研究人员绘制人类海马体发育的细胞图谱和基因调控网络
1月16日，《自然》（Nature）在线发表了题为Decoding the development of the human hippocampus 的研究论文。该工作系统阐明了人海马体胚胎发育过程中的基因表达调控网络和细胞命运决定因子，绘制了高精度发育细胞图谱，解析了海马发育过程中的不同细胞类型及其关键的分子与调控网络。海马体，是由端脑的内侧区域发育而来，
研究发现精神分裂症患者的神经软体征与皮质-皮质下-小脑的脑结构网络异常有关
精神分裂症是一种复杂的精神疾病，该疾病会导致大范围的神经认知、情感和神经发育异常。神经软体征(NSS)被认为是最具前景的精神分裂症内表型之一。中国科学院心理研究所心理健康重点实验室研究员陈楚侨带领神经心理学与应用认知神经科学(NACN)团队提供了大量关于NSS对精神分裂症的敏感性、可靠性和特异性的证据。然而，目前还不清楚NSS与精神分裂症脑网络异
eNeuro：长期处于黑暗的环境下会影响大脑网络以及听力
科学家们知道，损坏成年小鼠的视力会增加大脑专用于听力的部分神经元的敏感性。马里兰大学生物学家的一项新研究表明，视力丧失还改变了脑细胞彼此相互作用的方式，改变了神经元网络，并促使小鼠的敏感性转变。这项研究发表在近日的《eNeuro》杂志上。
研究揭示反刍思维的默认网络脑机制
近日，中国科学院心理研究所行为科学重点实验室严超赣研究组在脑成像领域期刊NeuroImage发表了题为Rumination and the default mode network： meta-analysis of brain imaging studies and implications for depression 的荟萃分析论文。该文章探讨了默认网络三个子系统在反刍思维(ruminati
研究人员揭示乳腺细胞发育中细胞状态特异性转录因子网络和细胞谱系关系
2019年10月8日，美国圣地亚哥的Salk研究所的Geoffrey Wahl团队在Cell Reports杂志上发表文章“Single-Cell Chromatin Analysis of Mammary Gland Development Reveals Cell-State Transcriptional Regulators and Lineage Relation
Nat Methods：计算神经网络驱动下一代“蛋白质预测技术”的诞生
2019年10月23日 讯 /生物谷BIOON/ --一直以来，合成生物学家一直试图通过改变自然界中存在的蛋白质，甚至是从头合成蛋白质，将其进化的途径掌握在自己手中。通过人工构建不同类型的蛋白，可以设计药物，感测生物信号，以及生产高价值化学品，等等。为了设计蛋白质，科学家们使用了两种截然不同的方法。其一，在“定向进化”中，通过随机改变编码天然蛋白质的氨基酸残基的一级序列，并筛选具有所需活性的变体。
Neuron：痴呆症在大脑神经网络中传播的新模式
2019年10月16日 讯 /生物谷BIOON/ --在一项新研究中，加州大学旧金山分校的科学家使用脑部连接图谱来预测额颞叶痴呆（FTD）患者脑萎缩的扩散情况，他们提供的最新证据表明，与痴呆症相关的脑细胞的损失是通过突触连接建立的大脑网络而扩散的。该结果提高了科学家对神经退行性疾病如何扩散的认识，并有助于开发新的，有效缓解这类疾病的恶化的疗法以及新型的评估手段。UCSF神经学助理教授Jesse B
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
网络举报知识竞赛，丰厚奖品等你来拿！
活动简介：网络举报知识竞赛由上海市委网信办指导，新民晚报新民网、上海互联网新闻研究中心（上海市互联网违法和不良信息举报中心）主办。该竞赛是网络举报宣传月的活动之一，也是“争做中国好网民 上海网民在行动”之“网络乱象我举报”分活动的重要组成部分。网民可通过在线答题，了解网络举报的相关知识，包括举报对象、方式和内容等。竞赛时间：2019年9月10日-2019年9月30日竞赛规则：1.本次竞赛共设40道
研究通过多任务深度神经网络建立药物调控激酶谱的预测分析方法
蛋白激酶（protein kinases）是细胞功能的关键调节分子，是生物体内最大且功能最多样的基因家族之一。因此，激酶是开发治疗癌症、炎症、糖尿病、心血管疾病和阿尔兹海默症等相关疾病药物的重要靶标。然而，由于激酶家族蛋白质（特别是催化域）结构的高度保守性，给高效选择性激酶抑制剂的开发带来了巨大挑战。二十一世纪以来，随着计算机计算能力的迅猛提升和大数据的涌现，深度学习在机器学习算法的基础上快速崛起