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2023年度中醫(yī)藥十大學(xué)術(shù)進(jìn)展發(fā)布 IMP 入選

為推動(dòng)我國(guó)生物信息學(xué)的學(xué)科發(fā)展和創(chuàng)新研究，充分展示和宣傳我國(guó)生物信息學(xué)領(lǐng)域的重大研究成果，《基因組蛋白質(zhì)組與生物信息學(xué)報(bào)（英文）》（Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 簡(jiǎn)稱GPB）組織評(píng)選了2018年度、2019年度、2020年度、2021年度和2022年度“中國(guó)生物信息學(xué)十大進(jìn)展”。在此基礎(chǔ)上，GPB繼續(xù)組織2023年度評(píng)選活動(dòng)，經(jīng)過100余名國(guó)內(nèi)外生物信息學(xué)領(lǐng)域教授/研究員推薦，初選、復(fù)選投票，以及復(fù)核程序，現(xiàn)公布2023年度“中國(guó)生物信息學(xué)十大進(jìn)展”評(píng)選結(jié)果（排名不分先后，按標(biāo)題首字母順序排序）。

感謝所有專家秉持專業(yè)和公正的態(tài)度參與本年度十大進(jìn)展的推薦和評(píng)選；祝賀所有入選工作的團(tuán)隊(duì)！同時(shí)祝愿大家在2024新的一年里健康平安、工作順利、大展宏圖、碩果累累！

評(píng)審委員會(huì)

2024年3月16日

泛癌種自然殺傷細(xì)胞異質(zhì)性的生物信息學(xué)解析

自然殺傷（NK）細(xì)胞是抗腫瘤免疫反應(yīng)的關(guān)鍵，但對(duì)其在不同患者、癌種間的異質(zhì)性研究仍十分有限。北京大學(xué)張澤民、王東方、朱琳楠團(tuán)隊(duì)與中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)彭慧團(tuán)隊(duì)合作，以大規(guī)模單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)的生物信息學(xué)整合為支撐，系統(tǒng)性揭示了NK細(xì)胞在不同癌癥類型和組織之間的異質(zhì)性規(guī)律，首次定義了癌組織特異富集、殺傷功能受損的NK細(xì)胞亞類，該群細(xì)胞在泛癌種水平上與患者不良預(yù)后及免疫治療耐受相關(guān)；研究還發(fā)現(xiàn)LAMP3+樹突狀細(xì)胞是導(dǎo)致癌組織中NK功能受損的關(guān)鍵。該研究提供了準(zhǔn)確、全面的腫瘤浸潤(rùn)NK細(xì)胞圖譜，助力開發(fā)新型以NK細(xì)胞為基礎(chǔ)的腫瘤治療策略。

該成果發(fā)表于Cell

推薦理由：首個(gè)人類自然殺傷細(xì)胞的泛癌圖譜

圖：生物信息學(xué)整合分析揭示NK細(xì)胞的泛癌種異質(zhì)性規(guī)律

數(shù)據(jù)鏈接

http://pan-nk.cancer-pku.cn/

原文信息

Tang F, Li J, Qi L, Liu D, Bo Y, Qin S, et al. A pan-cancer single-cell panorama of human natural killer cells. Cell 2023;186:4235–51.e20. PMID: 37607536.

原文鏈接

https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.07.034

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人類和小鼠細(xì)胞身份識(shí)別及單細(xì)胞功能分析平臺(tái)——CellMaker 2.0

細(xì)胞是構(gòu)成生命體的基本單元，細(xì)胞身份識(shí)別是十分重要的。哈爾濱醫(yī)科大學(xué)張?jiān)迄i教授團(tuán)隊(duì)開發(fā)了人類和小鼠細(xì)胞身份識(shí)別的分析平臺(tái)——CellMaker 2.0。該平臺(tái)資源豐富，涵蓋人類和小鼠656個(gè)組織，2578個(gè)細(xì)胞類型，26,915個(gè)細(xì)胞標(biāo)記，共計(jì)83,361個(gè)組織-細(xì)胞類型-細(xì)胞標(biāo)記條目可用于細(xì)胞身份識(shí)別。該平臺(tái)還擁有細(xì)胞注釋、細(xì)胞聚類、細(xì)胞分化軌跡等六項(xiàng)單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析及可視化展示功能。CellMarker 2.0自發(fā)布以來獲得了全球超100個(gè)國(guó)家和地區(qū)用戶的158,000余次訪問，是識(shí)別人類和小鼠千萬種細(xì)胞身份的寶貴資源。文章被Web of Science 列為生物學(xué)與生物化學(xué)領(lǐng)域ESI熱點(diǎn)論文。

該成果發(fā)表于Nucleic Acids Research

推薦理由：提供了人/鼠不同細(xì)胞類型的分子標(biāo)志物的高質(zhì)量數(shù)據(jù)

圖：CellMarker 2.0細(xì)胞身份識(shí)別及單細(xì)胞功能分析平臺(tái)

數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接

http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CellMarker/

http://117.50.127.228/CellMarker/

原文信息

Hu C, Li T, Xu Y, Zhang X, Li F, Bai J, et al. CellMarker 2.0: an updated database of manually curated cell markers in human/mouse and web tools based on scRNA-seq data. Nucleic Acids Research 2023;51:D870–6. PMID: 36300619.

原文鏈接

https://academic.oup.com/nar/article/51/D1/D870/6775381

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揭示基因組重復(fù)序列Alu調(diào)控轉(zhuǎn)錄新機(jī)制

人類基因組含有大量功能不明的重復(fù)序列，導(dǎo)致基因組巨大、轉(zhuǎn)錄調(diào)控極其復(fù)雜，使得解析人類遺傳信息如何精準(zhǔn)傳遞異常困難。中國(guó)科學(xué)院生物物理研究所薛愿超團(tuán)隊(duì)利用自主創(chuàng)建的RNA原位構(gòu)象測(cè)序（RIC-seq）技術(shù)，繪制了細(xì)胞核內(nèi)精細(xì)的RNA—RNA互作圖譜，率先發(fā)現(xiàn)互補(bǔ)性Alu重復(fù)序列可介導(dǎo)增強(qiáng)子—啟動(dòng)子的配對(duì)選擇特異性和轉(zhuǎn)錄激活。更重要的是，通過構(gòu)建“突變-功能”圖譜，系統(tǒng)注釋了疾病相關(guān)非編碼突變的分子功能，并在細(xì)胞和動(dòng)物水平進(jìn)行了深入的驗(yàn)證。該研究揭示了重復(fù)序列Alu在人類遺傳信息精確傳遞過程中的基本規(guī)則，為重大疾病的精準(zhǔn)醫(yī)療和致病機(jī)理研究提供了新策略。

該成果發(fā)表于Nature

推薦理由：揭示了增強(qiáng)子與啟動(dòng)子交互的選擇性

圖：“增強(qiáng)子-啟動(dòng)子互作圖譜”以及“突變-功能圖譜”構(gòu)建

原文信息

Liang L, Cao C, Ji L, Cai Z, Wang D, Ye R, et al. Complementary Alu sequences mediate enhancer-promoter selectivity. Nature 2023;619:868–75. PMID: 37438529.

原文鏈接

https://doi.org/10.1038/s41586-023-06323-x

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我國(guó)生命組學(xué)數(shù)據(jù)資源體系建設(shè)成效顯著

中國(guó)科學(xué)院北京基因組研究所（國(guó)家生物信息中心）國(guó)家基因組科學(xué)數(shù)據(jù)中心（CNCB-NGDC）已連續(xù)7年被Nucleic Acids Research稱為與美國(guó)國(guó)家生物技術(shù)信息中心（NCBI）、歐洲生物信息研究所（EBI）并列的全球主要生物數(shù)據(jù)中心。2023年，CNCB-NGDC協(xié)同國(guó)內(nèi)共建和合作單位，強(qiáng)化多組學(xué)數(shù)據(jù)整合與知識(shí)融合，新建、升級(jí)并擴(kuò)展了多個(gè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)，建成了原始測(cè)序、表達(dá)、表觀、生物多樣性等9大主題資源體系，為國(guó)家基因組科學(xué)數(shù)據(jù)的匯交共享、安全管理和挖掘利用提供了重要支撐。其中，組學(xué)原始數(shù)據(jù)歸檔庫(kù)（GSA）成功入選全球核心生物數(shù)據(jù)資源（GCBR），是我國(guó)目前唯一入選的數(shù)據(jù)庫(kù)。

該成果發(fā)表于Nucleic Acids Research

推薦理由：筑造中國(guó)生物數(shù)據(jù)資源根基

圖：CNCB-NGDC多組學(xué)數(shù)據(jù)資源體系

數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接

https://ngdc.cncb.ac.cn

原文信息

CNCB-NGDC Members and Partners. Database resources of the National Genomics Data Center, China National Center for Bioinformation in 2023. Nucleic Acids Research 2023;51:D18–28. PMID: 36420893.

原文鏈接

https://academic.oup.com/nar/article/51/D1/D18/6845434

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結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)的堿基編輯器開發(fā)與應(yīng)用

堿基編輯可在單堿基精度實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)遺傳操縱，是基因功能研究、疾病治療、生物育種的變革性技術(shù)之一，但其核心底盤脫氨酶難以滿足多元化的應(yīng)用需求。中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所高彩霞團(tuán)隊(duì)聯(lián)合北京齊禾生科生物科技有限公司趙天萌團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)新性地運(yùn)用人工智能輔助的蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，建立了基于蛋白質(zhì)三級(jí)結(jié)構(gòu)的高通量聚類分析新方法，實(shí)現(xiàn)了脫氨酶功能結(jié)構(gòu)的深入挖掘。一系列新挖掘的脫氨酶被開發(fā)為具有我國(guó)自主專利的新型堿基編輯工具，具有緊湊、高效、特異、功能多樣等特點(diǎn)，解決了醫(yī)學(xué)領(lǐng)域單個(gè)腺相關(guān)病毒（AAV）遞送及農(nóng)業(yè)領(lǐng)域大豆高效堿基編輯的應(yīng)用難題。

該成果發(fā)表于Cell

推薦理由：人工智能指導(dǎo)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)聚類，助力研發(fā)新型堿基編輯工具

圖：新型堿基編輯器開發(fā)與應(yīng)用

數(shù)據(jù)鏈接

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA915939/

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA915940/

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA915941/

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA915942/

https://www.addgene.org/browse/article/28238292/

原文信息

Huang J, Lin Q, Fei H, He Z, Xu H, Li Y, et al. Discovery of deaminase functions by structure-based protein clustering. Cell 2023;186:3182–95.e14. PMID: 37379837.

原文鏈接

https://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674(23)00593-7

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新方法實(shí)現(xiàn)單細(xì)胞命運(yùn)軌跡的精確預(yù)測(cè)——PhyloVelo

細(xì)胞命運(yùn)決定是生命的奧秘之一，揭示其規(guī)律和機(jī)制對(duì)于理解發(fā)育和疾病具有重要意義。然而，如何利用靜態(tài)單細(xì)胞組學(xué)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)命運(yùn)決定過程是生物信息學(xué)領(lǐng)域的一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院胡政和廈門大學(xué)周達(dá)團(tuán)隊(duì)合作提出了一項(xiàng)基于單調(diào)表達(dá)基因的軌跡推斷新算法框架，命名為PhyloVelo。該方法通過整合譜系示蹤和單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，利用單調(diào)表達(dá)基因構(gòu)建一個(gè)新穎的細(xì)胞分化時(shí)鐘模型，能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)細(xì)胞過往狀態(tài)和分化軌跡。相比傳統(tǒng)方法，PhyloVelo在推斷準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性方面都有明顯提升，為發(fā)育和疾病研究提供了有力的計(jì)算分析工具。

該成果發(fā)表于Nature Biotechnology

推薦理由：基于譜系示蹤信息精確計(jì)算RNA速率的新方法

圖：基于單調(diào)表達(dá)基因的細(xì)胞分化軌跡推斷新框架（PhyloVelo）

在線使用文檔

https://phylovelo.readthedocs.io/en/latest/index.html

原文信息

Wang K, Hou L, Wang X, Zhai X, Lu Z, Zi Z, et al. PhyloVelo enhances transcriptomic velocity field mapping using monotonically expressed genes. Nature Biotechnology 2023. https://doi.org/10.1038/s41587-023-01887-5. PMID: 37524958.

原文鏈接

https://www.nature.com/articles/s41587-023-01887-5

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單液滴細(xì)胞外囊泡異質(zhì)性解析新技術(shù)——SEVtras

胞外小囊泡（sEVs）是細(xì)胞間信息交流的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它們?cè)诿庖叻磻?yīng)、病毒致病和癌癥發(fā)生發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。目前仍缺乏有效的研究手段來高效解析胞外小囊泡的異質(zhì)性，以及深入揭示細(xì)胞對(duì)胞外小囊泡的分泌狀態(tài)。中國(guó)科學(xué)院北京生命科學(xué)研究院趙方慶/冀培豐團(tuán)隊(duì)首次建立了胞外小囊泡異質(zhì)性追蹤算法SEVtras，并提出胞外小囊泡分泌活性指標(biāo)，從細(xì)胞外尺度刻畫了不同類型細(xì)胞的生理活動(dòng)狀態(tài)。該研究填補(bǔ)了胞外囊泡組學(xué)異質(zhì)性追蹤的空白，為海量單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)的解析提供了獨(dú)特的胞外視角。

該成果發(fā)表于Nature Methods

推薦理由：從單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中解碼胞外小囊泡的異質(zhì)性

圖：SEVtras追蹤胞外小囊泡異質(zhì)性

工具鏈接

https://github.com/bioinfo-biols/SEVtras

原文信息

He R, Zhu J, Ji P, Zhao F. SEVtras delineates small extracellular vesicles at droplet resolution from single-cell transcriptomes. Nature Methods 2024;21:259–66. PMID: 38049696.

原文鏈接

https://doi.org/10.1038/s41592-023-02117-1

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空間多組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)及分析算法——SODB

近年來快速發(fā)展的空間組學(xué)技術(shù)（spatial omics）可同時(shí)測(cè)量細(xì)胞/組織的分子表達(dá)及空間位置信息，為解析組織微環(huán)境提供了條件。騰訊AI Lab姚建華團(tuán)隊(duì)、復(fù)旦大學(xué)原致遠(yuǎn)團(tuán)隊(duì)、德州大學(xué)達(dá)拉斯分校張奇?zhèn)F(tuán)隊(duì)合作開發(fā)了空間多組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)SODB，提供了豐富的空間多組學(xué)數(shù)據(jù)資源和分析算法。SODB利用跨模態(tài)空間多組學(xué)數(shù)據(jù)共性，將異質(zhì)性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化為統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。SODB采用分布式計(jì)算和樹型存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，處理了超過6000萬個(gè)細(xì)胞的空間多組學(xué)數(shù)據(jù)。SODB提出了組織空間分子景觀可視化算法SOView，支持交互式分析組織結(jié)構(gòu)及marker基因，支持多種空間組學(xué)分析算法的基準(zhǔn)研究。

該成果發(fā)表于Nature Methods

推薦理由：領(lǐng)域最大的空間多組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)

圖：SODB支持多種算法的基準(zhǔn)研究

數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接

https://gene.ai.tencent.com/SpatialOmics/

原文信息

Yuan Z, Pan W, Zhao X, Zhao F, Xu Z, Li X. et al. SODB facilitates comprehensive exploration of spatial omics data. Nature Methods 2023;20:387–99. PMID: 36797409.

原文鏈接

https://doi.org/10.1038/s41592-023-01773-7

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腫瘤免疫治療相關(guān)的基因表達(dá)資源——TIGER

免疫治療引領(lǐng)了癌癥治療模式的變革，然而在非篩選人群中其獲益率并不高，亟需開發(fā)新型的免疫治療策略和精準(zhǔn)的療效預(yù)測(cè)標(biāo)志物。中山大學(xué)任間、左志向團(tuán)隊(duì)，周鵬輝團(tuán)隊(duì)，浙江省腫瘤醫(yī)院趙安團(tuán)隊(duì)合作開發(fā)了一個(gè)泛癌種水平的腫瘤免疫治療相關(guān)的轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)整合分析的平臺(tái)——TIGER。目前TIGER收錄了33種癌癥類型的11,057個(gè)腫瘤與正常樣本的非免疫治療的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，8種癌癥類型的1508個(gè)腫瘤樣本的免疫治療轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，來自25個(gè)癌癥類型的655個(gè)樣本的單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)致力于促進(jìn)免疫治療新靶點(diǎn)和新型療效預(yù)測(cè)標(biāo)志物的鑒定和開發(fā)。

該成果發(fā)表于Genomics, Proteomics & Bioinformatics

推薦理由：腫瘤免疫治療分子標(biāo)志物分析的大數(shù)據(jù)平臺(tái)

圖：TIGER整體設(shè)計(jì)概覽

數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接

http://tiger.canceromics.org/

原文信息

Chen Z, Luo Z, Zhang D, Li H, Liu X, Zhu K, et al. TIGER: a web portal of tumor immunotherapy gene expression resource. Genomics, Proteomics & Bioinformatics 2023;21:337–48. PMID: 36049666.

原文鏈接

https://doi.org/10.1016/j.gpb.2022.08.004

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基于工程化納米孔的氨基酸及其翻譯后修飾檢測(cè)

蛋白質(zhì)是生命活動(dòng)的執(zhí)行者，蛋白質(zhì)序列的準(zhǔn)確測(cè)定對(duì)于理解蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和功能至關(guān)重要。南京大學(xué)黃碩團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一種高分辨率的工程化納米孔，在孔道的傳感區(qū)域精準(zhǔn)引入了一個(gè)鎳離子-次氮基三乙酸（Ni-NTA）適配器，借助金屬離子與氨基酸之間的配位相互作用實(shí)現(xiàn)了20種蛋白質(zhì)氨基酸和4種經(jīng)典的翻譯后修飾（磷酸化、糖基化、乙?；⒓谆┑闹苯訖z測(cè)與完全區(qū)分，機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率可達(dá)98.6%。該策略被進(jìn)一步應(yīng)用于肽的氨基酸組成鑒定，為基于納米孔的單分子蛋白質(zhì)測(cè)序方法的開發(fā)提供了重要的設(shè)計(jì)策略和堅(jiān)實(shí)的分辨率基礎(chǔ)。

該成果發(fā)表于Nature Methods

推薦理由：首個(gè)能夠識(shí)別20種天然蛋白質(zhì)氨基酸的納米孔測(cè)序和分析技術(shù)

圖：鎳離子修飾納米孔道實(shí)現(xiàn)20種蛋白質(zhì)氨基酸全分辨

原文信息

Wang K, Zhang S, Zhou X, Yang X, Li X, Wang Y, et al. Unambiguous discrimination of all 20 proteinogenic amino acids and their modifications by nanopore. Nature Methods 2024;21:92–101. PMID: 37749214.

原文鏈接

https://doi.org/10.1038/s41592-023-02021-8

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About GPB

Genomics, Proteomics & Bioinformatics（基因組蛋白質(zhì)組與生物信息學(xué)報(bào)，簡(jiǎn)稱GPB）于2003年創(chuàng)刊，是由中國(guó)科學(xué)院主管、中國(guó)科學(xué)院北京基因組研究所（國(guó)家生物信息中心）與中國(guó)遺傳學(xué)會(huì)共同主辦的英文學(xué)術(shù)期刊，由牛津大學(xué)出版社金色開放獲?。℅old Open Access）出版。刊載來自世界范圍內(nèi)組學(xué)、生物信息學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)稿件?，F(xiàn)為中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)（CSCD）和中國(guó)科技論文與引文數(shù)據(jù)庫(kù)（CSTPCD）核心期刊，被SCIE、PubMed/MEDLINE、Scopus等數(shù)據(jù)庫(kù)收錄。2023年公布的官方數(shù)據(jù)顯示，CiteScore為11.7；2年和5年Impact Factor分別為9.5和10.1，分別排名WoS遺傳學(xué)領(lǐng)域12/171和13/171；2022 JCI為2.08，排名WoS遺傳學(xué)領(lǐng)域10/189。期刊由科技部等七部門聯(lián)合實(shí)施的“中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃“資助（2019–2023）。

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