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SBF2对紫杉烷诱导的周围神经病的影响
图1。Taxane mechanism of action ............................................................................ 2 Figure 2.Kaplan-Meier curve of the frequency of Grades 2-4 peripheral neuropathy separated by race ............................................................................................................. 5 Figure 3.曼哈顿的图3-4年级的tipn来自ECOG-5103中的AA患者................................................................................................................. 8图4。SBF2 expression across various tissues ........................................................... 10 Figure 5.Schematic of Schwann cells ........................................................................... 11 Figure 6.Simplified schematic representation of SBF2 protein and annotated functional domains ........................................................................................................ 13 Figure 7.Workflow of iPSC-dSN generation ................................................................ 20 Figure 8.Analysis pipeline of single-cell sequencing .................................................... 27 Figure 9.紫杉醇对IPSC-DSN生存能力和形态的影响........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 34图10。Relative expression of SBF2 and cell viability .............................................. 38 Figure 11.Neurite outgrowth in iPSC-dSN ................................................................... 40 Figure 12.IPSC-DSN的电生理特性。 .............................................. 46 Figure 13. GMC203细胞系中线粒体含量的小提琴图.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................IPSC-DSN的电生理特性。.............................................. 46 Figure 13.GMC203细胞系中线粒体含量的小提琴图.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Barcode rank plot ......................................................................................... 52 Figure 14.RSAA12细胞系中线粒体含量的小提琴图.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Violin plot of mitochondrial content in STAN601 cell line ........................... 57 Figure 17.线粒体含量的小提琴图06401单元线................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 58图18。每个测序样品的双重分布...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................IPSC-DSN的多维缩放（MDS）图............................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 60图20。Single-cell RNA-sequencing of iPSC-dSN ................................................... 62 Figure 21.Distribution of differentially expressed mature sensory marker genes among cell type-specific clusters ................................................................................... 63 Figure 22.火山图强调了紫杉醇和IPSC-DSN的媒介物处理之间的显着基因表达变化。.............................................................. 66 Figure 23.Multidimensional scaling (MDS) plot of NTC and si SBF2 cells ................... 71 Figure 24.si SBF2 IPSC-DSN中的差异基因表达.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
2024; 15(3): 632-644. doi: 10.7150/jca.89581 研究论文探索头颈部鳞状细胞癌的预后免疫微环境相关基因
目的：头颈部鳞状细胞癌 (HNSCC) 具有较高的局部和远处转移率。在肿瘤组织中，肿瘤细胞与肿瘤微环境 (TME) 之间的相互作用与癌症的发展和预后密切相关。因此，筛选 HNSCC 中的 TME 相关基因对于了解转移模式至关重要。方法：我们的研究主要依赖于一种名为使用表达数据估计恶性肿瘤中的基质和免疫细胞 (ESTIMATE) 的新算法。从 TCGA 数据库中获取外显子模型每百万映射片段的每千碱基片段 (FPKM) 数据和 HNSCC 临床数据，并确定 HNSCC 组织的纯度以及基质和免疫细胞浸润的特征。此外，根据免疫、基质和 ESTIMATE 评分筛选差异表达基因 (DEG)，并评估它们的蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络和 ClueGO 功能。最后，确定了 HNSCC 中与免疫相关的 DEG 的表达谱。在高侵袭性口腔癌细胞系 (SCC-25、CAL-27 和 FaDu) 和口腔癌组织中验证了差异基因表达。结果：我们的分析发现免疫和 ESTIMATE 评分均与 HNSCC 的预后显着相关。此外，使用 Venn 算法进行交叉验证显示 433 个基因显着上调，394 个基因显着下调。所有 DEG 都与 ESTIMATE 和免疫评分相关。使用通路富集分析观察到细胞因子-细胞因子受体相互作用和趋化因子信号通路的富集。在分析了 PPI 网络的关键子网络后，我们初步筛选了 25 个基因。生存分析揭示了 CCR4、CXCR3、P2RY14、CCR2、CCR8 和 CCL19 与生存的关系以及它们与 HNSCC 中免疫浸润相关转移的关系。结论：使用 ESTIMATE 对基质和免疫细胞进行评分后，筛选了相关 TME 相关基因的表达谱，并确定了与生存相关的 DEG。这些 TME 相关基因标记物可作为 HNSCC 中的预后指标和指示转移性状的标记物，具有宝贵的实用性。
感染前的先天免疫减轻了IPSC衍生的肺泡上皮2细胞中SARS-COV-2感染和病毒载荷
摘要：2019年冠状病毒病（COVID-19）疾病的易感性和疾病严重程度（SOI）的一大部分异质性仍然知之甚少。最近的证据表明，SARS-COV-2感染相关的损伤对肺部肺部肺泡2型细胞（AT2S）的损伤可能直接导致COVID-19患者的疾病严重程度和预后不良。我们在诱导的多能干细胞（IPSC）衍生的10个不同个体中SARS-COV-2感染的体外模型表现出感染敏感性和感染后细胞病毒载荷的个体变异性。为了了解调节SARS-COV-2感染和细胞病毒载量的AT2'的能力的潜在机制，对模拟和SARS-COV-2感染挑战的AT2S进行了全基因组差异基因表达分析。The 1393 genes, which were significantly (one-way ANOVA FDR-corrected p ≤ 0.05; FC abs ≥ 2.0) differentially expressed (DE), suggest significant upregulation of viral infection-related cellular innate immune response pathways ( p -value ≤ 0.05; activation z -score ≥ 3.5), and significant downregulation of the cholesterol- and xenobiotic-related代谢途径（P值≤0.05;激活Z -SCORE≤ -3.5）。Whilst the effect of post-SARS-CoV-2 infection response on the infection susceptibility and postinfection viral load in AT2s is not clear, interestingly, pre-infection (mock-challenged) expression of 238 DE genes showed a high correlation with the postinfection SARS-CoV-2 viral load (FDR-corrected p -value ≤ 0.05 and r 2 - absolute ≥ 0.57).表达与病毒负荷负相关的85个基因在病毒识别和细胞因子介导的先天免疫GO生物学过程中表现出显着富集（P值范围：4.65×10-10-10-10至2.24×10-6）。表达与病毒载量正相关的153个基因在胆固醇稳态，细胞外基质和MAPK/ERK途径相关的GO生物学过程中表现出显着富集（P -Value范围：5.06×10 - 5至6.53×10-4）。总的来说，我们的结果强烈表明AT2的感染前的免疫和代谢状态会影响其对SARS-COV-2感染和病毒负荷的敏感性。
替代剪接和DNA甲基化改变的模式及其在亚麻籽（linum usitatissimum L.）中的相互作用。
抽象的背景干旱应力严重阻碍了全球农业生产力，也可能导致对DNA甲基化水平的修改。然而，DNA甲基化的动力学及其与干旱胁迫下基因转录和替代剪接（AS）变化的关联是亚麻籽中未知的，这在干旱和半干旱地区经常培养。结果我们分析为耐旱剂（Z141）中的事件和DNA甲基化模式，而对干旱胁迫（DS）和重复的干旱胁迫（RD）治疗中的对干旱敏感的（NY-17）则分析。我们发现，在干旱压力下，Z141和NY-17中的内含子扣（IR）和替代3'剪接位点（ALT3'SS）事件的数量明显更高。我们发现对DS处理的亚麻籽反应主要受转录调节，而对RD处理的反应是通过转录和AS进行的。整个基因组DNA甲基化分析表明，干旱应激导致整体甲基化水平的总体甲基化水平升高。尽管我们没有观察到差异甲基化基因（DMG）与差异基因（DSG）之间的任何相关性，但我们发现，在Z141中，其基因身体区域过度甲基化的DSG和在NY-17中甲基化过度甲基化的DSG在纽约-17中富集了纽约 - 甲基化症状响应响应基因（GO）的含量。这一发现意味着基因体甲基化在某些特定基因的调节中起重要作用。结论我们的研究是对亚麻籽甲基化变化以及在干旱和重复的干旱胁迫下的关系的首次全面基因组分析。我们的研究揭示了在DS和RD处理下差异表达的基因（DEG）和DSG之间的不同相互作用模式，以及甲基化和随着对干旱和干旱敏感的亚麻籽品种的调节之间的差异。调查结果可能会在将来引起人们的关注。我们的结果为基因表达之间的关联提供了有趣的见解，在干旱胁迫下亚麻籽中的DNA甲基化和DNA甲基化。这些关联的差异可能解释了亚麻籽公差的差异。关键字干旱应力，替代剪接，DNA甲基化，亚麻籽，转录组
抗原、佐剂和同一部位接种对……的影响
摘要 背景 癌症疫苗的目标是诱导对肿瘤抗原的强烈 T 细胞反应，但癌症疫苗的递送方法、时间表和配方尚未优化。佐剂可增强对疫苗抗原的免疫反应。然而，人们对佐剂加抗原及其递送时间表对疫苗部位微环境 (VSME) 中的免疫环境的影响知之甚少。我们假设抗原加工和呈递可能直接发生在 VSME 中，添加 Toll 样受体 3 (TLR3) 激动剂多聚 ICLC (pICLC) 将增强免疫激活标志物，并且在同一皮肤部位重复接种疫苗会进一步增强免疫特征，而不是在不同皮肤位置接种多种疫苗。方法 使用 RNA 测序，我们评估了接受皮下/皮内肽疫苗接种黑色素瘤的患者的 VSME 活检，使用不完全弗氏佐剂 (IFA) 加或不加 pICLC。使用 R 进行差异基因表达分析和基因集富集分析。错误发现率校正 p 值 <0.05 被认为是显著的。结果我们发现在 IFA 中添加肽抗原可增强抗原呈递途径和 VSME 局部的三级淋巴结构基因特征。与单独使用 IFA + 肽相比，在 IFA + 肽中添加 pICLC 在注射 1 周后诱导了免疫学上有利的 VSME，但对三次注射后的 VSME 影响不大。重复在同一部位注射 IFA + 肽抗原诱导的 VSME 具有比在不同旋转皮肤位置注射诱导的 VSME 更多的树突状细胞活化、Th1 优势和 TLR 衔接蛋白基因表达。结论这些数据表明，疫苗接种部位本身可能是对疫苗免疫至关重要的位置，而不仅仅是引流淋巴结，IFA 诱导有利的 VSME，其中 TLR 激动剂在疫苗接种过程的早期最有益，并且同一部位注射导致持续刺激免疫途径，这可能有利于引发抗原特异性 T 细胞扩增。
2025; 16（5）：1438-1450。 doi：10.7150/jca.103656研究论文单细胞测序揭示了肺腺癌中PD-L1介导的免疫逃生信号传导
背景：在所有癌症中，肺癌的死亡率最高，免疫疗法经常会导致耐药性。了解肺癌患者免疫逃生背后的分子机制并开发了预测性和治疗靶标，我们使用单细胞测序进行了分析实验。方法：我们从八名肺腺癌患者中收集了八个肿瘤组织样品，并根据程序性细胞死亡配体1（PD-L1）表达水平的阳性反应对它们进行了分类。单细胞测序分析用于创建全面的细胞景观。均匀的歧管近似和投影用于显示免疫和内皮细胞的比例，以及描述不同细胞类型的分布的地图。细胞细分；根据PD-L1水平和肿瘤标记阳性反应对亚群体进行分组。探索了PD-L1反应的发生与免疫细胞的反应时间之间的相关性；两组之间的差异基因表达被阐明。最后，使用定量聚合酶链反应（QPCR）检查关键表达的基因与PD-L1免疫逃逸检查点响应之间的关系。结果：总共分析了58,810个单细胞，确定了七种不同的细胞类型。在PD-L1阳性样品组中，B细胞，星形胶质细胞，内皮细胞，外皮细胞和组织干细胞的比例较高，而T和Dendritic细胞是PD-L1阴性样品组中的主要细胞。根据分子标记，将七种细胞类型分为17个细胞簇，一个簇归类为肿瘤细胞，显示PD-L1阳性。同时筛选具有不同表达水平的11个分子标记物（NAPSA，MUC1，WFDC2，MyO6，Lyz，IgHG4，IglG4，Igll5，IglM5，IGHM，IGKC，AQP3和IGFBP7），以及与PD-L1/PD-L1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1/PD-1免疫响应的关联。结论：我们的研究表明，PD-L1介导的免疫逃逸可能发生在肿瘤进展的后期，涉及PD-L1阳性和阴性免疫细胞。此外，我们确定了11种差异表达的基因，可以提供有关肺癌患者免疫逃生的潜在机制的见解。这些发现提供了有希望的分子靶标，用于检测和治疗临床环境中的免疫逃逸。
Gregor Grill
急性髓性白血病是血液形成系统的恶性疾病。它仍然没有治疗，因此该疾病在出现第一次症状后的几个月内致命。尽管在理解白血病细胞的遗传和病理生物学过程中取得了显着的进步，但仅5年生存率的预测仍然非常糟糕。因此，迫切需要新的疗法。使用细胞系NOMO 1中的RNA干扰筛选被鉴定为程序性细胞死亡4，作为急性髓样白血病的新潜在依赖性。编程细胞死亡4是许多肿瘤标题中已建立的肿瘤抑制剂，但是这些迹象表明该蛋白质还具有组织和上下文特异性的致癌功能，到目前为止，只有少数检查涉及其在急性髓样白血病中的作用。之前的工作表明，短发夹RNA降低了编程的细胞死亡4 THP-1细胞的增殖和菌落形成。此外，可以在进一步的急性脊髓性白血病细胞系中再现生长抑制的表型，但不能在其他血液癌或实体瘤细胞中再现。提出了急性髓样白血病中程序性细胞死亡4的特定性致癌作用。使用CRISPR-CAS9技术，发现来自程序性细胞死亡4的敲除对THP-1细胞的增殖有中等影响。为了了解生长抑制作用，RNA测序和通过程序性细胞deat 4浸入的细胞和差异基因表达分析的基本机制，据称导致了鉴定。这项工作的目的是i）使用替代方法和ii）急性脊髓性白血病细胞中编程细胞死亡4-止动物的抗增殖表型，ii）潜在的程序性细胞死亡4，以验证直至最早的候选者。通过使用下一代RNA干扰技术，即改进的算法的嵌入了短发夹RNA，发现程序性细胞死亡4的部署并没有不断影响THP-1细胞的增殖。此外，结果支持以下假设：在编程细胞死亡4-耗竭后，史蛋白3赖氨酸27三甲基化，细胞外信号调节激酶1/2磷酸化和类似Tollike受体2的调节，并且可能是程序性细胞死亡4。最终将需要进一步的实验才能阐明程序性细胞死亡4在急性髓样白血病中的作用。
通过基因表达数据的综合分析识别胶质母细胞瘤的潜在治疗靶点和生物标志物 Angélica Bautis
通过基因表达数据综合分析鉴定胶质母细胞瘤的潜在治疗靶点和生物标志物 Angélica Bautista 1 , Ricardo Romero 2 1,2 Departamento de Ciencias Naturales, UAM Unidad Cuajimalpa, Avenida Vasco de Quiroga 4871, Col. Santa Fe Cuajimalpa。Alcaldía Cuajimalpa de Morelos，C.P.05348，墨西哥城。摘要背景：在本研究中，我们对 GSE15824 和 GSE4290 研究中的差异基因表达数据进行了全面分析，以确定具有作为胶质母细胞瘤治疗靶点潜力的上调中心基因。结果：鉴定出 10 个上调的枢纽基因，即 TYROBP、C1QA、C1QB、TLR2、C1QC、CD163、VSIG4、ITGB2、VEGFA 和 CD14。其中，VEGFA 被选为虚拟筛选，发现了 6 个显著的匹配项。3 个匹配项来自 ChemDiv 激酶抑制剂库（D491-4259、J094-0246、D491-4785），3 个来自 ZINC20 数据库（ZINC57658、ZINC57652、ZINC57679），显示出药物发现的良好特性。此外，还鉴定出两种可重新利用的药物，即舒尼替尼和盐酸噻氯匹定。所有命中药物的表现均优于对照药物伊立替康、卡铂和氟尿嘧啶。此外，我们还确定了下调的枢纽基因 VAMP2 和 ANK3 是胶质母细胞瘤的潜在生物标志物。富集分析进一步深入了解了所涉及的分子通路，为治疗胶质母细胞瘤的潜在治疗策略提供了启示。结论：这项计算研究揭示了胶质母细胞瘤治疗的潜在候选药物，并对该疾病的分子机制提供了宝贵的见解，为改进治疗策略铺平了道路。关键词：胶质母细胞瘤、VEGFA 抑制剂、虚拟筛选、生物标志物。简介 中枢神经系统 (CNS) 的恶性肿瘤具有侵袭性和不良预后的特点。在这些肿瘤中，神经胶质瘤是最常见的原发性中枢神经系统肿瘤，具有分化成各种细胞类型的能力，例如神经干细胞、星形胶质细胞或少突胶质祖细胞 [1]。胶质母细胞瘤被世界卫生组织 (WHO) 归类为 IV 级神经胶质瘤，是最具侵袭性的亚型，占恶性神经胶质瘤的 60-70% [2,3]。它们可进一步分为三种亚型：前神经型、经典型和间质型 [4]。神经胶质瘤的发病率随着年龄的增长而增加，尤其是在 75 岁以上的人群中，年龄也与存活率呈负相关 [5]。虽然导致胶质母细胞瘤发展的确切风险因素尚不清楚，但据观察，男性患胶质母细胞瘤的几率高于女性 [6,7]。
标题：MZB1在黑色素瘤中的潜在致癌作用和免疫调节机制
虽然免疫检查点阻滞（ICB）疗法已大大改善了黑色素瘤的治疗方法，但大多数患者无法实现持久的反应。因此，迫切需要提高我们对黑色素瘤免疫逃避机制的理解，并确定能够增强ICB反应的新目标。MZB1（边缘区B和B1细胞特异性蛋白）在转移性黑色素瘤中差异表达。在有限数量的癌症中，MZB1已被证明充当癌基因或肿瘤抑制剂。然而，其在黑色素瘤中的作用和意义尚不清楚。在这项研究中，我们使用MZB1过表达（OE）（在SK-MEL-2和SK-MEL-2和SK-MEL-28）和CRISPR敲除（KO）（KO）（在A375和HS294T）线上确定了MZB1在人黑色素瘤细胞系中MZB1的功能显着性和免疫调节机制。MZB1 OE显着增加了黑色素瘤细胞的增殖和增殖标记物KI67和PCNA的表达，而MZB1 KO产生了相反的作用。为了鉴定与MZB1相关的免疫调节机制，我们使用纳米串NCounter技术对770个免疫相关基因进行了差异基因表达分析。nsolver分析确定了153个差异表达的基因（DEG）是HS294T细胞中MZB1敲除的结果（调整后的P <0.05，1.5倍变化截止）。MZB1 KO强烈降低了HLA II类家族基因的表达，并改变了各种细胞因子的表达，表明MZB1的免疫调节作用。此外，MZB1 KO显着下调了与癌症进展和转移促进有关的基因。此外，MZB1 KO降低了常见的“癌细胞”基因的表达，例如RXRG，ALDH1A1，AQP1，NFATC2，LPAR1，表明黑色素瘤中MZB1表达可能会促进推断分化的或神经裂纹的状态。此外，对DEG的Ingenuity途径分析（IPA）显示，MZB1 KO时发生了许多与癌症相关的功能（P调节<0.05），并显示出癌症促进途径在内的肿瘤生长，转移，转移和增殖的负富集。IPA调节分析预测MZB1 KO会减少包括PI3K，MEK和ERK1/2在内的致癌信号传导组件的激活。此外，IPA预测，MZB1抑制作用可以通过激活与T细胞增殖和激活，白细胞迁移和巨噬细胞激活相关的机制来积极地对更高的免疫反应敏感。总体而言，我们的研究表明，MZB1促进黑色素瘤中的致癌信号传导，以驱动增殖和去分化，并调节可能导致黑色素瘤细胞免疫逃避的广泛免疫基因。因此，MZB1值得进一步研究，以确定靶向MZB1产生的免疫后果是否可以补充黑色素瘤治疗中的ICB方法。
利用 RNA 测序数据分析，构建阿尔茨海默病药物再利用和 microRNA 识别流程
引言：阿尔茨海默病 (AD) 是一种进行性神经退行性疾病，全球至少有 2700 万人受其影响。这种疾病不仅严重影响患者及其家人的生活，还给社会带来沉重的经济负担。目前尚无明确的疾病改良疗法，各种疗法已被开发用于控制 AD 的症状。药物再利用是一种有价值的替代方法，可以发现已获批或正在研究的药物在其原有适应症之外的新用途。RNA 测序 (RNA-seq) 是发现疾病异质性基因表达的一种实用方法。因此，我们的研究应用了一种计算药物再利用流程，基于从 RNA-seq 数据中提取的 AD 差异基因表达特征来探索候选药物。方法与材料：从 GEO 数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) 获取了 10 例对照和 8 例 AD 死后人类海马脑组织（登录号为 GSE173955）的表达谱。使用 GEO2R 识别 AD 与正常组织之间的差异表达基因 (DEG)。接下来，使用 LINCS 数据库识别 AD 疾病的潜在候选药物。然后，通过大量文献综述和药物研究，筛选出排名靠前的 FDA 批准药物。反过来，将 DEG 导入 STRING 数据库，以识别蛋白质之间的相互作用关联。之后，选择所有显著性综合评分为 0.7 的相互作用进行进一步分析。选择连接度最高的合适基因作为枢纽基因。靶标扫描数据库是一个专门收集 microRNA-mRNA 靶向关系的数据库。这些数据库用于获取枢纽基因相关的 miRNA。结果：本研究鉴定出 1,878 个 |log2FC| ≥ 1 且 p 值 ≤ 0.05 的基因为 DEG：909 个基因上调，969 个基因下调。能够逆转 AD 表达模式的显著改变的药物谱包括奥沙利德、莫米洛替尼和恩扎妥林。此外，S100A8 已被确定为 Cytoscape 中最突出的枢纽基因之一，在 AD 的背景下它可以被 miR-98-5p 抑制。结论和讨论：在本研究中，我们提出了几种潜在的可重新利用的候选药物，莫沙必利、莫米洛替尼和恩扎斯塔林，以及 miR-9-5p，用于治疗 AD 进展。莫沙必利目前用于治疗 2 型糖尿病、功能性消化不良、功能性便秘和上腹痛综合征。莫米洛替尼是一种 Janus 激酶 1 和 2 抑制剂，用于治疗骨髓纤维化。恩扎斯塔林已用于治疗复发性多形性胶质母细胞瘤。我们的研究结果可能指导针对不同疾病进展阶段的进一步重新利用研究。此外，我们报告 S100A8 充当炎症介质，其水平随着大脑年龄的增长而增加。MiR-98-5p 有可能抑制 AD 中的 S100A8 表达。