Retroviral Protease Structure

Foldit เกมออนไลน์ค้นหาโครงสร้าง 3 มิติของโปรตีน สามารถเล่นได้หลายคน เกี่ยวกับการพับงอโครงสร้างของโปรตีนในแบบ 3 มิติ เพื่อหาความเป็นไปได้ของโมเลกุลโปรตีนสายหนึ่งแบบ 3 มิติ โดยเฉพาะในโปรตีนที่มีโครงสร้างที่สายยาวและซับซ้อน ผลลัพธ์ของเกมที่มีคนเล่นหลายๆคนจะเป็นประโยชน์อย่างมากในงานวิจัยโครงสร้างของโปรตีน รวมถึงการผลิตยาชนิดใหม่ ที่ลักษณะเหมือนมีคนช่วยกันคิดเป็นจำนวนมาก รายละเอียดจากข่าวเก่า

โครงสร้างของเอนไซม์ Retroviral Protease

โครงสร้างของเอนไซม์ Retroviral Protease  เริ่มต้นจากโครงสร้างของเอนไซม์ที่ได้จากการเรียงตัวของกรดอะมิโนที่ไม่ถูกต้องมากนัก ผู้เล่นเกม Foldit ช่วยกันปรับโครงสร้างใหม่ซึ่งได้โครงสร้างที่ความคลึงกับโครงสร้าง crystal มาก

เกม Foldit ยังเป็นแค่โมเดลการนำการแก้ไขปัญหาทางวิทยาศาสตร์ที่ยากและซับซ้อนมาทำเป็นเกมเพื่อให้คนทั่วไปได้มีส่วนร่วมในการช่วยกันแก้ไขปัญหานั้น ล่าสุดเกม Foldit ได้พิสูจน์ตัวมันเองแล้วว่าวิธีการแก้ไขปัญหาแบบนี้ได้ผล เมื่อมีการรายงานผลงานร่วมของนักวิจัยจากสหรัฐอเมริกา โปรแลนด์ และสาธารณรัฐเช็ก ในวารสารวิชาการ Nature Structural & Molecular Biology ถึงความสำเร็จในการไขความลับโครงสร้างผลึกของเอนไซม์ Mason-Pfizer monkey virus (M-PMV) retroviral protease 

เอนไซม์ Retroviral proteases มีความบทบาทสำคัญอย่างมากในกระบวนการแก่ตัวและแพร่พันธุ์(maturation and proliferation) ที่มีความสำคัญอย่างมากในการพัฒนายารักษาโรคที่เกิดจากไวรัส เช่น โรคเอดส์ ซึ่งนักวิจัยใช้เวลานับทศวรรษเพื่อแก้ไขปัญหาโครงสร้างของเอนไซม์นี้ด้วยหลากหลายวิธีแต่ยังไม่สำเร็จ จนเมื่อเกม Foldit ถูกเปิดให้ทุกคนสามารถเข้ามาช่วยกันเล่นพับงอโครงสร้างของโปรตีน ผู้เล่นเกม Foldit สามารถแก้ไขปัญหานี้ได้เพียงไม่กี่วัน

การไขปัญหานี้ได้เกิดจากกลุ่มผู้เล่นหลายคน ที่ทำงานอยู่คนละประเทศเข้ามาเล่นเกม พูดคุยกันผ่านทางระบบสนทนาในเกม พวกเขาใช้เวลาเพียง 10 วันในการแก้ไขปัญหาดังกล่าวร่วมกันได้สำเร็จ ถือเป็นครั้งแรกที่ระบบนี้ประสบความสำเร็จในการแก้ไขปัญหาวิทยาศาสตร์ซับซ้อนสำเร็จ และคิดว่ามันจะต้องมีเรื่องน่ายินดีแบบนี้เกิดขึ้นอีกแน่นอน

คุณอยากเป็นหนึ่งในคนที่ค้นพบโครงสร้าง 3 มิติของโปรตีนที่ไม่เคยมีการค้นพบไหม ลองไปเล่นดูสิครับ

ข้อมูล
Report: Crystal structure of a monomeric retroviral protease solved by protein folding game players 

via: popsci.com , kurzweilai.net , medgadget.com

Bioinformatics

ภาพประกอบจาก: http://www.ryanrossi.com/BINFBook.php

หลาย ๆ คนคงอาจเคยได้ยินคำว่า เทคโนโลยีชีวภาพ หรือ Biotechnology ซึ่งศาสตร์ทางด้านนี้ได้พัฒนาอย่างเป็นลำดับขั้นตอน โดยในยุคแรก ๆ นั้น เทคโนโลยีชีวภาพจะเป็นพวกการหมัก การดอง หรือบางคนอาจเรียกว่า เทคโนโลยีชีวภาพยุคเก่า หรือดั้งเดิม แต่หลังจากนั้นเมื่อวิทยาการและเทคโนโลยีได้พัฒนามากขึ้น เทคโนโลยีชีวภาพก็ได้พัฒนาตามไปอย่างเป็นลำดับขั้นตอน จากการหมัก การดอง ก็พัฒนาถึงขั้นการศึกษาในระดับโมเลกุล การตัดต่อยีน โดยใช้ความรู้ทางด้านพันธุศาสตร์ พันธุวิศวกรรมเข้ามาช่วย แต่หลังจากนั้นก็ได้มีคนคิดค้นโปรแกรมที่ช่วยจัดหมวดหมู่ทางชีววิทยา ข้อมูลลำดับเบสของสิ่่งมีชีวิตไว้เป็นหมวดหมู่เพื่อใช้สำหรับเปรียบเทียบสิ่งมีชีวิต ความคล้ายคลึงกันของสิ่งมีชีวิต ซึ่งเรียกว่า ชีวสารสนเทศ หรือ Bioinformatics ขึ้นมา

ตัวผมเองนั้นก็เรียนด้านเทคโนโลยีชีวภาพมาก็ได้สัมผัสกับวิชาพันธุวิศวกรรม ชีวสารสนเทศซึ่งต้องบอกเลยว่า บางครั้งเราเห็นอาจยุ่งยากที่พอได้ทำเกี่ยวกับการดูโครงสร้างโปรตีนทาง PDB (Protein Data Bank) ทุกคนจะได้เห็นถึงความสวยงามของโปรตีน แบบเรียกว่า ไม่น่าเชื่อโครงสร้างโปรตีนที่ออกแบบมานั้น มันช่างน่ามหัศจรรย์อย่างยิ่ง (คล้าย ๆ คนที่ชอบเคมีอินทรีย์ ก็จะบอกว่า โครงสร้างหรือโมเลกุลของเคมีอินทรีย์ มันช่างสวยงาม) ประมาณนั้น

ชีวสารสนเทศในปัจจุบัน เป็นสาขาหนึ่งที่นักศึกษาเลือกลงเรียน แต่บางส่วนไม่อยากเรียนพอรู้ว่า เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ โครงสร้างลำดับเบส สารพัดอย่าง ก็มีอคติไม่อยากเรียน แต่ในฐานะที่ผมเคยผ่านการเรียนวิชานี้ ก็อยากบอกว่า ลองเปิดใจกับมันแล้วคุณจะรู้ว่า ชีวสารสนเทศนั้น เป็นศาสตร์ที่น่าสนใจอย่างมากที่เดียว ยิ่งได้เรียนเกี่ยวกับ Molecular docking หรือการออกแบบตัวยาแล้ว คุณจะรู้ว่ามันมหัศจรรย์ขนาดไหน ครั้งต่อไปผมจะกล่าวถึง ชีวสารสนเทศ คืออะไร มีความเป็นมาอย่างไร อย่าลืมติดตามต่อนะครับ

Peptide property calculator

วันนี้เราขอนำเสนอโปรแกรมออนไลน์ Peptide Property Calculator เป็นโปรแกรมที่สามารถใช้งานผ่านทางเว็บไซต์ได้เลย พัฒนาจาก Javascript เป็นโปรแกรมที่ช่วยคำนวณคุณสมบัติอย่างง่ายของเปปไทด์ เช่น ขนาด มวลโมเลกุล เป็นต้น

วิธีใช้งาน เมื่อนำลำดับของเปปไทด์(อักษรย่อตัวเดียวของกรดอะมิโน)ใส่เข้าไปในช่องใส่ข้อมูล จากนั้นกด Calculator ค่าคุณสมบัติต่างๆจะแสดงออกมาด้านล่าง ดังตัวอย่างภาพด้านบน

ประโยชน์ที่เห็นได้ชัดเจนและได้ลองใช้จริงคือ การใช้ให้โปรแกรมช่วยคำนวณมวลโมเลกุลของเปปไทด์ให้ ซึ่งทำได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากกรดอะมิโนมีอยู่หลายตัว และแต่ละตัวมีมวลโมเลกุลต่างกัน ถ้าจะให้จดจำทุกตัวหรือมาดูตารางทีละตัวคงไม่ค่อยสะดวก และเมื่อเปปไทด์สายยาวขึ้นปะกอบด้วยกรดอะมิโนหลายตัว โอกาสคำนวณผิดพลาดก็สูงขึ้นด้วย โปรแกรมนี้จึงช่วยแก้ปัญหาได้อย่างดี และสะดวกต่อการใช้งานอีกด้วย

ทดลองใช้งาน Peptide Property Calculator

ยีนพเนจร ยีนของโรคมะเร็งต่อมลูกหมากที่สามารถย้ายที่ไปยังบริเวณที่มันจะมีประสิทธิภาพมากที่สุด

เกือบจะ 10 ปีแล้วหลังจากที่จีโมมของมนุษย์ได้ถูกถอดรหัสเสร็จสิ้น เป็นครั้งแรกที่นักวิจัยได้เปิดเผยโฉมของจีโนมเนื้องอกที่ต่อมลูกหมาก ผลได้ถูกตีพิมพ์ลงในนิตยสาร Nature [1] ซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการวินิจฉัย และรักษาโรคมะเร็งชนิดนี้

Levi Garraway, แพทย์ และนักชีววิทยา โรงเรียนแพทย์ฮาร์วาร์ด กล่าวว่า การถอดรหัสจีโนมเนื้องอกที่ต่อมลูกหมากนี้ สามารถทำให้นักวิจัยได้เห็นถึง “ชีววิทยาที่ไม่สามารถเห็นได้จากวิธีอื่นๆ” การวิเคราะห์ทางพันธุศาสตร์ส่วนมากได้มุ่งเน้นความสนใจไปที่การหา จุดกลายพันธุ์ (mutation) ที่เปลี่ยนจากเซลล์ปกติ ให้ไปเป็นเซลล์มะเร็ง และดูว่า “การสะกดคำผิด” นี้ ได้พัฒนาการเจริญเติบโตของเซลล์เนื้องอกนั้นได้อย่างไร

แต่ว่าจากการถอดรหัสทั้งจีโนม จากเซลล์เนื้องอกที่ต่อมลูกหมากจากเจ็ดตัวอย่าง และเปรียบเทียบกับรหัสของทั้งจีโนมจากเซลล์ปกติของผู้ป่วยเอง ทำให้นักวิจัยพบเหตุการณ์ที่ไม่ได้คาดคิดมาก่อน แทนที่จะเป็นความผิดพลาดแบบ “สะกดคำผิด” เซลล์เนื้องอกได้แสดงให้เห็นว่า เป็น “วรรค” ยาวๆ ของ DNA ที่แสดงว่ามัน แยกออกมาก่อนแล้วไปปรากฏอยู่ที่ส่วนอื่นๆ ของจีโนม

การอพยพนี้ไม่ได้เกิดขึ้นแบบสุ่ม ชิ้นของ DNA ที่หลุดออกมานั้นได้บรรจุยีนที่ช่วยให้มะเร็งมีการเจริญเติบโต และย้ายไปสู่ที่ที่ดีที่สุดในจีโนม ที่มันจะสามารถทำงานได้ดีที่สุด ที่ต่อมลูกหมาก พื้นที่เหล่านี้ถูกควบคุมด้วยฮอร์โมน เทสโทสเตอโรน และ ฮอร์โมนเพศชายอื่นๆ แต่ทว่า ยีนที่กระตุ้นตัวเองให้กระโดดไปยังบริเวณที่เหมาะสมได้เหล่านี้ยังคงมีเงื่อนงำอยู่ แต่นักวิจัยเชื่อว่า มันน่าจะขึ้นอยู่กับโครงสร้างของ DNA แบบสามมิติ ในบางบริเวณที่มันสามารถเกิดการเรียงตัวใหม่ของ DNA ได้ (genetic rearrangement) ในขณะที่กำลังจำลองตัวเองของจีโนม หรือ ในขณะที่บางยีนกำลังทำงานอยู่ ดังนั้น จากการคัดเลือกโดยธรรมชาติ ได้เลือกเซลล์ที่เจริญเติบโตได้เร็วที่สุดในต่อมลูกหมากให้อยู่ต่อไป

หลายๆ ยีนที่เปลี่ยนตำแหน่งนี้ ไม่เคยถูกรายงานถึงความเกี่ยวเนื่องกับมะเร็งมาก่อนเลย หนึ่งในนั้นคือยีน MAGI2 ที่แสดงว่ามีความสัมพันธ์กับ pathway การเกิดมะเร็ง Mark Rubin นักพยาธิวิทยา ที่วิทยาลัยแพทย์ ไวลล์ คอร์แนลล์ กล่าวว่า มันน่าตื่นเต้นมากๆ เพราะว่า pathway นี้อาจจะเป็น เป้าหมายของยารักษาโรคมะเร็งต่อมลูกหมากได้

Alexis Borisy, CEO ของ Foundation Medicine ซึ่งเป็นบริษัทวินิจฉัยโรคมะเร็ง กล่าวว่า “มันเป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมมากของข้อมูลใหม่ๆ ของจีโนมโรคมะเร็งต่อมลูกหมาก” ซึ่งเขาหวังว่าในอนาคตเขาจะถอดรหัสจีโนมมะเร็ง และสร้างเป็นแผนที่จีโนมมะเร็ง (Cancer Genome Atlas) และโปรเจคอื่นๆ อีก เนื่องจาก ราคาที่ลดลงและคุณภาพที่ดีขึ้น ของการถอดรหัสจีโนม เขาคาดการณ์ว่าการถอดรหัสจีในมในผู้ป่วยจะกลายเป็นการดูแลขั้นพื้นฐาน คลายๆ กับ การถ่ายภาพด้วยเรโซแนนซ์แม่เหล็ก (MRI) ก่อนการผ่าตัด

หนึ่งในทีมนักวิจัยเรียนรู้ว่า ยีนไหนสามารถที่จะเป็นเครื่องหมายสำหรับการวินิจฉัยมะเร็ง Rubin กล่าว เทคโนโลยีการถอดรหัสแบบนี้เป็นเทคโนโลยี่ที่ทรงพลังมาก ซึ่งมันสามารถที่จะตรวจสอบในตัวอย่างเลือดหรือปัสสาวะได้ แทนที่ จะเป็นการตัดชิ้นเนื้อจากต่อมลูกหมากมาวิเคราะห์ “เราอยู่ที่จุดที่สามารถทำการวินิจฉัยโรคจากการถอดรหัสได้แล้ว” เขากล่าว

นักวิจัยให้ความเห็นว่าเขายังต้องการศึกษาต่อเพื่อที่จะตรวจสอบความสมบูรณ์ในผู้ป่วยอีก เขายังคงต้องศึกษาเกียวกับความถี่ของของจุดกลายพันธุ์ (mutation) ที่เกิดขึ้น พร้อมๆ กับการศึกษาว่าการเรียงตัวใหม่ของ DNA ยังช่วยขับเคลื่อนมะเร็งๆ จริงๆ หรือไม่

อ้างอิง

[1] http://www.nature.com/nature/journal/v470/n7333/full/nature09744.html

ที่มา: http://news.sciencemag.org/sciencenow/2011/02/prostate-cancer-genome-reveals-w.html?ref=hp

1. Medline Plus
   

   Medline Plus

2. MediLexicon
   

   Medical Dictionary Search

3. MedTerms
   

   http://www.medterms.com

4. WebMD

   

   Online Medical Dictionary at WebMD

5. The Free Dictionary

   

   Medical Dictionary at free dictionary

6. King’s Medical Library Engine
   

   KMLE Medical Dictionary

7. Medic8
   

   Medical Dictionary

ดิกชันนารีทางการแพทย์ ของแต่ละเว็บไซต์มีข้อดีข้อเสียแตกต่างกัน โดยส่วนตัวของผู้เขียนเห็นว่า ดิกชันนารีของ MebM และ Medic8 ให้รายละเอียดค่อนข้างเยอะ ให้ข้อมูลค่อนข้างครบถ้วน ข้อมูลจาก: http://www.makeuseof.com

ตอนนี้สามารถทดลองใช้ได้แล้วที่ Google Body Browser แต่ต้องใช้ browser ที่รองรับ WebGL ด้วย ตัวที่รองรับ ณ ตอนนี้ได้แก่ Google Chrome 8 (ต้องเข้าไป enable เองที่ about:flags), Chrome 9 dev กับ Canary ใช้ได้เลย และ Firefox 4 beta

Google Body Browser

ความสามารถของ Google body browser คือ สามารถค้นชื่ออวัยวะต่างๆในร่างกายได้ แสดงชื่อของอวัยวะส่วนต่างๆ โดยแบ่งตามชั้นความลึกของร่างกาย แสดงตั้งแต่ผิวหนังชั้นนอก ลึกจนถึงกระดูก เส้นประสาทและสมอง จะเลือกให้แสดงเป็นบางชั้นหรือแสดงตามความลึกก็ได้ ซูมเข้าออกได้ หมุนภาพได้ทุกทิศทาง

นับว่าเป็นประโยชน์ต่อผู้ที่ต้องการศึกษา anatomy หรือทบทวนความรู้ได้เป็นอย่างดี

via: http://googlesystem.blogspot.com

เลือดบอกอายุ

นึกถึงฉากบ้านพักคนชรา และมีชายสูงอายุผู้หนึ่งนอนจมกองเลือดอยู่ ซึ่งนักสืบกำลังหาร่องรอยเลือดแปลกปลอมเพราะคิดว่าจะต้องเกิดการต่อของเหยื่อกับฆาตกร ซึ่งอาจจะเป็นชายชราที่อยู่ด้วยกัน หรือพยาบาลที่ดูแลอยู่ หรือคนอื่น นักสืบได้ตัวอย่าเลือดแปลกปลอมเพียงน้อยนิด แต่หลังจากได้วิเคราะห์เลือดนั้นแล้ว ก็ปรากฏว่า ผู้ต้องสงสัยเป็นคนที่มีอายุอยู่ในช่วง 20 – 30 ปี

นี่คือตัวอย่างฉากจากนิยายวิทยาศาสตร์ แต่ว่าขณะนี้ ได้มีรายงานจากนิตยสาร Current Biology [1] ว่า เราสามารถที่จะประมาณค่าอายุของคนจากเลือดของเขาได้แล้ว โดยการวิเคราะห์อย่างง่ายๆ จากหยดเลือด ถ้าการทดสอบนี้สมบูรณ์ เราก็จะได้เทคนิคทางนิติวิทยาศาสตร์ใหม่ๆ ที่จะช่วยตำรวจให้สืบสวนได้ง่ายขึ้น

การทดสอบอายุจากเลือดได้อาศัยคุณสมบัติเฉพาะจาก T-cell (เซลล์ภูมิคุ้มกันของร่างกายที่เอาไว้จดจำจุลชีพขนาดเล็กที่มาบุกรุกร่างกายเรา) ในขณะที่ T-cell พัฒนา บางส่วนของ DNA ของมันถูกตัดออกแล้วต่อบางส่วนกลับเข้ามาด้วยกันในหลายๆ รูปแบบ ซึ่งช่วยให้มันสามารถที่จะสร้างตัวรับสัญญาณที่ผิวเซลล์จำเพาะ ที่เอาไว้ใช้ในการจดจำแบคทีเรียหรือเชื้อโรคได้หลากหลาย

นักวิจัยสามารถที่จะหาปริมาณของ DNA ที่มีรูปร่างเป็นวงกลมที่อยู่ในเลือด Manfred Kayser นักนิติวิทยาศาสตร์แห่งมหาวิทยาลัย Erasmus กล่าว เขาและเพื่อนร่วมงานได้พบว่า ปริมาณของ DNA ที่รูปร่างเป็นวงกลมในเลือดลดลง เมื่อคนเรามีอายุมากขึ้น ทั้งนี้เนื่องจากว่าร่างกายเราได้ผลิต T-cell ใหม่ที่น้อยลงไปเรื่อยๆ เมื่ออายุเรามากขึ้น เขากล่าว

นักวิจัยได้ทำการวิเคราะห์ตัวอย่างเลือดจากผู้คนประมาณ 200 คน ที่มีอายุตั้งแต่ไม่กี่สัปดาห์ จนถึง 80 ปี โดยใช้การพิสูจน์ตัวอย่างจากการใช้สาย DNA เรืองแสงที่สามารถจับกับชิ้นส่วนของ DNA ส่วนเกินใน T-cell ได้ ซึ่งทำให้สามารถที่จะวัดปริมาณของชิ้นส่วนเหล่านั้นได้สำเร็จภายในไม่กี่ชั่วโมง กลุ่มของนักวิจัยได้พบความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนของชิ้นส่วนของ DNA กับอายุของคน ซึ่งมันเพียงพอที่จะบอกอายุโดยมีความคลาดเคลื่อนประมาณบวกลบ 9 ปี

มันดูเหมือนว่าจะเป็นช่วนอายุอย่างกว้างๆ แต่ว่ามันก็สามารถบอกได้ว่าผู้ต้องสงสัยอยู่ในกลุ่มวัยไหน ซึ่งมันจะช่วยตำรวจได้มากเลยทีเดียว Peter de Knijff หัวหน้าห้องปฏิบัติการนิติวิทยาศาสตร์ ศูนย์การแพทย์มหาวิทยาลัย Leiden กล่าว ซึ่งตอนนี้ การใช้ตัวอย่างเลือดในการสืบสวนหาผู้ต้องสงสัยนั้น มีเพียงแค่การนำตัวอย่างเลือดในที่เกิดเหตุมาวิเคราะห์ให้ตรงกับเลือดผู้ต้องสงสัย ซึ่งจากการตรวจสอบหาอายุจากเลือด และการตรวจสอบหาสีของตาจากเลือด ซึ่งเขากำลังพัฒนาวิธีการอยู่ มันก็จะสามารถช่วยตำรวจในลดปริมาณผู้ต้องสงสัยลงมาได้มาก “มันเป็นวิธีที่ดีที่สุดแล้วสำหรับตอนนี้”

Kayser กล่าวว่า เขาหวังว่าจะทำให้การวิเคราะห์ T-cell ให้ถูกต้องแม่ยำมากยิ่งขึ้น โดยการรวมกับรวมกับการวิเคราะห์แบบอื่นที่เขากำลังพัฒนาอยู่ และเขาก็ยังพบด้วยอีกว่า การวิเคาะห์ T-cell แบบที่เขาทำนั้น ยังคงถูกต้องแม้ว่าตัวอย่างเลือดจะถูกเก็บไว้มากกว่าปีครึ่ง ซึ่งมันก็หมายความว่า มันสามารถที่จะช่วยแก้ปัญหาคดีๆ เก่าๆ หรือแม้กระทั้งช่วยตำรวจในการพิสูจน์ทราบเหยื่อจากภัยพิบัติได้อีกด้วย

อ้างอิง

[1] http://www.cell.com/current-biology/abstract/S0960-9822%2810%2901286-8

ที่มา http://news.sciencemag.org/sciencenow/2010/11/your-blood-holds-clues-to-your-b.html?ref=hp

HemaCam

บริษัท Horn Imaging GmbH และ Fraunhofer Institute  จากประเทศเยอรมันได้ร่วมมือกันพัฒนาเครื่องนับเม็ดเลือด complete blood count (CBC) แบบอัตโนมัติ ที่สามารถนับจำนวนเม็ดเลือดขาว และเม็ดเลือดชนิดอื่นๆ ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ โดยเป็นการนับจากฟิล์มเลือดบนสไลด์ (blood smears) ระบบดังกล่าวจะนำมาแสดงในงาน Medica 2010 ในช่วงวันที่ 17-20 พฤศจิกายนนี้ ที่เมืองดึสเซลดอร์ฟ ประเทศเยอรมนี ความสามารถของระบบนี้มีดังนี้

ข้อได้เปรียบทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูล:

• เร็ว และเชื่อถือได้ ในการนับจากฟิล์มเลือด
• ดูเซลล์ผ่านจอแบบ live view ได้
• ทำเครื่องหมายบนภาพเซลล์ต่างๆที่สนใจได้
• มีฐานข้อมูลของการแยกชนิดเซลล์ช่วยเหลือ
• เก็บข้อมูลเป็นไฟล์ดิจิตอล ง่ายต่อการเรียกดูย้อนหลัง หรือส่งต่อ
• ระบบตรวจสอบความถูกต้อง ในอนาคต

ข้อได้เปรียบทางด้านการทำงาน:

• สนับสนุนใาตรฐาน และคุณภาพของห้องปฏิบัติการ
• สนับสนุนความปลอดภัยของการวินิจฉัย ตามวัตถุประวงค์ สามารถดูซ้ำ หรือแยกหมวดหมู่ของวินิจฉัยได้
• ผลที่ได้ถูกเก็บในฐานข้อมูล ง่ายต่อการเรียกใช้งาน
• มีขั้นตอนในการทำงานสั้น และง่ายต่อการใช้งาน
• เหมาะต่อการนำไปศึกษาต่อ นำไปต่อยอด

ห้องปฎิบัติการในสถานพยาบาลทั่วไป การนับเม็ดเลือดชนิดต่างๆ เพื่อความสะดวกและรวดเร็ว จะใช้เครื่องอัตโนมัติในการนับอยู่แล้ว แต่อย่างไรก็ตามเพื่อความถูกต้องนักเทคนิคการแพทย์จะต้องทำฟิล์มเลือดบางย้อมสี และนำมาดูในกล้องจุลทรรศน์อีกครั้ง เพื่อเป็นการยืนยันความถูกต้อง ดูลักษณะเซลล์ และหาความผิดปกติอื่นๆของคนไข้ ที่เครื่องอัตโนมัติไม่สามารถตรวจวัดได้ ระบบนี้จึงถือได้ว่าเป็นตัวช่วยให้ทำงานได้เร็ว และดียิ่งขึ้นได้ เชื่อว่าน่าจะเป็นที่ต้องการของตลาด

ที่มา: http://www.medgadget.com

Images database

NCBI (National Center for Biotechnology Information) เป็นส่วนหนึ่งของห้องสมุดแพทย์แห่งชาติของอเมริกา หรือ United States National Library of Medicine (NLM) ที่เป็นหน่วยงานย่อยของ National Institutes of Health อีกทีหนึ่ง

NCBI ก่อตั้งเมื่อปี คศ.1988 มีบริการออนไลน์หลายอย่าง เช่น GenBank ซึ่งเป็นฐานข้อมูลของ genome sequencing, แหล่งค้นข้อมูลงานวิจัยจาก Pubmed Central และ PubMed โดยฐานข้อมูลต่างๆใช้ Entrez เป็น Search engine ในการค้นข้อมูล

ล่าสุด NCBI ไปปรับปรุง Entrez ให้สามารถค้นหาภาพในฐานข้อมูลที่มีอยู่ราว 3 ล้านภาพได้ ซึ่งเป็นภาพที่อยู่ใน full-text ของฐานข้อมูล PubMed Central ผลของการค้นหาจะมีคำอธิบายของภาพนั้นประกอบมาด้วยทำให้ผู้ค้นหาเข้าใจภาพได้มากขึ้น พร้อมทั้งระบุแหล่งที่มาด้านล่าง ภาพที่อยู่ในฐานข้อมูลมีความหลากหลายมากทั้งภาพที่เกิดจากการประมวลผลข้อมูลในงานวิจัย ภาพของโรคต่างๆในคลินิก ฯลฯ

การค้นหาภาพจะมีประโยชน์กับนักศึกษาที่ต้องการค้นหาข้อมูลประกอบการเรียน คนที่ต้องการหาภาพเพื่อประกอบการนำเสนอ หรือแม้แต่ผู้ป่วยที่ต้องการเข้าใจโรคของตัวเองมากขึ้น ก็สามารถใช้งานฐานข้อมูลนี้ได้

ทดลองใช้งานได้ที่ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/images มีสโลแกนว่า Images “Each one = 1,000 words”

ภาพในฐานข้อมูลมีลิขสิทธิ์คุ้มครองทุกภาพ โปรดทำความเข้าใจก่อนนำไปใช้ NCBI copyright notice และ PubMed Central copyright notice

ข่าวจาก http://www.facebook.com/notes/ncbi-national-center-for-biotechnology-information
ข้อมูล: http://en.wikipedia.org/wiki/National_Center_for_Biotechnology_Information

SeqCentral

การทำ human genome นั้น มีปริมาณชุดข้อมูลของลำดับเบสมหาศาล(ราว 3 พันล้านคู่เบส)  ปัจจุบันข้อมูลเหล่านี้ถูกประมวลผลด้วยซูปเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ทำงานเพียงเครื่องเดียว ซึ่งมันไม่สามารถเชื่อมระหว่างข้อมูลจากนักวิทยาศาสตร์แต่ละคนได้ ในงาน TechCrunch Disrupt ณ วันที่ 28 กันยายน 2010 เว็บไซต์ SeqCentral ได้แก้ปัญหาดังกล่าว ด้วยการเปิดตัวศูนย์รวบรวมลำดับเบสของดีเอ็นเอจากนักวิทยาศาสตร์ ที่ทำงานวิจัยเกี่ยวกับ human genome เพื่อเป็นฐานข้อมูล และทำการจับคู่เหมือนของชุดข้อมูล

SeqCentral จะเพิ่มประสิทธิภาพในการจับคู่เหมือนของลำดับเบสของดีเอ็นเอบน Cloud Computing หรือ การประมวลผลแบบกลุ่มเมฆ การให้บริการจะเปิดให้นักวิทยาศาสตร์อัพโหลดข้อมูลลำดับเบสของดีเอ็นเอจากงานวิจัยของตัวเองขึ้น SeqCentral จากนั้นระบบจะจับคู่ข้อมูลนั้นกับฐานข้อมูลเดิมที่ได้รวบรวมจากนักวิทยาศาสตร์คนอื่นๆ ซึ่งจะทำให้รู้ว่าชุดข้อมูลที่ได้มานั้น เป็นข้อมูลใหม่หรือเป็นข้อมูลที่มีการค้นพบแล้ว

ข้อมูลในขั้นเริ่มต้นในตอนนี้จะถูกรวบรวมจากฐานข้อมูลที่มีอยู่แล้วจากมหาวิทยาลัยต่างๆ ศูนย์วิจัย บริษัทที่ทำงานวิจัยด้านนี้

SeqCentral มีค่าบริการ $99(3,025 บาท) ต่อปี  นอกจากจะช่วยให้การทำงานง่ายขึ้นแล้ว ทางผู้ให้บริการยังมีเป้าหมายในการเชื่อมกลุ่มของสมาชิกที่ทำงานด้านพันธุกรรมเข้าด้วยกันอีกด้วย เพื่อส่งเสริมความร่วมมือในการทำงานมากขึ้น

กลุ่มเป้าหมายของ SeqCentral คือกลุ่มนักวิทยาศาตร์ที่ทำงานเฉพาะทางด้านพันธุกรรม ซึ่งคาดว่ามีอยู่ราว 1 ล้านคน

ที่มา: http://techcrunch.com/2010/09/27/seqcentral-puts-dna-sequence-crunching-in-the-cloud