟对接文库（virtual docking library），预计到明年，这个对接文库将增加到10亿多个分子。它将把“按需制造”的化合物的数量增加1000倍，这些化合物很容易被科学家们用于化学生物学研究和药物发现。这种对接文库越大，清除没有活性的“诱饵（decoy）”分子的可能性就越大，