在国家自然科学基金项目（批准号：32025009、32130020、32400533、32300538）等资助下，中国科学院动物研究所赵方庆、冀培丰团队在人工智能驱动的空间蛋白质组学技术领域取得进展，研究成果以“基于微流控与迁移学习解析复杂组织的高分 ...

IT之家从官方介绍获悉，该研究提出了全新的空间蛋白组学技术框架 ——PLATO， 通过整合人工智能深度学习算法与微流控技术 ，实现了全组织切片水平的高分辨率空间蛋白质组检测（25 微米分辨率，数千个蛋白），突破了高通量原位组学技术瓶颈。

IT之家从官方介绍获悉，该研究提出了全新的空间蛋白组学技术框架 ——PLATO， 通过整合人工智能深度学习算法与微流控技术 ，实现了全组织切片水平的高分辨率空间蛋白质组检测（25 微米分辨率，数千个蛋白），突破了高通量原位组学技术瓶颈。

外源DNA的序列组成（如GC含量）决定了其在宿主细胞核中的适应方式。GC含量较高的DNA更容易被宿主转录，并与酵母自身的活跃染色体混合，而AT含量丰富的DNA则倾向于形成紧密的、低活性的染色质结构，并与宿主基因组分隔开 ...