Matthias Mann
"Marrying #microscopy and #digitalpathology with single cell type proteomics at last. We developed Deep Visual Proteomics integrating #Imaging #AI #LMD and #MassSpectrometry."
🆔@BioUT
"Marrying #microscopy and #digitalpathology with single cell type proteomics at last. We developed Deep Visual Proteomics integrating #Imaging #AI #LMD and #MassSpectrometry."
🆔@BioUT
🎓 قابل توجه دانشجویان عزیز
📚⛔️انجام کلیه پروژه های دانشجویی و غیره در حوزه کامپیوتر، بیوانفورماتیک و آنالیز داده در اسرع وقت 🤩🗂
💻 برنامه نویسی R متلب پایتون ...
- R programming
- Python programming
- MATLAB programming
- Statistical analysis
- Constraint based metabolic networks modeling
- Computational genomics
- Computational oncology
- Machine learning
- Data Science
⌨️ تهیه word و PowerPoint و excel
با قیمت دانشجویی و پشتیبانی بعد از تحویل.
آماده همکاری با گروه ها و مراکز علمی 🏛 آزمایشگاه های ژنتیک و تشخیص طبی 🏨 سراسر کشور در حوزه های تشخیص و طراحی بیومارکرها و آنالیز توالی DNA و بیان ژن
@BioUT
📚⛔️انجام کلیه پروژه های دانشجویی و غیره در حوزه کامپیوتر، بیوانفورماتیک و آنالیز داده در اسرع وقت 🤩🗂
💻 برنامه نویسی R متلب پایتون ...
- R programming
- Python programming
- MATLAB programming
- Statistical analysis
- Constraint based metabolic networks modeling
- Computational genomics
- Computational oncology
- Machine learning
- Data Science
⌨️ تهیه word و PowerPoint و excel
با قیمت دانشجویی و پشتیبانی بعد از تحویل.
آماده همکاری با گروه ها و مراکز علمی 🏛 آزمایشگاه های ژنتیک و تشخیص طبی 🏨 سراسر کشور در حوزه های تشخیص و طراحی بیومارکرها و آنالیز توالی DNA و بیان ژن
@BioUT
Neutrophils create a fertile soil for metastasis
نوتروفیل ها میتوانند محیط مناسب متاستاز را فراهم کنند
نوتروفیل ها می توانند پخش شدن تومور (متاستاز) را تسهیل کنند، هر چند که در حال حاضر اینکه چگونه نوتروفیل ها در محل های متاستاز فعال هستند همچنان مبهم است. protease cathepsin C ترشح شده توسط سلول های سرطان پستان عامل ایجاد اله نوتروفیل خارج سلولی در محل متاستاز هستند که باعث ایجاد سرطان ریه می شود.
📑لینک مقاله
🆔@BioUT
نوتروفیل ها میتوانند محیط مناسب متاستاز را فراهم کنند
نوتروفیل ها می توانند پخش شدن تومور (متاستاز) را تسهیل کنند، هر چند که در حال حاضر اینکه چگونه نوتروفیل ها در محل های متاستاز فعال هستند همچنان مبهم است. protease cathepsin C ترشح شده توسط سلول های سرطان پستان عامل ایجاد اله نوتروفیل خارج سلولی در محل متاستاز هستند که باعث ایجاد سرطان ریه می شود.
📑لینک مقاله
🆔@BioUT
Lymphoma is a broad term for cancer that begins in cells of the lymph system. The two main types are Hodgkin #lymphoma and non-Hodgkin lymphoma
لینفوما واژه ای با گسترده زیاد است برای هر نوع سرطان با منشا دستگاه لنفاوی. دو گروه اصلی آن هوچکین و غیرهوچکین (NHL) هستند. نوع هوچکین اغلب قابل درمان هست. ولی پیشرفت NHL به زیر نوعش بستگی دارد.
📑لینک مقاله
🆔@BioUT
لینفوما واژه ای با گسترده زیاد است برای هر نوع سرطان با منشا دستگاه لنفاوی. دو گروه اصلی آن هوچکین و غیرهوچکین (NHL) هستند. نوع هوچکین اغلب قابل درمان هست. ولی پیشرفت NHL به زیر نوعش بستگی دارد.
📑لینک مقاله
🆔@BioUT
دوستان مسلط به JS در صورت تمایل به همکاری در یک پروژه علمی به آیدی @mohsenrahiminejad پیام دهند.
جبران خدمت پس از تعیین شرایط به صورت مالی 💴 خواهد بود.
جبران خدمت پس از تعیین شرایط به صورت مالی 💴 خواهد بود.
Patrick Henry Winston was an American computer scientist and professor at the Massachusetts Institute of Technology. Winston was director of the MIT Artificial Intelligence Laboratory from 1972 to 1997, succeeding Marvin Minsky, who left to help found the MIT Media Lab. Wikipedia
Born: February 5, 1943, Peoria, IL
Died: July 19, 2019, Massachusetts General Hospital, Boston, MA
Doctoral advisor: Marvin Minsky
Education: Massachusetts Institute of Technology
Awards: IJCAI Computers and Thought Award, AAAI Fellow
🆔@BioUT
Born: February 5, 1943, Peoria, IL
Died: July 19, 2019, Massachusetts General Hospital, Boston, MA
Doctoral advisor: Marvin Minsky
Education: Massachusetts Institute of Technology
Awards: IJCAI Computers and Thought Award, AAAI Fellow
🆔@BioUT
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
💻جلسه اول - مدلسازی سلول ها بوسیله ساخت شبکه های متابولیکی آنها با استفاده از داده های بیان ژن (معرفی - نصب)🦠🧬
#Genome_scale_metabolic_networks
#Cell_modeling
#Cancer_modeling
#Microorganism_modeling
#Metabolic_phenotype_prediction
#Cobra_toolbox
🆔@BioUT
#Genome_scale_metabolic_networks
#Cell_modeling
#Cancer_modeling
#Microorganism_modeling
#Metabolic_phenotype_prediction
#Cobra_toolbox
🆔@BioUT
🆔@BioUT
سخنرانی علمی📜
عنوان:
Computational methods for integrative inference of
genome-scale gene regulatory networks 🧬
سخنران :🧑🎓
آقای دکتر علیرضا فتوحی سیاه پیرانی
دکتری زیست شناسی محاسباتی از دانشگاه ویسکانسین
زمان:
⏰ 10 ساعت (با تاخیر)
📆 1399 /12 /04 دوشنبه
آدرس:🏢
https://join.skype.com/iHRB4dmZy0yp58
سخنرانی علمی📜
عنوان:
Computational methods for integrative inference of
genome-scale gene regulatory networks 🧬
سخنران :🧑🎓
آقای دکتر علیرضا فتوحی سیاه پیرانی
دکتری زیست شناسی محاسباتی از دانشگاه ویسکانسین
زمان:
⏰ 10 ساعت (با تاخیر)
📆 1399 /12 /04 دوشنبه
آدرس:🏢
https://join.skype.com/iHRB4dmZy0yp58
Skype
Join conversation
Skype keeps the world talking. Call, message, and share whatever you want - for free.
Journalling for self-awareness
Journalling will also make you more self-aware. A few minutes of contemplative writing in the morning or evening are enough to wrangle all of your self-sabotaging thoughts into the lights where they can be changed. Journalling doesn’t have to be complicated.
لینک منبع
Dr. Kimberly Stearns
🆔@BioUT
Journalling will also make you more self-aware. A few minutes of contemplative writing in the morning or evening are enough to wrangle all of your self-sabotaging thoughts into the lights where they can be changed. Journalling doesn’t have to be complicated.
لینک منبع
Dr. Kimberly Stearns
🆔@BioUT
What is few-shot learning?
As the name implies, few-shot learning refers to the practice of feeding a learning model with a very small amount of training data, contrary to the normal practice of using a large amount of data.
لینک منبع
Following is an amazing example of few-shot learning in bioinformatics
https://www.nature.com/articles/s43018-020-00169-2
🆔@BioUT
As the name implies, few-shot learning refers to the practice of feeding a learning model with a very small amount of training data, contrary to the normal practice of using a large amount of data.
لینک منبع
Following is an amazing example of few-shot learning in bioinformatics
https://www.nature.com/articles/s43018-020-00169-2
🆔@BioUT
🆔@BioUT
🌀 اولین دوره مسابقه Optimizer
🕙زمان برگزاری: تیرماه ۱۴۰۰
📅 پایان ثبتنام: ۳۰ فروردین ۱۴۰۰
♨️ سوال مسابقه از هماکنون از طریق وبسایت رویداد قابل دسترسی است.
📝 برای اطلاعات بیشتر و ثبت نام میتوانید به سایت مسابقه مراجعه نمایید.
💠 همچنین میتوانید ما را از طریق شبکههای اجتماعی دنبال نمایید:
📢 کانال تلگرام
📷 صفحه اینستاگرام
🌐 صفحه لینکدین
🆔 @optimizer_math
🌀 اولین دوره مسابقه Optimizer
🕙زمان برگزاری: تیرماه ۱۴۰۰
📅 پایان ثبتنام: ۳۰ فروردین ۱۴۰۰
♨️ سوال مسابقه از هماکنون از طریق وبسایت رویداد قابل دسترسی است.
📝 برای اطلاعات بیشتر و ثبت نام میتوانید به سایت مسابقه مراجعه نمایید.
💠 همچنین میتوانید ما را از طریق شبکههای اجتماعی دنبال نمایید:
📢 کانال تلگرام
📷 صفحه اینستاگرام
🌐 صفحه لینکدین
🆔 @optimizer_math
BioUT کانال دانشجویان بیوانفورماتیک و بیولوژی محاسباتی دانشگاه تهران
🆔@BioUT سخنرانی علمی📜 عنوان: Computational methods for integrative inference of genome-scale gene regulatory networks 🧬 سخنران :🧑🎓 آقای دکتر علیرضا فتوحی سیاه پیرانی دکتری زیست شناسی محاسباتی از دانشگاه ویسکانسین زمان: ⏰ 10 ساعت (با تاخیر) 📆 1399 /12 /04…
#مقاله_جدید_ما
(دکتر جعفری)
عنوان:
ارزیابی مجدد عبارت «اعتبار آزمایشی» در حیطه داده های بزرگ: یک استدلال مفهومی
چکیده:
بسیاری از محققانی که در زمینه هایی مانند بیوانفورماتیک و ریاضیات زیستی کار می کنند، در بسیاری موارد با این پرسش مشهور مواجه می شوند که: آیا نتایج خود را "به طور آزمایشی تأیید کرده اید؟"
این سوال ، که عمدتا توسط افراد خارج از حوزه محاسبات مطرح می شود، اغلب با یک بدبینی یا بدگمانی نسبت به نتایج بدست آمده از مدل های محاسباتی، ریاضیاتی یا آماری همراه هست. ما در این مقاله ادعا می کنیم که اگرچه استفاده ترکیبی از مجموعه های متعامد روش های محاسباتی و تجربی در یک مطالعه علمی منجر به افزایش اطمینان به یافته ها می شود، ولی استفاده از عبارت "اعتبار آزمایشی" صحیح نیست و برای رسیدن به این مقصود کمکی نمی کند.
مجله:
Genome Biology
لینک های دسترسی
@JafaRiLab
🆔@BioUT
(دکتر جعفری)
عنوان:
ارزیابی مجدد عبارت «اعتبار آزمایشی» در حیطه داده های بزرگ: یک استدلال مفهومی
چکیده:
بسیاری از محققانی که در زمینه هایی مانند بیوانفورماتیک و ریاضیات زیستی کار می کنند، در بسیاری موارد با این پرسش مشهور مواجه می شوند که: آیا نتایج خود را "به طور آزمایشی تأیید کرده اید؟"
این سوال ، که عمدتا توسط افراد خارج از حوزه محاسبات مطرح می شود، اغلب با یک بدبینی یا بدگمانی نسبت به نتایج بدست آمده از مدل های محاسباتی، ریاضیاتی یا آماری همراه هست. ما در این مقاله ادعا می کنیم که اگرچه استفاده ترکیبی از مجموعه های متعامد روش های محاسباتی و تجربی در یک مطالعه علمی منجر به افزایش اطمینان به یافته ها می شود، ولی استفاده از عبارت "اعتبار آزمایشی" صحیح نیست و برای رسیدن به این مقصود کمکی نمی کند.
مجله:
Genome Biology
لینک های دسترسی
@JafaRiLab
🆔@BioUT
BioUT کانال دانشجویان بیوانفورماتیک و بیولوژی محاسباتی دانشگاه تهران
#مقاله_جدید_ما (دکتر جعفری) عنوان: ارزیابی مجدد عبارت «اعتبار آزمایشی» در حیطه داده های بزرگ: یک استدلال مفهومی چکیده: بسیاری از محققانی که در زمینه هایی مانند بیوانفورماتیک و ریاضیات زیستی کار می کنند، در بسیاری موارد با این پرسش مشهور مواجه می شوند که:…
All biology is computational biology
Abstract
Here, I argue that computational thinking and techniques are so central to the quest of understanding life that today all biology is computational biology. Computational biology brings order into our understanding of life, it makes biological concepts rigorous and testable, and it provides a reference map that holds together individual insights. The next modern synthesis in biology will be driven by mathematical, statistical, and computational methods being absorbed into mainstream biological training, turning biology into a quantitative science.
https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.2002050
🆔@BioUT
Abstract
Here, I argue that computational thinking and techniques are so central to the quest of understanding life that today all biology is computational biology. Computational biology brings order into our understanding of life, it makes biological concepts rigorous and testable, and it provides a reference map that holds together individual insights. The next modern synthesis in biology will be driven by mathematical, statistical, and computational methods being absorbed into mainstream biological training, turning biology into a quantitative science.
https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.2002050
🆔@BioUT
موضوع این هفته: ژن درمانی در بیماران سی اف
سخنران: دكتر وحید خدامی (عضو هیات علمی دانشگاه علوم پزشكي تهران، مرکز تحقیقات سلول درمانی کودکان)
👈جامعه هدف:
پزشکان، رشته های مرتبط با این بیماری، بیماران سی اف و والدین آنها
🎤برگزار کننده:
بنیاد بیماری سی اف ایران (ICFF)
با همکاری:
دانشگاه علوم پزشکی تهران (مرکز طبی کودکان)
🗓 جمعه
⏰زمان : 9 تا 10 شب
🚩برای ورود می بایست ابتدا در صورت روشن بودن فیلترشکن آن را خاموش کرده سپس لینک زیر را کپی، و در مرورگر گوگل کروم وارد نمایید. لازم به ذکر است پس از ورود، گزینه میهمان را انتخاب کنید.
لینک ورود به جلسه:
https://www.skyroom.online/ch/virtualtums/children-hospital-pediatrics
🆔@BioUT
سخنران: دكتر وحید خدامی (عضو هیات علمی دانشگاه علوم پزشكي تهران، مرکز تحقیقات سلول درمانی کودکان)
👈جامعه هدف:
پزشکان، رشته های مرتبط با این بیماری، بیماران سی اف و والدین آنها
🎤برگزار کننده:
بنیاد بیماری سی اف ایران (ICFF)
با همکاری:
دانشگاه علوم پزشکی تهران (مرکز طبی کودکان)
🗓 جمعه
⏰زمان : 9 تا 10 شب
🚩برای ورود می بایست ابتدا در صورت روشن بودن فیلترشکن آن را خاموش کرده سپس لینک زیر را کپی، و در مرورگر گوگل کروم وارد نمایید. لازم به ذکر است پس از ورود، گزینه میهمان را انتخاب کنید.
لینک ورود به جلسه:
https://www.skyroom.online/ch/virtualtums/children-hospital-pediatrics
🆔@BioUT
Whole-genome doubling-aware copy number phylogenies for cancer evolution with MEDICC2
Abstract
Chromosomal instability (CIN) and somatic copy number alterations (SCNA) play a key role in the evolutionary process that shapes cancer genomes. SCNAs comprise many classes of clinically relevant events, such as localised amplifications, gains, losses, loss-of-heterozygosity (LOH) events, and recently discovered parallel evolutionary events revealed by multi-sample phasing. These events frequently appear jointly with whole genome doubling (WGD), a transformative event in tumour evolution, which generates tetraploid or near-tetraploid cells. WGD events are often clonal, occuring before the emergence of the most recent common ancestor, and have been associated with increased CIN, poor patient outcome and are currently being investigated as potential therapeutic targets.
لینک دسترسی به نسخه اولیه
🆔@BioUT
Abstract
Chromosomal instability (CIN) and somatic copy number alterations (SCNA) play a key role in the evolutionary process that shapes cancer genomes. SCNAs comprise many classes of clinically relevant events, such as localised amplifications, gains, losses, loss-of-heterozygosity (LOH) events, and recently discovered parallel evolutionary events revealed by multi-sample phasing. These events frequently appear jointly with whole genome doubling (WGD), a transformative event in tumour evolution, which generates tetraploid or near-tetraploid cells. WGD events are often clonal, occuring before the emergence of the most recent common ancestor, and have been associated with increased CIN, poor patient outcome and are currently being investigated as potential therapeutic targets.
لینک دسترسی به نسخه اولیه
🆔@BioUT