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基因组学期刊权威发布_基因组学期刊排名(2024年11月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

基因组学期刊

【Genome Biology |单细胞组学与疾病研究中心郑小琪团队开发空间转录组数据降维新算法】近日，上海交通大学公共卫生学院、上海交通大学医学院单细胞组学与疾病研究中心郑小琪课题组在基因组学领域顶级期刊Genome Biology杂志发表了题为GraphPCA: a fast and interpretable dimension reduction algorithm for spatial transcriptomics data的方法论文章。该研究开发了一个快速、可解释性的拟线性降维算法——GraphPCA。基于模拟实验及真实数据的评估结果表明，GraphPCA有效提升了包含空间域检测、降噪以及轨迹推断等多项下游分析任务的性能。这项研究为空间转录组数据的分析提供了一个强有力的新工具，有助于更深入地理解细胞在组织中的复杂相互作用和功能。近年来，空间转录组(Spatial transcriptomics, ST) 技术的快速发展使得研究人员在获取基因表达谱的同时保留了细胞在组织中的空间位置信息，从而能够揭示组织内细胞在空间结构上的异质性。然而，空间转录组数据具有高稀疏性、高维性和低信噪比等特点，为后续数据分析带来了巨大挑战。作为下游分析前必要的预处理步骤，降维不仅可以提高信噪比，还能有效缓解维数灾难。目前，大多数研究人员直接将针对单细胞转录组数据的降维算法应用到空间转录组数据（如Seurat、Scanpy、STUtility等）。然而，这些方法未能充分利用ST数据中的空间信息，可能导致低维嵌入的效率降低，甚至错误的生物学发现。虽然近期已有一些专门针对ST数据的降维算法（如SpatialPCA、DR-SC等），但这些方法或依赖复杂的参数推断，或缺乏模型可解释性。为了克服这些缺陷，本研究基于图正则化表示以及主成分分析法，开发了一种快速、可解释的拟线性降维算法——GraphPCA，该算法可以有效处理空间转录组数据，并提高了低维嵌入的生物学解释能力。 GraphPCA建立在灵活的主成分分析框架上，它通过利用位点/细胞之间的空间邻域结构作为图约束，使得低维嵌入能够有效地保留位置信息。GraphPCA的输入包括基因表达矩阵和位点的空间坐标，这些信息被用于构建位点/细胞间的空间邻域图（默认为k近邻图）。与经典的主成分分析方法不同，GraphPCA通过求解一个受空间邻域图约束的优化问题来推断整合了空间位置和基因表达信息的低维嵌入矩阵。由于该优化问题存在封闭解，GraphPCA的计算效率远高于基于深度学习的方法，从而可以高效地处理不同规模的ST数据。通过图约束，GraphPCA可以使相邻位点/细胞在低维空间中的投影更加接近，并且每个嵌入维度都与特定的空间基因表达模式高度相关，这使得基因-成分的投影矩阵能够反映共表达基因模块的空间表达差异性。作者随后在大量模拟数据和不同物种、组织区域、测序技术的真实数据上进行了广泛的评估，验证了GraphPCA得到的低维嵌入在空间域检测、轨迹推断和去噪等下游分析任务中的性能。此外，GraphPCA模型的灵活性使其能够轻松扩展到多样本整合，通过融合其它切片的基因表达信息进一步提高空间域检测的准确性。

肺腺癌早诊新突破𐟓ˆ 探索医学影像的未来，我们欢迎对医学影像和多模态研究感兴趣的学生加入我们的团队！无论你是医学临床方向还是医学影像方向的研究者，这里都有你的舞台。 𐟌Ÿ 我们的研究领域：多模态影像组学在肺腺癌早期精准诊断中的应用 𐟓š 背景：肺腺癌的早期诊断是肿瘤学的一大挑战。传统的单一模态影像学诊断存在局限性，而多模态融合能够显著提高诊断的准确性。 𐟒ᠧ瑧 ”思路：整合CT、PET和基因组学数据深度学习多模态特征提取构建机器学习分类模型验证模型对早期肺腺癌的识别精度 𐟓– 相关期刊： Lancet Oncology Nature Medicine European Respiratory Journal Stroke Cancer Imaging Neurological Sciences 我们提供idea、支持和帮助，让你的科研之路更加顺畅。加入我们，一起探索医学影像的奥秘，为肺腺癌的早期诊断贡献力量！

𐟌𑦤物科学Top8期刊推荐 𐟌🦎⧴⦤物科学的奥秘，这8本期刊你不能错过！ 1️⃣ 《THEORETICAL AND APPLIED GENETICS》𐟧슦𖵧›–现代植物遗传学、基因组学及生物技术的关键研究。 2️⃣ 《MOLECULAR PLANT PATHOLOGY》𐟦 深入解析植物病理学的分子机制，助力疾病管理研究。 3️⃣ 《PLANT AND SOIL》𐟌𑰟Œ 揭示植物生物学与土壤科学的紧密联系。 4️⃣ 《JOURNAL OF ECOLOGY》𐟌𒰟ŒŠ 专注水生和陆生生态系统中植物生态学的原创研究。 5️⃣ 《PLANT CELL》𐟧찟Œ𑊥‘布植物生物学中细胞生物学、分子生物学等领域的新研究成果。 6️⃣ 《PLANT JOURNAL》𐟓š𐟔슦𑇩›†领先实验室的植物生物学研究论文。 7️⃣ 《NEW PHYTOLOGIST》𐟌𑰟ŒŸ 提供新颖、严谨、及时的植物科学研究成果。 8️⃣ 《PLANT PHYSIOLOGY》𐟌᯸𐟌🊤𘓦𓨤𚎦䍧‰駔Ÿ理学及相关领域的深入研究。

【1059听天下】记者从中国农业科学院深圳农业基因组研究所了解到，该所研究员周永锋团队开发了一种利用人工智能指导葡萄育种的新方法，有望缩短育种周期，加速葡萄品种创新，并为其他多年生作物育种提供方法参考。此项研究成果昨天在线发表于国际权威期刊《自然》旗下子刊《自然•遗传学》。周永锋说，与杂交育种需要根据葡萄成熟后的表型作出判断相比，基于这种选择模型的全基因组选择育种技术，在葡萄幼苗时期就可以预测其成熟后的性状，可以尽早剔除掉不符合条件的幼苗，减少了不必要的人工成本和投入。（更多新闻，请关注收听FM105.9「烟台音乐广播」每逢半点播出的《1059听天下》）

科研新手必看！8个实验技能学习资源推荐无论是刚进入实验室的新手，还是需要参考作图的老手，以下8个科研实验技术资源库都能帮你提升实验技能。 1⃣ Nature Protocols 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 提供详细的实验步骤和注意事项，还有讨论组、常用试剂配方和实验视频。 2⃣ JoVE 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 全称Journal of Visualized Experiments，是首个实验视频期刊，非常推荐。 3⃣ Bio-protocol 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 一个开放获取和沟通的平台，特别适合初学者，可以使用检索功能。 4⃣ Current Protocol 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 提供分步骤的实验操作流程方案，格式统一，一目了然，覆盖范围广，现有25,000篇方案。 5⃣ Protocol Exchange 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 由Nature Protocols打造的开放平台，涉及生物化学、微生物、植物学、医学、分析化学等35个领域。 6⃣ Nature Methods 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 涵盖生命科学领域中新的研究方法或对经典方法有显著改进的相关论文。 7⃣ Springer Protocols 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 最全面的线上生命科学实验指南库，涵盖动物科学、基因组学、微生物学领域，可以在线管理自己的Protocol。 8⃣ Cold Spring Harbor Protocols 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 冷泉港实验室是分子生物学领域的巨头，提供分步骤的实验操作流程。以上资源都有详细的介绍，有需要的可以收藏起来哦！

新泽西理工学院计算机系博士招生啦！嘿，大家好！最近我们实验室有几个师兄师姐快要毕业了，急需新鲜血液加入。如果你对生物信息、深度学习或者大语言模型感兴趣，不妨了解一下我们的招生信息吧！导师人超好，实验室氛围也很棒，欢迎大家转发申请哦！ 𐟧‘‍𐟏력Ｅ𘈧𛋯𜚊我们的导师本科毕业于武汉大学，博士毕业于宾夕法尼亚大学。他现在是新泽西理工学院计算机系的Distinguished Professor，也是IEEE Fellow。导师还在统计系和管理学院有联合任命，研究方向主要包括机器学习、统计建模、人工智能以及在各类数据丰富的领域中的应用，特别是生物医学。最近他的研究重点是深度学习、大语言模型和其他基础模型，以及在基因组学、生物信息学和金融领域的应用。他的成果发表在《Nature Methods》、《Nature Machine Intelligence》、《Nature Communications》等顶级期刊和会议上。 𐟌Ÿ 招生计划及研究方向：我们计划在2025年春季和秋季招收博士研究生，并提供全额奖学金（包括Research Assistant/Teaching Assistant），除了学费全免，还有超过40,000美元/年的生活补助。欢迎计算机、统计、生物信息学或者相关专业的学生申请，也欢迎有计算背景和训练的生物医学专业学生跨专业申请。有意向的同学可以发送邮件，并提供简历、个人介绍以及研究兴趣和经历。如果你对这些方向感兴趣，赶紧行动吧！𐟓瀀

" Frontiers in Aging Neuroscience "期刊发表来自华南师范大学、北京师范大学的孟德尔随机化研究（下图），长期进行中度至剧烈的体力活动，可能会导致认知能力下降，基因预测的中度到剧烈的体力活动，与认知能力降低42%相关。这项研究利用全基因组关联研究（GWAS）的数据来评估中度至剧烈体力活动（MVPA）在认知表现中的作用，还进行了多变量孟德尔随机化分析，以评估MVPA对认知表现的因果影响，同时调整了其他风险因素，包括BMI、吸烟、饮酒和睡眠。具体运动强度如何判断，见图2。更多健康+营养相关文献解读，还请点个关注哈，一起学营养，科学健康生活 #运动# #sci# #变美变瘦变好看# #变美# #认知# #痴呆# #科普# #健康科普# #健康科普在小红书#

【科学家揭开中国小麦品种演进规律】从中国农业科学院作物科学研究所获悉，该所小麦基因挖掘与利用创新团队联合中国农业大学、澳大利亚莫道克大学等，追溯中国近70年的现代小麦育种史，从头组装我国17个代表性小麦品种的高质量基因组，发现小麦品种分化的核心区域——跨着丝粒区域。该研究从基因组层面揭示中国小麦因气候变化、地域饮食习惯等因素导致品种演进的遗传机制，为未来小麦的基因组学辅助育种改良提供了宝贵的基因资源信息，也为全球种质资源的整合和利用、支撑未来小麦育种提供了新的视角和策略。相关论文于11月28日发表于国际期刊《自然》。（光明日报）

AI大模型开启基因组学新纪元探索基因组的奥秘一直是生物科学的终极挑战。如何利用人工智能（AI）来解读DNA的复杂信息，并以此设计和操控生命的“程序代码”？斯坦福大学的Brian L. Hie团队在权威科学期刊《Science》上发表了一项开创性研究，介绍了一个名为Evo的大规模基因组基础模型。 Evo模型通过深度学习算法，不仅能够识别基因组中细微的模式，还能生成完整的基因序列，为基因编辑和新药开发提供了前所未有的支持。这个模型基于3000亿DNA token进行训练，能够在长序列的单碱基分辨率下进行预测和生成，尤其在跨物种的基因预测上表现优异。 Evo模型专注于捕捉生物学中的两个核心方面：中心法则的多模态性和进化的多尺度特性。中心法则揭示了DNA、RNA和蛋白质的统一信息流，而进化则跨越了分子、途径、细胞到生物体的各个层级。研究发现，Evo生成的多基因系统成功率接近50%，生成的CRISPR-Cas9蛋白也经实验验证具有功能活性。此外，在全基因组生成方面，Evo生成的序列在基因组组织、编码密度和天然基因组方面显示出高度的相似性。 Evo不仅能预测基因突变的效应，还具备生成完整基因组序列的能力，在基因组设计、药物开发和生物工程领域具有广阔的潜力。

生物学专业细分方向与就业前景全解析 𐟔生物学的世界如此广阔，你知道它有哪些细分领域吗？𐟌𑥉置课程有哪些要求？𐟓š未来的就业方向又是什么呢？今天，我们就来深入探讨生物学的各个研究方向，以及它们的前置课程和就业前景！ 𐟓Œ生物信息学 (Bioinformatics) 𐟓Œ生物技术 (Biotechnology) 𐟓Œ生物统计学 (Biostatistics) 𐟓Œ计算生物学 (Computational biology) 𐟓Œ神经生物学 (Neurobiology) 𐟓Œ细胞生物学 (Cell biology) 𐟓Œ生物医学工程 (Biomedical Engineering) 𐟓Œ免疫学 (Immunology) 𐟓Œ分子生物学 (Molecular biology) 𐟔짧‘研与论文方向： 𐟔쥟𚥛 编辑与CRISPR技术应用：探索CRISPR在治疗遗传性疾病或改良农作物抗逆性中的应用。 𐟔짖먋—开发与传染病研究：专注于新出现或难以治疗的传染病（如COVID-19、HIV等）的疫苗研发。 𐟓ƒ推荐论文期刊：《自然》(Nature) 《科学》(Science) 《细胞》(Cell) 《基因组生物学》(Genome Biology) 《免疫学》(Immunology) 𐟒𜥰𑤸š方向： 𐟏奌𛧖—机构、医院 𐟏⥭榜勒Œ研究公司 𐟏�Ÿ物技术公司 𐟚€探索生物学专业的每一个角落，找到你的兴趣所在，开启你的职业生涯！𐟌Ÿ

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