组学
Science 发文，高通量蛋白质组学和人工智能的革命
编译 | 紫罗最近，研究人员能够从少量血液样本中测量数千种血浆蛋白，这为广泛的数据提供了新的维度，可以增进我们对人类健康的了解。例如，SomaLogic 公司已经开发出测量 10,000 多种蛋白质的方法，而赛默飞世尔的 Olink 检测方法可以从少至 2 μl 的样本中检测 5400 多种蛋白质。当这些丰富的数据与来自大型患者群体的其他信息层（例如英国生物库从 50 万名参与者那里获得的基因、健康和生活方式信息）相结合时，我们就会对疾病的根源、衰老过程以及预测个人健康轨迹的潜在能力产生新的见解。十多年来，科学家已
效率提高近百倍，山大团队AI新方法解析复杂器官空间组学，登Nature子刊
编辑 | 萝卜皮空间组学技术以细胞和亚细胞分辨率解析复杂器官的功能组件。山东大学的研究团队引入了空间图傅里叶变换 (Spatial Graph Fourier Transform，SpaGFT)，并将图信号处理应用于各种空间组学分析平台，以生成可解释的表示。这种表示支持空间可变基因识别并改进基因表达推断，在分析人类和小鼠空间转录组数据方面优于现有工具，效率是现有工具的百倍。SpaGFT 可以识别人类淋巴结 Visium 数据中 B 细胞成熟的免疫区域，并使用内部人类扁桃体 CODEX 数据表征次级滤泡的变化。此外
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