物在生长过程中会受到各种病原菌的侵害，直接影响生长发育、作物产量和质量。探究植物-病原菌互作机制、响应病原菌的分子机理，进而降低病原菌的侵害是科研和育种工作者长期探索的课题。高通量组学通过大规模、无偏见地筛选病原菌相关的应答基因、蛋白和代谢终产物，逐渐成为研究植物抗病机制的重要手段。近年来，基于植物
当前，新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动着所有人的心。自疫情发生以来，社会各界力量迅速整合，共同抵抗疫情。中科新生命作为社会的一份子，虽不像那些医护人员，坚守在抗疫最前线，但我们也在努力做好自身的防疫工作，为抗击疫情做贡献！让我们携起手来，打赢疫情防控阻击战，让春暖花开的日子早日到来！
为帮助受疫情影响的广大科研工作者假期科研不中断，我们从本周一 （3月2日） 起，打造了全新的线上讲座单元 — 40分钟最新顶刊精读系列，帮助大家在家也能掌握最新研究动态。
肥胖人群遗传易感性较低，无法提供足够的信息对肥胖症和相关结局进行风险评估。因此，我们迫切的需要优化并量化表型数据，帮助我们更好的预测肥胖人群的疾病风险。今天要介绍的一篇文献是使用先进的机器学习模型，深度分析大规模人群血浆脂质组学数据、评估肥胖程度及后续疾病风险。
2020年2月份，中科新生命共收录到项目文章12篇，涉及多个研究方向，其中应用到的中科新生命科技服务产品包括：蛋白质组学、修饰组学、代谢组学和多组学联合分析，详情如下。如需索取原文，请加微信：19946181033，并备注“索取文献”。
