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Pixelomics–像素艺术超级英雄的gif动画系列
去年年底，杜桑·塞泽克（DusanCezek）创作了一个令人惊叹的、广受欢迎的gif动画系列，名为Pixelwood。你可能见过他们。 几个月后，也许是受Pixelwood的流行启发，他创作了一系列新的8位角色，但这一次他专注于超级英雄。新的集合被称为像素组学，并具有流行的英雄，如金刚狼，钢铁侠，地狱男孩，超人，神奇科技论文写作培训（蛋白质组方向）
由临床蛋白质组学转化医学界的黑马——西湖欧米公司（西湖大学郭天南创办）组织的科技论文写作，主要针对蛋白质组学领域。 目前由Torsten Juelich培训英文写作的基本语法与规范。往期视频可在西湖欧米官网或者微信视频号观看。 https://westlakeomics.com/news/stylish-academic-writin蛋白质组学数据分析基础（2）
说明：此篇笔记系2016-2017年由克里克学院与康昱盛主办的蛋白质组学网络大课堂整理而成，侵删。该课程由上海易算生物科技有限公司CEO沈诚频博士所授。 主要知识点： --同位素对质谱分析的影响 --原始谱图的处理 --什么是b-y离子 回顾 image 在接着讲今天的关键问题之前，我们先引领全球增长的60大技术
本文为“大音智库IT服务平台”《技术前沿探究系列文章》之一。更多精彩信息请参见文末“温馨提示”。 环境与可持续发展 • 电池回收处理 • 绿氢 • 碳循环 • 热化学废物转化 • 蓝氢 能源与公用事业 • 电网边缘系统 • 电网储能 • 高容量锂离子电池 • 高性能燃料电池 • 过影像组学学员成果分享：BraTS2017数据集的迁移学习+深度学习提取特征+机器学习
感谢【呼呼】同学分享的“BraTS2017数据集的迁移学习+深度学习提取特征+机器学习” 迁移学习 一、迁移学习（把之前对Medicalnet的迁移学习内容跑了一遍，用的BraTS2017的数据集） 1、下载Med3D源码，完成基础运行环境配置 （1）https://github.com/Tencent/MedicalNet，把pretrain的部分（包含dCADD-薛定谔-分子动力学-代谢组学网络药理学，直击药物研发方法学习
【转录调控网络】代谢组学与其他组学的联合分析经典模式简介
多组学联合分析经典模式 转录组学&代谢组学联合分析蛋白质组学＆代谢组学联合分析微生物组学＆代谢组学联合分析 基因组学&代谢组学联合分析LncRNA＆代谢组学联合分析转录组学＆蛋白质组学＆代谢组学联合分析 转录组学&代谢组学联合分析 转录组是获得生物体内基因表达的重要方法，代【转录调控网络】基因转录调控网络——转录因子调控网络分析
基因转录调控网络——转录因子调控网络分析 转录因子(Transcription Factors, TFs)是指 能够以序列特异性方式结合DNA并且调节转录的蛋白质。 转录因子通过识别特定的DNA序列来控制染色质和转录，以形成指导基因组表达的复杂系统。 转录水平的调控是基因调控的重要环节，其NC | 柏林科学家开发微型TMT方法实现FFPE样本高深度
福尔马林固定石蜡包埋 (Formalin Fixed Paraffin Embedded, FFPE) 样本具有数量多、稳定性高和随访信息完整等特点，成为回顾性癌症研究中极具吸引力的宝贵资源。随着蛋白质组学技术的发展，尤其是4D蛋白质组学的应用，基于FFPE样本的蛋白质组学技术已广泛运用于癌症等疾病研究，极大的iNetModels 2.0多组学整合网站的使用
揭示各种omics数据之间的关联对于全面了解 在人类健康和疾病中改变的生物过程和疾病的改变至关重要。到目前为止，很少有研究集中在单一数据库中收集和展示多组学关联 。在此，我们提出了iNetModels。一个交互式数据库和可视化平台多组学生物网络（MOBNs）的互动数据库和可视化平台。该【影像组学】（一）特征类型
文献阅读的总结，供个人学习。 Pyradiomics库就是基于统计学和形状的特征提取，详细可查看文档 https://pyradiomics.readthedocs.io/en/latest/features.html# 放射学特征分类 1、基于统计学（1）直方图特征（2）纹理特征 2、基于模型3、基于变换4、基于形状 1、基于统计学 （1）直方图【影像组学】pyradiomics的安装及featureextractor报错
源码安装步骤： win+R打开cmd输入 git clone git://github.com/Radiomics/pyradiomics 下载项目cd进入解压后的pyradiomics文件夹输入 python -m pip install -r requirements.txt输入 python setup.py install 要注意的是若直接在命令行中 pip install radiomics，虽然也能安装【超级干货+福利】AIDD最全面的学习教程
优先通知：互动派（北京）教育最新一期《人工智能药物设计》与《代谢组学及网络药理学》实践课程来了 想进一步学习和掌握AI+药物设计的研友们请下载官方通知文件，好机会不容错过，诚邀广大师生及科研工作人员报名参加！ 会议概要： 专题一：AIDD内容简介： 一、分子表征及特征提取 如何获取分代谢组学数据分析及网络药理学结构案例分析推荐
20世纪40年代末期，Roger Williams等人首次提出代谢谱，并采用纸色谱法研究尿液中代谢物与精神分裂症的关系。到了20世纪80年代末期，Nicholson的研究小组利用核磁共振技术分析了大鼠的尿液,并于1999年提出了代谢组学的概念。自此代谢组学进入了飞速发展的阶段，并在现代生物学研究中干货 | 蛋白质组学相关绘图，看这一篇就够了
蛋白质组学绘图，全套打包带走蛋白质组学（proteomics）是以蛋白质组为研究对象，研究细胞、组织或生物体蛋白质组成及其变化规律的科学。蛋白质是一切生命的物质基础，蛋白质组学可对细胞或组织内成千上万的蛋白质同时进行研究，为生命活动规律提供理论和物质基础。今天给大家分享我在文献中学影像组学视频学习笔记(37)-机器学习模型判断脑卒中发病时间(文献报告)、Li‘s have a solution and plan.
作者：北欧森林 链接：https://www.jianshu.com/p/3e7a2c84288e 来源：简书，已获授权转载 RadiomicsWorld.com “影像组学世界”论坛： 影像组学世界/RadiomicsWorld 本笔记来源于B站Up主: 有Li 的影像组学系列教学视频 本节(37)主要介绍一篇文献，关于 机器学习模型判断脑卒中影像组学视频学习笔记(41)-如何使用软件提取组学特征、Li‘s have a solution and plan.
作者：北欧森林 链接：https://www.jianshu.com/p/72186eb3e395 来源：简书，已获授权转载 本笔记来源于B站Up主: 有Li 的影像组学系列教学视频 本节(41)主要内容：影像组学特征提取软件使用介绍 RadiomicsWorld.com “影像组学世界”论坛： 影像组学世界/RadiomicsWorld 李博影像组学QQ群群号：823857372（加群备注：李路欣邀请）
一、医学影像组学及人工智能案例结合实践 2021年06月04日—2021年06月07日 二、《生物流体力学及血流动力学》 2021年5月21日-24日 三、《医学有限元(ansys/mimics)》2021年5月27日-30日 影像组学大纲 一、人工智能与影像组学综述 二、影像组学SCI论文、专利、基金申请写作思一款组学数据分析软件：GeneSpring GX
简介GeneSpring GX提供了强大的，易于表达的基因组结构变异数据的快速可视化和分析统计工具。它是首款可同时对外显子芯片、蛋白组学和代谢组学实验进行解读的软件，用于基因表达分析、基因组拷贝数分析、全基因组关联分析以及转录组学数据分析。GeneSpring生物系统和疾病的多组学数据整合考虑和研究设计
生物系统和疾病的多组学数据整合考虑和研究设计 1 生物系统 生物系统——组成 生物系统很复杂，具有许多调节功能，例如DNA，mRNA，蛋白质，代谢物，以及表观遗传功能（例如DNA甲基化和组蛋白翻译后修饰（PTM））。 这些特征中的每一个都可能受到疾病的影响，并引起细胞信号传导级联和表型的改变。影像组学
1、影像组学的常规步骤是怎么样的？ 传统影像组学的步骤包括： 1、影像获取及预处理； 2、感兴趣区(ROI)标定； 3、影像组学特征提取； 4、特征降维； 5、模型建立、优化。 医学影像有哪些 主要有CT（电子计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）、PET（正电子发射断层扫描） 2、有哪些好用的医学影像配准软组学前沿：表观遗传调控的抗肿瘤免疫｜综述案例
背景 表观基因组的调控异常驱动了转录程序的异常，从而促进了癌症的发生和发展。基因调控缺陷除了经常影响致癌和肿瘤抑制网络之外，参与抗肿瘤反应的肿瘤免疫原性和免疫细胞也可能受到表观基因组改变的影响。这一发现对表观遗传疗法和癌症免疫疗法及其组合疗法的开发和应用具有m5C-RNA—掀起表观转录组学研究新浪潮
表观遗传学特别是DNA修饰的研究已成为后基因组时代生命科学领域关注的热点。近年来，随着康奈尔大学第一篇RNA腺苷N6位置甲基化（m6A）图谱的绘制及其在mRNA普遍存在的发现，转录修饰这一未开垦的学术领域，逐渐成为生物医药界争相挖掘的新领地。 目前单就RNA甲基化来说，已知的修饰就已Li‘s 影像组学视频学习笔记(21)-影像组学常用软件推荐
本笔记来源于B站Up主: 有Li 的影像组学系列教学视频 本节(21)主要介绍: 压箱底的好用软件推荐 [注]：李博士主要从事脑神经领域的研究，所以部分软件具有专业性。 dicom到nifti的格式转换： AFNI (https://afni.nimh.nih.gov/) dcm2niix_afni 影像预处理： TORTOISE(https://to【代谢组学】Metabolomics资源推送
入门课程 伯明翰大学： Metabolomics: Understanding Metabolism in the 21st Century 数据处理 阿拉巴马大学伯明翰分校5年（2013-2018）workshop： Metabolomics Workshop