21ª Conferencia anual de Bioinformática de Código Abierto (BOSC 2020, parte de BCC2020)

Lanzado en 2000 y se celebra anualmente desde entonces, la Bioinformática de código Abierto de la Conferencia (BOSC) es un voluntario de gestión de la asamblea coordinado por el Abierto de Bioinformática de la Fundación (OBF) que cubre la fuente abierta de la mejora del programa de software y la ciencia abierta en la bioinformática. La mayoría de los años, BOSC ha sido parte de la convención de Sistemas Inteligentes para Biología Molecular, sin embargo en 2018, y una vez más en 2020, BOSC se asoció con la Conferencia de la Comunidad Galaxy (GCC). Este 12 meses mixtos BOSC + GCC convención fue conocida como la Conferencia de la Comunidad de Bioinformática. Inicialmente prevista en Toronto (Canadá), la BCC2020 se trasladó a Internet con motivo de la COVID-19. La asamblea comenzó con una gran selección de periodos de formación; continuó con un importante programa de conferencias magistrales, charlas, pósters, Birds of a Feather, etc.; y finalizó con 4 días de colaboración (CoFest). Entre los esfuerzos realizados para que la asamblea fuera accesible e inclusiva cabe citar el bajo coste de la inscripción, la presentación de charlas dos veces al día y el subtitulado de todas las películas.

Rat Cholesterol ELISA ELISA
E01A11128 BlueGene
Goat Cholesterol ELISA ELISA
E01A46041 BlueGene
Sheep Cholesterol ELISA ELISA
E01A98335 BlueGene
Mouse Cholesterol ELISA ELISA
E01A19869 BlueGene
Human Cholesterol ELISA ELISA
E01A2368 BlueGene

Más de 800 personas de 61 países se inscribieron en al menos una parte de la asamblea, que se celebró en gran parte dentro de la plataforma de videoconferencia Remo.co. El glioblastoma (GBM) está relacionado con un aumento de la mortalidad y la morbilidad y se considera un tumor mental agresivo. Recientemente, se han llevado a cabo investigaciones intensivas para estudiar la biología molecular del GBM, y se ha indicado que el desarrollo del GBM está correlacionado con el inmunofenotipo tumoral en una serie de investigaciones. Las muestras de la presente investigación se han extraído de las bases de datos ImmPort y TCGA para establecer los genes relacionados con la inmunidad que afectan al pronóstico del GBM.

Rat Cholesterol ELISA ELISA
E01A11128 BlueGene
Goat Cholesterol ELISA ELISA
E01A46041 BlueGene

Se ha extraído un total de 92 genes relacionados con el sistema inmunitario que muestran una correlación importante con el pronóstico, y se les ha realizado una estimación de la contracción. Entre ellos, los 14 genes más consultor confirmó una marcada correlación con el pronóstico de la persona afectada, y LASSO y la evaluación de regresión por pasos se llevó a cabo para establecer adicional de los genes para el desarrollo de un pronóstico predictivo GBM maniquí.

Pin Wrenches 1.5” Diameter, 1 Pair
0-120-0001 Biologics
Stepped Micro Tip (includes Interface Washers)
0-120-0005 Biologics
Tapered Micro Tips
0-120-0007 Biologics
Tapered Micro Tips 5 mm Diameter Tapered Titanium Micro Tip
0-120-0008 Biologics
10 mm Diameter Solid Titanium Tip
0-120-0009 Biologics

Construyendo tu propia pista de pádel en casa

Vectores de Razón: Representación Abstracta de Resultados de Interacción Química-Biología, para Razonamiento y Predicción

Muchas fórmulas convencionales de relación cuantitativa estructura-actividad (QSAR) se basan principalmente en la correlación con opciones moleculares de dimensiones excesivas y extremadamente variables de su tipo crudo, lo que limita sus capacidades de generalización a pesar del uso de unidades de entrenamiento gigantes. Además, carecen de partes de causalidad y razonamiento. Con estos puntos en pensamientos, hemos desarrollado una técnica para el estudio de nivel superior representaciones resumidas de los resultados de las interacciones entre las opciones moleculares y la biología. Llamamos a las representaciones como los vectores de explicación.

Pin Wrenches 1.5” Diameter, 1 Pair
0-120-0001 Biologics
Stepped Micro Tip (includes Interface Washers)
0-120-0005 Biologics
Tapered Micro Tips
0-120-0007 Biologics
Tapered Micro Tips 5 mm Diameter Tapered Titanium Micro Tip
0-120-0008 Biologics

Se componen de una colección de ejercicios computados de subestructuras obtenidas a partir de la reconstrucción paso a paso de la molécula. Esta ilustración podría ser muy completamente diferente de las huellas dactilares, que se componen de opciones moleculares al instante. Estos vectores captan las causas de la bioactividad de los compuestos químicos (o su ausencia) en un tipo de resumen, descubren la causalidad en las interacciones entre las opciones químicas y generalizan más allá de las lecciones químicas particulares o la bioactividad.

Pin Wrenches 1.5” Diameter, 1 Pair
Biologics
Stepped Micro Tip (includes Interface Washers)
Biologics
Tapered Micro Tips
Biologics
Tapered Micro Tips 5 mm Diameter Tapered Titanium Micro Tip
Biologics

Los vectores razonados sólo incluyen algunos atributos clave y son mucho más pequeños que las huellas dactilares moleculares. Permiten búsquedas de similitud imprecisas y conceptuales, mucho menos propensas al fracaso en mezclas novedosas de opciones de moléculas en cuestión y más propensas a establecer causas de ejercicio en lecciones químicas que podrían estar ausentes en la información de entrenamiento. Los vectores de razón pueden contrastarse entre sí y su ejercicio puede calcularse comparándolos con vectores de moléculas con bioactividad identificada. Una sola molécula produce tantos vectores de propósito como átomos pesados hay en ella, y una simple relación de estos vectores en una colección de rangos de ejercicio es todo lo que se requiere para predecir su bioactividad. Así pues, la técnica de predicción carece de optimización de gradiente o conversión estadística.

 The 21st annual Bioinformatics Open Source Conference (BOSC 2020, part of BCC2020)

Beta2-Microglobulin ELISA kit ELISA Kit
Abfrontier
Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit
EnoGene
Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit
EnoGene

Desarrollo de una clasificación sostenible de enfermedades mediante aprendizaje profundo y aprendizaje semisupervisado

La clasificación de enfermedades basada principalmente en el estudio de máquinas se ha convertido en un importante tema de análisis en los campos de la genética y la biología molecular. Por lo general, la clasificación de enfermedades incluye un modo de estudio supervisado; es decir, requiere una gran cantidad de muestras etiquetadas para lograr una buena eficiencia de clasificación. Sin embargo, en la mayoría de los casos, las muestras etiquetadas son difíciles de obtener, por lo que la cantidad de información de entrenamiento es limitada. Sin embargo, se han depositado muchas secuencias sin clasificar (sin etiquetar) en bases de datos públicas, lo que puede ayudar al proceso de entrenamiento.

Esta técnica se conoce como estudio semisupervisado y puede ser muy útil para muchos fines. El autoaprendizaje puede aplicarse utilizando muestras de alta a baja confianza para evitar que las muestras ruidosas afecten a la solidez del estudio semisupervisado durante el proceso de aprendizaje.

Beta2-Microglobulin ELISA kit ELISA Kit
LF-EK60047
Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit
E22-HC180.48
Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit
E22-HC180.96

La técnica de bosque profundo con la configuración de hiperparámetros utilizada en este trabajo puede obtener una eficiencia maravillosa. Por lo tanto, en este trabajo, sugerimos un nuevo maniquí mixto de estudio profundo y estudio semi-supervisado con método de auto-entrenamiento para mejorar la eficiencia en la clasificación de enfermedades, que hace uso de muestras no etiquetadas para reemplazar un mecanismo diseñado para ampliar la cantidad de muestras pseudo-etiquetadas de alta confianza. Los resultados experimentales muestran que nuestro modelo propuesto puede obtener una buena eficacia en la clasificación de enfermedades y en la identificación de genes causantes de enfermedades. Las sondas moleculares marcadas con biotina, que comprenden áreas particulares de la espiga SARS-CoV-2, podrían ser útiles en el aislamiento y caracterización de anticuerpos centrados en este patógeno de reciente aparición. Para desarrollar dichas sondas, diseñamos construcciones que incorporan una etiqueta de purificación N-terminal, un sitio web de eliminación de proteasas específico, el área de interés de la sonda y una secuencia C-terminal enfocada por biotina ligasa.

DiscoveryProbe? DNA Damage/DNA Repair Library
L1033-.1 ApexBio
DiscoveryProbe? DNA Damage/DNA Repair Library
L1033-.25 ApexBio
DiscoveryProbe? DNA Damage/DNA Repair Library
L1033-5 ApexBio
T7 DNA
310-005 GeneOn
T7 DNA
310-025 GeneOn

Las áreas de sonda incluían el ectodominio de la espiga en toda su longitud además de subregiones variadas, y además diseñamos mutantes para eliminar el reconocimiento del receptor ACE2. Los rendimientos de las sondas marcadas con biotina a partir de la transfección transitoria variaron de ~0,5 mg/L para todo el ectodominio a >5 mg/L para varias subregiones. Las sondas se han caracterizado por su antigenicidad y reconocimiento de ACE2, y la construcción de la sonda del ectodominio de la espiga se decidió mediante criomicroscopía electrónica. Además, se caracterizaron las especificidades de unión a anticuerpos y las capacidades de clasificación celular de las sondas biotiniladas.

Fuentes :

  1. NCBI
  2. Gentaur
Protein-Export Protein SecB (SecB) Protein
Abbexa
Protein G Protein
Abbexa
Protein G Protein
Abbexa

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