机器学习代谢组学是将机器学习技术应用于代谢组学领域的研究方向。代谢组学是研究生物体内代谢产物(代谢物)的整体组合及其在生物体内的变化过程,旨在揭示生物体的生理状态、代谢通路和疾病机制等方面的信息。机器学习代谢组学的目标是通过利用机器学习算法和模型,从大规模代谢数据中挖掘出有用的信息,以实现以下几个方面...
（一）课程简介 《代谢组学》是专业本科阶段的重要课程，该课程主要介绍代谢组学方法学、样品采集与制备平台、仪器与样品分析平台、数据分析平台、生物信息学平台，以及代谢组学在生物学研究中的应用。《代谢组学》是一门系统运用代谢组学基本理论、基本技术和基本方法研究生物体代谢调节，以及生物体代谢调节相关问题的...
随着近年来人们越来越多的认识到代谢研究的重要性,自1998年“代谢组学”概念提出以来,每年发表的研究文章数量都在不断增加。代谢组学在生命科学和医药研究中也得到更为广泛的应用,包括细胞代谢调控、代谢新通路、疾病代谢机制、药物新靶标发现与确证、药物药效及毒性评价、疾病诊断或预后生物标志物、药物代谢组学、精准...
课程的最后总结了应用型代谢组学文章通用的三种研究方案。首先可以通过简单的非靶实验鉴定与生物表型相关的代谢谱图,同时通过已知导向未知,进行对新的天然产物的探索;其次可以结合使用非靶向代谢组学与靶向代谢组学技术,探究特殊表型的生物标志物,这通常适用于疾病诊断标志物的筛选;最后可以以代谢组学作为发现型实验,结合...
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5月16日—17日,药理毒理所组织相关研发人员参加了北京中科玖捌伍科技信息技术中心举办的代谢组学数据分析技术及应用网络课程学习。此次课程主讲人为复旦大学李爱平教授。他就代谢组学常用数据分析技术及应用作了精彩分享,并对学员提出的共性问题进行了解答。全国共500余人参加了课程学习。
课程录屏回放 1.代谢组学的基本分析流程 代谢组学基本分析流程可分为6个部分:实验设计、样本收集和保存、前处理、数据采集、数据分析、生物学解析。前处理、数据采集是本次要重点讲解内容,另外内容是实验过程的质控分析,质控分析就是...
《代谢组学》课程考试大纲 适用专业:化学生物学,本科 总学时: 32(讲课) 制定者: 何德 学制年限:四年学分: 2.0 审核人: 一、课程的性质与考试目的 1、课程性质:代谢组学(metabonomics/metabolomics)是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思 想,对生物体内所有代谢物进行定量分析,并寻找代谢物与生理病理变化的相对关...
《外泌体的代谢组学研究策略》回放 近年来,外泌体已然成为炙手可热的研究对象,从国自然基金申请来看,不管是项目数量还是资助金额,都有大幅度增长趋势。 从外泌体相关的代谢组学文章发表来看,数量较少,还处于…
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