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从转录组到治疗：神经发育障碍的ncRNA革命: 张俊鹏 2025-12-19 16:06; 从转录组到治疗：神经发育障碍的 ncRNA 革命神经科学家长期以来一直在探索分子程序如何协调复杂认知和行为的出现。神经发育障碍（ NDD ），包括自闭症谱系障碍（ ASD ）、注意力缺陷 / 多动障碍（ ADHD ）和智力残疾（智力障碍），提供了一个强大的视角来探究这些机制。这些疾病在生命早期就出现 ...; 个人分类: 科普|2065 次阅读|没有评论

GreenCells：植物lncRNA单细胞分析资源: 张俊鹏 2025-12-19 16:05; GreenCells ：植物 lncRNA 单细胞分析资源长链非编码 RNA （ lncRNA ）是长度超过 200 个核苷酸的不编码蛋白质的 RNA 分子。最初被视为无功能意义的转录噪音， lncRNA 现在已被认识到在调控基因转录中发挥着关键作用调控植物发育和细胞分化，并介导对干旱、盐碱和低温等环境胁迫的响 ...; 个人分类: 科普|2558 次阅读|没有评论

使用Bioconductor协助空间转录组分析: 张俊鹏 2025-12-19 16:03; 使用 Bioconductor 协助空间转录组分析空间转录组学技术在生物医学研究中得到广泛应用，包括癌症生物学、神经科学、免疫学和发育生物学等领域。这些技术能够对组织切片中的空间分辨基因表达进行定量分析，为组织结构和细胞间相互作用提供有力信息。目前有多种协议和技术可供选择，它们在空间分辨率、可检 ...; 个人分类: 科普|2154 次阅读|没有评论

挖掘稳定生物标志物的因果图神经网络: 热度 1 张俊鹏 2025-12-19 15:59; 挖掘稳定生物标志物的因果图神经网络早期诊断在临床医学中发挥着至关重要的作用，通过促进及时干预和改善治疗效果，从而提高患者的生存率。生物标志物——定义为可量化的分子指标，用于反映生物体的生理或病理状态——是临床诊断的基本工具。作为 “ 分子信使 ” ，它们在疾病机制与临床应用之间架起了关 ...; 个人分类: 科普|2047 次阅读|1 个评论热度 1

RM2Target 2.0：RNA修饰的写入者、擦除者和读取者靶基因数据库: 张俊鹏 2025-12-18 08:58; RM2Target 2.0 ： RNA 修饰的写入者、擦除者和读取者靶基因数据库 RNA 修饰是转录后调控的关键层次，也是 RNA 表观遗传学的核心主题。迄今为止，已在各种 RNA 种类中鉴定出超过 170 种不同的化学修饰，包括信使 RNA （ mRNA ）、转运 RNA （ tRNA ）和核糖体 RNA 。这些 ...; 个人分类: 科普|1954 次阅读|没有评论

miRScore：一种快速精确的miRNA验证工具: 张俊鹏 2025-12-9 09:57; miRScore ：一种快速精确的 miRNA 验证工具微小 RNA （ miRNA ）是一类小分子非编码 RNA ，它们在真核生物中调控基因表达。这种调控通常发生在 miRNA 被加载到 RNA 诱导沉默复合体（ RISC ）中，并与目标信使 RNA （ mRNA ）不完美碱基配对时。随后， RISC 通常作为核酸内 ...; 个人分类: 科普|2668 次阅读|没有评论

HMFGraph：恢复生物网络的贝叶斯新方法: 张俊鹏 2025-12-9 09:53; HMFGraph ：恢复生物网络的贝叶斯新方法数据结构和多个变量之间的条件依赖关系可以轻松使用图模型进行了探索。高斯图模型（ GGM ）用于网络估计，它们提供了一种方便的方法来生成偏相关网络。它们已经被研究很长时间，并且开发了一系列方法，而最近贝叶斯方法越来越受欢迎。使用 GGM 估 ...; 个人分类: 科普|2064 次阅读|没有评论

phylobar：组学研究的多分辨率条形图的R包: 张俊鹏 2025-12-9 09:51; phylobar ：组学研究的多分辨率条形图的 R 包堆叠条形图被广泛用于可视化微生物群落结构。这些图表将每个条形——代表单个样本——分成不同颜色的部分。颜色表示分类学类别；高度反映组频率。这为理解数据集中主要分类学组提供了有用的探索性概览。该视图还支持跨样本群落结构的比较，尤其是在样本按 ...; 个人分类: 科普|2055 次阅读|没有评论

SCALD：通过循环因果结构学习推理生物调控网络: 张俊鹏 2025-12-3 08:37; SCALD ：通过循环因果结构学习推理生物调控网络生物网络是模拟生物分子之间复杂调控关系的有效工具，例如基因调控网络（ GRN ）、信号转导网络（ STN ）、蛋白质 - 蛋白质相互作用网络（ PPI ）、代谢网络等。以 GRN 推理为例，目前大多数网络构建方法基于广义相关性，大致可分为以下几类：（ ...; 个人分类: 科普|1624 次阅读|没有评论

基于深度学习的基因扰动效应预测并没有比简单的线性基线好: 张俊鹏 2025-12-1 09:29; 基于深度学习的基因扰动效应预测并没有比简单的线性基线好大型语言模型在知识表示方面的成功激发了将基准模型概念应用于生物学的努力。已发布几个在来自数百万个单细胞的转录组数据上训练的单细胞基准模型。两个最近的模型—— scGPT 和 scFoundation—— 声称能够预测由基因扰动引起的基因表达变化。 ...; 个人分类: 科普|1627 次阅读|没有评论

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