Nature子刊:代谢组学机器学习模型可用于胃癌诊断和预后Nature Communications[IF:16.6]① 通过对702个血浆样本进行靶向代谢组分析,开发出基于机器学习的胃癌诊断和预后
剂(PL)的辅助治疗组;② 收集患者血清和粪便样本进行宏基因组学和代谢组学分析,发现治疗与代谢扰动(如脂肪酸、羧酸和酰胺类)密切相关;③ 不同的微生物与预后相关,其中与健康相关的普氏粪杆菌(F
2024年3月6日《Nature》发表一项研究:利用高通量代谢组学平台进行的全基因组关联分析使人们对人类代谢的生物学特性有了新的认识。对全身代谢遗传决定因素的详细了解对于揭示遗传途径如何影响生物机制
及GF小鼠单菌定植验证等研究,团队进一步发现鼠乳杆菌(L. murinus)在应激诱导的ISC谱系分化异常中发挥作用。通过宏基因组测序联合代谢组学分析,研究人员发现应激引发小鼠回肠、结肠和粪便中吲哚
目前课题组聚焦强迫障碍及与相关的睡眠障碍、抑郁障碍等慢性精神心理疾病,关注神经功能代谢和递质动态,联合运用多模态影像学、神经调控、代谢组学、电生理与计算建模等技术手段,研究领域主要包括:1)系统性揭示
状况就会有所好转。无便血,无排便不适,无体重减轻。并分别接受了胃肠镜、结肠活检均未见明显异常。既往史:患者未服用任何药物,也没有吸烟或饮酒。辅助检查:血常规:全血细胞计数、粪便样本进行综合代谢组学分析