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CRISPR/Cas9 的转录组学和蛋白质组学分析...
摘要：Arc/Arg3.1（活性调节细胞骨架相关蛋白（ARC））是长期突触可塑性的关键调节器，并参与精神分裂症的病理生理。人类 ARC 作用的功能和机制尚不清楚，值得进一步研究。为了在体外研究 ARC 基因的功能，我们通过 CRISPR/Cas9 介导的基因编辑生成了 ARC 敲除 (KO) HEK293 细胞系，并进行了 RNA 测序和非标记 LC-MS/MS 分析，以识别同源 ARC -KO HEK293 细胞中差异表达的基因和蛋白质。此外，我们使用生物发光共振能量转移 (BRET) 分析来检测 ARC 蛋白与差异表达蛋白之间的相互作用。ARC 的基因缺失会扰乱参与细胞外基质和突触膜的多个基因。发现 ARC -KO 细胞和 ARC 野生型细胞之间存在 7 种蛋白质（HSPA1A、ENO1、VCP、HMGCS1、ALDH1B1、FSCN1 和 HINT2）的差异表达。BRET 测定结果表明 ARC 与 PSD95 和 HSPA1A 相互作用。总体而言，我们发现 ARC 调节涉及细胞外基质、突触膜和热休克蛋白家族的基因的差异表达。本文介绍的 ARC -KO HEK293 细胞的转录组和蛋白质组学谱为 ARC 作用的潜在机制和涉及精神分裂症病理生理的分子通路提供了新的证据。
NGS、临床组学与诊断下一代组学 - 单细胞
第 1 天第 5 部分：新型多组学技术：空间基因组学和转录组学 • 将空间成像技术和方法转化为药物开发 • 转录组学：技术和方法 • 单细胞转录组成像 • 多模态处理 • 在生物学中利用空间数据 • 细胞与细胞相互作用 • 克服空间数据分析中的挑战 • 空间转录组数据集 • 数据访问和标准化 第 1 天第 6 部分：治疗发现和开发的空间生物学 • 肿瘤环境中的空间生物学 • 了解肿瘤异质性 • 肿瘤内免疫细胞的分布 • 免疫系统和肿瘤生物学之间的关系以确定新的治疗靶点 • 单细胞基因组学和空间转录组学：发现肝脏生理学和疾病生物学中的新细胞状态和细胞相互作用 第 2 天第 5 部分：新型多组学技术：空间蛋白质组学和代谢组学 • 下一代蛋白质组学——包括开发用于蛋白质分析的新技术和量化蛋白质表达的进展 •代谢组学和脂质组学，包括高分辨率分析 • 自动化多组学工作流程 • 细胞内蛋白质的空间分布 • 空间分辨率的代谢物分布
微生物组标记：微生物组生物标志物分析工具包
微生物膜标记包。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3丰度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3骨架_taxa。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4分配 - otu_table。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 compare_da。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6混杂器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7个数据库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8个数据cid_ying。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8个数据ECAM。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8个数据ECAM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9个数据输入_arumugam。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9个data-kostic_crc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个数据氧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个数据pediatric_ibd。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11个数据 - 跨性别_colitis。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 extract_posthoc_res。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 get_treedata_phyloseq。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 import_dada2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 import_picrust2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 import_qiime2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 Marker_table。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 Marker_table类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 Marker_table < - 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17微生物膜标记物。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18微生物级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 nmarker。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20归一化，门索方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 Thyloseq2Seq2。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 Teyloseq2Dger。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 Thyloseq2metagenomeseq。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 plot.compareda。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 plot_abundance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 plot_cladogram。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 plot_f_bar。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 plot_heatmap。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 plot_posthoctest。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 polot_sl_roc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31后测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32后级。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33个重新示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 run_aldex。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 run_ancom。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 run_ancombc。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 run_deseq2。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 run_edger。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44
综合转录组和代谢组分析揭示了orychophragmus vileaceus
结果和讨论：基于代谢组数据，总共鉴定了152个氟代谢物，其中大多数是槲皮素和kaempferol。对三个氟样品中代谢产物的比较分析表明，两种花色苷，peonidin-3-葡萄糖苷和delphinidin 3-（6'' - malonyl-葡萄糖苷）是颜料最有可能造成O. Violeaceus的花瓣的颜色。随后的转录组分析显示，在三组流量中，有5,918个差异表达的基因，其中87个编码了花青素生物合成途径中的13个关键酶。在紫色流中，两个转录因子OVMYB和OVBHHH的高表达表明它们在花青素生物合成的调节中的作用。通过整合代谢组和转录组数据，编码花青素合酶的卵子在紫色流中显着上调。卵形是负责将无色白细胞蛋白酶转化为彩色花青素的酶。这项研究提供了对O. violaceus颜色发育的分子机制的新见解，为浅色颜色育种奠定了基础。
与转录组整合的代谢组揭示了出租车Mairei Arils
当前对多种病症患者的治疗是次优的，其单疾病方法或治疗指南的适应方法是由于其复杂性而导致依从性不佳。尽管这导致要求采取更多整体和个性化的处方方法，但朝着这些目标的进步仍然很慢。随着机器学习（ML）方法的快速发展，现在也存在有前途的方法，以加速多种多发性精确医学的进步。其中包括分析疾病合并症网络，使用从不同医学领域整合知识的知识图，以及应用网络分析和图形ML。多种疾病网络已用于改善疾病诊断，治疗建议和患者预后。通过多种关系类型连接的不同医学实体结合的知识图可以整合来自不同来源的数据，从而允许复杂的交互并创建连续的信息流。然后，网络分析和图形ML可以提取网络的拓扑和结构，并揭示隐藏的特性，包括疾病表型，网络中心和途径；预测重新利用的药物；并确定安全，更全面的治疗方法。在本文中，我们描述了创建双分和单分歧疾病和患者网络的基本概念，并回顾了知识图，图形算法，图形嵌入方法和图形ML的使用。具体而言，我们提供了图理论在研究多发症，从图形中提取知识的方法的应用概述，以及疾病网络在确定多种疾病的结构和途径中应用的示例，识别疾病表型，识别健康状况，预测健康状况以及选择安全有效的治疗方法。在当今以ML为注重ML的现代数据中，这种基于网络的技术很可能处于开发强大的临床决策支持工具的最前沿，用于治疗多发性多种疾病的老年患者。
来自单个大脑部分的空间代谢组脂肪组和糖果
gentry 1,2， *，李陈3， *和拉蒙·C·太阳1,2， * 1 1佛罗里达州佛罗里达州盖恩斯维尔大学医学院生物化学与分子生物学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学2佛罗里达大学神经科学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学5成瘾研究与教育中心，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔6麦克奈特脑研究所，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔大学，佛罗里达州7 7美国佛罗里达州盖恩斯维尔市9佛罗里达大学化学系，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学10年老化学院，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，美国＃这些作者同等贡献：Harrison A. Clarke； Xin MA; Cameron J. Shedlock *这些作者共同监督这项工作：Matthew S. Gentry；李陈拉蒙·C·太阳摘要：代谢产物，脂质和聚糖是参与复杂生物系统的基本生物分子。它们通过定义生物体的生理学和病理学的无数途径和分子过程进行代谢引导。在这里，我们提出了一种蓝图，用于使用质谱成像从单个组织中对空间代谢组，脂肪组和糖的同时分析。个人赞美原始的实验协议，我们的工作流程包括一个称为空间增强多组学界面（SAMI）的计算框架，该框架提供了多组学的整合，高尺寸聚类，空间解剖学映射，具有匹配的多组学特征，以及为无效的互联网分配和互动的互动式分配，并提供匹配的多组学特征，并提供互动生物学。INTRODUCTION Metabolomics (Fiehn, 2002; Gibney et al., 2005; Lisec et al., 2006), lipidomics (Cajka and Fiehn, 2016; Han and Gross, 2005), and glycomics (Cummings and Pierce, 2014; Ruhaak et al., 2010; Wada et al., 2007) are three distinct facets of omics methodologies, each offering a unique window进入活生物体中相连且复杂的生化过程。这些领域的当前状态缺乏空间分辨率和统一的综合分析，这些分析提供了互连代谢景观的广泛概述。发展空间分辨的代谢组学，脂质组学和糖基因对于促进我们对生物系统的了解至关重要，并且有可能改变我们对复杂组织代谢异质性的理解，发现新型的生物标志物甚至治疗靶标。然而，这种综合方法的发展受到每个分子类别的理化特性和分析要求的固有差异的挑战。基质辅助激光解吸/电离（MALDI）质谱成像作为空间分辨分子分析的强大工具出现，提供了克服与合并样品分析相关的主要限制的可能性（Caprioli等，1997; McDonnell and Heeren，2007年）。
核糖测序、免疫肽组学和蛋白质组学能告诉我们有关非规范蛋白质组的哪些信息？
核糖体分析 (Ribo-Seq) 揭示了目前注释的编码序列 (CDS) 之外的数千个非规范核糖体翻译位点，从而改变了我们对人类基因组和蛋白质组的理解。保守估计至少有 7000 个非规范 ORF 被翻译，乍一看，这有可能将人类蛋白质 CDS 的数量扩大 30%，从约 19,500 个注释的 CDS 增加到超过 26,000 个注释的 CDS。然而，对这些 ORF 的进一步审查提出了许多问题，即它们中有多少部分真正产生了蛋白质产物，又有多少部分可以根据对该术语的传统理解理解为蛋白质。进一步复杂化的是，已发表的非规范 ORF 估计值相差约 30 倍，从几千到几十万。这项研究的总结让基因组学和蛋白质组学界既对人类基因组中新编码区域的前景感到兴奋，又在寻找如何继续的指导。在这里，我们讨论了非规范 ORF 研究、数据库和解释的现状，重点是如何评估给定的 ORF 是否可以说是“蛋白质编码”。
研究季风期间的物理化学参数和浮游生物多样性的变化和塔罗储层的季风后季节，chhattisgarh
Pharma Innovation Journal 2023; SP-12（12）：1290-1295 ISSN（E）：2277-7695 ISSN（P）：2349-8242 NAAS评级：5.23 TPI 2023; SP-12（12）：1290-1295©2023 TPI www.thepharmajournal.com接收到：03-11-2023接受：08-12-2023 Omkar Saahu渔业钓鱼Dholi钓鱼学院Dholi，Muzaffarpur，Muzaffarpur，Bhirapur，Bhirapur，Bhirapur，Bihhar Basan Basan Basan Basan晚。 div>Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Vidyabhooshan晚。 div>Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Uma Date。 div>Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Lukesh Kumar Banjare晚。 div> Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度，通讯作者：Basant Singh晚。 div> Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Lukesh Kumar Banjare晚。 div>Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度，通讯作者：Basant Singh晚。 div> Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度，通讯作者：Basant Singh晚。 div>Shri Punaram Nishad渔业学院Kawardha，Kabirdham，Chhattisgarh，印度
招聘职位：比较表观基因组学组（Bourque 组）项目助理教授
7. 职位描述：ASHBi 将研究人类生物学的核心概念，重点关注基因组调控和疾病建模，为开发创新和独特的以人为本的疗法奠定知识基础。主要目标是：1）在生殖、发育、生长和衰老以及遗传和进化领域，在人类生物学的关键个人主题上取得杰出研究成果；2）阐明人类、非人类灵长类动物和啮齿动物之间出现物种差异的原理，以便将模型生物的发现适当地推广到人类；3）为关键基因功能和难治性疾病生成灵长类动物模型；4）在体外重建关键人类细胞谱系和组织，并根据综合信息验证其特性；5）为使用人类/非人类灵长类动物材料的伦理规范做出贡献，并创建一种哲学来指导研究所研究成果的价值。 ASHBi Bourque 小组旨在了解人类表观基因组，它是复杂生物现象（如细胞分化、发育、进化和人类疾病）的基础。为了实现这一目标，我们使用尖端的生物信息学和基因组技术，例如 RNA-seq、ChIP-seq、Cut&Tag、ATAC-seq、lentiMPRA 和 CRISPR（表观）基因组编辑，结合 iPS 细胞和单细胞技术。候选人有望与 Bourque 小组的联合 PI Fumitaka Inoue 副教授一起进行高水平研究和研究相关工作（https://ashbi.kyoto-u.ac.jp/lab-sites/inoue_lab/en/），并担任人类生物学和相关领域的首席研究员。
人工智能生物信息学：组学和组间研究工具的开发和应用
半个世纪以来，生物信息学和计算生物学提供了工具和数据分析方法，因此组学时代的开始对研究人员来说代表了一个新的挑战，它从信息学、数学和统计学领域汇聚到生物信息学领域。在大多数情况下，所提供的解决方案似乎难以供生物医学领域的研究人员使用。这种情况尤其发生在将数据科学和人工智能 (AI) 领域的复杂方法应用于生物医学数据时 (Lisboa 等人，2000 年)。机器学习、统计学习和软计算方法（例如深度神经网络或遗传算法）也已成为生物世界中使用的术语，但对其潜力的理解并不完整（Pavel 等人，2016 年；Lin 和 Lane，2017 年；Zeng 和 Lumley，2018 年）。近年来，组学、多组学和组间实验为生物学研究迈出了新的一步，为个性化医疗打开了窗口，例如用于诊断（Riemenschneider 等人，2016 年）。医学大数据时代即将到来，代表着又向前迈出了一步。考虑到这一点，我们的研究主题介绍了生物和医学领域人工智能的新发展，以及它们在组学和组学间方法的高通量数据分析中的应用（Facchiano 等人）。