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人工智能正在制药行业迅速得到应用。然而，许多药物开发数据是有限的，导致可用数据的数量有限。稀疏数据AI——将AI应用于有限数量的数据——正在为增强药物开发开辟新的途径。在本文中，Nanoform的Jukka Corander研究了稀疏数据如何帮助制药行业的人工智能获得更大的透明度，并导致更多改变生命的药物进入市场。

在本期《蛋白质组学的进化》中，我们采访了Thermo Scientific生命科学质谱(MS)研究主任、世界知名的Orbitrap质量分析仪技术发明者Alexander Makarov博士。

Richard Scheltema是乌得勒支大学的助理教授，他在Albert Heck小组的更广泛的背景下领导着Scheltema实验室。该研究小组专注于基于质谱(MS)的结构蛋白质组学，为此他们开发了先进的液相色谱-质谱(LC-MS/MS)平台和分析软件。

问题可能不是原生质谱何时可以使用;而是什么时候不能使用它?今天，应用是广泛和多样化的。这篇文章分享了该领域创新者的见解，他们帮助建立了这种非常有用的分析技术。

癌症研究的“分子时代”已经到来，这要归功于下一代测序(NGS)的进步，它催化了无数癌症研究领域的进展。了解NGS如何提高我们检测癌症、为患者匹配最佳药物以及监测治疗成功的能力的最新研究。

低温电子显微镜(cryo-EM)是结构生物学家不可缺少的技术。但情况并非总是如此。我们采访了西蒙斯电子显微镜中心的联合主任布里吉特·卡拉格(Bridget Carragher)，了解自动化是如何改善低温电镜的。

本周的“蛋白质组学的进化”专题是对伊曼纽尔·佩特里奥因的采访。Petricoin致力于推动临床蛋白质组学领域的发展，他的研究重点是开发前沿的微蛋白质组学技术，识别和发现用于早期疾病检测的生物标志物，并创建用于分析物检测、药物输送和监测的纳米技术工具。

生物技术和制药实验室面临的一个关键挑战是如何减少标签错误，这种错误很难发现，并对研究项目产生巨大影响。在这篇文章中，数字科学和实验室信息公司BioData的首席执行官Steve Yemm介绍了条形码标签如何帮助减少错误，降低成本，提高实验室的效率。

像龙卷风这样的恶劣天气事件可以在几乎没有事先通知的情况下造成大量人员死亡和财产损失。现在，一组研究人员首次直接使用来自一颗新的地球同步气象卫星的辐射数据来帮助提高龙卷风的预警时间。这篇文章揭示了他们的研究如何利用超级计算机的力量来帮助在极端天气事件中拯救生命和提高安全性。

在2019年英国神经科学协会的神经科学节上，我们把BNA的信誉委员会之一Verena Heise博士叫到一边，问她关于神经科学的信誉，她是如何参与推广它的，以及研究领域的其他参与者如何帮助推进信誉事业。