会议列表

  • 2017医疗人工智能创新大赛

    召开时间:2017-06-15

    人工智能在医疗领域被视为最有应用前景的领域之一,在医学影像、虚拟护士助理、健康管理、医疗风险分析、药物挖掘、辅助诊断、医学研究等众多领域将有着无限未来空间。大赛评审委员会主要由医生,高校教授,知名企业,投资机构等组成,将参与参赛作品最终评审及决赛现场答辩。让我们站在AI风口,把握机会!.....

  • 2017(第三届)新型生物标志物发现与应用研讨会

    召开时间:2017-04-21

    本次会议重点聚焦于新型生物标志物发现以及在精准医疗中的应用,包括不同来源的生物标志物的筛选,发现,鉴定,以及临床应用,推动生物标志物从实验室向临床转化(From Bench to Bedside),也为广大药物研发、医学研究和科研工作者提供新思路和新策略、相互合作的平台、以及交流的机会,最终推动精准医疗向纵深发展。.....

  • 2018中国益生菌峰会

    召开时间:2018-12-21

    近年来随着肠道微生态研究的日益升温, 关于益生菌等微生态制剂的研究也进入了新的阶段,随着第二代益生菌制剂的应用,国内对益生菌及微生物组学的研究掀起了新一轮高潮。目前包括VSL #3在内的一些肠道微生态制剂已经被用于溃疡性结肠炎UC的治疗,并被写入临床指南。像产丁酸杆菌、脂肪酸降解杆菌、植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum)成为新的明星益生菌。 虽然已经商业化的益生菌产品有很.....

  • 2016纳米生物技术与医学前沿研讨会

    召开时间:2016-11-18

    纳米材料由于其尺寸小,比表面积大,易修饰,物理化学性质独特,生物相容性良好等优点,广泛应用于生物、医药、能源、催化和环境等领域。特别是通过与具有特异性识别能力的生物分子联用,构建多功能的纳米探针和药物载体,已应用于癌细胞的荧光标记、磁性分离、基因转染、热疗和药物治疗等众多领域.....

  • 2015(第二届)代谢与疾病多学科研究论坛

    召开时间:2015-05-14

    物质与能量代谢是生命活动的基本问题,人体代谢正常是机体健康的重要保证。近年来,我国人口结构老龄化、城市化趋势明显,由此带来肿瘤、心血管疾病、糖尿病、肥胖等疾病的高发。在这些疾病中,往往存在着人体代谢的异常。在这些疾病的发生与发展机制中,仍然存在大量悬而未决的机体代谢问题。比如代谢性疾病的线粒体如何参与能量代谢,细胞信号转导与细胞代谢有怎样的关系等,需要多学科相互协作进行大量的研究.....

  • 2016(第三届)自噬转化医学与疾病研讨会

    召开时间:2016-12-09

    自噬(autophagy)是继凋亡(apoptosis)后,当前生命科学最热的研究领域之一。刚刚公布的2016 年诺贝尔生理学或医学奖授予了日本分子细胞生物学家Yoshinori Ohsumi(大隅良典), 以表彰其在自噬领域的卓越贡献! 作为清除衰老或受损细胞器或蛋白质的重要方式,自噬是真核细胞所特有的通过溶酶体降解细胞内物质成分的过程,对维持细胞内稳态至关重要,其功能的紊乱往往会导致肿瘤发生、.....

  • 2016(第三届)基因编辑研讨会

    召开时间:2016-06-17

    继2015年生物谷成功举办第二届基因编辑研讨会之后, 这一领域的研究又有不少新进展,最初作为自然界细菌防御系统的CRISPR/Cas9 技术正在成为治疗血液病,肿瘤,遗传病等疾病的有利手段。同时基因编辑技术在模式生物构建,动植物育种和干细胞治疗方面也有广泛的应用。与两种早期的基因编辑技术锌指核酶ZFN和 转录激活因子样效应物核酶 TALEN 相比,具有更简单更节约成本和时间的优点。另外一个关于基因.....

  • 2016外泌体与疾病研讨会:从实验室到临床

    召开时间:2016-03-03

    2013年,发现细胞囊泡运输的调节机制的科学家们,荣获了当年诺贝尔生理学或医学奖。作为人体内一类重要囊泡,外泌体(exosomes)已成为科研热点。 高通量测序技术等新技术成熟,进一步推动了外泌体与疾病关系的深入研究。基于外泌体标志物所建立的肿瘤诊断等新方法,为临床诊断应用提供了依据。 .......

  • 2016 数据科学:健康大数据产业论坛 ——大数据驱动下的医疗服务

    召开时间:2016-09-22

    一百多年来,现代医学经历了飞速的发展,医疗实施过程、药物研发及评价、药品疗效信息、基因信息、生物标志物、临床试验等积累了大量数据。在数据驱动的医学时代,如何从海量医学数据中找出数据的价值所在,解决大规模数据引发的问题、利用好数据挖掘所带来的竞争力,需要多学科的协同和创新。当前,适应于生物医学大数据的软硬件平台、大数据存储、大数据分析挖掘等方法等还不成熟, 制约着生物大数据的研究。基于此,近年来越来.....