Nat Chem：生命起源之谜有新解
地球上生命的出现本身就是个悖论：所有生物需要能量，但是对于利用能量，活生物体依赖酶。而酶在进化了数十亿年时间以实现呼吸作用、光合作用，以及DNA修复等。因此，地球上最早出现的是酶，还是微生物呢？近日，一项新研究表明，40多亿年前，漂浮在地球原始海洋上的许多重要的酶，其中心存在铁硫簇，它们仅是由原始生物分子、铁盐以及紫外线产生的。而人们之前并不知晓紫外线也在其中扮演了重要角色
Blood：利用CRISPR引入有益的血红蛋白突变，有望治疗危及生命的血液疾病
图片来自CC0 Public Domain2017年7月19日/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自澳大利亚新南威尔士大学、日本理化学研究所生物资源中心和日本红十字会的研究人员利用基因编辑技术CRISPR将一种有益的自然突变引入到血细胞中，能够开启胎儿血红蛋白（foetal haemoglobin）产生，这一进展可能最终导致人们开发出治愈镰状细胞性贫血和其他的血液疾病的方法。相关研究结果
探秘国家基因库：在这里读懂“生命天书”
早已灭绝的猛犸象还能复活吗？利用在冻土层里发现的猛犸象完整个体，通过基因技术和干细胞技术获得猛犸象胚胎细胞，再为该细胞寻找合适的“代孕妈妈”，或许人们有一天可以见到这种在地球上曾经生活过的庞然大物。过去，生物的遗传信息好像一本艰深的“生命天书”。现在，人们可以“读懂”乃至“编写”它。２０１１年，国家发改委、财政部、工信部、国家卫计委批准华大基因研究院在深圳大鹏半岛组建国家基
肠道疾病可能会危及生命
美国国家卫生研究院（NIH）和国际同事的调查人员发现了一种名为CHAPLE病的罕见免疫疾病的遗传原因和潜在治疗策略。患有这种病症的儿童可能会遇到严重的胃肠道窘迫和深静脉血栓。没有有效的治疗方法可以改善或预防这些危及生命的症状。在研究中，国家过敏和传染病研究所（NIAID）的研究人员描述了一种新认识的CHAPLE疾病机制，或CD55缺乏与过度活化的补体、血管血栓形成、蛋白丢失
谷歌联手麻省理工学院，要将人类的多重感官赋予人工智能系统
在人工智能的世界中，还有很多不足之处有待解决。大多数 AI 解决方案并不能处理多种类型的输入。具体来说，大多数人工智能工具只能专注一个方向，比如声音、视觉或文字。目前，还鲜有人去尝试将三方面结合起来去构建一套 AI 解决方案，为什么？因为以目前的技术水平，我们离创建一套完整 AI 系统还差很远。但现在，有人终于开始尝试，谷歌和麻省理工学院一个新项目正在向一个多功能完整 AI 方案迈出第一步。更具体
生命科学领域理想公司TOP 30
2017年6月22日/生物谷BIOON/---生命科学专业人员在选择首份工作时，会优先考虑公司的哪些方面?根据生物空间（BioSpace）的2017年生命科学理想雇主报告，世界各地生命科学专业人士择业最看重的3个方面是：能够做有趣而有意义的工作、有竞争力的薪水和公司良好的声誉。 在2017年1月到3月期间，BioSpace对全球超过2400名生命科学专业人员进行了调查。受访者被要求列出他
SGS上海生命科学实验室完成扩容，成为全国最大的第三方E&L测试研究中心
全球领先的检验、鉴定、测试和认证机构 SGS日前宣布，位于中国上海的可提取物和浸出物实验E&L（Extractables and Leachables）研究测试中心已完成扩容，扩容后的测试中心大幅提升了可提取物和浸出物实验检测服务的能力，有助于上海乃至全国的医药企业进行自主研发、产品合规并且帮助药品快速入市，为企业更迅速地发展为行业龙头提供基石。先进的检测设备及专业团队确保产品合规近年来，
Science：揭示生命早期的应激通过转录因子Otx2终生影响大脑机制
OTX2蛋白结构图，图片来自Emw/Wikipedia。2017年6月17日/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自美国西奈山伊坎医学院和麻省理工学院的研究人员发现生命早期的应激（early life stress）通过一个参与情绪和抑郁的大脑奖赏区域中持久存在的转录编程让小鼠产生终生的应激敏感性。相关研究结果发表在2017年6月16日的Science期刊上，论文标题为“Early lif
2017年生命科学公司10大职业趋势
全球生命科学公司正随着市场及技术上的变迁正做出相应调整。随着全球老龄化的加剧，一些疾病（像是阿尔茨海默症、癌症、关节炎和心血管疾病）的发生越来越普遍，医药市场也正在经历改变。生命科学市场同样也正随着技术的革新而发生改变，越来越多计算机的使用以及大数据的利用带来了“数据科学家”职位的需求；医疗设备的广泛使用让医疗技术和生物医学方向的工作岗位越来越多；对遗传学更新的认知将会让基因组学和遗传学的专业人士
谷歌在干啥？沃森在干啥？你想知道的AI医疗新趋势都在这里了！
图片来源于视觉中国用人工智能（AI）将一家创业公司与其它企业区别开来的日子已经过去了。如今，如果一家科技公司没有使用一些机器学习技术的话，是很难吸引风险投资或找到合作伙伴的。但是，对于试图运用AI进行医健创新的公司，它们面对的风险依旧很高。在医疗产业，错误的算法意味着生与死的差异，因此围绕流行科技的炒作在这里比其他行业将遭受更严苛的考验。过去五年中，美国采用人工智能的数字医疗公司数量急剧增加。20