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定量解构肿瘤微环境：创新算法DeSide助力多种肿瘤内细胞丰度的精准预测
日前，中国科学院深圳先进技术研究院 李雪飞 副研究员团队与香港浸会大学 田亮 副教授团队展开合作，开发了一种基于深度学习（ De ep learning）与公开单细胞数据集（ Si ngle cell）的解卷积算法（ de convolution method） DeSide 。 该算法能够较精确地 估算19种实体肿瘤中16种细胞类型的丰度 。 相关研究成果发表于《美国国家科学院院刊》（ PNAS ）。 -
【首发】美琉生物斩获战略融资，深圳先进院助力科研与商业双翼齐飞
动脉网第一时间获悉，近日，杭州美琉生物科技有限公司（以下简称“美琉生物”）宣布完成战略融资，由中国科学院深圳先进技术研究院（以下简称“深圳先进院”）独家投资。 本轮融资完成后，深圳先进院将支持美琉生物在重组胶原蛋白以及合成生物学材料创新领域开拓医美市场，并提供战略支持。 另一方面，美琉生物将协助深圳先进院完成科技成果转化。 -
刘陈立/赵国屏：开拓“定量合成生物学”新范式，驱动复杂生物系统的理性设计
2024 年 7 月 24 日，中国科学院深圳先进技术研究院 刘陈立 研究员与中国科学院分子植物科学卓越创新中心赵国屏研究员在 Nature Reviews Bioengineering 杂志在线发表了题为“ Quantitative Synthetic Biology ”的评述文章，在国际上首次阐释“定量合成生物学”这一新领域方向的研究范式与学科内涵，为合成生物学的下一步发展提出了建议。 合成生物学正成为推动下一代生物制造和生物经济发展的强大引擎。 近二十年来，随着 DNA 合成、基因编辑等技术的不断革新，人们构建合成生物系统的能力迅速提升，但作为构建基础的设计能力仍然十分有限。
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