国家卫生健康委发布关于基层医疗卫生机构在新冠肺炎疫情防控中分类精准做好工作的通知
近日，国家卫生健康委发布了关于基层医疗卫生机构在新冠肺炎疫情防控中分类精准做好工作的通知，具体如下：各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团卫生健康委：为贯彻落实国务院联防联控机制《关于科学防治精准施策分区分级做好新冠肺炎疫情防控工作的指导意见》，指导各地基层医疗卫生机构根据当前疫情防控形势发展的趋势变化，突出重点、统筹兼顾、分类施策，在基层新冠肺
[Nature] 开启单细胞组织病理学新篇章，Hyperion助力临床肿瘤分类和治疗
在临床上，对肿瘤的分类是癌症诊断、判断预后以及治疗方案选择的重要依据。目前这种分类主要是依据肿瘤组织学特征以及少量Marker的表型进行的。近年来，随着单细胞分析技术的发展，肿瘤患者个体间以及个体内普遍存的异质性被不断被揭示出来，这些复杂的单细胞表型及空间信息并未反映在组织学分类中。近日，来自苏黎世大学Bodenmiller教授所带领的研究团队在这个领域获得
Nature: 复合成像技术精确乳腺癌的分类
在最近一项研究中，UZH开发的成像方法可以更详细地分类研究乳腺癌组织。与目前测试单个标记物的方法相比，该新型技术使用35种生物标记物来识别乳腺肿瘤及其周围区域中的不同细胞类型。从而提高了肿瘤分析和分类的准确性，并改善了乳腺癌患者的个性化诊断。
Nat Med：新算法可预测妊娠期糖尿病
近日，魏兹曼科学研究所研究人员今天在《Nature Medicine》杂志上发表的一项研究表明，一种新的计算机算法可以预测在怀孕的早期甚至怀孕之前，哪些女性处于妊娠糖尿病的高风险。该研究分析了以色列最大的卫生组织Clalit Health Services提供的近60万例怀孕数据。基于这些预测，可以通过营养和生活方式的改变来预防妊娠糖尿病。
德国开发出能自动识别转移癌细胞的深度学习算法
亥姆霍茨慕尼黑中心2019年12月12日消息：该研究中心与慕尼黑大学、慕尼黑工大合作开发了一款不仅能自动识别扩散的癌细胞，而且还能找到分散在小鼠全身单个癌细胞的算法。癌症是全球最常见的死亡原因，但90%以上的癌症病人不是死于癌细胞扩散而非原发性肿瘤。由于生物发光法、MRI成像法等目前的技术分辨率有限，无法在病人全身检测到转移的癌细胞，致使各种癌症
Science子刊：我国科学家开发出针对ctDNA甲基化特征的机器学习算法来诊断结直肠癌
在一项新的研究中，来自中国中山大学肿瘤防治中心、广州优泽生物技术有限公司、华中科技大学同济医学院、上海市第一人民医院、四川大学、第四军医大学和澳门科技大学的研究人员使用了一种针对癌症甲基化特征的机器学习算法来诊断结直肠癌。
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，
Science子刊：新型分类测试方法可快速、超灵敏、低成本地检测活动性结核病
2019年11月22日讯/生物谷BIOON/---全世界有超过1000万人患有活动性结核病（active tuberculosis, ATB），每年死于这种疾病的人数超过100万人。大多数患者生活在资源匮乏的国家，在那里，对ATB的诊断尤其具有挑战性---新的测试需要昂贵的实验室设备，而这些设备通常是不可获得的。此外，采集痰样本并进行培养的历史标准很慢，而且通常不够灵敏，无法正确识别ATB，这意味
研究发现通过无监督迁移学习提升精神分裂症患者基于 脑功能影像数据机器学习分类的跨中心泛化性
在临床研究领域，机器学习已被广泛用于优化脑影像数据分析和建立预测模型来对精神分裂症患者进行分类。评估泛化性是对预测模型性能评价的重要步骤，然而对该方面问题进行探讨的临床研究却很少。为了解决这一问题，中国科学院心理研究所心理健康重点实验室神经心理和应用认知神经科学（NACN）实验室研究员陈楚侨与国际合作者开展了一项专门基于静息态磁共振成像对精神分裂症患者机器学习分类泛化性的探讨。其中，研究者们采用内