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基因组选择在动物育种中的应用
世界的人口需求和动物产量大大失去了平衡。尽管传统的育种技术已成功地为具有经济意义的各种特征选择动物种群，但繁殖价值的可靠性一直存在。根据模拟和实验数据，对没有自己表现的年轻动物的基因组选择可以良好地预测繁殖价值。覆盖整个基因组的遗传标记物用于一种基因组选择，这是一种标记辅助选择，以确保所有定量性状的基因座都与至少一个标记物中的链接不平衡。早期的动物选择可以发展创新的育种技术，从而增加遗传进步，同时降低成本。动物育种公司的未来在于基因组选择，从而通过降低遗传间隔和提高可靠性来增加遗传增益。为了调节长期遗传增益并提高基因组估计值的精度，需要更多的研究。概述了基因组选择的发展及其在动物育种中的使用是本文的目的。关键词：基因组选择，生成间隔，基因组繁殖1。简介
斑马鱼大脑 RNA 测序表明细胞粘附分子在大脑衰老中至关重要
大脑衰老是一个复杂的过程，涉及多种途径，包括从细胞到分子的各种成分。本研究旨在探讨斑马鱼大脑从青年到成年，以及从成年到老年过程中基因表达的变化。对从斑马鱼脑中分离的神经元细胞进行 RNA 测序。这些细胞富含祖细胞标记物，而这些标记物在整个衰老过程中会减少。我们发现了 176 个具有统计学意义的差异表达基因，并根据基因本体描述确定了一组基因，这些基因被归类为细胞粘附分子。在另一组斑马鱼大脑、健康人类和阿尔茨海默病大脑样本以及 Allen Brain Atlas 数据中进一步测试了这些基因的相关性。我们观察到，在衰老过程中，GJC2 和 ALCAM 这两个基因的表达变化在所有实验组中都是一致的。我们的发现为健康大脑老化提供了一组新的标记，并为神经退行性疾病的治疗方法提出了新的目标。2020 Elsevier Inc. 保留所有权利。
宫颈恶性周围神经鞘瘤 (MPNST) – 系统文献综述和可能的新治疗方法的新病例报告
内脏器官的恶性神经鞘瘤极为罕见。迄今为止，全球文献中已报道了 19 例颈部神经鞘瘤。其中一例促使我们进行文献回顾。黑色素瘤和神经鞘瘤的鉴别诊断是使用标记物 HMB- 45 进行的，该标记物对黑色素瘤呈阳性，而对神经鞘瘤呈阴性。通过这一鉴别，我们在 20 例可能不是神经鞘瘤的病例中识别出两例。恶性颈部神经鞘瘤的预后不佳。尽管在健康组织中进行了切除，但仍有大约一半的病例在短时间内出现局部复发或远处转移。在一个病例中，基因测序揭示了一种潜在的治疗方法，即使用 mTOR 抑制剂依维莫司和曲妥珠单抗。不幸的是，无法测试这些治疗方案的潜在疗效，因为患者复发时正在另一家医院接受治疗，并且他们没有使用与 NGS 图谱相匹配的药物。
药物开发工具支持信
DDT-BMQ-000143 2023 年 5 月 5 日 Nicholas King 预测安全测试联盟执行董事 关键路径研究所 1730 E. River Rd. Tucson, AZ 85718 尊敬的 King 先生： 我们向预测安全测试联盟 (PSTC) 发出这封支持信，以鼓励进一步研究和使用一组转化安全生物标志物来检测和监测药物引起的胰腺损伤 (DIPI)。这组生物标志物是四种正在研究的 DIPI 微 RNA (miRNA)，分别是 miR-216a、miR-216b、miR-217 和 miR-375。当非临床研究证明可监测诱发损伤且安全边际充足，或由于已知的结构类别相似性或确定的靶标责任问题而预先担心候选药物可能诱发 DIPI 时，转化性胰腺安全性生物标志物 (miR-216a、miR-216b、miR-217 和 miR-375) 将与淀粉酶和脂肪酶结合使用，以帮助在 1 期临床试验中检测 DIPI。新型 DIPI 生物标志物与目前可用的生物标志物结合使用，可在指导 1 期临床试验中的安全性评估方面发挥重要作用。尽管胰腺损伤的标准标记物淀粉酶和脂肪酶是目前临床上公认的急性胰腺炎诊断生物标记物（IAP/APA 急性胰腺炎管理循证指南，2013 年），但人们普遍认为，它们不够敏感，也不够特异，无法指导临床试验中的剂量相关决策（Lee 和 Papachristou，2019 年；Ismail 和 Bhayana，2017 年）。我们支持 PSTC 的倡议，鼓励自愿和补充使用这些 miRNA 与淀粉酶和脂肪酶结合作为 DIPI 的探索性非临床和临床生物标记物。我们还支持 PSTC 生成额外的非临床毒理学数据，并计划进行探索性早期临床研究，以便将来正式鉴定这些安全生物标记物。miRNA 分子是长度为 19 到 25 个核苷酸的短非编码序列，主要参与基因表达的转录后调控。 miRNA 具有多种功能，包括细胞信号传导、细胞生长和分化以及细胞凋亡。在人类中，目前已知约有 2,600 个 miRNA 基因。有关 miRNA 识别和命名的信息可在 www.mirbase.org 上找到。由于特定组织中 miRNA 相对丰富，它们越来越多地被认为是指示组织损伤的渗漏生物标志物（Bailey 和 Glaab，2018 年；Schraml 等人，2017 年）。已经鉴定和研究了许多与胰腺癌相关的候选 miRNA
古吉拉特邦中央大学Vadodara M.Sc.教学大纲在环境科学中（学期i 国家机构排名框架 M.Sc. （纳米技术）纳米科学学校... b''
·纳米技术增强的危险废物清理的生物修复·纳米医学：使用生物化学标记物的靶向药物输送系统（盐度，干旱）通过纳米颗粒·生化应力标记来评估农作物的纳米颗粒效率·增强植物 - 微生物相互作用以改善农作物的生长·农业化学的智能递送系统，用于对受控释放的农业化学的智能递送系统
术前 MRI 脑表型与老年人术后谵妄相关
术后谵妄倾向的潜在结构相关性仍然很大程度上未知。对术前脑磁共振成像 (MRI) 标记物的综合分析可以提高我们对谵妄病理生理学的理解。因此，我们旨在识别计划接受重大择期手术的老年患者的不同 MRI 脑表型，并评估这些表型与术后谵妄之间的关系。通过对老年患者 (n = 161，平均年龄 71，标准差 5 岁) 的 MRI 脑部扫描确定神经退行性和神经血管性脑部变化的标记物，其中 24 人 (15%) 患上谵妄。进行了层次聚类分析。我们发现了六组具有不同 MRI 脑表型的患者。逻辑回归分析显示，多重负担病理患者发生术后谵妄的几率较高（n = 15 (9%)，比值比（95% 置信区间）：3.8 (1.1–13.0)）。总之，这些结果表明，不同的 MRI 脑表型与大型择期手术后发生谵妄的不同风险相关。MRI 脑表型有助于更好地了解术后谵妄易感性的结构相关性。
肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的实验医学成功之路 (EXPERTS-ALS)
简明英语摘要 背景和研究目的 肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 是最常见的运动神经元疾病 (MND)，是一种影响 1/300 人的致命疾病。ALS 会导致肌肉萎缩，并随着时间的推移而恶化，导致失去行走、说话、进食和最终呼吸的能力。ALS 没有治愈方法或高效的减缓疾病的疗法。从历史上看，ALS 的药物试验一直没有成功。人们认为，一种可以在 ALS 患者而不是细胞或动物模型中快速筛选药物的过程将更好地为所需的大型 III 期试验选择治疗方法。EXPERTS-ALS 是一项英国多中心研究，它将通过观察血液测试标记物的变化来筛选药物是否有可能减缓 ALS 的进展。血液中一种称为神经丝轻链 (NFL) 的标记物（神经细胞的组成部分）的水平越高，ALS 致残率就越快。如果发现血液中的 NFL 水平出现大幅下降，就会建议将药物推向 III 期试验。
表型标记，分子突变和免疫微环境作为真菌病和/或SEZARY综合征患者的新疗法的靶标
原发性皮肤淋巴瘤包括在皮肤中起源于稀有淋巴细胞增生性疾病，其中最常见的亚型是霉菌病的菌丝（MF）。该疾病的治疗方法是基于皮肤指导的疗法最终与早期阶段的生物反应改良剂相关联的，而在患有晚期阶段的患者中，可以使用几种治疗策略，包括单声道和/或多种化学疗法和多聚疗法以及骨髓移植。近年来，特定标记物（表型，免疫学和分子）的识别导致了多项研究的发展（包括两项随机的III期试验）。这些研究的结果正在将我们的治疗策略改进一种个性化的治疗方法，在这种方法中，患者的临床特征和肿瘤可能性 - 近代血液阶段都被考虑与特定标记物的表达一起考虑（即CD30阳性表达用于使用Brentux- Imab Vedotin）。本综述将提供与MF病原体和疾病进化有关的主要表型，分子和免疫学标记的综合情景，这可能代表了这种疾病中创新有效治疗的靶标。
500 µL 5
bp- 25 kb），500 µL PM2610 Excelband增强3色高范围蛋白标记物，250 µL×2 PM2800 Excelband 3色额外范围蛋白标记物，250 µL×2 TP1000 TP1000 ExceltaQ DNA聚合酶，500 U TP1200 UTP1200×PRX dy rx dy rx dy rx tye rx tye rx pirs p. SMO-HiFi DNA Polymerase, 100 U RP1000 ExcelRT Reverse Transcriptase, 20,000 U DL2000 ExcelDye DNA Loading Dye, Green, 5 ml × 2 DL4000 ExcelDye DNA Loading Dye, Tri-color, 5 ml × 2 DL5000 FluoroDye DNA Fluorescent Loading Dye (Green, 6X), 1 ml DS1000 FluoroStain DNA荧光染色染料（绿色，10,000x），500 µL NS1000氟旋转核酸凝胶染色（10,000x），500μLWM1000是Xblot Western Marker I，250 µL CK1000 CK1000 Champion Champion E.Coli E. Colly E.Coli E. colliation E.Coli Transination Kit VE0100 B-Box b-box b-box b-box tm Blue Light LED LED LED LED EPI-lID EPILUMILUMINATOR
肿瘤异质性预测的块神经网络
准确的肿瘤分类对于选择有效治疗至关重要，但是当前方法有局限性。标准肿瘤分级基于细胞分化对TUMOR进行分类，不建议将其作为独立手术，因为某些差异良好的肿瘤可能是恶性的。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。 许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。 在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。 使用归一化熵估算肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。 我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。 表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。 测试数据的精度为67％）。 尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解，但可能会昂贵，并且仍然需要大量的手动干预。许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。在本文中，我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上（OTAńSKI（2017）），并生成用于肿瘤分类的人工数据集。肿瘤异质性，其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。我们的贡献是三重的：（1）从人工数据中的剪切和图生成过程，（2）肿瘤特征的设计，以及（3）构建块图神经网络（BGNN），这是一种基于图神经网络的方法，以预测肿瘤异质性。表现出的结果表明，所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果（89。测试数据的精度为67％）。尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致，我们的结果表明，通过出生（例如KI-67增殖指数）丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。