JACS：人工生命取得突破！科学家用人工细菌合成非天然蛋白质！
2019年7月20日讯 /生物谷BIOON /——合成生物学家试图创造具有自然界中所没有的形式和功能的新生命。尽管科学家们离制造出完全人工的生命形式还有很长的路要走，但他们已经制造出了半合成的生物体，它们拥有扩展的遗传密码，使它们能够制造出以前从未见过的蛋白质。在一项近日发表在《JACS》上的研究中，研究人员已经优化了一种半合成细菌，可以有效地生产含有非天然氨基酸的蛋白质。图片来源：JACS地球上
新研究借助人工智能探寻食管癌致癌基因
食管癌是常见的消化道肿瘤，全世界每年约有30万人死于食管癌。其发病率和死亡率各国差异很大。我国是世界上食管癌高发地区之一，每年平均病死约15万人。早发现、早诊断对提高5年生存率至关重要；早期发现食管癌，特别是对于食管癌高发期、高危人群，最好每年进行胃镜1次检查。英国一个研究团队日前在英国《自然·通讯》杂志上报告，他们借助人工智能技术能更好地分析食管癌的致癌基因，基于这些新发现未来有望提
细胞替代、人工胰腺、靶向微生物 谁是糖尿病治疗的未来？
糖尿病已经成为一种流行病，全球有多达4.22亿患者。当前，科学家正在努力寻找新的治疗方法来治愈这种慢性病，但我们离这一目标还有多远？糖尿病是失明、肾衰竭、心脏病发作和中风的主要原因。现在受糖尿病影响的人数是40年前的四倍多。世界卫生组织认定糖尿病是一种流行病，并预测它很快将成为全球第七大死亡原因。尽管影响巨大，但目前仍未能治愈任何类型的糖尿病。大多数治疗都只能在一定程度上帮助患者控制症状，但患者仍
长子宫的男人？盘点那些你闻所未闻的人体突变！
2019年7月20日讯 /生物谷BIOON /——英国科学家最近报告说，一根被认为是在进化过程中丢失的骨头正在回归。这块小骨头，被称为腓肠豆，如果被发现的话，是在膝盖的后面。科学家们发现，2000年人类拥有这种骨骼的可能性是1900年的3.5倍。然而，它的确切目的仍然是个谜。腓肠豆并不是人体解剖学上唯一的变异。变异的发生是由于遗传学、环境因素、胚胎发育中的错误时间，或者仅仅是由于正常发育过程中结构
用于高效生物制造的“Y型人工菌群”成功研制
利用微生物将生物质原料转化为燃料、材料和化学品是生物制造领域的研究热点，其关键挑战是如何实现生物质中葡萄糖等六碳糖和木糖等五碳糖的同等高效利用。已经有很多研究尝试对单一菌株的代谢途径进行改造，或采用不同的菌株进行分工合作，以实现五、六碳糖的同步利用。但受限于五碳糖不能被高效利用，目标化学品的生产效率普遍不高。近年来，随着合成生物学的快速发展和微生物组计划的提出，合成微生物组也在加速发展。为了实现生
目前人工智能对乳腺癌的诊断与人类专家一样好！你选哪个？
2019年7月18日讯 /生物谷BIOON/——乳腺癌是英国最常见的癌症。它占全国所有新病例的15%，大约八分之一的妇女将在一生中被诊断出患有该病。在英国国家医疗服务体系(NHS)中，乳腺癌筛查通常包括乳房x光检查。但是，随着能够阅读这种早期测试的专家数量减少，这种测试的未来将面临风险。虽然这种技能短缺无法立即弥补，但人工智能领域有望取得的进步可能会有所帮助。图片来源：http://cn.bing
药监局发布医疗AI产品审批要点 人工智能企业是否准备就绪？
在药监局进行“人工智能类医疗器械注册申报公益培训”半年之后，关于审批要求相关的官方详细文件终于下达。半年前的会议上，药监局细致入微的分析了影响医疗人工智能器械审批的每一个过程，细化到对每个指标进行了详尽的讲解。这一次，药监局正式向AI企业发布了审批相关文件《深度学习辅助决策医疗器械软件审批要点》（以下简称《要点》），以文件的方式将审批相关的具体指标确立下来。相比上一次会议，
研究利用人工智能预测蛋白质“光学指纹”
蛋白质是生命的基石，生物的功能依赖于既稳定而又灵活可变的蛋白质结构。蛋白质的光谱响应信号，尤其是紫外光谱，可以称之为蛋白质骨架的“指纹”。这个“光学指纹”，经过理论模拟的解读，可以揭示出精确的蛋白质结构，为生命科学和医学诊断提供极其重要的信息。然而，蛋白质的结构极其复杂多变，需要做大量的高精度的量子化学理论计算。由于计算量太大，即使是最厉害的超级计算机轻易也“吃不消”。所以蛋白质的光谱的理论解读是
新款人工智能应用Veeva Andi现已上市
Veeva Systems（纽交所代码：VEEV）近日推出一款全新的人工智能应用 Veeva Andi，它将定制化洞察和建议内置于 Veeva CRM，以实现智能客户互动。 Veeva Systems 近日推出一款全新的人工智能应用 Veeva Andi，它将定制化洞察和建议内置于 Veeva CRM，以实现智能客户互动。 &n
AI病理诊断解释方案或解决人工智能CFDA三类申报获批关键难点
深度卷积神经网络（CNNs）已在实践中被证明是一种可以辅助生物医学图像诊断的技术，并已广泛运用于肺结节、眼底等放射影像识别。近日，病理领域的AI研究也有了新的进展。2019年5月，国内杨林团队的论文《Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning》 被《Nature Mach