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25-03

重塑诊断模式，推动药物研发，全基因组测序和转录组测序助力罕见病诊疗

除本文探讨的WGS和RNA-seq外，其它测序及分析技术对促进罕见病诊疗和药物研发也有巨大的潜力。长读长测序技术可以克服短读长测序在检测复杂SV方面的局限性；多组学分析可将基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等结合，获得更全面的疾病信息。人工智能技术可以帮助提高测序数据的挖掘分析和解读效率，减少漏诊和假阳性。此外，研究机构与企业、医疗机构之间的合作，可通过共享数据和专业知识，使整个研究过程更加协同高效。期望未来能有更多罕见病患者获得有效治疗，改善预后。···
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25-02

探“云”指南 | 百易云工具—Kmeans聚类分析操作指南

Kmeans 聚类分析是一种无监督学习算法。在生物信息学中，它能对基因表达数据、蛋白质组数据等进行分析，通过将相似特征的数据点划分到同一簇，挖掘数据潜在模式，助力识别功能相似的基因或蛋白质，为疾病机制探索、药物研发等提供依据 。百易汇能上线“Kmeans 聚类分析”分析小工具，为广大科研工作者组学数据分析助力。···
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25-02

前沿追踪 | Microbiome：衰老相关面部微生物群组的变化

我们面部皮肤寄居着数以百万计的微生物，它们通过调节皮肤免疫、抑制病原体入侵和维持皮肤生理状态来影响皮肤表型。不同个体之间、同一个体不同年龄阶段，面部微生物群的组成都会有差异。···
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25-02

探“云”指南 | 百易云工具—Mantel 分析操作指南

Mantel 分析基于矩阵相关性的原理，通过计算两个距离矩阵（如地理距离矩阵、遗传距离矩阵等）之间的 Mantel 统计量，来判断两组数据之间是否存在显著的相关性。它利用了非参数检验的思想，不依赖于数据的分布假设，因此具有较强的适用性。百易汇能上线的“Mantel 分析”分析小工具，可以帮助广大科研工作者挖掘微生物与环境因子间的相关性。···