目标:非综合性口面裂(OFCS)病因涉及多个遗传和环境因素,具有超过60个识别的风险基因座;但是,他们仅占估计风险的少数。表观遗传因子(例如差异DNA甲基化(DNAM))也与OFCS风险有关,并且可以改变不同裂缝类型的风险并改变OFCS渗透率。dnam是将甲基(CH3)组的共价添加到核苷酸胞嘧啶中,可能导致靶基因表达变化。DNAM可能会受到环境影响和通过甲基化定量基因座(MEQTL)的影响。我们假设异常DNAN和基因表达的改变在OFC的病因中起着关键作用,并且某些影响OFCS风险的常见遗传变异是通过影响DNAM的。方法:我们使用了来自10个裂口相关的SNP和全基因组DNA甲基化数据(Illumina 450K阵列)的基因型,用于409例OFC和456个对照,并鉴定出23个与裂口相关的MEQTL。然后,我们使用362 cleft-不一致的SIB对的独立队列进行复制。我们使用甲基化特异性QPCR来测量每个CpG位点的甲基化水平,并结合基因型和甲基化数据,用于使用线性模型中的R package Matrixeqtl进行每个SNP-CPG对的相互作用分析。我们还进行了一个配对的t检验,以分析兄弟姐妹对的每个成员之间的DNA甲基化差异。配对t检验显示CG06873343(TTYH3)(p = 0.04)的显着差异; CG17103269(LPIN3)(P = 0.002)和CG19191560(LGR4)(p = 0.05)。结果:我们复制了9个MEQTL,显示了RS13041247(MAFB)-CG18347630(PLCG1)(P = 0.04)之间的相互作用; RS227731(NOG)-CG08592707(PPM1E)(p = 0.01); RS227731(NOG)-CG10303698(CUEDC1)(p = 0.001); RS3758249(FOXE1)-CG20308679(FRZB)(p = 0.04); RS8001641(SPRY2)-CG19191560(LGR4)(p = 0.04); RS987525(8Q24)-CG16561172(MYC)(P = 0.00000963); RS7590268(THADA)-CG06873343(TTYH3)(p = 0.04); RS7078160(VAX1)-CG09487139(p = 0.05); RS560426(ABCA4/ARHGAP29)-CG25196715(ABCA4/ARHGAP29)(p = 0,03)。结论:我们的结果证实了以前的证据,即通过GWAS研究检测到的某些常见的非编码变体可以通过表观遗传机制(例如DNAM)影响OFC的风险,例如DNAM最终会影响和调节基因表达。鉴于在大多数OFC基因组广泛的关联研究中,非编码SNP的流行率很高,我们的发现可能会解决主要的知识差距,例如缺少遗传力,降低的渗透率和与OFCS表型相关的可变表达性。
摘要载脂蛋白 AI (apoA-I) 在高密度脂蛋白 (HDL) 颗粒介导的胆固醇逆向转运中起着关键作用。然而,apoA-I 单点突变体的聚集可导致遗传性淀粉样蛋白病理。尽管已有多项研究探讨了这些突变引起的生物物理和结构影响,但很少有信息涉及导致 apoA-I 淀粉样蛋白行为的进化特征和结构特征之间的关系。我们结合进化研究、计算机模拟饱和诱变和分子动力学 (MD) 模拟,对 apoA-I 中存在的聚集易发区 (APR) 的保守性和致病作用进行了全面分析。序列分析表明,N 端 ɑ 螺旋束内 APR(此处称为 APR1)具有普遍的保守性。此外,使用 FoldX 引擎进行的稳定性分析表明,该基序有助于 apoA-I 的边缘稳定性。全长 apoA-I 模型的结构特性表明,通过将 APR 放入其结构中高度密集和刚性的部分可以避免聚集。与从 gnomAD 数据库中提取的 HDL 缺乏或天然沉默变体相比,与淀粉样蛋白病理相关的 apoA-I 点突变的热力学和致病影响表现出更高的不稳定效应。淀粉样蛋白变体 G26R 的 MD 模拟证明了 ɑ 螺旋束的部分展开和 apoA-I C 端出现 β 链次级元件。我们的研究结果强调了 APR1 是 apoA-I 结构完整性的相关成分,并强调了导致 APR 暴露的淀粉样蛋白变体的不稳定作用。这些信息有助于我们了解具有高度结构灵活性的 apoA-I 如何在其天然结构和形成淀粉样蛋白聚集体的内在趋势之间保持微妙的平衡。此外,我们的稳定性测量可以用作解释影响 apoA-I 的新突变的结构影响的代理。关键词:聚集、淀粉样变性、载脂蛋白、进化保守、变体。
2019 – 2023 Advanced Research Project, Role: Principle investigator Budget: 120 000 BGN Funding: Bulgarian Science Fund Project number: № КП-06-H39/2 from 16.04.2019 Project: Machine learning for structure-properties relationship evaluation: the challenge in the hunt for singlet fission chromophores ( https://ml4sf.chem.uni- sofia.bg/?page_id = 53&lang=en)2021 Phd支持项目角色:主要研究者预算:4700 BGN资金:科学基金:科学基金 - 索非亚大学项目编号:№80-10-10-22/22.03.2021项目:累积项目:累积项目:Carbine结构筹集资金:Carbine topical Project funding:35 00:35 00:35 00:35 00:35 00 80-10-3/18.03.2020项目:开发一种基于其肮脏特征的新型有机材料的预筛查模型的开发项目SF-SU:№80-10-3/18.03.2020被选为Sofia University of Sofia University for Sofia University for Sofia University for Sofia Insuper for Sofia Iniversity for Sofia Intural of Sofia Insuper的最佳项目: sofia.bg/index.php/bul/nauka/v_zmozhnosti_za_finansirane/programi/fond_nauchni_izssledvaniya_na_s u/arhiv_konkursi/arhiv_konkursi/finansirane_ot_rzhavniya_byy_byudzhet_konkurs_konkurs_konkurs_konkursirane_rzhavniya_byudzhet_konkurs_konkurs
1个生物信息学和结构蛋白质组学,国家癌症研究所。Genova动机工作流程系统是协调对标准化Web服务数据并检索数据的有效选择。已经开发了用于生物信息学的各种工作流管理系统(WMS)。然而,创建工作流程可能很困难,因为它暗示了可用的Web服务和数据格式的知识,而不是提及编程技能。工作流颁布门户。Biowep是生物信息学的工作流颁布门户,已在线向所有研究人员提供[1,2]。它允许进行预定义的工作流以及工作流执行和相关结果的存储和检索。它通过生物信息学任务的本体来支持工作流程的注释。搜索和选择工作流程可以根据其注释进行。BiOwep使用开源:WMS Taverna [3]和MySQL。在这里,我们提出了BiOWEPS WorkFlow存储库管理器(WFRM),这是一个Web应用程序,用于管理工作流存储库中的工作流程。wfrm支持用XSCUFL描述的半自动,有效的插入,更新和注释,这是Mygrid倡议中开发的工作流语言[4,5]。方法WFRM已被实施为BioWep管理的前端。它是通过使用Javaserver页面(JSP)技术编写的,该技术提供了一种快速,简化,与服务器和平台无关的方式来创建动态Web内容。现在,系统维护是简单而直观的。WFRM提供了一个以用户为中心的接口,用于上传用XSCUFL语言编写的工作流程。它包括一个基于MySQL数据库的Java类后端组件,该组件将接口与工作流存储库连接起来。上传的工作流程首先存储在工作目录中,然后通过使用一组基于SAX的类进行句法验证并最终解析。这些返回工作流对客户端应用程序的值,因此在数据库中促进了以应用程序驱动的基本数据的插入,例如工作流量名称,描述和作者。其他信息,例如Workflows应用程序域,必须由用户添加。在我们的DB模式中,我们称之为版本的工作流程及其实现之间有区别。工作流程仅在其目标的基础上在概念上描述,并且没有指任何实际文件。而是将每个版本严格链接到一个文件,可以制定并给出结果。版本可能会有所不同,例如,对于访问的Web服务,提供替代方案,但同等,服务和本地详细处理程序,可以通过保持相同的功能来修改它们。因此,WFRM在上传新工作流程之间有一个区别,在这种情况下,关联的文件将分配给工作流的第一个版本,或者是现有工作流的新版本。提交的文件包括处理器的描述,其链接以及工作流的整体输入和输出。通过生物信息学数据和任务的分类,WFRM在半自动上有效地注释了此信息。我们选择注释总体工作流程和最重要的处理器(将其选择留给用户)。然后将注释插入数据库中,而工作流程本身不会更改。java applet为研究人员提供了探索性工具,用于识别和选择注释应用程序域,详细说明任务以及输入和输出数据类型的最佳定义。可以随时更新(插入,修改或删除)注释。我们对生物信息学任务和数据的分类来自原始的Mygrid本体[6],这些本体已通过使用不同的层次结构进行了重组,并通过添加生物资源和图像数据类型来扩展。在搜索存储库中的工作流程时也使用此注释。结果,我们介绍了WFRM,这是一种用户友好的接口,该界面是用于在BiOWEP WorkFlow存储库中高效且半自动管理信息的工具。之前,在存储库中插入工作流程是一个复杂且耗时的过程,需要手动更新数据库内容。工作流程基本数据已收集,处理器由适当的本体学注释,并且数据库以连贯和有效的方式更新。