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World File Search System微阵列
口服SRA737的I/II期试验（CHK1抑制剂... -orca
结果：NLRP6-脱发的小鼠表现出CD103 + B细胞的膨胀，并受到1型糖尿病的保护。此外，与NLRP6-S-S-S-S-S-Sufient CD103 + B细胞相比，NLRP6-脱离的CD103 + B细胞表达调节标记，分泌更高的IL-10和TGFB1细胞因子和抑制的糖尿病性T细胞增殖。NLRP6-SUF的微阵列分析和-DE的CD103 + B细胞鉴定出79个明显不同的基因，包括受脂多糖调节（LPS），维列维甲可菌素，IL-10和TGFB的基因，并在刺激上均可刺激。此外，来自NLRP6偏剂小鼠的微生物群在定殖的NLRP6-舒张的无细菌小鼠中诱导CD103 + B细胞；但是，CD103 + B细胞的长期维持需要在宿主中没有NLRP6，或者继续暴露于NLRP6偏离小鼠中的微生物群。
RACGAP1 受 E2F3 转录调控，其缺失导致食管鳞状细胞癌有丝分裂灾难
图 1 RACGAP1 在 ESCC 中高度上调。（A、B）与健康组织相比，ESCC 组织中 RACGAP1 的 mRNA 表达显著上调，这由来自 GEO 的三个微阵列数据集（A）以及来自 TCGA 数据的 RNA-seq 数据（B）表明。（C）进行 QPCR 检测以验证 ESCC 组织（n=96）与邻近健康组织（n=20）相比 RACGAP1 mRNA 水平的上调。（D）Kaplan-Meier 曲线显示高 RACGAP1 表达组的总生存期 (OS) 时间明显较短。P 值由对数秩检验确定。（E）左图：Western blotting 检测显示 ESCC 组织中的 RACGAP1 蛋白水平高于匹配的邻近健康组织。右图：灰度分析的统计结果。P 值由配对 t 检验确定。***，P<0.001。
pDCD6在肌萎缩性侧硬化症中的差异表达。
我们使用GEO2R使用了微阵列数据集GSE56808（3）和GSE68608（4）对ALS患者细胞和组织的这种差异基因表达分析。GSE56808是使用Affymetrix人基因组U133加上2.0阵列技术生成的，n = 6个对照成纤维细胞，n = 6 ALS患者成纤维细胞；使用了平台GPL570。GSE68608是使用Affymetrix人类基因组U133加上2.0阵列技术的n = 3运动神经元和n = 8 ALS患者运动神经元的2.0阵列技术；使用了平台GPL570。P值调整的Benjamini -Hochberg方法用于对差异表达进行排名，但原始的P值用于评估全局差异表达的统计显着性。对数字转换，并使用了NCBI生成的平台注释类别。使用两尾t检验进行了统计检验，以评估患者和对照成纤维细胞之间的PDCD6表达是否显着差异。
AHNAK在肌萎缩性横向硬化症中的差异表达。
我们使用GEO2R使用了微阵列数据集GSE56808（3）和GSE26276（4）对ALS患者细胞和组织的这种差异基因表达分析。GSE56808是使用Affymetrix人基因组U133加上2.0阵列技术生成的，n = 6个对照成纤维细胞，n = 6 ALS患者成纤维细胞；使用了平台GPL570。GSE26276是使用Affymetrix人基因1.0 ST阵列技术生成的，N = 3对照骨骼肌和n = 3 ALS患者骨骼肌；使用了平台GPL6244。P值调整的Benjamini -Hochberg方法用于对差异表达进行排名，但原始的P值用于评估全局差异表达的统计显着性。对数字转换，并使用了NCBI生成的平台注释类别。使用两尾t检验进行了统计检验，以评估患者和对照成纤维细胞之间的AHNAK表达是否显着差异。
共享资源和核心设施
CPDISR 为临床前功效和毒性动物研究以及利用为研究而采购的人体组织的转化研究提供支持。CPDISR 提供的综合服务包括：动物血液和其他生物流体分析；对各种实验动物的全套组织进行宏观和微观检查；对石蜡包埋和冷冻组织进行全面的组织学服务，包括针对动物和人体组织优化的特殊组织化学染色和免疫组织化学染色；为透射电子显微镜制备组织微阵列和网格；幻灯片数字化和定量图像分析；以及实践培训和咨询。CPDISR 比较病理学家是正常解剖学和生理学、背景年龄和品系/品种相关病变、传染性病原体、饲养实践和各种动物模型物种的实验模型方面的专家。在单个研究中识别和解释病变是结合动物模型的研究的重要组成部分。
定量转录组和表观基因组数据分析
摘要：微阵列和第二代测序技术的出现彻底改变了分子生物学领域，使研究人员能够以全面且具有成本效益的方式定量评估转录组和表观基因组特征。技术进步将这些测序技术的分辨率推向了单个细胞水平。因此，分子生物学研究的瓶颈已从基准台上转移到随后的OMICS数据分析。尽管大多数方法共享相同的一般策略，但最先进的文献通常集中于数据类型的特定方法，并且已经假定了专家知识。但是，在这里，我们旨在通过描述通用工作流程来提供概念性的洞察力（包括开放的染色质分析）数据分析。从一般框架及其假设开始，使用特定数据类型时需要替代或AD数据分析解决方案的需求变得清晰，因此被引入。因此，我们旨在使具有基本OMICS专业知识的读者加深他们对OMIC数据分析中一般策略和陷阱的概念和统计理解，并促进随后发展到更专业的文献。
从基因组到药物的捷径：利用生物信息学工具寻找胃癌治疗的新靶点
摘要：胃癌 (GC) 是一种高度异质性的复杂疾病，是全球第五大常见癌症（2018 年全球约有 100 万例病例和 784,000 例死亡）。GC 预后不良（5 年生存率不到 20%），但人们正在努力寻找在肿瘤形成过程中高表达的基因，并以相关蛋白质为靶点来寻找新的抗癌分子。从基因表达综合 (GEO) 库收集数据，以获得三个数据集矩阵，分析胃肿瘤组织与正常胃组织，并涉及使用 GPL570 平台和不同来源进行的微阵列分析。使用 GEPIA 工具对数据进行差异表达分析，使用 KMPlot 进行生存分析。为了提高稳健性，使用 TCGA 数据库中的 GC 数据来证实 GEO 数据的分析。通过 RT-qPCR 在几种 GC 细胞系中确认了 GEO 和 TCGA 中计算机分析发现的基因。使用 AlphaFold 蛋白质结构数据库来查找相应的蛋白质。然后，进行基于结构的虚拟筛选以寻找分子，并使用 DockThor 服务器进行对接分析。我们的计算机和 RT-qPCR 分析结果证实了 AJUBA 、 CD80 和 NOLC1 基因在 GC 系中高表达。因此，在 SBVS 分析中使用相应的蛋白质。共有三种分子，每个靶标一个分子，即 MCULE-2386589557-0-6、MCULE-9178344200-0-1 和 MCULE-5881513100-0-29。所有分子都具有良好的药代动力学、药效学和毒理学特性。分子对接分析表明，这些分子与蛋白质在对其活性至关重要的位点相互作用。使用虚拟筛选方法，对在致癌细胞功能中发挥重要作用的基因编码的蛋白质进行分子对接研究。将公共微阵列数据的系统收集与比较元分析、RT-qPCR、SBVS 和分子对接分析相结合，提供了一种合适的方法来寻找与 GC 有关的基因并与相应的蛋白质一起寻找具有抗癌特性的新分子。
生物信息学洞察途径和基因关联
摘要简介：鼻咽癌的发病机理（NPC）是复杂的，受宿主遗传学，病毒感染和环境因素在内的因素的影响，导致遗传和表观遗传修饰。尽管对早期患者的预后呈阳性，但大多数NPC病例都在高级阶段被诊断出，这突出了增强对早期诊断和治疗的可及性的紧迫性。驱动NPC进展的潜在分子途径仍然难以捉摸。本研究的重点是使用生物信息学技术和数据库进行研究，以了解对NPC中基因相关性和潜在应用的见解。材料和方法：从2017年1月至2024年6月以英文发表的搜索，利用了“鼻咽癌”，“生物信息学”，“基因表达”和“基因微阵列”等关键字，跨越了PubMed，Medline和Scopuss。基因表达综合（GEO）数据库用于访问NPC Messenger RNA（mRNA）表达分析研究。结果：大多数研究都利用GEO数据库来鉴定正常组织和NPC组织之间差异表达的基因（DEG），然后使用基因和基因组（KEGG）途径的基因本体论（GO）和京都百科全书进行功能分析。蛋白质蛋白质相互作用（PPI）的DEG网络通常是使用字符串构建的，并使用Cytoscape软件可视化。GO和KEG途径分析与PPI网络构建以及NPC发病机理下的失调途径和分子机制的有价值的见解。微阵列分析，尤其是GSE12452，GSE64634和GSE34573等数据集，已实现了与NPC相关的DEG的识别。PPI网络分析确定了与NPC发病机理有关的轮毂基因，例如DNALI1，DNAI2和RSPH9。通过GEPIA等平台和oncomine验证基因表达模式验证了已鉴定的生物标志物的临床相关性。 此外，采用RNA测序和生物信息学方法的研究发现了与NPC无线电抗性和预后有关的新型基因，为个性化的治疗策略铺平了道路。通过GEPIA等平台和oncomine验证基因表达模式验证了已鉴定的生物标志物的临床相关性。此外，采用RNA测序和生物信息学方法的研究发现了与NPC无线电抗性和预后有关的新型基因，为个性化的治疗策略铺平了道路。
生物芯片技术 - ijrpr
生物芯片技术包括一系列技术，这些技术对于生物芯片的开发、生产和在不同生物医学领域的应用至关重要。制造方法起着关键作用，通过微阵列生产技术（如点样、喷墨打印和原位合成），可以实现对生物分子的并行研究。通过微尺度流体操纵实现对生物反应的精确控制，微流体的集成大大改善了生物芯片的功能。为了确保通过化学功能化、物理吸附和生物共轭策略有效且有选择地将目标分子捕获在生物芯片表面，表面化学和生物分子固定方法至关重要。生物芯片技术严重依赖纳米技术，因为量子点、纳米线和纳米颗粒等纳米材料具有更好的标记、传感和信号放大能力。处理和分析生物芯片产生的海量数据集需要整合生物信息学工具和数据分析算法。这使得发现重要的生物系统见解成为可能。
南方 & 北方印迹
南方印迹和北方印迹都是将核酸转移到膜上的分子生物学技术，随后通过杂交程序检测特定的核酸序列。南方印迹用于识别特定的 DNA 序列，例如找出生物体中存在多少个特定基因的拷贝，而北方印迹用于比较不同生物体之间的 mRNA 池。由于 RNAseq、微阵列和 RT-PCR 现在是分析物种间 mRNA 池的常用方法，有时也更灵敏，因此北方印迹现在不太常用。另一方面，南方印迹仍然是一种非常流行的方法，因为与 PCR 相比，它还可用于识别直系同源或旁系同源基因、外来基因的部分插入或基因组内特定基因的拷贝数，因为只需要知道基因的基本序列，而不需要知道特定的引物结合位点。由于如今很少进行北方印迹实验，因此本信息手册将主要关注南方印迹实验。