研究开发单细胞空间转录组数据分析可视化平台
单细胞测序技术是一种在单细胞水平上对基因组、转录组、表观组等进行高通量测序分析的技术。单细胞测序技术能够在组学水平揭示细胞间的异质性。单细胞水平细胞谱系追踪技术位居2018年Science 杂志评选的十大科学突破之首。常规单细胞转录组测序技术丢失了细胞在原组织中至关重要的空间位置信息，而单细胞空间转录组技术在进行单细胞转录组测序的同时保留并记录了细胞的空间位置信息。空间转录组技术能够揭示细胞间的相
研究开发表观组关联分析数据库
近日，由中国科学院北京基因组研究所国家基因组科学数据中心开发的人类表观组关联分析数据库EWAS Data Hub正式上线。该项研究成果以EWAS Data Hub： a resource of DNA methylation array data and metadata 为题在国际学术期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research）在线发表。近年来，表观组关联分析（Epigeno
研究人员发布全基因组单核苷酸变异数据库
10月22日，国际学术期刊Genome Biology 以PGG.SNV： understanding the evolutionary and medical implications of human single nucleotide variations in diverse populations 为题，在线发表了中国科学院上海营养与健康研究所/马普计算生物学研究所徐书华团队基于20万人
PNAS：全基因组测序鉴定非洲结核杆菌病原体早期感染情况
2019年11月1日 讯 /生物谷BIOON/ --最近，发表在《PNAS》杂志上的一项研究检查了南非地区爆发的广泛耐药结核病流行株LAM4 / KZN的进化和流行病学历史。该菌株首次报道于2005年在夸祖鲁-纳塔尔省的图格拉渡轮，此后已在全省广泛传播。这项新研究确定了促进XDR-TB菌株疫情爆发的关键宿主，病原体和环境因素，以及可以采取的早期发现和遏制未来流行病的步骤。由哥伦比亚大学领导的这项研
Elife：机器学习与表观遗传学药物发现
2019年10月24日 讯 /生物谷BIOON/ --随着计算机技术的发展，机器学习强大的处理数据的能力正在彻底改变我们的新药发现模式。近日，Sanford Burnham Prebys医学发现研究所的科学家开发了一种机器学习算法，可以从显微镜图像中收集信息，从而可以进行高通量表观遗传药物筛选，从而可以开辟针对癌症，心脏病，精神疾病等的新疗法。该研究结果发表在最近的《eLife》杂志上。文章作者，
J Biomed Inform：利用人工智能寻找心脏疾病的迹象
2019年10月15日讯 /生物谷BIOON /--《生物医学信息学杂志》(Journal of Biomedical Informatics)上的一项新研究利用机器学习处理未标记的电子健康记录(electronic health record ，EHR)数据，揭示了心血管疾病(cardiovascular disease，CVD)的发生过程。图片来源：https://cn.bing.com这项研
PNAS：脑膜瘤分子图谱帮助预测肿瘤的复发
2019年10月10日 讯 /生物谷BIOON/ --最近，来自贝勒医学院和德克萨斯儿童医院神经科学研究所的研究人员在《PNAS》杂志上发表文章称，通过使用分子谱，能够更好地预测脑膜瘤复发。 第一作者Akash J. Patel博士解释说：“目前的脑膜瘤分类是根据世界卫生组织（WHO）提出的标准。它将脑膜瘤分为三类：I级（良性），II级（非典型）和III级（恶性）。 “ WHO系统是基于
研究人员发布植物多组学数据驱动的上下游调控因子挖掘平台
9月8日，The Plant Journal 期刊在线发表中国科学院分子植物科学卓越创新中心/植物生理生态研究所张一婧研究组搭建的挖掘植物基因及基因组位点上下游调控因子的网络平台，论文题为Plant Regulomics： A Data‐driven Interface for Retrieving Upstream Regulators from Plant Multi‐omics Data。该
AJHG：研究发现数百个易致癌基因
2019年9月20日讯 /生物谷BIOON /——全基因组关联研究(Genome-wide association studies，GWASs)已经发现了数百种人类癌症的遗传"风险"变异。绝大多数可能通过调控其他基因的表达而促进癌症的发展，但这些靶基因在很大程度上仍未被探索。Xingyi Guo博士、Zhishan Chen博士及其同事利用来自多个公共资源的基因表达数据，系统地评估了294种GWA
我国首个基于全基因组测序技术的食源性疾病分子溯源网络建成并投入使用
食源性疾病是全球范围内重要的食品安全问题，早期发现和查明病因是防控食源性疾病的重要保证。随着新一代基因组测序技术的发展，基于全基因组测序（WGS）的分子分型技术在食源性疾病聚集性病例识别和暴发溯源调查中已显示出极大的应用价值和发展潜力，逐渐成为国际研究热点，欧美相关国家已相继开展研究和布局。在国家重点研发计划“食品安全关键技术研发”重点专项的支持下，国家食品安全风险评估中心与中国农业大