基因测序推广权威发布_基因检测300项价格(2024年11月精准访谈)
「创新创业在湖南」【大学生边读书边种辣椒 成果推广到全球】辣椒是湘菜的灵魂。来自湖南农业大学园艺学院研究生何轮,聚焦辣椒分子育种领域,通过对辣椒进行基因测序,精准定位了影响辣度的关键基因,经过加工提纯,获得了辣度更高的辣椒碱。这一成果打破了国外工业辣椒的种业封锁,逐步实现了工业辣椒的国产化,填补了300亿市场的空白。@湖南教育发布湖南教育发布的微博视频
孟德尔随机化:全基因组测序的新时代 嘿,大家好!今天咱们来聊聊最近在医学科研圈引起轩然大波的孟德尔随机化分析(Mendelian randomization,简称MR)。这个方法可是个宝藏,能让我们在不进行实验的情况下,就能揭示因果关系!孟德尔随机化是一种基于全基因组测序数据(GWAS数据)的新型流行病学方法。它利用单核苷酸多态性(SNP)作为工具变量,来探索各种因素之间的因果关系。简单来说,就是通过分析基因变异来推测不同因素之间的联系。 总之,孟德尔随机化分析给我们提供了一个全新的视角来看待各种健康问题,让我们能够更深入地理解不同因素之间的复杂关系。希望这篇文章能让你对孟德尔随机化有个更清晰的认识!
农艺与种业硕士的出路 大家好!这里是岁岁打工日记。今天我们来聊聊农学专业的就业方向,特别是作物遗传育种和农业信息学。希望这些信息能帮到正在迷茫的你! 𑣀作物栽培】 研究方向: 耕作方式和栽培技术对植物产量和生长的影响; 植物和土壤理化性质的测定,如光合作用、氮磷钾含量、产量测定等; 田间实践,掌握栽培技术。 就业对口: 农业种业公司(如先正达、隆平高科、大北农、电商农业等); 农科院、农业局、农业推广所; 教学科研行政(科研助理、教师编、公务员)。 优点与缺点: 每年招生较多,考研竞争相对较小; 田间工作较多,实验辛苦,实验室工作相对较少; 研究方向偏向大田,对口工作对农业依赖性较高。 𑣀作物育种】 研究方向: 传统育种、转基因育种和种质资源; 传统育种:杂交育种等,耗时较长,涉及杂交种鉴定、分子标记测定等; 转基因育种:诱变育种、分子育种、转基因组培等,涉及基因组学、遗传鉴定、WB、ELISA、CRISPR编辑、蛋白组/转录组测序; 种质资源:群体性状及基因评估,结合生物信息与基因组学,涉及分子标记、物种集群、进化分析等。 就业对口: 大部分同作物栽培; 各类生物类公司(如测序、生物原材料、IVD、生命科学、生物药); 做过免疫蛋白类实验的可以考虑CRO做多肽抗体一类; 做过分子类实验的可以考虑IVD分子业务或者做基因靶点生物药公司; 做过测序类实验的可以考虑生物测序、品种鉴定公司; 做过质谱分析/IP-MS的可以考虑药企食品化学分析岗位。 优点与缺点: 湿实验较多,实验失败概率高; 依旧需要下地,工作量可能和栽培差不多; 后代遗传育种周期长,侧重作物应用,生物技术创新较少。 篇幅有限,欢迎大家自行补充!下一篇将详细讲解农艺与种业/农业信息学的就业及行业整体薪资。如果你感兴趣,记得关注哦!
牛津健康经济学与基因组学研讨会 牛津大学健康经济研究中心(HERC)将于2024年10月8日(周二)举办一场研讨会,探讨卫生经济学和基因组学领域的最新进展。研讨会将探讨在成人和新生儿群体中使用基因组测序的影响,并分析患者和家庭在进行测序时最关心的结果。 会议还将讨论基因组方法建模的挑战、方法的资助、使用多基因风险评分指导患者医疗保健的经济影响,以及孟德尔随机化研究设计如何帮助估计成本效益。 时间:2024年10月8日(周二)13:00 地点:线下或Zoom/Teams线上 报名方式:在Google上搜索“HERC Webinar: Health Economics and Genomics Seminar”进行线上报名。
华大基因产前筛查是一项先进的医疗服务项目,旨在通过科学的手段预防和减少出生缺陷。以下是关于华大基因产前筛查的详细科普内容: 1️⃣ **筛查原理与方法** 华大基因产前筛查主要通过提取孕妇外周血中的胎儿游离DNA,利用高通量测序技术进行测序,并结合生物信息学分析,评估胎儿患有染色体异常疾病的风险。这种方法具有高度特异性和敏感性,能有效检测出21三体综合征(唐氏综合征)、18三体综合征、13三体综合征等常见染色体异常。此外,华大基因还提供了包括羊水穿刺术在内的多种遗传学检测手段,以进一步确认诊断。 2️⃣ **筛查意义与效果** 产前基因筛查对于预防和减少出生缺陷具有重要意义。通过早期筛查,可以及时发现并干预潜在的健康问题,降低新生儿的发病率和致残率。华大基因的产前筛查服务已经在全国范围内广泛推广,并为大量孕妇提供了准确的检测结果和专业的咨询建议。 3️⃣ **注意事项与选择** 孕妇在进行华大基因产前筛查时,需要遵循专业医生的指导,了解自己的健康状况和筛查需求。同时,应选择正规的医疗机构进行筛查,确保检测结果的准确性和可靠性。此外,孕妇在筛查前需要了解筛查的意义、流程、注意事项等信息,以便更好地利用这一服务为宝宝的健康成长保驾护航。 #华大基因#
工业皇冠排名,中国哪些领先? 1、光刻机 荷兰第一 2、航空发动机 美国第一 3、高端数控机床 德国、日本第一 4、碳纤维 日本第一 5、芯片设计软件 美国第一 6、工业机器人 日本第一 7、特种钢材 日本第一 8、核磁共振 德国第一 9、基因测序 美国第一 10、盾构机 中国第一 11、高铁技术 中国第一 12、5G 通信 中国第一 13、高端医疗 美国第一 14、新能源电车 中国第一 15、卫星导航 中国、美国第一 十五大类中,中国第一已经占据 1/3,未来可期#热点引擎计划# #中国芯片正在崛起#
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【科研进展】赵方庆团队发表基于人工智能识别菌群标志物综述 菌群标志物作为微生物群落在健康与疾病状态下的特定生物分子或代谢产物,对于疾病的早期诊断和预防具有至关重要的意义。它们不仅揭示了微生物与宿主的互作关系,还为实现精准医疗和保障公共健康提供了关键的科学依据。传统的生物信息学方法在识别菌群标志物时存在预测准确性不高和泛化能力不足的问题,人工智能方法在生物信息学领域的应用和推广为菌群标志物的识别提供了全新的视角。 2024年9月13日,中国科学院动物研究所赵方庆团队在National Science Review上发表题为“Exploring the frontier of microbiome biomarker discovery with artificial intelligence”的综述,系统梳理了不同人工智能方法在菌群标志物发现中的应用和各自优势,为人工智能方法在识别菌群标志物的不同应用场景中的选择提供了重要依据。此外,还深入探讨了当前菌群标志物研究中人工智能技术面临的机遇与挑战,为该领域的发展提供了新的思路和方向。 传统的菌群标志物识别方法主要依赖于统计方法,例如t-test、ANOVA等,对菌群数据进行分析并识别丰度差异的微生物种类或功能基因。由于菌群测序数据中存在大量噪声干扰,包括饮食在内的生活方式以及实验条件的变化都可能引入偏差,因此不同数据集之间的一致性和测序结果的准确性受到极大影响。此外,菌群数据所具有的稀疏性、高维性和组成性等特征也对基于菌群丰度的标志物识别和挖掘带来了重要的挑战。 为了克服传统方法的局限性,研究人员探索利用人工智能技术进行菌群标志物的挖掘。人工智能方法通过特征选择和模型训练,能够识别出与疾病表型具有显著关联的菌群特征,挖掘出基于差异丰度分析和共现网络分析所无法发现的潜在模式和复杂的相互作用,从高维、复杂的菌群数据中识别出更精确的菌群标志物,从而提高疾病预测和诊断的准确性。一些人工智能模型还可以提供可解释的预测结果,帮助研究人员理解菌群标志物与疾病或表型之间的关系,从而揭示疾病的发生和发展机制。以支持向量机、随机森林和梯度提升决策树为代表的机器学习算法以及以神经网络为代表的深度学习算法在很多不同的研究中都表现出优异性能。除此之外,人工智能模型还可以整合不同组学和不同模态的数据,通过结合自然语言处理等技术,进一步深度融合不同来源的数据信息,从而更全面地理解疾病的发生和发展机制,并发现更精确的菌群标志物。 人工智能技术在菌群标志物发现领域展现出巨大的潜力,可以帮助我们更好地理解微生物组与疾病之间的关系,并开发基于微生物组的诊断和治疗策略,为人类健康事业做出更大的贡献。本综述不仅为微生物组相关疾病的诊断和治疗提供了新思路,也为我国在人工智能辅助生物医学研究方面提供了新见解。 该综述由中国科学院动物研究所赵方庆团队完成,博士后肖力文为第一作者,赵方庆研究员为通讯作者。该工作得到了科技部重点研发计划、国家自然科学基金和中国博士后科学基金的资助。 文章链接:网页链接 原文链接:网页链接
芬兰人的DNA揭示:我们与他们的亲戚关系 通过DNA测序的遗传学研究,我们发现芬兰人的父系基因中有60%属于N(Niilo男子)单倍群。这些人的祖先在数万年前从中国经俄罗斯迁移到芬兰定居,与我们有着堂兄弟的关系。主要分布在芬兰的北部和东部地区。 芬兰人的DNA与华夏民族的DNA非常接近,被分子人类学家称为华夏-芬兰人种。中国人和芬兰人之间的基因差异甚至小于中国人和日韩人之间的差异。 根据科学研究,芬兰人和爱沙尼亚人的祖先是从我国的华南地区迁徙过去的,甚至还带去了狗!如果你不信,可以去芬兰看看,当地人的面部轮廓与我们华夏人简直一模一样!
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