全部評(píng)論(3條)
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- a340244226 2006-10-30 00:00:00
- 這樣的飛頭？
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- towerrt 2006-10-28 00:00:00
- 好東西，收藏Z好了，呵呵。喜歡閱讀中。
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- 漢共操耗侄障說 2006-10-26 00:00:00
- 人類基因組計(jì)劃的由來 談到人類基因計(jì)劃不得不提到另一個(gè)已經(jīng)失敗了的計(jì)劃――腫瘤十年計(jì)劃。 這計(jì)劃是由美國年輕的總統(tǒng)肯尼迪在1961年提出的。但是，在不惜血本地投入了一百多億美元，由諾貝爾獎(jiǎng)獲得者、腫瘤病理學(xué)家雷納托·杜爾貝科帶領(lǐng)數(shù)百位科學(xué)家經(jīng)過多年研究以后，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)包括癌癥在內(nèi)的各種人類疾病都與基因直接或間接相關(guān)，而當(dāng)時(shí)的科學(xué)手段無法對(duì)這一結(jié)果進(jìn)行更深一步的研究。就這樣，耗資巨大的腫瘤計(jì)劃失敗了。 雖然腫瘤計(jì)劃失敗了，但是讓人們認(rèn)識(shí)到基因研究是攻克多種疾病的基礎(chǔ)，而測(cè)出基因的堿基序列又是基因研究的基礎(chǔ)。當(dāng)時(shí)，世界各國有許多的實(shí)驗(yàn)室在對(duì)自己感興趣的基因做研究。 1986年3月，杜伯克在美國《科學(xué)》雜志上發(fā)表了一篇題為《癌癥研究的轉(zhuǎn)折點(diǎn)：人類基因組》的文章。杜伯克說，科學(xué)家們面臨兩種選擇：要么“零敲碎打”地從人類基因組中分離和研究出幾個(gè)腫瘤基因，要么對(duì)人類基因組進(jìn)行全測(cè)序，這樣大的基礎(chǔ)上也應(yīng)當(dāng)由世界各國的科學(xué)家攜手完成。 這一篇敵方后來被稱為全人類基因組計(jì)劃的“標(biāo)書”，引起了美國政府及世界科學(xué)界的極大重視。由于這一計(jì)劃要耗用大量的納稅人的錢，所以經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)四年的反復(fù)論證的過程。這期間，美國政府還向國民作了許多解釋工作，以求獲得大眾的支持。這項(xiàng)全民普及教育工作居然做到了讓紐約的出租車都能夠就該計(jì)劃侃侃而談。 1990年10月1日，經(jīng)美國國會(huì)批準(zhǔn)，美國HGP式啟動(dòng)，總體計(jì)劃在15年內(nèi)投入至少30億美元進(jìn)行人類全基因組的分析。 人類基因組計(jì)劃的主要內(nèi)容 所謂人類基因組是指人體所有基因的新品種，DNA是人類基因的物質(zhì)基礎(chǔ)，而DNA又是由4種堿基構(gòu)成的，這四種堿基被稱作A、T、C、G。整個(gè)人類基因組當(dāng)中有多少個(gè)這樣的堿基呢？總共有30億個(gè)。 如果我們把這四種堿基比喻成四個(gè)字母。那么DNA就是有著四個(gè)字母構(gòu)成的單詞。一系列的DNA單詞組成一個(gè)故事，這就是我們通常所說的“基因”。數(shù)千個(gè)基因故事組成一個(gè)章節(jié)――一對(duì)染色體，23對(duì)對(duì)染色體組成了完整的人類基因組。人類基因組計(jì)劃就是要按順序讀出這30億個(gè)堿基“字母”。 基因組計(jì)劃的劃時(shí)代意義 整個(gè)人類基因組計(jì)劃地完成過程就像一個(gè)由粗到細(xì)的畫圖過程，先畫好框架，再畫草圖，再對(duì)草圖進(jìn)行加工，越畫越細(xì)致。2000年6月26日，參與“國際人類基因組計(jì)劃”的美、英、日、法、德、中6個(gè)國家16個(gè)研究ZX聯(lián)合宣布人類基因組“工作框架圖”畫好了。人類基因組“工作框架圖”是覆蓋人的大部分基因組、準(zhǔn)確率超過90%的DNA序列圖。從這一時(shí)刻開始，人類真正認(rèn)識(shí)了自己，從此人類歷史進(jìn)入了一個(gè)嶄新的時(shí)代――后基因組時(shí)代。
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- 后基因組時(shí)代研究的主要內(nèi)容是
- A基因在染色體上的位置 B基因的結(jié)構(gòu)特點(diǎn) C基因的表達(dá)，調(diào)控和功能 D基因的堿基序列 。。。。。。順便說下是怎么選的。。。。。
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- 徠卡進(jìn)入自主共聚焦顯微鏡時(shí)代
人工智能（AI）正在成為生命科學(xué)研究的一個(gè)組成部分。
當(dāng)人工智能被正確地整合到顯微成像工作流程中，可以使研究人員以更高效的方式收集數(shù)據(jù)，并進(jìn)行以前無法完成的實(shí)驗(yàn)。
用于STELLARIS共聚焦平臺(tái)的全新稀有事件檢測(cè)工作流程就是這樣一種基于人工智能的工具。STELLARIS的數(shù)據(jù)采集和Aivia的人工智能圖像分析的協(xié)同作用，能夠幫助科研人員快速獲得高質(zhì)量的信息并減少工作量。
稀有事件檢測(cè)工作流程能夠穩(wěn)定地檢測(cè)出生物樣本中高達(dá)90%的稀有事件，并且大幅度地縮短了采集時(shí)間，最 高可達(dá)70%。
由于只有感興趣的區(qū)域被以高分辨率成像記錄下來，可以避免大量不必要的數(shù)據(jù)。以前受限于時(shí)間和復(fù)雜性而不可能進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)，現(xiàn)在可以通過稀有事件檢測(cè)工作流程來實(shí)現(xiàn)。
更多信息請(qǐng)關(guān)注后續(xù)的內(nèi)容！
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