在2023年,大肠癌(CRC)是最诊断出的恶性肿瘤,是全球癌症死亡的第三大主要原因。在初次就诊时,有20%的被诊断为CRC的患者患有转移性CRC(MCRC),另有25%的患有局部疾病的患者将后来发展转移。尽管通过各种调节策略(例如化学疗法)结合靶向治疗,放射疗法和免疫疗法的反应率提高了,但MCRC的预后较差,5年生存率为14%,而治疗失败的主要原因被认为是对治疗疗法抗药性的发展。在此,我们提供了MCRC中抗性的主要机制的概述,并在特定的情况下强调了药物运输,EGFR和HGF/C-MET信号传导途径在介导MCRC耐药性中的作用,并讨论了近期的治疗方法,该方法是由药物和阻力引起的抗药性和抗阻力,以抗药性和抗阻力为抗抗阻力,以抗抗阻力,以抗抗体的抗性/cont,抗抗阻力,抗抗EG,抗抗抗阻抗,抗抗体,抗抗抗素,抗抗体/抗性,抗抗体/抗性,抗抗体/抗性,抗抗体/抗性抗抗药性,以抗体和阻力为抗抗体抗性/抗性抗抗药性。信号通路。
摘要:检查肠道病原体与肠道菌群之间的相互作用对于充分理解肠病毒的致病作用及其对人类健康的广泛影响至关重要。在实验室实践中引入了人类研究的有效替代方法,以评估传染剂对肠道菌群的影响,从而探索它们在肠道功能和整体健康中的翻译意义。不同的动物物种目前被用作肠道感染的宝贵模型。此外,考虑到类似于肠道环境的生物工程的最新进展,也可以为此目的提供。In this review, the impact of the main human enteropathogens (i.e., Clostridioides difficile , Campylobacter jejuni , diarrheagenic Escherichia coli , non-typhoidal Salmonella enterica , Shigella flexneri and Shigella sonnei , Vibrio cholerae , and Bacillus cereus ) on intestinal microbial communities is summarized, with specific强调采用动物和体外模型的研究得出的结果。
1人类解剖学系,法律医学和科学史,医学院,马拉加大学,西班牙拉加29071Málaga; rita@uma.es. 2人类解剖学和胚胎学系医学与健康科学学院,分子病理学研究所生物标志物,埃斯特雷马德拉大学,06006,西班牙巴达霍兹; clopez@unex.es(c.l.-s.); Virginio@unex.es(V.G.-M。)3医学与健康科学学院医学和外科治疗系,埃斯特雷马杜拉大学医学与健康科学学院,06006,西班牙巴达霍兹; garcialopez@unex.ES 4动物生物学系科学系,马拉加大学,西班牙拉加29071; Chapuli@uma.es 5心血管研究小组,Jaén大学实验生物学系,西班牙23071JaéN; evelasco@ujaen.es *通信:dfranco@ujaen.es
压力超负荷引起的病理心脏肥大(CH)是心脏的复杂且自适应的重塑,主要涉及心肌大小的增加和心室壁增厚。随着时间的流逝,这些变化会导致心力衰竭(HF)。然而,这两个过程的个体和公共生物学机制仍然鲜为人知。这项研究旨在在四个星期和六个星期的横向主动脉收缩(TAC)分别鉴定与CH和HF相关的关键基因和信号传导途径,并在整个心脏转录组水平上从CH到HF的动态过渡中研究潜在的潜在分子机制。最初,在左心房(LA),左心室(LV)和右心室(RV)中鉴定了CH的总共363、482和264个差异表达的基因(DEG),以及HF的317、305和416摄氏度。这些确定的DEG可以用作不同心脏腔室的两个条件的生物标志物。此外,在所有腔室中都发现了两个公共DEG,弹性蛋白(ELN)和血红蛋白β链链链-Beta链变体(HBB -BS),在LA和LV中,LA和LV中有35个公共DEG,CH和HF中的LV和RV中有15个公共DEG。这些基因的功能富集分析强调了细胞外基质和肌膜在CH和HF中的关键作用。最后,确定了三组轮毂基因,包括赖氨酸氧化酶(LOX)家族,成纤维细胞生长因子(FGF)家族和NADH-偶像性氧化还原酶(NDUF)家族,是从CH到HF的动态变化的必不可少的基因。
在过去的几十年中,金属有机框架(MOF)的研究兴趣增加了。1,2 MOF是由具有多型有机配体或接头的无机建筑单元(即离子,簇或链)的组合和中心结构的自我上光性的结构,这些结构或连接器具有多型有机配体,或者是链接器,这些结构或接头是一个机构建筑单位。3最小的重复单元通常是无机节点和周围有机接头的组合,通常称为二级建筑单元(SBU)。是由于它们的结构特性,例如高孔隙率和巨大的自由体积,值高达90%,4-6,因此已经探索了MOF的几种潜在应用,包括但不限于气体吸附,7-9催化,10-13催化,10-13化学感应,14,15和水处理。16–18尽管有一些无定形MOF的例子,但19个远程顺序 - 即结晶度 - 是截至今天的绝大多数MOF中统治的结构特征。20个crys-甲甲基材料由于其已知的组成和恒定密度以及功能的均匀分布而有利。在MOF中,可以使用晶体结构来确定吸附位点的位置,21个合成后修饰的证明,22,23,并精确地鉴定了孔隙占据的物种。24通常,有两种方法用于确定MOF中的结晶度。如果合成的MOF微晶的大小<50μm,则可以使用粉末X射线衍射(PXRD)检查微晶粉末。25获得衍射图后,可以将其与已知结构的模拟模式进行比较,以确认相位纯度和MOF的整体拓扑。另外,与其他特征技术结合使用,PXRD可用于通过Rietveld改进方法获取有关新合成材料的结构信息,该方法涉及对离子在单位电池中的位置进行建模。26,27当结晶石大小>50μm时,则可以使用单晶X射线衍射(SCXRD)来获得MOF的绝对结构信息。到今天为止25,28,获得适合SCXRD的MOF Sample可能是一项艰巨的任务,因为在大多数情况下,生长和nu效率之间没有显着差异,从而导致微晶
1巴黎 - 萨克莱大学,CEA,INRAE,卫生药品和技术系,法国Gif Sur Yvette; 2阿拉伯联合酋长国沙迦大学药学院药学和药物治疗系; 3阿拉伯联合酋长国沙迦大学沙迦医学研究所; 4个Ceres Brain Therapeutics,法国巴黎; 5 ELKH自然科学研究中心酶学研究所和匈牙利布达佩斯塞梅尔维斯大学的分子医学学院; 6美国辛辛那提儿童研究基金会辛辛那提大学医学院和神经病学系儿科学系; 7 Supbiotech/祈祷和非典型感染的研究服务(SEPIA),法国巴黎萨克莱大学CEA弗朗索瓦·雅各布研究所; 8巴黎 - 萨克莱大学,CEA,INRAE,卫生药品和技术系(DMTS),SPI,Bagnols-Sur-Cèze,法国; 9阿拉伯联合酋长国沙迦大学医学院临床科学系;英国伦敦伦敦大学学院外科与介入科学系10分部;1巴黎 - 萨克莱大学,CEA,INRAE,卫生药品和技术系,法国Gif Sur Yvette; 2阿拉伯联合酋长国沙迦大学药学院药学和药物治疗系; 3阿拉伯联合酋长国沙迦大学沙迦医学研究所; 4个Ceres Brain Therapeutics,法国巴黎; 5 ELKH自然科学研究中心酶学研究所和匈牙利布达佩斯塞梅尔维斯大学的分子医学学院; 6美国辛辛那提儿童研究基金会辛辛那提大学医学院和神经病学系儿科学系; 7 Supbiotech/祈祷和非典型感染的研究服务(SEPIA),法国巴黎萨克莱大学CEA弗朗索瓦·雅各布研究所; 8巴黎 - 萨克莱大学,CEA,INRAE,卫生药品和技术系(DMTS),SPI,Bagnols-Sur-Cèze,法国; 9阿拉伯联合酋长国沙迦大学医学院临床科学系;英国伦敦伦敦大学学院外科与介入科学系10分部;
摘要:脑脊液(CSF)是发现神经系统疾病生物标志物的重要基质。然而,CSF中蛋白质浓度的高动态范围阻碍了不靶向的质谱法检测最少丰富的蛋白质生物标志物。因此,对大脑内部的分泌过程有更深入的了解是有益的。在这里,我们旨在探讨脑蛋白是否以及如何预测CSF的分泌。通过将策划的CSF蛋白质组和人蛋白质图集的脑升高蛋白质组相结合,将脑蛋白分类为CSF或非CSF分泌。机器学习模型接受了一系列基于序列的特征的培训,以区分CSF和非CSF组,并有效地预测蛋白质的大脑起源。分类模型如果使用高置信度CSF蛋白,则在曲线下达到0.89的面积。最重要的预测特征包括亚细胞定位,信号肽和跨膜区域。分类器良好地概括为较大的大脑检测到的蛋白质组,并能够正确预测通过亲和力蛋白质组学鉴定的新型CSF蛋白。除了阐明蛋白质分泌的潜在机制外,受过训练的分类模型还可以支持生物标志物候选者的选择。关键字:脑蛋白质组,脑脊液,流体生物标志物,机器学习,蛋白质分泌■简介
目的:全基因组关联研究 (GWAS) 已成功揭示了许多肥胖易感位点。然而,确定导致这些关联的致病基因、通路和组织/细胞类型仍然是一项挑战,而且缺乏标准化的分析工作流程。此外,由于肥胖的治疗选择有限,需要开发新的药物疗法。本研究旨在通过逐步利用知识库进行基因优先排序并评估关键肥胖基因作为治疗靶点的潜在相关性来解决这些问题。方法和结果:首先,我们从公开的 GWAS 数据集(GIANT 荟萃分析中约有 800,000 人)中生成了 28,787 个肥胖相关 SNP 列表。然后,我们根据基因组和转录组数据(包括来自转录组范围关联研究的大脑中的转录调控基因)优先考虑了 1372 个具有显著计算机证据的基因。在进一步缩小基因列表的过程中,我们选择了关键基因,我们发现这些基因对于发现潜在的药物种子很有用,这在脂质 GWAS 中得到了单独证明。因此,我们确定了 74 个肥胖的关键基因,这些基因高度相互关联,并在导致肥胖的几种生物过程中富集,包括能量消耗和体内平衡。在 74 个关键基因中,有 37 个尚未被报道与肥胖的病理生理有关。最后,通过药物-基因相互作用分析,我们发现了 23 个(共 74 个)关键基因,它们是 78 种已获批准和上市药物的潜在靶点。结论:我们的研究结果通过整合多个最新知识库的数据驱动方法为肥胖的新治疗方案提供了宝贵的见解。
1 阿卜杜勒阿齐兹国王大学药学院天然产物系,吉达 21589,沙特阿拉伯;nhamadaelshoubaki@stu.kau.edu.sa(NMA);melfaky@kau.edu.sa(MAE);aekoshak@kau.edu.sa(AEK)2 阿卜杜勒阿齐兹国王大学精准医学人工智能中心,吉达 21589,沙特阿拉伯 3 阿卜杜勒阿齐兹国王大学药学院药物化学系,吉达 21589,沙特阿拉伯;maaalharbi1@kau.edu.sa 4 加拉拉大学药学院生药学系,新加拉拉 43713,埃及; reda.fouad@gu.edu.eg 5 苏伊士运河大学药学院生药学系,埃及伊斯梅利亚 41522 6 苏伊士运河大学药学院药物化学系,埃及伊斯梅利亚 41522 * 通讯地址:ssahmed@kau.edu.sa (SSE);khaled_darwish@pharm.suez.edu.eg (KMD);电话:+966-544-512-552 (SSE);+20-100-5330-114 (KMD)
社会从农村、狩猎采集环境向城市和工业环境的现代化,以及随之而来的饮食变化,导致心脏代谢和其他非传染性疾病(如癌症、炎症性肠病、神经退行性疾病和自身免疫性疾病)的患病率增加。然而,尽管饮食科学一直在迅速发展以应对这些挑战,但由于多种原因,实验结果的验证和转化为临床实践仍然有限,包括固有的种族、性别和文化个体间差异,以及其他方法、饮食报告相关和分析问题。最近,具有人工智能分析的大型临床队列引入了新的精准和个性化营养概念,使人们能够在现实生活中成功地弥合这些差距。在这篇评论中,我们重点介绍了饮食疾病研究和人工智能交叉领域的案例研究的选定示例。我们讨论了它们的潜力和挑战,并对饮食科学向个性化临床转化的转变提出了展望。