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克里米亚-刚果出血热蜱虫媒介 - Hal Inrae
图 2 气候数据的主成分分析，主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性，而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应于月份（1 表示一月至 12 表示十二月）
克里米亚-刚果出血热蜱媒介Hyalomma
图 2 气候数据的主成分分析，在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性，而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应于月份（1 表示一月至 12 表示十二月）
螺旋 10 区域作为 A 类 β-内酰胺酶抑制剂结合变构位点的构象动力学
摘要：β-内酰胺酶抑制蛋白（BLIP）能有效灭活A类β-内酰胺酶，但效力程度差异很大。了解BLIP在A类β-内酰胺酶抑制中的不同作用可以为抑制剂设计提供参考。然而，基于X射线晶体学获得的静态结构，这个问题很难得到解决。在本研究中，离子迁移质谱、氢氘交换质谱和分子动力学模拟揭示了三种A类β-内酰胺酶的构象动力学，BLIP对它们的抑制效率不同。与TEM1和SHV1相比，PC1的构象更长。几个重要的环区域的局部动力学不同，即突出环、H10环、Ω环和SDN环。与BLIP结合后，这些环协同重排以增强结合界面并使催化位点失活。具体来说，在 SHV1 和 PC1 的突出环中发现构象动力学的不利变化，从而导致结合效果降低。有趣的是，BLIP 上的单个突变可以补偿该区域的不利变化，从而表现出对 SHV1 和 PC1 的增强的抑制作用。此外，还揭示了 H10 区域是一个重要的变构位点，可以调节 A 类 β-内酰胺酶的抑制作用。这表明刚性的突出环和灵活的 H10 区域可能是有效抑制 TEM1 的决定因素。我们的研究结果为 β-内酰胺酶的构象动力学及其与 BLIP 的结合提供了独特而明确的见解。这项工作可以扩展到其他感兴趣的 β-内酰胺酶并启发新型抑制剂的设计。
肺功能、气道和外周嗜碱性粒细胞和嗜酸性粒细胞与重度哮喘类固醇反应的分子药物基因组内型相关
摘要 简介 哮喘是一种复杂的疾病，其表现/严重程度各不相同。人们对定义与不同治疗反应始终相关的哮喘内型的兴趣日益浓厚，重点关注 2 型炎症 (Th2) 作为一种关键病理机制。当前哮喘内型主要通过临床/实验室标准来定义。每种内型可能都具有独特的分子机制，从而确定最佳治疗方法。方法 我们对来自重度哮喘研究计划的 19 名哮喘患者在基线和 40 毫克剂量肌肉注射皮质类固醇后 6-8 周的痰液气道细胞 RNA 测序转录组数据进行了无监督（无先验临床标准）主成分分析。我们研究了主成分 PC1、PC3 与 55 个临床变量的关联。结果 PC3 与基线 Th2 临床特征相关，包括血液（秩和 p=0.0082）和气道（秩和 p=0.0024）嗜酸性粒细胞增多症、FEV 1 变化（Kendall tau-b R=−0.333（−0.592 至 −0.012））和后续 FEV 1 沙丁胺醇反应（Kendall tau-b R=0.392（0.079 至 0.634））。PC1 与血液嗜碱性粒细胞增多症相关（秩和 p=0.0191）。对 PC1、PC3 贡献最大的 5% 基因在不同的免疫系统/炎症本体中富集，表明对皮质类固醇的转录组反应存在不同的受试者特异性簇。 PC3 与 FEV 1 变化的关联在可比的独立 14 名受试者（基线，每日吸入皮质类固醇 (ICS) 后 8 周）气道上皮细胞 microRNAome 数据集中以计算机模拟方式再现。结论这种无监督方法的转录组 PC 定义了分子药物基因组内型，可能产生新的生物学基础，为哮喘中皮质类固醇治疗的不同受试者特定反应和最佳个性化哮喘护理提供基础。这些 PC 的主要贡献基因可能表明新的治疗靶点。
使用ATR-FTIR
图2：PC1和PC2为整个数据集及其相应的负载分数，没有（a，c），并且具有光谱归一化（b，d）。正方形和恒星分别代表对照和DKD。蓝色和黑色分别代表澳大利亚和西班牙样本。箭头（a）表示两国的拐点。由于衍生了光谱，因此所描绘的负载代表了使用MATLAB暨函数计算的获得的载荷的累积总和来帮助解释。
SNORD116和生长激素疗法影响Prader – Willi综合征IGFBP7
目的：Prader - Willi综合征（PWS）是一种神经发育障碍，由于位于15q11-Q13染色体上的印迹基因的缺乏症，导致下丘脑功能障碍。中，SNORD116基因对于PWS表型的表达至关重要。我们旨在阐明SNORD116在细胞和动物模型中在生长激素治疗（GHT）方面的作用，这是PWS的主要批准治疗。方法：我们从GH处理的PWS患者中收集了血清和诱导的多能干细胞（IPSC），以分化为多巴胺能神经元，并同时使用SNORD116敲除小鼠模型。我们分析了与GH反应性有关的因素的表达。结果：我们发现在幼稚的PWS患者中循环IGFBP7水平升高，在GHT下IGFBP7水平正常化。我们发现SNORD116基因敲除小鼠的大脑以及来自SNORD116删除的PWS患者的IPSC衍生的神经元中的IGFBP7水平升高。PWS患者中IGFBP7的高循环水平可能是由于IGFBP7表达增加和通过下调Proconvertase PC1而导致的IGFBP7表达和IGFBP7裂解的降低。 结论：SNORD116缺失会影响IGFBP7水平，而PWS患者的GHT下IGFBP7降低。 与IGF1相互作用的IGFBP7水平的调节对GHT下的PWS的病理生理学和管理具有影响。PWS患者中IGFBP7的高循环水平可能是由于IGFBP7表达增加和通过下调Proconvertase PC1而导致的IGFBP7表达和IGFBP7裂解的降低。结论：SNORD116缺失会影响IGFBP7水平，而PWS患者的GHT下IGFBP7降低。与IGF1相互作用的IGFBP7水平的调节对GHT下的PWS的病理生理学和管理具有影响。
引用纸浆版本（APA）：Griffiths，M.，Delory，B.M.，Jawahir，V.，Wong，K.M.，Bagnall，G.C.，Dowd，T.G.，Nusinow，D.A.，Miller，Miller，A.J
图2在单场试验中生长的覆盖作物物种的表型性状评估。（a）植物表型特征的主要成分分析由植物质量分数和杂草严重程度的家族聚集，这是对PC1和总生物量的最大贡献者，对PC2的贡献最大。（b - g）箱形图显示了每个覆盖作物物种的单个表型特征评分。苜蓿（Medicago sativa），Dundale Pea（trifolium incarnatum），Milkvetch（Astragalus spp。），深红色三叶草（Pisum sativum），毛茸茸的vetch（vicia villosa），芥末酱（Brassica juncea），大麦（大麦（Hordeum vulgare）），小麦（triticum aestivum），冬季rye（secale cereale）（secale cereale）和diliticale（x triticosecale）[×Triticosecale）[
流体剪切应力刺激 ATP 释放，而不调节肾内髓集合管中的嘌呤基因表达
缩写：ADPKD，常染色体显性多囊肾病；BB-FCF，亮蓝-FCF；CCD，皮质集合管；COX-2，环氧合酶-2；CX30，连接蛋白-30；CX30.3，连接蛋白-30.3；CX37，连接蛋白-37；DCPIB，4-(2-丁基-6,7-二氯-2-环戊基-茚满-1-酮-5-基)氧代丁酸；DCT，远曲小管；DTT，二硫苏糖醇；ENaC，上皮钠通道；GFR，肾小球滤过率；Gjb4 -/-，Gjb4 敲除；IMCD，内髓集合管；LRRC8，含 8 个富亮氨酸重复序列；Na +，钠；PBS，磷酸盐缓冲溶液； PC1，多囊蛋白-1；PC2，多囊蛋白-2；Pkd1 -/-，Pkd1 敲除；SDS，十二烷基硫酸钠；sgRNA，单向导 RNA；TBS，三羟甲基氨基甲烷缓冲溶液；TGF，管球反馈；UDP，尿苷二磷酸；VNUT，囊泡核苷酸转运蛋白；VRAC，容量调节阴离子通道；WT，野生型。
人脑中丘脑皮质连通性的系统发育保守的轴
使用Sigmoid Transformation的间隔。c，将转录组数据分配给丘脑种子。voxelwise估计在丘脑中提取了2,228个具有差异表达的基因的验尸基因表达的估计值。对于每个基因，每个种子点都分配给它所在的体素的表达值，以产生921 by-2228 by-by-gene矩阵。如上所述，每个基因的表达水平根据缩放的乙状结肠标准化为单位间隔。d，关节分解。通过主成分分析（PCA）将逐皮连通性和逐个基因矩阵串联并分解为一组正交因素。从最终的主组件（PC）中，第一台PC（PC1）解释了串联数据矩阵中差异的30.2％。对于每个PC，分数分别描述了丘脑和载荷中每个成分的表示，分别描述了每个皮质区域和基因的连通性强度和基因表达水平的贡献。
从全基因组关联数据推断人类大脑形态的一般尺寸
图 1 典型脑网络定义。为了将人类脑形态测量的遗传结构支撑到脑的典型网络组织上，我们考虑了九个重叠的脑网络。被认为位于这些网络内的区域体积通过 83 个灰质体积（N = 36,778）的全基因组关联数据表示，该图表明不同体积被分配到哪些网络。网络定义采用 Madole 等人（2021 年）的定义，但并非无可争议。我们使用这些基于理论的网络定义来应用我们新颖的降维技术基因组 PCA，以获得明确标记的网络下的遗传 PC。使用这些遗传 PC1，我们测试了不同的网络甚至整个大脑是否与认知衰老有遗传关联。