ကင်ဆာ -K "cke"> အကျိတ်များသည်ကမ္ဘာ့ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသုတေသနနှင့်ရင်ဆိုင်နေရသောအဓိကပြ problems နာများအနက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်တိကျသောကုသမှုခံယူမှု၏ရဝမ်သည်အကျိတ်အတွင်းရှိမော်လီကျူးဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုပြည့်စုံစွာရှင်းလင်းစွာနားလည်နိုင်ရန်ဖြစ်သည်။ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်းပေါ်ထွက်လာခဲ့သောအာကာသ Omics နည်းပညာသည်ဤပြ problem နာကိုဖြေရှင်းရန်မျှော်လင့်ရသည်။ Spatial Olics သည် "မော်လီကျူးအဆင့်မြင့်မားသော High-Deferendo ၏ထူးခြားသောဓာတ်ပုံများ" နှင့်တူသည်။ ဤ "ဓါတ်ပုံများ" မှတဆင့်သုတေသီများသည်အကျိတ်များ၏တိကျသောဝိသေသလက္ခဏာများကိုထိုးထွင်းသိမြင်စေပြီး Clinicians ပိုမိုတိကျသောရောဂါသတင်းအချက်အလက်များရရှိရန်ကူညီနိုင်သည်။ သို့သော်အကျိတ်အကျိတ်ပရိုတိန်းမော်လီကျူးများ၏ "ဓာတ်ပုံ" ၏မြင့်မားသော resolution ကိုမည်သို့သေချာအောင်လုပ်ရမည်နည်း။

တရုတ်သိပ္ပံအကယ်ဒမီကျောင်း၏သတ္တဗေဒဆိုင်ရာအင်ဂျင်နီယာတက္ကသိုလ်တစ်ခုလုံးတွင်တစ်သျှူးအပိုင်းအစတစ်ခုလုံးတွင်ထောင်ပေါင်းများစွာသောပရိုတိန်းတစ်ထောင်ဖြန့်ဝေမှုများကိုပထမဆုံးဖြန့်ဝေခြင်း၏ပထမ ဦး ဆုံးဆန်းစစ်မှုကိုပထမဆုံးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိုအောင်မြင်ခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်၏နိုင်ငံ၏သိပ္ပံနည်းကျသုတေသီများသည်ကင်ဆာရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့်ကုသမှုအသစ်များပြုလုပ်ရန်ကင်ဆာရောဂါရှာဖွေရန်နှင့်ကုသမှုကိုကူညီရန်အတုထောက်လှမ်းရေးနည်းပညာကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ အတုထောက်လှမ်းရေး algorithms, microfluidic ထိန်းချုပ်ရေးနည်းပညာနှင့်အစုလိုက်အပြုံလိုက် Spectrodetry Analysis ကိုနက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့်၎င်းတို့သည်လက်ရှိအာကာသ proteomics နည်းပညာများတွင်ပိတ်ဆို့မှုများကိုအောင်မြင်စွာချိုးဖောက်နိုင်ခဲ့သည်။ ဤရလဒ်ကိုနိုင်ငံတကာပညာသင်ဆုအဖွဲ့ (ဆဲလ်) တွင်ဘေဂျင်း 24 ရက်,

ပလေတို၏ Spatial Prototial Prototial Proteomics နည်းပညာ၏ထင်ရှားသောအချက်သည်၎င်း၏မြင့်မားသောသတင်းအချက်အလက်အသုံးချမှုနှုန်းသည်အလွန်မြင့်မားသောသတင်းအချက်အလက်အသုံးချမှုနှုန်းဖြစ်သည်ဟုနားလည်ထားပါသည်။ ၎င်းသည်အကန့်အသတ်ရှိသောအချက်အလက်များအရတစ်သျှူးတစ်ခုလုံးတွင်ထိရောက်သော Spatial Proteome ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုလုပ်ဆောင်ရန်အတုထောက်လှမ်းရေးကိုအပြည့်အ 0 အသုံးချသည်။ ၎င်းသည်အလွန်အမင်းမြင့်မားသော resolution 25 ကိုမိုက်ခရိုအနက် 25 ခုကိုပြုလုပ်နိုင်ပြီး, ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည်တစ်ချိန်တည်းတွင်အကျိတ်များနှင့်တစ်ချိန်တည်းတွင်အကျိတ်များအပေါ်အကျိတ်များ၏ပုံရိပ်များ "နှင့်တူသည်။ ရင်သားကင်ဆာနမူနာတွင်သုတေသနအဖွဲ့သည်ပလေတို၏အလားအလာကိုနမူနာပြသသည်။ အကျိတ်အတွင်းရှိမော်လီကျူးများဖြန့်ဖြူးခြင်းကိုရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြရုံသာမကဘဲအကျိတ်ဆဲလ်များနှင့်ပတ် 0 န်းကျင် microenvironment အကြားရှုပ်ထွေးသောအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကိုလည်းဖော်ပြသည်။

နည်းပညာကိုစဉ်ဆက်မပြတ်ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်ပလေတိုကိုလက်တွေ့ရောဂါလက်ခဏာပြခြင်းဖြင့်အသုံးပြုလိမ့်မည်ဟုမျှော်လင့်ရသည်။ သုတေသီများကပလေတိုသည် Clataties အကျိတ်မော်လီကျူးမြေပုံဖြင့် Clatician ကိုအပြည့်အ 0 အပြောက်မော်လီကျူးမြေပုံဖြင့်ပေးနိုင်ရန်မျှော်လင့်ကြောင်း,