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生信爱好者周刊（每周日发布）
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【周刊】第 141 期 #2487

Closed ShixiangWang closed 1 month ago

ShixiangWang commented 1 month ago

生信爱好者周刊（第 141 期）：

这里记录每周值得分享的生信相关内容，周日发布。

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（完）

ShixiangWang commented 1 month ago

@openbiox/weekly

DrRobinLuo commented 1 month ago

1、3、5

DrRobinLuo commented 1 month ago

1.生信研究 | 14国科学家在Cell Research联合发文，倡议开展人类基因组计划二期，让精准医疗惠及全球 image 这篇文章介绍了发表在Cell Research的一项重要的科学倡议 - 人类基因组计划二期(HGP2)。由14个国家的科学家联合发起，该计划旨在推动全球精准医疗的发展,让更多人受益于基因组学研究成果。HGP2的主要目标包括:对全球1%人口进行基因组测序、构建多样化的人类基因组图谱、推动多组学研究等。这将有助于深入了解人类遗传变异与疾病的关系，为精准医疗提供重要基础。文章详细阐述了实现这一宏大目标面临的挑战，包括经济、组织、基础设施等方面，并提出了相应的解决方案。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41422-024-01026-y

3.生信研究 Nat Med | 斯坦福医学院利用医疗 Twitter 进行病理图像大模型分析 image 这篇文章介绍了斯坦福医学院利用医疗Twitter数据开发病理图像大模型的创新研究。研究团队构建了名为OpenPath的大规模病理图像-文本数据集，并在此基础上训练了PLIP多模态AI模型。PLIP展现出优秀的零样本学习和迁移学习能力，在多个病理图像分类任务中表现出色。此外，PLIP还能实现灵活的图像检索,具有重要的教育和知识共享价值。这项研究充分利用了公开的医疗信息资源，为医疗AI的发展提供了新思路，具有重要的理论和应用价值。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-023-02504-3

5.博文资讯 | 他山之石可以攻玉：生物序列数据如何输入neural networks？ image 文章以DNA和蛋白质序列为例，详细讲解了one-hot编码、kmer+词嵌入等常用的序列表示方法，并给出了相应的PyTorch代码实现。作者不仅解释了基本概念，还提供了完整的数据处理和模型构建流程，让读者可以快速上手实践。对于想要将深度学习应用于生物序列分析的研究人员来说，这篇文章提供了宝贵的技术指导和启发。虽然内容简明扼要，但覆盖面广，是一篇难得的入门级教程。

ShixiangWang commented 1 month ago

@DrRobinLuo 前面2篇文章看能不能截图更有代表性的图

DrRobinLuo commented 1 month ago

@DrRobinLuo 前面2篇文章看能不能截图更有代表性的图

已修改，#1的文章是纯文字的，就保持原来的样子了；#3的修改为文章的流程图了

Wangcy-rachel commented 1 month ago

1、3、5

2、4，明天有时间就做

zoe3251 commented 1 month ago

1、3、5 2、4，明天有时间就做

6、7

Wangcy-rachel commented 1 month ago

2.Nature Methods | 大咖组团发表环状RNA检测工具的评估报告以及使用指南 image 环状RNA分子(circRNAs)的检测通常基于使用计算工具处理的短读RNA测序数据。已经开发了许多这样的工具，但是缺少与正交验证的系统比较。因此，OncoRNALab联合了众多国际知名环状RNA研究大咖，建立了一项circRNA检测工具基准研究，其中16种工具检测了三种深度测序的人类细胞类型中超过315,000种独特的circRNA，并使用三种正交方法验证了1516种预测的环状rna。这项研究对未来circRNA的检测和验证提出了宝贵的建议。

4.博文资讯 | 2023年 “全球最具创新力” 的10家生物科技公司出炉 image 知名媒体《快公司》（Fast Company）公布了“全球最具创新力的10家生物科技公司名单”，称这些公司正使医疗和基因测序更快得向前发展。在这份名单当中，包含了在DNA测序、细胞分离等科技做出亮眼突破的新锐，也有旨在改善现有CAR-T与基因编辑疗法、优化现有药物开发流程的多家创新公司。这些最具创新力的公司所开发的技术预示着生物科技界的发展方向。