《自然》杂志热点:人工智能在多组学和药物发现中的应用
人工智能生物学分析算法是处理生物网络数据的有效方法,它构建机器或程序来模拟人类智能,从而在生物网络中实现分类、聚类和预测任务。在过去的几十年里,我们看到了人工智能生物学分析算法的快速发展。
为了使这项研究易于理解,我们不仅根据生物网络结构的数据将这些人工智能算法分为基于网络的生物学分析算法和基于机器学习(基于ML)的生物学分析算法,而且还采用了下图来描述这些人工智能生物学分析算法的历史里程碑。

表观遗传学分析DNA或DNA相关蛋白的逆转修饰。这些修饰在不改变DNA序列的情况下影响基因表达,通过人工智能研究表观遗传学数据不仅对于阐明癌症的基本机制很重要,利用信息丰富的转录组学和表观遗传学数据研究组蛋白赖氨酸去甲基化的调控网络,强调了表观遗传调控因子在有丝分裂控制中的重要性及其作为治疗靶点的潜力,表明表观遗传调控因子对肿瘤发生和耐药性至关重要。
基因组学旨在通过使用基因组规模测定(如基因组测序)来表征生物体中每个基因组元素的功能。基因组学的应用包括发现基因型和表型之间的关联,发现用于患者分层的生物标志物,预测基因的功能并绘制生化活性基因组区域。
代谢组学通常用于通过分析生物体液、细胞和组织中的代谢物来发现生物标志物。由于生物技术固有的敏感性,可以检测到代谢途径的细微变化,以深入了解各种生理条件和癌症处理背后的机制。由于网络生物学的创新发展,研究人员利用生物网络进行代谢组学分析,并为我们提供对代谢物在癌症中的作用的系统级理解。
单细胞测序 (scSeq) 因其在单个细胞中测序 DNA 和 RNA 的能力而被选为 2013 年的年度方法,近年来深度测序技术快速发展,使得在单个细胞尺度检测基因表达和染色质开放性成为可能,形成了单细胞多组学数据整合分析的研究热点。深度学习方法已被部署用于处理scRNA-seq数据,重新定义了我们使用人工神经网络的复杂架构分析大规模数据的能力。应用于scRNA-seq数据的深度学习模型在基因表达插补、细胞聚类、批量校正和类似任务中取得了有竞争力的表现。
蛋白质晶体结构解析:近年来结构生物学发展迅速并和其他学科相互渗透交叉,特别是受到结构基因组学等热点学科的极大带动。作为结构生物学的基本手段和技术,蛋白质晶体学从解析简单的蛋白质三维结构延伸到解决各类生物大分子及复合物结构,并更加注重研究结构与功能之间的相互关系
现如今生命科学领域最火的技术之一便是基因编辑,基因编辑领域又属CRISPR系统应用最为广泛,《Nature》2017 年度人物均授予了 CRISPR 相关技术的突破,2020年CRISPR技术获得诺贝奖,短短不到十年时间CRISPR技术荣获最高学术荣誉,足以看出该技术的应用潜力。
如果您在从事生物医学方面的研究 并且有发顶刊的想法
下面这篇内容会给你思路和方法
九大专题内容
专题一:CRISPR-Cas9基因编辑专题线上培训
专题二:蛋白质晶体结构解析实践应用专题线上培训
专题三:深度学习在基因组学实践应用专题线上培训
专题四:机器学习微生物组学应用专题线上培训
专题五:机器学习代谢组学专题线上培训
专题六:机器学习转录组与表观组学应用专题线上培训
专题七:深度学习单细胞实践应用专题线上培训
专题八:CADD药物设计应用专题线上培训
专题九:AIDD人工智能药物发现专题线上培训
学习目标
【CRISPR-Cas9基因编辑技术】专题课程从全局出发,由浅入深,课程通过基础入门+应用案例实操演练的方式,从最初的原理讲解到最后的应用实战,学完本课程你将掌握基因编辑技术的相关原理及其应用,此外可以学到基因编辑系统的优化策略,可以学到如何操作常用的生物学软件。能够快速运用到自己的科研项目和课题上。
【蛋白质晶体结构解析】蛋白质晶体结构解析课程让学员了解蛋白质晶体结构解析的原理、方法与技术,学习分子克隆、蛋白表达纯化、蛋白结晶方法、软件安装,蛋白结构数据处理,得到高分辨率的蛋白晶体结构。使学员通过本次课程的学习,很轻松地解析出蛋白晶体结构,并进行晶体结构的精修。
【深度学习基因组学】课程通过基础入门+应用案例实操演练的方式,从初学及应用研究的角度出发,带大家实战演练多种深度学习模型在基因组学分析中的各种应用,深入剖析多篇高分文章代码演示及文章复现,通过对这些深度学习在基因组学中的应用案例进行深度讲解和实操,让学员能够掌握深度学习分析高维基因组学、转录组学、蛋白组学等多组学数据流程,系统学习深度学习及基因组学理论知识及熟悉软件代码实操,熟练掌握这些前沿的分析工具的使用以及研究创新深度学习算法解决生物学及临床疾病问题与需求。
【机器学习代谢组学】熟悉代谢组学和机器学习相关硬件和软件;熟悉代谢组学从样本处理到数据分析的全流程;能复现至少1篇CNS或子刊级别的代谢组学文章图片。
【机器学习转录组学与表观组学】本课程学员将学习如何处理和分析转录组和表观组数据,并深入了解这两个领域的关键概念和最新发展。课程内容包括Linux操作系统的基础知识和常用命令行技巧,R编程语言的应用,转录组数据的预处理和差异表达分析,表观组数据的分析方法,以及综合应用和实际项目实践。此外,课程还注重培养学员独立进行转录组和表观组学研究的能力,为他们在这一领域的进一步发展和应用打下坚实的基础。
【深度学习单细胞分析】通过高分文献和代码实操,解析课单细胞深度的课题套路,助力完成学员自己的高分文章!
【机器学习微生物】通过本次培训多个案例的系统讲解让参会学员学会机器学习在微生物组数据分析流程,能够快速运用到自己的科研项目和课题上。
【CADD药物设计与AIDD药物设计】CADD计算机辅助药物设计设计流程,让学员能够掌握包括PDB数据库、靶点蛋白、蛋白质-配体、蛋白-配体小分子、蛋白-配体结构、notepad的介绍和使用、分子对接、蛋白-配体对接、虚拟筛选、蛋白-蛋白对接、蛋白-多糖分子对接、蛋白-水合对接、Linux安装、gromacs分子动力学全程实操、溶剂化分子动力学模拟
【AIDD人工智能药物发现与设计】课程让学员了解药物发现的前沿背景,学习人工智能领域的各类常见算法,熟悉工具包的安装与使用,掌握一定的算法编程能力,能够运用计算机方法研究药物相关问题。通过大量的案例讲解和实践操作,具备一定的AIDD模型构建和数据分析能力。
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