Биология: молекулярно-генетические технологии Продолжаем знакомиться с профилями магистратуры ПущГЕНИ. Сегодня - о профиле "Молекулярно-генетические технологии" Область исследований основана на объединении нескольких подотраслей в биологии: классическая менделевская наследственность, клеточная биология, молекулярная биология, биохимия и биотехнология. Исследователи ищут мутации в гене или вызывают мутации в гене, чтобы связать последовательность гена с определенным фенотипом. Молекулярная генетика - это мощная методология для связи мутаций с генетическими состояниями, которая может помочь в поиске методов лечения/лечения различных генетических заболеваний. Интересная статья о молекулярной биологии и генной инженерии https://biomolecula.ru/articles/vazhneishie-metody-molekuliarnoi-biologii-i-gennoi-inzhenerii О поступлении в магистратуру https://pushgu.ru/education/for-entrants/magistracy/ Приходите учиться в ПущГЕНИ, приходите в реальную науку!

Продвинутая фенотипизация с использованием искусственного интеллекта и масс-спектрометрии. “`html Глубокая визуальная протеомика: интеграция ИИ и масс-спектрометрии для фенотипирования клеток Практические решения и ценность Глубокая визуальная протеомика (DVP) революционизирует анализ клеточных фенотипов путем объединения передовой микроскопии, ИИ и ультрачувствительной масс-спектрометрии (MS). Традиционные методы часто ограничиваются небольшим подмножеством белков, но DVP расширяет эту возможность, позволяя проводить всесторонний протеомный анализ в естественном пространственном контексте клеток. Этот подход включает высокоразрешающую микроскопию для фенотипирования одиночных клеток, AI-управляемую сегментацию клеток и автоматизированную лазерную микродиссекцию для точной изоляции клеточных или субклеточных областей интереса. Полученные образцы подвергаются ультравысокочувствительной масс-спектрометрии для детального протеомного профилирования. Разработанный с использованием программного обеспечения для биологического анализа изображений (BIAS), DVP обеспечивает беспрепятственную интеграцию технологий изображений и протеомики. Он позволяет идентифицировать отдельные типы клеток и состояния на основе определенных ИИ-определенных признаков, повышая точность и эффективность клеточного фенотипирования. Применения DVP охватывают изучение гетерогенности одиночных клеток и характеристику протеомных различий в тканях заболеваний, таких как меланома и рак слюнных желез. Сохраняя пространственную информацию наряду с молекулярными данными, DVP предлагает мощный инструмент для продвижения исследований и клинической диагностики в биологии клеток и заболеваниях. Обработка изображений и рабочий процесс изоляции одиночных клеток в глубокой визуальной протеомике Рабочий процесс обработки изображений и изоляции одиночных клеток в DVP интегрирует передовые технологии микроскопии с передовым AI-управляемым анализом изображений и автоматизированной лазерной микродиссекцией. Начиная с микроскопии высокого разрешения, процесс включает захват изображений всего слайда, которые обрабатываются с использованием BIAS. BIAS поддерживает различные форматы микроскопии и использует алгоритмы глубокого обучения для точной сегментации клеточных компонентов, таких как ядра и цитоплазма. Это включает инновационные техники, такие как передача стиля изображения, чтобы оптимизировать обучение модели глубокого обучения для конкретных биологических контекстов. BIAS обеспечивает беспрепятственное взаимодействие с системами лазерной микродиссекции, такими как ZEISS PALM MicroBeam и Leica LMD6 & 7, обеспечивая точный трансфер и автоматизированное извлечение целенаправленных клеток. Этот интегрированный рабочий процесс обеспечивает быструю и точную изоляцию одиночных клеток, что критически важно для глубокого протеомного анализа клеточных и тканевых образцов в приложениях DVP. Характеризация гетерогенности одиночных клеток с помощью глубокой визуальной протеомики DVP позволяет характеризовать функциональные различия среди фенотипически различных клеток на субклеточном уровне. Применяя этот рабочий процесс к неповрежденной линии раковых клеток, исследователи использовали сегментацию на основе глубокого обучения для изоляции и анализа отдельных клеток и ядер. Этот подход решил проблемы обработки малых образцов, позволяя прямой анализ из 384 ямок с использованием передовой масс-спектрометрии. Протеомные профили целых клеток и изолированных ядер отличались с... https://itinai.ru/%d0%bf%d1%80%d0%be%d0%b4%d0%b2%d0%b8%d0%bd%d1%83%d1%82%d0%b0%d1%8f-%d1%84%d0%b5%d0%bd%d0%be%d1%82%d0%b8%d0%bf%d0%b8%d0%b7%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f-%d1%81-%d0%b8%d1%81%d0%bf%d0%be%d0%bb%d1%8c%d0%b7