Canada Dataset

自两年前推出这个博客以来，我们一直致力于记录和阐释当代生命科学研发领域最具突破性的技术和理念。因此，作为年终总结，我们总结了今年阅读次数最多的文章。



多组学数据整合的挑战


综合多组学数据分析已成为大数据驱动的生物学研究中日益复杂、不断发展的基础过程。然而，目前仍然没有一个可以广泛应用于不同类型生物数据的通用框架。组织生物大数据进行综合分析需要处理数据孤岛、不同组学模式之间的缺失值和精度变化、各种数据分布和类型等。早期的多 孟加拉国手机数据 组学数据整合方法结合了不同数据模式的独立分析，以创建一种准综合的生物行为视图。即使在今天，大规模多组学数据整合也需要一系列数据缩放、规范化和转换策略来解决每个单独数据集的独特特征。虽然现代算法荟萃分析方法在一定程度上有助于缓解整合挑战，但仍然没有可以普遍应用于生物数据的黄金标准模型。借助 BioStrand HYFT™ 数据集成框架，现在可以立即规范化和集成所有与研究相关的生物数据，包括序列、文本、组学和非组学数据。



解释：简单了解 AlphaFold 2


蛋白质的主要特征是其氨基酸序列。然而，它们的功能是由这些序列折叠成的复杂三维结构决定的。具有相似序列的蛋白质往往采用相似的形状。然而，具有相似结构的蛋白质仍然可以具有截然不同的序列。虽然获得大规模的蛋白质序列相对容易，但蛋白质结构预测一直是一个 50 年来一直在寻找解决方案的问题。该解决方案于 2021 年问世，得益于 Deepmind 的 AlphaFold2，这是一种基于输入序列预测蛋白质结构的端到端解决方案。使用 AlphaFold2 相当简单，尽管它确实需要高性能计算资源。AlphaFold2 似乎引发了大量可以精确预测蛋白质结构的新模型、工具和数据库。