基于血清细胞外囊泡微生物组标记物的胰腺癌诊断机器学习模型
胰腺癌，这个 “癌症之王”，一直让医学界头疼不已。它极其善于 “伪装”，在早期几乎没有明显症状，等到患者察觉到身体不适时，往往已经发展到了晚期。目前，胰腺癌的 5 年生存率还不到 8%，主要原因就是缺乏有效的早期筛查手段。传统的检测方法，要么准确性不高，要么对患者身体有创伤，很难满足临床需求。在这样的困境下，科学家们一直在努力寻找新的突破点。来自首尔国立大学等机构的研究人员，开展了一项极具意义的研究。他们将目光聚焦在血清细胞外囊泡（EVs）中的微生物组标记物上，试图通过这些微小的 “生物信号”，找到胰腺癌早期诊断的新方法。研究人员从 38 名胰腺癌患者和 51 名健康对照者的血液样本中获取 EVs 数据，经过一系列严谨的实验和分析，最终得出了令人振奋的结论：在门水平，利用逐步法筛选出的疣微菌门（Verrucomicrobia）、放线菌门（Actinobacteria）和变形菌门（Proteobacteria）这 3 种标记物，构......阅读全文
基于血清细胞外囊泡微生物组标记物的胰腺癌诊断机器学习模型
胰腺癌，这个 “癌症之王”，一直让医学界头疼不已。它极其善于 “伪装”，在早期几乎没有明显症状，等到患者察觉到身体不适时，往往已经发展到了晚期。目前，胰腺癌的 5 年生存率还不到 8%，主要原因就是缺乏有效的早期筛查手段。传统的检测方法，要么准确性不高，要么对患者身体有创伤，很难满足临床需求。在这样
机器学习模型预测中风？
中风的诊断可能很棘手，因为患者并不总是表现出典型的症状，而且其他疾病也可能模仿它。研究人员利用现有数据开发了一种机器学习模型，可以准确预测中风，并可能使诊断变得更容易。诊断错误是一个主要的公共卫生问题，造成了可预防的病人伤害和卫生超支。由于诊断错误而导致的可预防的中风死亡比误诊的心脏病发作要常见30
胰腺癌研究体内外模型综述
胰腺癌的预后非常差，其致死率基本等同于发病率。在美国，胰腺癌的5年生存率依然只有6%。关键的问题是胰腺癌患者在早期基本无症状，被诊断发现时大多数都处在晚期；全球每年胰腺癌致死的病人超过20万人。胰腺癌有多种类型，基本上划分成外分泌肿瘤和内分泌肿瘤两种。99%的胰腺癌都属于外分泌型肿瘤，其发病细胞来源
胰腺癌研究体内外模型综述
胰腺癌的预后非常差，其致死率基本等同于发病率。在美国，胰腺癌的5年生存率依然只有6%。关键的问题是胰腺癌患者在早期基本无症状，被诊断发现时大多数都处在晚期；全球每年胰腺癌致死的病人超过20万人。 胰腺癌有多种类型，基本上划分成外分泌肿瘤和内分泌肿瘤两种。99%的胰腺癌都属于外分泌型肿瘤，其
纳米粒子辅助量化肿瘤特异外泌体用于胰腺癌诊断
尽管人们在疾病诊断技术上的投入巨大，但是许多病症的诊断方法仍然既繁琐又昂贵，并且往往难以在症状不明显的早期及时发现疾病。胰腺癌就是一个典型例子：早期胰腺癌并无明显症状，但病情发展却十分迅速。事实上，根据美国癌症协会（AmericanCancerSociety）统计，高达80%的胰腺癌患者在确诊后
机器学习模型可识别乳房病变风险
美国研究人员近日在《放射学》杂志线上版发表文章称，他们开发出一种机器学习工具，可以确定哪些高危乳房病变可能会变成癌症，从而帮助医生作出正确的治疗决策，减少不必要的手术。 乳房病变是一种女性常见疾病，而高危乳房病变有很大几率转变成癌症。正是由于这种风险，手术切除病变组织通常被认为是首选治疗方案。
机器学习模型创建定制气味和香水
目前，人们仅根据气味剂的物理化学特征来预测嗅觉印象。但是，该方法无法预测传感数据，而传感数据对于产生气味是必不可少的。为了解决这个问题，日本东京工业大学研究人员采用了逆向思维的创新策略，不是根据分子数据预测气味，而是根据气味印象预测分子特征。这是使用标准质谱数据和机器学习模型实现的。研究成果发表在最
武汉专家开发AI模型助力胰腺癌诊断
中新网武汉8月7日电 (常宇)据华中科技大学同济医学院附属同济医院7日消息，该院消化内科程斌教授团队开发了一款针对胰腺肿瘤诊断的多模态AI模型，可基于患者的临床信息与超声内镜图片，对胰腺占位作出诊断。相关研究成果于近日发表在国际期刊《JAMA Network Open》。胰腺癌是胰腺肿块的常见原因，
武汉专家开发AI模型助力胰腺癌诊断
华中科技大学同济医学院附属同济医院消化内科程斌教授团队开发了一款针对胰腺肿瘤诊断的多模态AI模型，可基于患者的临床信息与超声内镜图片，对胰腺占位作出诊断。相关研究成果于近日发表在国际期刊《JAMA Network Open》。胰腺癌是胰腺肿块的常见原因，超声内镜是诊断胰腺癌的重要手段。然而，其它恶性
武汉专家开发AI模型助力胰腺癌诊断
华中科技大学同济医学院附属同济医院消化内科程斌教授团队开发了一款针对胰腺肿瘤诊断的多模态AI模型，可基于患者的临床信息与超声内镜图片，对胰腺占位作出诊断。相关研究成果于近日发表在国际期刊《JAMA Network Open》。胰腺癌是胰腺肿块的常见原因，超声内镜是诊断胰腺癌的重要手段。然而，其它恶性
人胰腺癌裸小鼠模型的建立实验
实验方法原理 将人胰腺癌细胞株8988 接种于裸鼠腋窝处皮下，每周测量肿瘤大小，第42d 处死小鼠。肿瘤组织及相关脏器送病理及电镜检查，放射免疫法检测相关抗原。皮下肿瘤组织细胞及细胞株培养，HE 染色。 实验材料 裸小鼠BALB c nu-nu胰腺癌细胞株8988 试剂、
人胰腺癌裸小鼠模型的建立实验
实验方法原理 将人胰腺癌细胞株8988 接种于裸鼠腋窝处皮下，每周测量肿瘤大小，第42d 处死小鼠。肿瘤组织及相关脏器送病理及电镜检查，放射免疫法检测相关抗原。皮下肿瘤组织细胞及细胞株培养，HE 染色。实验材料 裸小鼠BALB c nu-nu胰腺癌细胞株8988试剂、试剂盒 RPMI-1640 完全
人胰腺癌裸小鼠模型的建立实验
人胰腺癌裸小鼠模型的建立用于：（1）胰腺癌的诊断；（2）胰腺癌治疗的研究；（3）观察胰腺癌细胞株在移植前后形态学是否发生变化。实验方法原理将人胰腺癌细胞株8988 接种于裸鼠腋窝处皮下，每周测量肿瘤大小，第42d 处死小鼠。肿瘤组织及相关脏器送病理及电镜检查，放射免疫法检测相关抗原。皮下肿瘤组织细胞
运动影响学习与记忆研究中的动物模型,学习记忆行为...
运动影响学习与记忆研究中的动物模型,学习记忆行为实验建立理想的学习记忆实验动物模型，是开展运动与学习记忆研究工作的基础。动物模型的制备应尽量模拟临床致病因素，以期在发病机理、运动干预等方面获得科学的数据。1.1 老年痴呆（AD）模型理想的AD动物模型应具有与老年性痴呆相似的基本特征：一、模型动物具有
机器学习模型首次在太空检测云层变化
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/8/505829.shtm
深度学习模型成功识别胚胎发育过程
英国普利茅斯大学牵头的研究表明，一种新的深度学习人工智能（AI）模型可通过视频，识别出胚胎发育过程中发生的事件及其发生时间。29日发表在《实验生物学杂志》上的论文，重点介绍了这种名为“Dev-ResNet”的模型，它能识别出动物胚胎中何时发育出了关键功能，包括其心脏功能、孵化、爬行，甚至死亡。
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社会失败抑郁模型和Alzhermer病的动物模型、学习记忆的实..
社会失败抑郁模型和Alzhermer病的动物模型、学习记忆的实验模式的发展社会失败抑郁模型（Social defeated）当今社会，抑郁症发病的应激事件主要为社会应激事件。因此，研究人员在小鼠上制作了社会失败抑郁模型。按已建立方法，将C57BL/6J小鼠放入攻击性强烈的CD1小鼠笼内，每天10分钟
深度学习模型筛查新药快千倍
据美国麻省理工学院（MIT）官网12日报道，该校科学家开发出一款名为EquiBind的几何深度学习模型，其将类药物分子与蛋白配对的效率比现有最快的计算分子配对模型QuickVina2-W快1200倍。相关研究已经提交预印本服务器，并将提交给国际机器学习大会。 在药物开发之前，研究人员必须找到有潜
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据美国麻省理工学院（MIT）官网12日报道，该校科学家开发出一款名为EquiBind的几何深度学习模型，其将类药物分子与蛋白配对的效率比现有最快的计算分子配对模型QuickVina2-W快1200倍。相关研究已经提交预印本服务器，并将提交给国际机器学习大会。 在药物开发之前，研究人员必须找到有
机器学习算法助力新模型实现羊肉精准溯源
近日，中国农业科学院农产品加工研究所肉品科学与营养工程创新团队将非靶向代谢组学与机器学习方法相结合，成功构建了羊肉产地精准判别模型，为羊肉产地精准溯源提供了新方法。相关研究成果发表于《食品化学X》（Food Chemistry: X）。受肉羊品种和饲养环境影响，羊肉品质具有鲜明的地域特征，因此地理标
Cell子刊：构建首个胰腺癌病程进展模型
在美国，胰腺癌每年导致近38,000人死亡，是癌症死亡的主要原因。胰腺癌患者预后极差。根据美国国家癌症研究所的统计，2003年-2009年整体5年生存率为6%，被称之为“癌中之王”。 目前，研究人员和临床医生仍然未能获得一种非侵入性的方法来检测早期癌细胞。他们说，缺乏一种像PSA检测一样的
理化所等在癌症患者血栓风险精准预测方面获进展
静脉血栓栓塞症（VTE）是癌症患者致命的并发症。由于临床缺乏准确和有效的VTE风险评估方法，VTE的漏诊常常造成医疗干预的延迟甚至患者的死亡。研究表明，细胞外泌体（EVs）通过表面携带的组织因子，启动外源性凝血反应，致使血液的高凝状态甚至促进VTE的形成。有研究初步探讨了血浆EVs的促凝能力，但如何
美国开发出可加速材料创新的机器学习模型
美国罗切斯特大学科研人员开发出一个机器学习模型，可对X射线衍射（XRD）实验产生的大量数据进行分析以加速材料创新。 科研人员利用涵盖了不同实验条件和晶体特性的无机材料实验数据来训练该模型，并根据布拉格定律进行分类以优化模型架构，再使用3个附加评估数据集来测试模型分析训练数据之外材料的性能，使该
新思路！学者使用基础模型化解小样本学习问题
如何让模型算法仅利用“少量、低质量的有标注样本”，就能实现或接近“大量、高质量、有标注数据的样本”所能达到的结果，是小样本学习领域的关键问题。为此，之江实验室前沿基础研究中心博士后邵帅为小样本计算研究提出了新思路。 他的思路是，通过利用已有基础模型资源的优势潜力，实现下游任务中小样本测试数据的
机器学习模型有望提前五年预测白血病
《自然》上发表了一项重磅研究：一个由来自全球多家科研机构的白血病科学家组成的研究小组使用血液检测和机器学习技术，来预测健康个体是否有患急性骨髓性白血病（AML）的风险。这项研究意味着我们可以提早发现AML的高风险人群并进行监测，同时可以进行研发，寻找降低该疾病患病几率的方案。急性骨髓性白血病（AM
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如何让模型算法仅利用“少量、低质量的有标注样本”，就能实现或接近“大量、高质量、有标注数据的样本”所能达到的结果，是小样本学习领域的关键问题。为此，之江实验室前沿基础研究中心博士后邵帅为小样本计算研究提出了新思路。他的思路是，通过利用已有基础模型资源的优势潜力，实现下游任务中小样本测试数据的精准分类
新技术构建机器学习模型可预测玉米株高
近日，中国农业科学院生物技术研究所玉米功能基因组团队与作物代谢调控与营养强化团队合作，首次对玉米自交系全生育期进行全自动高通量无损监测，深入解析了玉米株高形成的动态遗传基础和调控网络，并通过机器学习构建了株高的智能预测模型。该研究为玉米表型精准鉴定、重要基因克隆和株型改良提供了有效策略和新的基因资源
机器学习模型可准确预测农药在植物根系累积量
近日，中国农业科学院植物保护研究所农药应用风险控制创新团队先后在Environmental Science & Technology和Journal of Hazardous Materials上发表研究论文。他们首次利用机器学习模型直接预测植物根部从土壤中吸收累积农药等有机污染物的量，
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