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Akoya Biosciences가 주최하는 웨비나에서 Cecilia Lindskog 박사는 청중에게 Human Protein Atlas의 현재 멀티오믹스 워크플로우와 인간 프로테옴의 상세한 시공간 지도를 만들기 위한 기계 학습을 도입하려는 최근의 노력을 소개할 예정입니다. 단일 세포 유형 수준.
오믹스 분야의 최근 발전은 인간 건강에 대한 보다 포괄적인 이해를 형성할 수 있는 가능성으로 이어져 정밀 의학의 미래에 큰 가능성을 제시합니다. 이 웨비나에서 Uppsala University의 연구 그룹 리더이자 부교수이자 HPA 조직 프로파일링 책임자인 Cecilia Lindskog 박사는 scRNA-seq, 다중 면역형광 파이프라인을 사용하는 공간 프로테오믹스 및 기계의 조합에 대해 설명하고 예를 제공합니다. 학습 알고리즘을 사용하여 정상 및 질병 상태 경로와 관련된 세포의 하위 집단을 식별할 수 있습니다.
웨비나에 참여하면 다음에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
– 인간 프로테옴의 완전한 공간 지도를 향한 진전
– 정량적 데이터를 조직 형태와 연결하여 시공간 단일 세포 유형 지도를 만드는 방법
– 공간생물학 기법으로 검증된 신규 세포 상태별 발현 패턴 예시
– 공간 생물학이 질병 경로의 분자 기능 및 메커니즘에 대한 귀중한 통찰력을 제공한 방법
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