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2023年11月14日下午，中国科学院上海营养与健康研究所所级科学数据中心举办了“单细胞转录组数据基础分析流程快速入门”培训，旨在帮助科研人员快速掌握相关技术和工具，使其具备基本的生物信息分析能力。本次培训由所级科学数据中心工程师黄俞玮担任主讲人，她在单细胞转录组数据分析方面拥有丰富的实践经验和专业知识。
ScienceDB成为爱思唯尔和细胞出版社推荐数据存储库
ScienceDB 爱思唯尔 细胞出版社 数据存储库
2022/3/4
近日，科学数据银行（Science Data Bank，简称ScienceDB）成为爱思唯尔（Elsevier）推荐数据存储库。今后全球科研人员在爱思唯尔旗下期刊投稿，可以选择ScienceDB提交并出版科研数据。此外，2021年5月28日，ScienceDB被爱思唯尔旗下顶尖的生命科学研究出版社细胞出版社（Cell Press）推荐，Cell Press出版了54种学术期刊，涉及生命、物理、地球...
级联稀疏卷积与决策树集成的病理图像细胞核分割方法
数字病理 细胞核分割 级联稀疏可分离卷积 集成决策树
2024/1/23
数字病理图像分析对于乳腺癌、肾癌等良恶性分级诊断具有重要意义,其中细胞核的形态测量是病理量化分析的关键.然而,由于病理图像背景复杂,细胞核高密度分布、细胞粘连等,个体细胞核精准分割是一个挑战性问题.本文提出一个级联稀疏卷积与决策树集成学习的细胞核分割模型.该模型由稀疏可分离卷积模块和集成决策树学习的正则化回归模块堆叠级联组成。
近日，中国科学院沈阳自动化研究所类生命机器人研发团队联合清华大学和香港大学科研伙伴，在基于生命-机电系统深度融合的类生命机器人研究领域取得新进展，研发了一种以光遗传工程化细胞为生物光敏感元件、以单层石墨烯为生物电子界面的类生命光电晶体管，并将其作为核心光电传感单元构建了类生命视觉感知成像系统，为研发具有高性能和良好生物兼容性的新型视觉假体提供了新思路和新方法。1月30日，该研究成果以《基于光遗传工...
微生物高特异性、高灵敏性的快速鉴定在临床检验、食品安全、海关边检等众多领域有广泛的需求。随着国家生物安全重要性的日益凸显，对微生物精准快检的需求更加迫切。当前的微生物检测鉴定方法大多依赖于纯培养，耗时通常较长，很难在分钟级别实现准确的鉴定。 拉曼光谱是光子与化学分子之间产生非弹性散射而形成的非连续谱带。每种化学分子都具有自身特异的拉曼光谱，根据拉曼光谱的特征可以准确鉴定化学分子，因此拉曼光谱被称为...
由超级计算机设计、细胞组装而成——新型活体机器人应用潜力大
超级计算机设计 细胞组装 活体机器人 应用潜力
2020/1/15
美国研究人员2020年1月13日在《美国国家科学院院刊》发表论文称，他们利用活蛙细胞设计并组装了一种活体机器人，其可以自行移动，环绕目标并在被切割后自行愈合。研究人员称，这种机器人具有独特优势，有朝一日或可用于递送药物、清理有毒废物等任务。该活体机器人由佛蒙特大学研究人员利用该校的“深绿”超级计算机设计，然后由塔夫茨大学的生物学家完成组装和测试。研究团队使用一种进化算法，根据设定的任务（如朝着一个...
德国开发出能自动识别转移癌细胞的深度学习算法
德国 自动识别 转移癌细胞 深度学习算法
2020/1/8
亥姆霍茨慕尼黑中心2019年12月12日消息：该研究中心与慕尼黑大学、慕尼黑工大合作开发了一款不仅能自动识别扩散的癌细胞，而且还能找到分散在小鼠全身单个癌细胞的算法。
2019年10月8日，清华大学生命学院的张强锋课题组在《自然·通讯》（Nature Communications）上发表题为“SCALE方法基于隐特征提取进行单细胞ATAC-seq数据分析”（SCALE method for single-cell ATAC-seq analysis via latent feature extraction）的学术文章。真核生物的染色质具有复杂的高级结构，由DN...
利用卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)算法构建基于临床图像的基底细胞癌和色素痣的智能辅助诊断模型。方法：首先，基于湘雅医学大数据平台构建一个大规模的以中国人种为主的皮肤疾病临床图像数据集——湘雅皮肤疾病数据集；在此数据集的基底细胞癌和色素痣的子集上评估5种主流CNN模型(ResNet50，InceptionV3，InceptionResNetV2，De...
“可视化”人工神经网络揭示细胞内部活动
可视化 人工神经网络 细胞 内部活动
2018/3/28
英国《自然·方法》杂志日前在线发表的一篇论文称，美国科学家创建了一种“可视化”人工神经网络，这是全新的、过程可获取的深度学习计算机算法，能够揭示细胞的内部活动。其有能力帮助人们更好地理解此前未知的基因学和生理学背后的机制。人工智能（AI）已可以执行多种通常需要人类完成的复杂任务，比如面部识别、翻译语言和玩游戏。而深度学习网络，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，也被称为人工神经网络，本身...
上海交通大学Bio-X研究院、脑科学与技术研究中心李卫东实验室与美国北卡罗来纳大学教堂山分校（UNC）助理教授Juan Song实验室合作的关于“长程神经网络调控海马神经干细胞与神经新生”的研究于2017年11月2日以“封面文章”在《Cell》旗下干细胞领域国际顶级期刊《Cell Stem Cell》杂志发表。上海交通大学博士研究生包翮宸为该论文排名第一的共同第一作者。
为了在保证胚胎电子系统可靠性的前提下降低系统的硬件消耗，提出一种新型的基因存储结构——部分基因循环存储，细胞只存储阵列的部分基因，通过细胞内、细胞间的基因循环、非循环移位实现阵列的功能分化和自修复，自修复过程中基因存储内容根据故障细胞数目进行自主更新。该存储结构中基因备份数目可由设计者根据系统可靠性和硬件消耗要求设置，不受阵列中空闲资源数目的限制。理论分析和仿真实验表明，该新型存储结构不仅实现了胚...
细胞双光子显微图像中存在边界模糊不清、噪声严重以及背景复杂等问题,使用现有方法提取边缘的结果不够理想。为此,提出了一种有效定位细胞核、提取边缘的新方法。采取由粗到精的分割策略,逐步提取出细胞核的边缘:首先,用C-均值聚类算法对图像进行分类,大致分出细胞核、细胞质和细胞间质三部分;然后,对分类结果的Canny边缘图进行圆形度计算,准确定位细胞核;最后,采用改进的水平集方法提取出细胞核的边缘。实验结果...
概率松弛迭代分割算法应用在细胞分割上,能够有效克服由于细胞结构复杂、粘连现象严重而造成一般分割算法分割困难的问题。针对该算法计算复杂与嵌入式Linux环境下资源紧张的问题,改进了松弛迭代细胞分割算法,并将其应用到嵌入式环境下基于Qt与OpenCV构建的细胞分割系统中。实验结果表明,改进后的算法能有效解决细胞分割困难的问题,分割结果能够让肉眼清晰分辨出细胞核、细胞质与腺体的区别。改进后的松弛迭代分割...