A 科学质量 A.1 研究计划的目标、相关性和动机 该研究计划有两个主要目标:增加设计和提供基于 RNA 的基因治疗药物所需的技术知识,并在人类疾病的五大领域(遗传病、癌症、代谢/心血管疾病、神经退行性疾病和炎症/感染性疾病)中确定有希望的候选药物/基因。 过去几十年来,人们对人类疾病治疗方式的看法发生了巨大转变。通过全球对药理学的重新思考而开发出的分子个性化治疗已经成为大大提高治疗效果的雄心勃勃的目标。 对高度特异性新药的需求源于对导致人类疾病的分子和细胞事件的理解的惊人进步。事实上,大的分子多样性并不是罕见遗传性疾病的唯一标志,而是人类最常见疾病的发病机制的基础。癌症就是一个典型案例:很明显,具有相似临床和表型的肿瘤疾病可能因涉及不同的致病突变的致癌基因和肿瘤抑制基因而彼此不同,而专门针对改变的蛋白质甚至基因突变的创新方法显示出很高的疗效。因此,开发针对广泛靶点的药物不仅成为罕见疾病治疗的原则,而罕见疾病往往被制药公司的优先事项所忽视,而且也是全球新治疗方法的基础,即恰当定义的“精准医疗”。为了完成这项任务,有必要探索治疗策略,这些策略超越了费力地识别适合酶、转运蛋白和通道关键调节域的小化学分子。相反,需要改变范式,开发一类共享共同合成和递送平台的药物,原则上可以以前所未有的精度作用于任何类别的蛋白质。显然,核酸的非凡力量和灵活性使这些分子成为这项任务的理想工具,应用范围几乎无限。 RNA 疫苗在控制 COVID-19 大流行中的作用提供了直接、令人印象深刻的证据,表明可以快速有效地开发针对特定目标的 RNA 药物。虽然 mRNA 疫苗的成功以及使用 CRISPR/Cas9 技术进行靶向基因组修饰的影响最近引发了人们对 DNA/RNA 治疗应用的极大兴趣,但应该记住,基于 DNA 的疗法早在三十多年前就在单基因疾病的基因治疗领域开创和发展。在这个转化医学的辉煌例子中,分子理解,开发将转基因导入受影响细胞的技术以及构建安全的递送平台,使人们在纠正各种先天性代谢错误方面取得了临床成功。在这一充满挑战的过程中,意大利科学发挥了重要作用,我们国家可以依靠该领域的成熟技术和设施。现在,基因治疗的潜力已经远远超出了更换有缺陷的基因产物。靶向基因校正(“基因编辑”)已被证明可有效治疗最常见的血液遗传疾病血红蛋白病,而嵌合抗原受体在患者 T 细胞中的表达(CAR-T)已被证明是一种新颖、成功的治疗方法,可用于治疗复发/难治性 B 细胞恶性肿瘤患者。依靠这些新技术的卓越中心群,该计划的一个主要目标是迅速扩大这些治疗选择。事实上,虽然意大利在先进基因治疗药物(AGTMP)领域的基础和临床前研究成果颇丰并得到国际认可,但将研究成果转化为临床治疗却往往有限。为此,需要制定一项雄心勃勃的国家计划,用于创建/加强药品生产基础设施、创新型 AGTMP 项目管理以及培训和咨询中心。就后者而言,学术界在将 AGTMP 项目转化为临床治疗时目前面临的主要瓶颈之一是缺乏在 GMP 条件下对这些产品进行工艺开发、扩大规模和生产的能力;这通常导致项目在第一次原理验证后就被放弃,少数幸存下来的项目还需要高昂的成本和漫长的拖延。因此,该计划的一个关键部分是在这个新兴的科学和健康领域对研究人员和临床操作员进行高级培训和资格认证。具体而言,国家中心将利用现有的经验和基础设施,实施 AGTMP 的开发过程,从早期的临床前研究到临床应用,使其他成员也能享受其服务。根据国家战略和现有举措,将通过三个层面实施:i) 细胞工艺和检测开发、载体制造和临床前研究设施;ii) 现有和改造后的细胞工厂,经授权使用体细胞制造基因疗法;iii) 服务和教学中心。一旦全面投入运营,预计每年的生产能力将达到 250-300 种基因治疗药物产品,可供国家中心的所有成员、全球学术机构和遍布全国的私营公司使用。
文章标题:综述:真菌细胞中的 CRISPR/Cas12 介导的基因组编辑:植物真菌病理学的进展、机制和未来方向 作者:Chiti Agarwal[1] 所属机构:华盛顿州立大学 [1] Orcid ids:0000-0003-4125-2880[1] 联系电子邮件:chiti.agarwal@gmail.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要对原始作品进行适当的引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI:10.14293/PR2199.000129.v2 预印本首次在线发布时间:2023 年 6 月 8 日 关键词:CRISPR、CRISPR/Cas12、真菌病原体、植物病原体
II。 菜单此学科提供了生物信息学和基因组数据分析的基本概念和工具的介绍。 该课程解决了生物信息学的历史和重要性,生物数据库的使用,序列比对技术和相似性搜索,新一代测序方法(NGS)以及遗传变异性分析。 学生将通过为分子和基因组生物学的实际应用做好准备来学习如何解释和分析基本基因组数据。II。菜单此学科提供了生物信息学和基因组数据分析的基本概念和工具的介绍。该课程解决了生物信息学的历史和重要性,生物数据库的使用,序列比对技术和相似性搜索,新一代测序方法(NGS)以及遗传变异性分析。学生将通过为分子和基因组生物学的实际应用做好准备来学习如何解释和分析基本基因组数据。
有鳞目爬行动物是陆地脊椎动物谱系中最成功的,遍布广泛的生态系统,有超过 10,000 个物种。尽管有鳞目动物取得了成功,但它们在免疫学方面也是研究最少的谱系之一。最近,发现有鳞目动物普遍缺乏 gd T 细胞,这是由于编码 T 细胞受体 (TCR) g 和 d 链的基因缺失所致。在这里,我们开始探讨 gd T 细胞的缺失可能如何影响有鳞目动物免疫系统的进化。使用石龙子 Tiliqua rugosa,我们发现与现存的最近亲属喙头蜥、Sphenodon punctatus 或其他羊膜动物相比,有鳞目动物并没有显著增加常规 T 细胞受体 β (TCR b 或 TRB ) 链 V 区的复杂性。我们的分析包括一个推定的新 TCR 基因座。这种新基因座包含可进行 V(D)J 重组的 V、D 和 J 基因片段,尽管在大多数有鳞目物种中基因片段数量有限。基于保守残基,预测的蛋白质链预计会与 TCR a 形成异二聚体。这种新的 TCR 基因座似乎源自 TRB 基因座的古老重复,与最近描述的 T 细胞受体 epsilon (TRE) 同源。TRE 在喙头蜥和所有经检测的祖龙的基因组中均不存在,并且似乎是鳞目特有的。
摘要古老的茶厂是珍贵的自然资源和茶叶遗传多样性的来源,对于研究植物的进化机制,多样化和驯化而具有巨大的价值。古老的茶叶植物之间的总体遗传多样性以及自然选择期间发生的遗传变化仍然很少理解。在这里,我们报告了由120个古代茶厂组成的八个不同群体的基因组重新陈述:来自吉州省的六组和云南省的两个团体。基于8,082,370个鉴定的高质量SNP,我们构建了系统发育关系,评估了种群结构并进行了全基因组关联研究(GWAS)。我们的系统发育分析表明,120个古老的茶厂主要聚集在三组和五个单个分支中,这与主成分分析(PCA)的结果一致。基于遗传结构分析,将古老的茶水进一步分为七个亚群。此外,发现古老的茶叶植物的变化不会因外部自然环境或人工育种的压力而降低(非同义/同义词= 1.05)。通过整合GWA,选择信号和基因功能预测,四个候选基因与三个叶片性状显着相关,并且两个候选基因与植物类型显着相关。这些候选基因可用于进一步的功能表征和茶植物的遗传改善。
结果与讨论:发现了基因表达较高或较低的突变体,最终成熟谷物植酸酶活性 (MGPA) 较高或较低。田间试验和发芽期间的肌醇磷酸分析表明,PAPhy_a 不会影响试验条件下的农艺性能,但它确实缩短了发芽期间磷酸盐动员的滞后时间。较高的内源性 MGPA 可提高饲料用谷物质量,因为它可提高单胃动物的磷酸盐生物利用度。此外,由于 PAPhy_a 启动子的目标 CRE 基序与一系列种子表达基因(如关键的谷物和豆类储存基因)共享,因此当前结果展示了一种调节一系列种子基因的单个基因表达水平的概念。
红系细胞在免疫调节和免疫抑制中的作用是现代免疫学的新兴课题之一,由于不同组织和不同物种的红系细胞表达不同的免疫调节分子,因此仍需要进一步阐明。在本研究中,我们利用 BD Rhapsody 的最先进的单细胞靶向蛋白质组学和转录组学以及通过 NanoString Sprint Pro 进行的癌症相关基因拷贝数变异分析,对来自成年健康捐赠者和成年急性淋巴细胞白血病患者的人骨髓红系细胞进行了彻底的研究。我们发现人类骨髓红系细胞表达 ARG1、LGALS1、LGALS3、LGALS9 和 C10orf54 (VISTA) 免疫抑制基因、CXCL5、CXCL8 和 VEGFA 细胞因子基因,以及参与抗菌免疫和 MHC II 类抗原呈递的基因。我们还发现 ARG1 基因表达仅限于单个红细胞簇,我们将其称为 ARG1 阳性正色红细胞,而晚期红细胞在急性淋巴细胞白血病的情况下会失去 S100A9 并获得 MZB1 基因表达。这些发现表明,即使没有任何转分化刺激(如癌症),稳定状态的红细胞生成骨髓红细胞也会表达髓系特征基因。
摘要 在过去的几十年中,全基因组关联研究 (GWAS) 导致与人类特征和疾病有关的遗传变异急剧增加。这些进展有望带来新的药物靶点,但从 GWAS 中识别致病基因和人类疾病背后的细胞生物学仍然具有挑战性。在这里,我们回顾了基于蛋白质相互作用网络的 GWAS 数据分析方法。这些方法可以在没有直接遗传支持的情况下对 GWAS 相关位点或疾病基因相互作用因子中的候选药物靶点进行排序。这些方法可以识别出不同疾病中共同受影响的细胞生物学,为药物重新利用提供机会,也可以与表达数据相结合以识别局部组织和细胞类型。展望未来,我们预计这些方法将随着特定情境相互作用网络表征和罕见与常见遗传信号的联合分析方面的进展而得到进一步改进。
