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2023-02
09

Nat Commun两文齐发 | 实验室与合作团队实现TadA及同源蛋白筛选改造与高精度迷你碱基编辑器的开发

2023年1月26日，实验室与合作团队在Nature Communications杂志上发表了两篇题为TadA orthologs enable both cytosine and adenine editing of base editors及TadA reprogramming to generate potent miniature base editors with high precision的论文。
2022-11
18

祝贺实验室论文发表于Genome Biology！生物医学AI团队开发宏基因组组装错误识别与矫正算法metaMIC

研究团队提出了一种无参的宏基因组组装错误识别以及校正工具metaMIC，能够精确定位组装重叠群（contig）上可能的错误区域。
2022-10
20

祝贺实验室学生获国家奖学金等奖励

潘少军同学--获2021-2022年度博士生国家奖学金杨安怡同学--获2022年华泰科技证券奖学金
2022-08
29

祝贺实验室论文发表于BMC Medicine！生物医学AI团队发现阿尔兹海默症患者外周血中细胞表达的改变

8 月29 日，团队在《BMC 医学》（BMC Medicine）杂志在线发表了题为《阿尔兹海默症患者外周血中细胞表达的改变》（“Cellular transcriptional alterations of peripheral blood in Alzheimer's disease”）的研究成果。
2022-07
18

祝贺实验室论文发表于EBioMedicine！生物医学AI团队发现识别阿尔兹海默症的临床前阶段生物标志物

7 月18 日，团队在《柳叶刀》旗下的《生物医学》（eBioMedicine）杂志在线发表了题为《阿尔兹海默症的临床前阶段外周血转录组中I 型干扰素信号活性下调》（ “Impaired type I interferon signaling activity implicated in the peripheral blood） transcriptome of preclinical Alzheimer's disease”）的研究成果。
2022-07
18

祝贺实验室论文发表于Briefings in Bioinformatics ! 生物医学AI团队提出MorbidGCN模型，基于表型和疾病的图卷机网络预测共病

7月18日，生物医学AI团队在《生物信息学简讯》（Briefings in Bioinformatics）杂志在线发表了题为《MorbidGCN，基于表型和疾病的图卷机网络预测共病》（“MorbidGCN: prediction of multimorbidity with a graph convolutional network based on integration of population phenotypes and disease network”）的文章。
2022-07
01

祝贺实验室博士生宋利婷获评复旦大学2022年优秀毕业生！

2022年6月，实验室博士生宋利婷同学毕业，并以优异的表现和优秀的成绩获评复旦大学2022年优秀毕业生。
2022-05
15

复旦大学类脑研究院生物医学AI赵兴明教授团队提出基于深度孪生神经网络的宏基因组分箱算法

复旦大学类脑研究院生物医学AI团队提出了一个半监督的宏基因组分箱算法SemiBin （https://github.com/BigDataBiology/SemiBin）,使用深度孪生网络结合了参考基因组中的信息，在GMGC（Global Microbial Gene Catalog）数据库的10个环境中，均超越了目前最好的分箱算法。
2022-04
12

复旦大学类脑研究院生物医学AI团队揭示非脑组织中非编码调控对不同神经精神疾病共享致病机制的贡献

复旦大学类脑研究院生物医学AI团队的赵兴明教授、陈靖祺青年副研究员解读了基因组上非编码变异对神经精神疾病间共享致病机制的贡献，构建了组织特异的疾病相似性网络，并发现脑以外的组织（如小肠）对这些疾病的机制有不可或缺的影响，组织特异的相似疾病簇将为药物靶点研究提供新思路。
2021-12
17

《自然》主刊！复旦大学类脑研究院生物医学人工智能团队构建全球微生物基因目录

复旦大学类脑智能科学与技术研究院（下文简称“类脑研究院”）青年研究员路易斯·佩德罗·科埃略（Luis Pedro Coelho）、教授赵兴明、名誉教授皮尔·伯克（Peer Bork）与来自德国、西班牙、美国、英国等多国科学家合作研究，基于全球微生物组（global microbiome)的概念，将地球上不同栖息地的微生物作为统一系统，运用人工智能技术对1.3万个公开宏基因组样本进行挖掘，构建了迄今为止最全面的全球微生物基因目录（GMGC，Global Microbial Gene Catalog），为全球微生物组研究迈出了重要一步。该研究同时发现，大多数基因具有栖息地特异性，跨越多栖息地的基因主要富集在抗生素耐药性基因和移动遗传元件。

Links： Aihara Group Kim Group Bork Group Chen Lab Gerstein Lab

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祝贺实验室论文发表于Genome Biology！生物医学AI团队开发宏基因组组装错误识别与矫正算法metaMIC

祝贺实验室学生获国家奖学金等奖励

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