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STAT6融合和基因组范围的DNA甲基化分析
全基因组DNA甲基化分析（n = 80）和靶向TERT促进突变测试（n = 98）。使用NAB2 :: STAT6融合状态（n = 101案例; 51 = ex5-7 :: ex16-17，26 = ex4 :: ex4 :: ex2-3; 12 = ex2-3 :: ex2-3 :: ex2-3 :: ex2-3 :: Ex2-3 :: extany/extany/of fusion and 12 = no fusion）检查的关联。 nab2 :: STAT6融合断点（融合类型）与无转移的表面（MFS）显着相关（P = 0.03），并且在调整级别的CNS时，在多元分析中，疾病特异性生存（DSS）（p = 0.03）。 DNA甲基化分析显示了三个不同的簇：群集1（n = 38），群集2（n = 22）和簇3（n = 20）。 甲基化簇与融合类型（p <0.001）显着相关，其中2个集群携带EX4 :: EX2-3 16中的Ex2-3融合（属于20; 80.0％），几乎所有TERT启动子突变（8; 87.5％），以及主要的“ SFT”“ SFT”“ SFT”“ SFT”组织学现象（15 of 22 of 22; 68.68.68.68.2％）。 簇1和3的区别较小，均由具有EX5-7 :: EX16-17融合的肿瘤（分别为33; 75.8％的25个； 75.8％和12个; 66.7％）和可变的组织学表型。 甲基化簇与MFS显着相关（p = 0.027），但总体存活率（OS）无关。 总而言之，NAB2 :: STAT6融合类型与MFS和DSS显着相关，这表明具有EX5 :: EX16-17融合的肿瘤可能具有较低的患者结局。 甲基化簇与融合类型，TERT启动子的状态，组织学表型和MF显着相关。的关联。nab2 :: STAT6融合断点（融合类型）与无转移的表面（MFS）显着相关（P = 0.03），并且在调整级别的CNS时，在多元分析中，疾病特异性生存（DSS）（p = 0.03）。DNA甲基化分析显示了三个不同的簇：群集1（n = 38），群集2（n = 22）和簇3（n = 20）。甲基化簇与融合类型（p <0.001）显着相关，其中2个集群携带EX4 :: EX2-3 16中的Ex2-3融合（属于20; 80.0％），几乎所有TERT启动子突变（8; 87.5％），以及主要的“ SFT”“ SFT”“ SFT”“ SFT”组织学现象（15 of 22 of 22; 68.68.68.68.2％）。簇1和3的区别较小，均由具有EX5-7 :: EX16-17融合的肿瘤（分别为33; 75.8％的25个； 75.8％和12个; 66.7％）和可变的组织学表型。甲基化簇与MFS显着相关（p = 0.027），但总体存活率（OS）无关。总而言之，NAB2 :: STAT6融合类型与MFS和DSS显着相关，这表明具有EX5 :: EX16-17融合的肿瘤可能具有较低的患者结局。甲基化簇与融合类型，TERT启动子的状态，组织学表型和MF显着相关。
组织和液体活检样本中的敏感变异分析
根据 Illumina 无细胞 DNA 富集制备用户指南中的详细说明，从碎片化的 FFPE DNA 或 cfDNA 制备 Illumina 无细胞 DNA 富集制备文库。对于 FFPE DNA，超声处理后，将 45 μl 碎片 DNA（~40 ng）转移到 96 孔 PCR 板中以进行最终修复反应。对于 ctDNA 样本，将 20 ng DNA 输入文库制备中。对“浓缩索引文库”步骤进行了更改，按质量而不是体积进行汇集，以适应在本研究期间测试的单个文库制备中的 1 重、4 重和 12 重文库汇集。使用 Qubit dsDNA BR 检测（Thermo Fisher Scientific，目录号 Q32853）对文库进行量化。为了适应更大的体积，每个文库汇集了 250 ng，并对协议进行了一些修改。富集是使用定制的 79 基因探针面板进行的，如 Illumina 无细胞 DNA 富集准备用户指南中所述。
卵巢透明细胞癌的空间分析显示...
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
游离DNA羟甲基化谱分析显示抗PD
靶向程序性死亡-1（PD-1）的免疫检查点抑制剂（ICI）的抽象背景处理可以产生持久的抗肿瘤反应，但并非所有患者都对ICIS做出反应。当前可以从抗PD-1治疗中受益的患者的当前方法不足。血浆衍生的无细胞DNA（CFDNA）的5-羟基甲基化（5HMC）分析提出了一种鉴定治疗反应生物标志物的新型非侵入性方法，可以应对与肿瘤活检（如肿瘤异质性和序列样品收集）相关的挑战。方法在治疗开始之前，在治疗期间从多个时间点收集了31例非小细胞肺癌（NSCLC）患者的血液样本。血液样品以获得血浆来源的CFDNA，然后通过两步化学通过生物素化来富集5HMC-含有CfDNA片段，并与链霉亲蛋白涂层的珠结合。5HMC增强的CFDNA和整个基因组库是并行制备的，并测序分别获得整个羟基甲基甲基和整个基因组血浆谱。的结果比较了相同患者的治疗时间点与匹配的预处理样品的结果比较表明，抗PD-1治疗诱导了反应患者的血浆CFDNA 5HMC概况的明显变化，相对于非响应者，固体瘤的反应评估标准判断。在响应者中，5HMC积累了参与免疫激活的基因，例如Inteferon（IFN） - γ和IFN-α反应，炎症反应和肿瘤坏死因子（TNF） - α信号传导，而在非反应者中，5HMC在5HMC中的5HMC对膜层面上的质量增加了5HMC。分子对抗PD-1处理的反应，如第一个治疗周期，从初期观察到血浆CFDNA谱的5HMC变化。对预处理血浆样品的比较表明，抗PD-1治疗反应和耐药性相关基因可以通过5HMC的血浆衍生CFDNA分析来捕获。此外，预处理血浆样品的5HMC分析能够使用T细胞发炎的基因表达谱区将反应者与非反应者区分开，该基因表达谱是先前通过组织RNA分析鉴定的。
分析疾病选择性药物靶标：从蛋白质组学到韧带学
尽管OMICS技术的进步，包括蛋白质组学和转录组学，但对治疗靶标的识别仍然具有挑战性。辅助组学最近成为一种功能蛋白质组学的独特技术，用于全球结合蛋白配体的全球分析。应用于患病与健康的血管，比较辅助组学系统地映射新型疾病限制的配体，可选择性靶向病理学但无生理途径，从而具有内在安全性高效。在这篇综述中，我们讨论了细胞配体作为治疗靶标的潜力，并总结了韧带的发展。我们进一步比较了药物目标发现的不同OMIC技术的优势和局限性，并讨论了提高药物研发成功率的目标选择标准。
蛋白质组学分析揭示了
Xujia Zhou 1，Mina Azimi 1，Niklas Handin 2，Andrew Riselli 1，Bianca Vora 1，Eden Chun 1，Sook Wah Yee 1，Per Artursson 2，Kathleen M Giacomini 1*隶属1*隶属关系：加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学的加利福尼亚大学生物工程和治疗科学系。 2。 瑞典乌普萨拉大学的药学系，瑞典。 *信件：kathy.giacomini@ucsf.edu加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学的加利福尼亚大学生物工程和治疗科学系。2。瑞典乌普萨拉大学的药学系，瑞典。*信件：kathy.giacomini@ucsf.edu
新颖的单踪迹ML分析攻击NIST 3回合...
国家标准技术研究所（NIST）于2016年12月宣布了量子后加密术（PQC）的标准化，以解决这些问题。多年来，已将标准化用于提交给公共加密，关键封装机制和数字签名的算法。第三轮候选算法于2020年7月宣布，其余算法是七个决赛入围者和八种替代算法[4]。在决赛入围者中，数字签名包括三种算法，两种基于格子的基于晶格（晶体 - 二锂，猎鹰）和一个基于多变量的算法（Rainbow）。nist考虑了用于比较PQC标准化过程中候选算法的评估标准的三个方面：1）安全性，2）成本和绩效，以及3）算法和实施特征[3]。nist还明确指出，它希望“收集有关实施成本的更多信息，以提供对侧通道攻击的阻力”。因此，对此的侧向通道攻击案件非常重要。
工具睫状刺猬响应的时间分辨蛋白质组学分析
主要纤毛是一个信号室，通过其蛋白质，脂质和第二信使组成的变化来解释刺猬信号。在这里，我们将纤毛的接近标记与定量的质谱法结合了响应于刺猬的纤毛蛋白质组的时间依赖性变化。这种方法正确地识别了已知经历刺猬调节的睫状重新分布的三个因素，并揭示了两种此类额外的蛋白质。首先，我们发现cAMP依赖性蛋白激酶（PKA）的调节亚基迅速退出纤毛，以及G蛋白 - 耦合受体GPR161响应HEDGEHOG，我们建议GPR161/PKA模块的感觉和camp Signals Camp Signals Signals Signals CILAIRY PKA。第二，我们将磷酸酶圣丁素识别为细胞类型 - 刺猬信号的特定调节剂，该刺猬信号传导在途径激活时进入原发性纤毛。定量睫状蛋白质组谱分析的广泛适用性有望快速表征纤毛病及其潜在信号故障。