生物信息学和生物技术

用于大数据分析、理解生物/医学数据以及生物和医学信息检索的方法、设备、基于网络的平台、开放数据和开放软件工具。


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最近的文章

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COVID-19大流行正在成为前所未有的最大健康危机之一,胸部x光片(CXR)在诊断COVID-19中发挥着至关重要的作用。然而,从cxr中提取和发现有用的图像特征对放射科医生来说是一项繁重的工作。

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治疗中断(TD)是糖尿病护理中的主要预后问题之一,一些模型已经被提出,通过使用二元分类模型来预测糖尿病患者可能导致TD的错过预约,并为患者提供干预支持。然而,由于二元分类模型输出的是在预定时间内错过预约的概率,它们在评估预约时间间隔不一致的患者TD风险程度方面的能力有限,因此很难对应该提供干预支持的患者进行优先排序。

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基因组分析与可视化

自COVID-19大流行开始以来,全球卫生政策制定者一直试图预测即将到来的一波COVID-19。印度在2021年5月的第一周末经历了第二波破坏性的COVID-19。我们回顾性分析了反映第二波新冠肺炎在印度发生和传播的病毒基因组序列和流行病学数据,构建了预测模型。

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基因组分析与可视化

近年来,由于下一代测序(NGS)技术的快速发展,可以在短时间内对整个人类基因组进行测序。因此,NGS技术正被广泛应用于临床诊断实践,特别是在遗传性疾病的诊断中。虽然使用这些方法可以生成单核苷酸变异(SNV)的外显子组数据,但处理患者的DNA序列数据需要多种工具和复杂的生物信息学管道。

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急诊科人满为患,继续威胁着患者的安全,并导致患者预后不良。先前设计用来预测入院率的模型存在偏差。成功估计病人住院概率的预测模型将有助于减少或防止急诊科“登机”和医院“出口阻塞”,并通过启动更早的住院和避免冗长的床位采购过程来减少急诊科拥挤。

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桥本甲状腺炎(HT)是一种自身免疫性甲状腺疾病,是碘摄入充足地区甲状腺功能减退的主要原因。甲状腺功能减退和HT对生活质量的影响和经济负担突出表明,需要进一步研究疾病的病因,以揭示潜在的可改变的风险因素。

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股骨颈骨折(FNF)约占全身骨折的3.58%,呈逐年增加的趋势。根据一项调查,1990年,全球男性和女性髋部骨折的总数分别约为33.8万和91.7万。在中国,FNFs占髋部骨折的48.22%。目前,有许多关于FNF患者出院后死亡率和死亡风险的研究。然而,对于入住重症监护病房的严重FNF患者的住院死亡率及其影响因素,目前尚无明确的研究。

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静脉血栓栓塞(VTE)是一种可预防的常见血管疾病,据估计,每年影响多达90万人。它与近期手术、癌症和住院等风险因素有关。通过自然语言处理(NLP)可以改善静脉血栓栓塞监测对患者管理和安全性的影响。NLP工具能够访问电子医疗记录,识别符合VTE病例定义的患者,并随后将相关信息输入数据库以供医院审查。

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体育活动正在成为一种衡量结果的指标。加速度计已经成为监测物理行为的重要工具,新的识别方法的分析方法增加了细节的程度。许多研究通过使用多个可穿戴传感器在身体行为分类方面取得了较高的性能;然而,多重可穿戴设备可能不切实际,并降低依从性。

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自2019年12月新冠病毒首次在中国出现以来,世界见证了新冠病毒的爆发。由于该病毒的高传播率,迫切需要设计和开发针对SARS-CoV-2的疫苗,以防止更多的病例受病毒影响。

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审查

数字表现型是通过个人数字设备(如手机和可穿戴设备)实时收集来自自然主义和自由生活环境中的用户的个人层面的主动和被动数据。由于该领域研究的新颖性,在临床用例、收集的数据类型、数据收集模式、数据分析方法和测量结果方面存在异质性。

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Alagille综合征是一种常染色体显性疾病,与多种临床表型特征相关,包括胆汁淤积、先天性心脏缺陷、椎体缺陷和畸形相。

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