XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPlasmodium
染色质结构可能在恶性疟原虫的全基因组分析中引入系统性偏差
摘要背景：人类疟原虫恶性疟原虫中异染色质的维持、调节和动态变化因其在互斥毒力基因表达和关键发育调节因子沉默中的调节作用而受到越来越多的关注。染色质免疫沉淀后测序 (ChIP-seq) 等全基因组分析的出现有助于了解染色质组成；然而，即使在模型生物中，ChIP-seq 实验也容易受到由潜在染色质结构引起的内在实验偏差的影响。方法：我们进行了一项对照 ChIP-seq 实验，重新分析了之前发表的 ChIP-seq 数据集，并比较了不同的分析方法，以表征恶性疟原虫全基因组分析的偏差。结果：我们发现用于 ChIP-seq 标准化的输入对照样本中的异染色质区域在整个恶性疟原虫基因组的测序覆盖率方面系统性地代表性不足。这种代表性不足，加上非特异性或低效的免疫沉淀，可能导致在这些区域识别出假富集和峰值。我们观察到，在特定和有效的 ChIP-seq 实验中，背景水平也会出现这种偏差。我们进一步报告了不同的读取映射方法如何扭曲高度相似的亚端粒区域和毒力基因家族中的测序覆盖率。为了改善这些问题，我们讨论了可用于表征真正的染色质相关蛋白的正交方法。结论：我们的结果强调了染色质结构对寄生虫全基因组分析的影响以及谨慎的必要性
GeneTargeter：在疟原虫寄生虫中的基因组编辑中自动化，恶性疟原虫
丰富度与更好的编辑活动有关[54，55]。均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。 可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。 cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。 最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。 [58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。 [57]。 两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。 因为两个分数的系数矩阵均来自均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。[58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。[57]。两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。因为两个分数的系数矩阵均来自
恶性疟原虫组氨酸富集蛋白 2 缺失的遗传特征及其对印度奥里萨邦疟疾干预的影响
摘要。通过恶性疟原虫 (P. falciparum) 富含组氨酸的蛋白质 2 (pfhrp2) 基因缺失而导致的诊断逃逸是全球消除疟疾工作的主要潜在障碍。我们调查了印度奥里萨邦 15 个疟疾流行村 pfhrp2 基因缺失的流行情况，并模拟了它们对正在进行的国内疟疾干预计划的影响。我们发现 61.6% 的亚潜伏性恶性疟原虫感染（即快速诊断测试 [RDT] 阴性和聚合酶链反应 [PCR] 阳性）有 pfhrp2 基因缺失，这些缺失主要位于外显子 2 区域（96.2%），并且主要在发热个体的样本中发现（82.6%）。在携带完整 pfhrp2 外显子 2 基因座的亚专利感染个体样本子集中，我们对 DNA 测序和蛋白质多样性特征进行了表征。我们的分析揭示了新的氨基酸重复基序（231 – 293 个氨基酸），这些变异重复序列与 RDT 1 /PCR 1 样本的重复序列不同。我们还在 pfhrp2 基因缺失的背景下评估了国家资助的大规模筛查和治疗干预。我们发现，与单独进行 RDT 治疗相比，大规模筛查和治疗结合其他干预措施（例如分发长效杀虫蚊帐、室内滞留喷洒）降低了携带 pfhrp2 缺失的恶性疟原虫（调整后的相对风险比 [aRRR] = 0.3；95% CI = 0.1 – 1.0）和携带完整 pfhrp2 基因的恶性疟原虫（aRRR = 0.4；95% CI = 0.2 – 1.1）的相对感染风险。总之，我们的研究结果强调，在印度朝着 2030 年消除疟疾的目标迈进之际，需要替代的诊断目标和工具。
巴西七个州和整个南美洲的间日疟原虫疟疾人群基因组研究
伦敦卫生与热带医学学院感染与热带疾病的教职员工，英国B伦敦B寄生虫学院，生物医学科学研究所，圣保罗大学，巴西圣保罗大学，巴西C公共卫生，英国公共卫生型疟疾参考Mahidol University，Mae Sot，TAK，泰国E热带医学和全球健康中心的热带医学Onia，Port Velho，巴西I寄生虫疾病实验室，研究所Oswaldo Cruz -Fiocruz- Rio de Janeiro，巴西j，圣保罗大学医学院微生物 - CIM，巴西弗鲁米嫩塞联邦大学微生物学和寄生虫学系 l 英国伦敦卫生与热带医学院流行病学与人口健康学院
过氧化物抗疟药靶向恶性疟原虫感染红细胞的氧化还原稳态
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2021年9月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.09.10.459878 doi：Biorxiv Preprint
Berghei疟原虫亚细胞微管蛋白-1（PBSPM-1）是一种微管稳定蛋白，影响Schizont发育
推荐引用推荐引用，曼努埃尔·约瑟夫（Manuel Joseph），“ berghei berghei子细胞微管蛋白-1（PBSPM-1）是一种微管稳定蛋白，会影响Schizont发育”（2025）。大师的论文。4559。https://ecommons.luc.edu/luc_theses/4559
针对恶性疟原虫多样性和抗性的灵敏和模块化扩增子测序，用于研究和公共卫生
。CC-BY-NC 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 8 月 25 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.08.22.609145 doi：bioRxiv 预印本
工具包用于支持针对目标的药物发现恶性疟原虫赖氨酸TRNA合成酶
摘要：迫切需要新药物来预防和治疗疟疾。大多数抗疟药发现依赖于表型筛查。但是，随着改进的目标验证策略的发展，现在正在利用以目标为中心的方法。在这里，我们描述了工具包的开发，以支持有希望的靶靶标，赖氨酸TRNA合成酶（PF KRS）的治疗性开发。该工具包包括抗性突变体，以探测抗性机制和针对特定化学型的靶向参与；一种能够产生适合配体浸泡的晶体的杂种KRS蛋白，从而提供高分辨率的结构信息以指导化合物优化；化学探针促进旨在揭示各种特定相互作用蛋白质和热蛋白质组谱分析（TPP）（TPP）的下拉研究；以及简化的等温TPP方法，可在生物学相关的环境中无公正地确认靶向靶向。这种工具和方法的组合充当开发未来目标软件包的模板。关键字：疟原虫，赖氨酸TRNA合成酶，热蛋白质组分析（TPP），等温TPP，化学下拉，抗疟药
DNA 序列和染色质区分人类疟原虫恶性疟原虫中序列特异性转录因子的结合
1 南加州大学生物化学与分子生物学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 2 南加州大学哈克研究所真核基因调控中心，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 3 南加州大学哈克研究所疟疾研究中心，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 4 南加州大学基因组与计算生物学中心，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 5 南加州大学生物统计学与生物信息学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 6 南加州大学计算生物学与生物信息学项目，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 7 南加州大学定量与计算生物学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 8 南加州大学化学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 9 物理与南加州大学天文学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 10 Thomas Lord 南加州大学计算机科学系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 11 计算机科学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 27708 12 杜克大学分子遗传学与微生物学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 27708 13 宾夕法尼亚州立大学化学系，美国宾夕法尼亚州大学公园 16802
探索疟疾寄生虫表面蛋白以设计高度免疫原性的多雌性亚基疫苗用于恶性疟原虫
背景：在热带和亚热带国家的人们中，疟疾仍然是数十年来的主要健康问题。恶性疟原虫是引起严重疟疾并应对主要死亡率的关键物种之一。此外，该寄生虫对所有推荐药物和疗法的人产生了抵抗力。因此，迫切需要采用可靠疫苗的形式采取预防措施，以实现疟疾自由世界的目标。表面蛋白是亚基疫苗开发的可取选择，因为它们是由宿主免疫细胞迅速检测和参与的。此外，丰富的表面或膜蛋白可能会导致疫苗诱导的抗体对病原体的调整。结果：在我们的研究中，我们列出了文献中所有这些表面蛋白，这些蛋白可能在功能上很重要且对于疟原虫的感染和免疫逃避至关重要。八个质子表面和膜蛋白来自前肌细胞和红细胞阶段。使用免疫信息工具预测了这些蛋白质的三十七个七个表层（B-细胞，CTL和HTL表位），并与合适的肽接头一起设计疫苗构建体。tlr -4激动剂肽佐剂，然后是Padre序列和EAAAK接头。TLR -4受体与构造的预期模型结构对接。在模拟的生理环境下，发现疫苗和TLR -4的复合物，最低的能量-1514。结论：这项研究提供了一种新型的多源构建体，可以进一步利用，以开发疟疾的有效疫苗。