练习1(i)本练习的目的是研究处理生物信息学问题的各种软件工具。更具体地说,您应该调查(不求解)页面上列出的软件工具的示例https://rosalind.info/problems/list-view/?location = biioinformatics-rosalind(https://rosalind..info/problems/locations/)和小报告的bioinformatics-markory((ii)有许多可自由访问的工具用于多个序列对齐。在本报告中,您将比较NCBI和EBI数据库中的工具。访问NCBI和EBI网站,并报告其多分配工具的关键功能。对于NCBI,关键工具在链接中:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/project/project/projects/msaviewer/,httpps://wwwwwwwwwww.ncbi.ncbi.nlm.nih.gov/tools/cobalt/cobalt/cobalt/cobalt/cobalt/re_cobalt.cgi and yan manip on manip in yebience in hanip in yebience https://www.ebi.ac.uk/jdispatcher/msa/确保访问大量工具。提示:因此,简单地使用各种工具,而不是解决上述问题是足够的。也就是说,该练习的目的是与一些现成的工具保持联系,而不是经验丰富的工具。练习2 1(i)访问NCBI数据库,以链接https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sars-cov-2/研究SARS-COV-2冠状病毒。使用SARS-COV-2序列数据的记录https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/nc_045512下载冠状病毒尖峰蛋白序列。报告最终结果。然后使用http://ekhidna.biocenter.helsinki.fi/dali/的DALI工具比较两种蛋白质的结构。Then from the link https://www.uniprot.org/uniprotkb/A0A6B9WHD3/entry download the Bat-RaTG13 coronavirus spike protein sequence (https://en.wikipedia.org/wiki/RaTG13) and implement the classic dynamic programming global alignment algorithm with appropriate weights to identify their最长的常见子序列。(ii) View the structure of the two proteins of the previous query using the ab-initio swiss- modeller tool ( https://swissmodel.expasy.org/interactive ) and download the .pdb files (a textual file format describing the three-dimensional structures of molecules held in the Protein Data Bank (textual file of three-dimensional structures of in Protein Data Bank)).使您观察到序列和结构的相关性。子问题(iii)(无评分贡献的子问题):如果某人想深入研究,他们可以访问https://biologicalmodeling.org/coronavirus/home网站,带有类似(但不完全相同)的问题。子问题(IV)(无评分贡献的子问题):尝试通过各种新机器学习(https://www.nature.com/articles/s41592-023-01790-6)算法来解决蛋白质结构预测问题。 https://www.ebi.ac.uk/tools/sss/fasta/,https://colab.research.google.com/github/github/deepmind/alphafold/alphafold/blob/main/notebooks/notebooks/alphafold.i pynb(Esmfold.i pynb)和esmfold( https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade2574,https://esmatlas.com/resources?action=fold)。
21 T G Davenport&C.W。partridge:奥尔德尼的维多利亚时代强化47约翰·肯尼恩:詹姆斯·弗格森:维多利亚州早期军事建筑的批评家
芝加哥地区施魏策尔研究员和项目历史列表 更新于 2024 年 10 月 2023-2024 芝加哥地区施魏策尔研究员 Oluwamuyiwa Winifred Adebayo,拉什大学,医学 Winnie 与 23 rd Place at Southbridge Apartments 合作,为患有心血管疾病的非裔美国人/黑人成年人开发了一种多模式教育干预措施。这种以健身为重点的教育干预措施促进了自我管理和健康,并促进了三级预防。 Hana Ahmed,伊利诺伊大学芝加哥分校,医学 Hana 与库克县监狱的两组女性囚犯一起工作。她领导了以讲故事技巧为中心的项目。每节课都贡献了一套应对技能,以有效地处理创伤经历(例如,与孩子分离或在家庭暴力中幸存下来)。Hana 见证了这个社区令人难以置信的自我反省和改善生活状况的动力和能力。 Ruth Londono Alzate,罗莎琳德富兰克林大学,医学 Ruth 与 Beacon Place 合作创建了一个项目,支持处于危险中的少数族裔高中生发展技能,以应对从高中到职业生涯的过渡中所面临的挑战。该项目提供知识、工具和资源,帮助学生在关注心理健康的同时实现职业目标。她还与北芝加哥智库和 Nature's Emporium(一家当地黑人企业)合作,为当地社区成员提供有关高血压和糖尿病的信息和认识。 Sahar Al-Najjar,阿德勒大学,临床心理学 Sahar 与 Marjorie Kovler 中心合作,加强被认定为移民/难民的成年人的健康应对技能。她发起了每周一次的心理教育小组,以帮助这个社区感到更有包容性,并更好地应对文化适应的压力。她还与 LGBTQIA+ 社区内的参与者互动,并通过每周一次的心理教育减压小组为他们提供包容其身份的性别和性少数群体支持。 Karyn Byrne,国立路易斯大学,社区心理学 Karyn 与中央杜佩奇医院合作,成立了一个虚拟产后支持小组,为没有资源亲自参加的新妈妈提供帮助。她还研究、设计并推出了一场关于提高新父母家庭适应力的培训研讨会。 Ivana Chmielewski,北帕克大学,护理学 Ivana 与罗兴亚文化中心合作,通过有针对性的教育课程提高健康素养,这些课程结合了互动科学实验,旨在提高儿童和成人的基本医疗保健知识。 Sydney Love Cush,西北大学,Medicine Sydney 与库克乡村健康中心和 Stroger 医院妇产科合作,开发了一项旨在缓解慢性盆腔疼痛和子宫内膜异位症的非医疗和手术替代方案的项目。该项目为急性和慢性疼痛的机制提供了教育基础。Sydney 的目标是支持和教育来自不同地区的弱势女性
[4] Abeba Birhane、William Isaac、Vinodkumar Prabhakaran、Mark Diaz、Madeleine Clare Elish、Iason Gabriel 和 Shakir Mohammed。 2022.权力归人民?参与式人工智能的机遇与挑战。算法、机制和优化中的公平与访问(美国弗吉尼亚州阿灵顿)(EAAMO '22)。美国计算机协会,纽约,纽约州,美国,第 6 篇文章,8 页。 https://doi.org/10.1145/3551624.3555290 [5] Rishi Bommasani、Drew A. Hudson、Ehsan Adeli、Russ Altman、Simran Arora、Sydney von Arx、Michael S. Bernstein、Jeannette Bohg、Anthony Bosselut 等人。 2021. 论基础模式的机遇与风险。 arXiv 预印本 arXiv:2108.07258(2021)。 https://crfm.stanford.edu/assets/report.pdf [6] Zalan Borsos、Raphael Marinier、Damien Vincent、Eugene Kharitonov、Oliver Pietquin、Matt Sharifi、Oliver Teboul、David Grangier、Marco Tagliasacchi 和 Neil Zeghidour。 2022.AudioLM:一种用于音频生成的语言建模方法。 arXiv:2209.03143 [cs.SD] [7] 马修·伯特尔 (Matthew Burtell) 和托马斯·伍德赛德 (Thomas Woodside)。 2023.人工智能影响力:人工智能驱动的说服分析。 http://arxiv.org/abs/2303.08721 arXiv:2303.08721 [cs]。 [8] C2PA。 2024. 引入官方内容凭证图标 - C2PA — c2pa.org。 https://c2pa.org/post/contentcredentials/。 [访问日期:2024 年 1 月 17 日]。 [9] 维多利亚·克拉克、弗吉尼亚·布劳恩和尼基·海菲尔德。 2015.主题分析。定性心理学:研究方法实用指南 222,2015 (2015),248。[10] Joshua Cloudy、Jaime Banks、Nicholas David Bowman。 2023. The Str(AI)ght Scoop:人工智能线索减少对敌对媒体偏见的看法。数字新闻 11,9(2023 年 10 月),1577–1596。 https://doi.org/10.1080/21670811.2021.1969974 [11] 谷歌DeepMind。 2024.合成器ID。 https://deepmind.google/technologies/synthid/。访问日期:2024-1-1 [12] Upol Ehsan 和 Mark O. Riedl。 2020.以人为本的可解释人工智能:走向反思性社会技术方法。在 HCI International 2020 - 最新论文:多模态性和智能中,Constantine Stephanidis、Masaaki Kurosu、Helmut Degen 和 Lauren Reinerman-Jones(编辑)。 Springer International Publishing,Cham,449-466。 [13] Passant Elagroudy、Jie Li、Kaisa Vanänen、Paul Lukowicz、Hiroshi Ishii、Wendy Mackay、Elizabeth Churchill、Anicia Peters、Antti Oulasvirta、Rui Prada、Alexandra Diening、Giulia Barbareschi、Agnes Gruenerbl、Midori Kawaguchi、Abdallah El Ali、Fiona Draxler、Robin Welsch 和 Albrecht dt。 2024 年 CHI 计算机系统人为因素会议(美国夏威夷檀香山)(CHI '24 EA)的扩展摘要 https://doi.org/10.31234/osf.io/v4mfz [14] Ziv Epstein、Mengying C Fang、Antonio A Arechar 和 David G Rand。1996。价值敏感设计。互动 3、6(1996 年 12 月)、16–23。 https://doi.org/10.1145/242485.242493 [16] Ozlem Ozmen Garibay、Brent Winslow、Salvatore Andolina、Margherita Antona、Anja Bodenschatz、Constantinos Coursaris、Gregory Falco、Stephen M. Fiore、Ivan Garibay、Keri Grieman、John C. Havens、Marina Jirotka、 Hernisa Kacorri、Waldemar Karwowski、Joe Kider、Joseph Konstan、Sean Koon、Monica Lopez-Gonzalez、Iliana Maifeld-Carucci、Sean McGregor、Gavriel Salvendy、Ben Shneiderman、Constantine Stephanidis、Christina Strobel、Carolyn Ten Holter 和 Wei Xu。 2023. 以人为本的六大人工智能挑战。国际人机交互杂志 39,3 (2023),391–437。https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 arXiv:https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 [17] Colin M. Gray、Cristiana Santos、Nataliia Bielova、Michael Toth 和 Damian Clifford。2021. 黑暗模式和同意横幅的法律要求:互动批评视角。在 Proc. CHI '21 中。ACM,日本横滨,1-18。 https://doi.org/10.1145/3411764.3445779 [18] Matthew Groh、Aruna Sankaranarayanan、Nikhil Singh、Dong Young Kim、Andrew Lippman 和 Rosalind Picard。2023 年。人类对文字记录、音频和视频中的政治言论 Deepfakes 的检测。arXiv:2202.12883 [cs.HC] [19] Philipp Hacker、Andreas Engel 和 Marco Mauer。2023 年。监管 ChatGPT 和其他大型生成式 AI 模型。在 2023 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集(美国伊利诺伊州芝加哥)(FAccT '23)中。计算机协会,美国纽约州纽约,1112-1123。 https://doi.org/10.1145/3593013.3594067 [20] Geoff Hart。1996 年。“五个 W”:受众分析新任务的旧工具。技术交流 43,2(1996 年),139-145。http://www.jstor.org/stable/43088033 [21] Natali Helberger 和 Nicholas Diakopoulos。2023 年。ChatGPT 和 AI 法案。Internet Pol. Rev. 12,1(2023 年 2 月)。[22] Jonathan Ho、William Chan、Chitwan Saharia、Jay Whang、Ruiqi Gao、Alexey Gritsenko、Diederik P Kingma、Ben Poole、Mohammad Norouzi、David J Fleet 等人。2022 年。Imagen 视频:使用扩散模型生成高清视频。 arXiv:2210.02303 [cs.CV] [23] Mohammad Hosseini、David B Resnik 和 Kristi Holmes。2023 年。在撰写学术手稿时披露使用人工智能工具的伦理问题。研究伦理 19,4 (2023),449–465。https://doi.org/10.1177/17470161231180449 arXiv:https://doi.org/10.1177/17470161231180449 [24] Nanna Inie、Jeanette Falk 和 Steve Tanimoto。2023 年。设计参与式人工智能:创意专业人士对生成式人工智能的担忧和期望。在 2023 年 CHI 计算系统人为因素会议的扩展摘要中。1–8。 [25] Chenyan Jia、Alexander Boltz、Angie Zhang、Anqing Chen 和 Min Kyung Lee。2022 年。理解算法标签与社区标签对超党派错误信息感知准确性的影响。Proc. ACM Hum.-Comput. Interact。6,CSCW2,第 371 条(2022 年 11 月),27 页。https://doi.org/10.1145/3555096 [26] 贾长江、蔡岩、余元德和谢天浩。2016 年。5W+1H 模式:系统映射研究视角及云软件测试案例研究。系统与软件杂志 116(2016 年),206-219。https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.01.058 [27] Michael H. Kernis 和 Brian M. Goldman。2006 年。真实性的多组分概念化:理论与研究。实验社会心理学进展。第 38 卷。爱思唯尔,283-357。 https://doi.org/10.1016/S0065-2601(06)38006-9
DNA 是生命的基本蓝图,由一种长链分子组成,其中包含构建和维持所有生物体的指令。它存在于几乎所有细胞中,能够产生蛋白质并在代际之间传递遗传信息。这个来自鲑鱼精子的 DNA 样本属于德国图宾根大学。了解 DNA 的结构和功能彻底改变了疾病研究、遗传易感性评估、诊断和药物配方。它对每个个体都是独一无二的,这使它成为法医科学、识别犯罪、失踪人员和亲生父母的重要工具。在农业中,DNA 有助于改良牲畜和植物。DNA 的发现可以追溯到 1869 年,当时弗里德里希·米歇尔从白细胞中分离出核蛋白。他观察到它在各种组织中的存在并发现了它的遗传作用。阿尔布雷希特·科塞尔后来将其重新命名为脱氧核糖核酸 (DNA) 并分析了它的化学成分。DNA 的转变始于 20 世纪 30 年代初,当时奥斯瓦尔德·艾弗里在纽约洛克菲勒研究所进行了研究。他发现一种细菌与同种菌株的死细胞混合后会转变成有毒形态。弗雷德·格里菲斯于 1928 年首次观察到这一现象。艾弗里的工作以及柯林·麦克劳德和麦克林·麦卡锡的工作表明,这种转变与 DNA 有关。尽管当时并未得到普遍接受,但艾弗里的发现激发了人们对 DNA 的兴趣。几年后,阿尔弗雷德·赫尔希和玛莎·赫尔希于 1952 年进行的实验证实了 DNA 携带遗传信息。到了 20 世纪 50 年代,研究人员开始研究 DNA 的结构以了解其功能。罗莎琳德·富兰克林和莫里斯·威尔金斯与弗朗西斯·克里克和詹姆斯·沃森于 1953 年揭示了双螺旋模型。该结构由两条相互缠绕的链组成,具有四种互补的核苷酸:腺嘌呤、胞嘧啶、鸟嘌呤和胸腺嘧啶。双螺旋结构允许重建遗传信息,从而实现遗传性状的传递。 DNA 分析对于理解生命的生物机制和由基因突变引起的疾病至关重要。DNA 测序和 PCR 等技术使分析分子和识别基因突变成为可能。科学家还可以操纵和构建新形式的 DNA,称为重组 DNA 或基因克隆,这对于大规模药物生产和基因治疗至关重要。随着时间的推移,对核酸、蛋白质和非蛋白质成分的发现和理解也在不断发展。出生于加拿大哈利法克斯的 Oswald T Avery 发现了有丝分裂细胞分裂和染色体的过程。理查德·阿尔特曼将核蛋白改名为核酸,而约翰·弗里德里希·米歇尔去世。莱纳斯·鲍林引入了遗传学的概念,塞韦罗·奥乔亚诞生。亚历山大·托德创造了“基因”一词,保罗·扎梅克尼克描述了 DNA 的构成要素。所罗门·施皮格尔曼绘制了一条染色体图谱,弗朗西斯·克里克、莫里斯·威尔金斯、亚瑟·科恩伯格、弗雷德里克·桑格、罗莎琳·富兰克林、伊芙琳·威特金、西摩·本泽尔、哈尔·戈宾德·科拉纳、约翰·史密斯、约书亚·莱德伯格、TB·约翰逊和 RD·科格希尔也为该领域做出了重大贡献。其他值得注意的事件包括 PB·约翰逊和 RD·科格希尔检测到甲基化胞嘧啶衍生物是硫酸水解结核酸的副产物,但其他科学家很难复制他们的结果。保罗·伯格、马歇尔·W·尼伦伯格、詹姆斯·D·沃森、吴雷、丹尼尔·内森斯、沃纳·阿伯、富兰克林·斯塔尔、贝弗利·格里芬、芭芭拉·麦克林托克、汉密尔顿·O·史密斯、沃尔特·吉尔伯特、斯坦利·诺曼·科恩、赫伯特·博耶、大卫·巴尔的摩、约翰·E·苏尔斯顿、埃尔温·薛定谔、理查德·J·罗伯茨、克雷格·文特尔诞生。四种碱基比例的一致性是人们不断发现的。镰状细胞病被发现是基因突变的结果。埃丝特·莱德伯格对λ噬菌体有了突破性的发现。纯化的DNA和细胞DNA显示出螺旋结构,标志着首次观察到细菌对病毒的改造。DNA在保存遗传密码方面比蛋白质更重要这一点变得清晰起来。DNA的双螺旋结构通过三篇《自然》杂志发表的文章得到证实。莱纳斯·鲍林因其在氨基酸方面的工作获得了诺贝尔奖。弗雷德里克·桑格完成了胰岛素氨基酸的完整序列,而病毒被重构,RNA被发现。信使RNA首次被发现,DNA聚合酶被分离纯化,用于复制DNA。维克多·英格拉姆利用桑格测序技术破解了镰状细胞性贫血背后的遗传密码。弗朗西斯·克里克提出了遗传物质控制蛋白质合成的主要功能。首次实现了体外DNA合成。桑格获得了他的第一个诺贝尔化学奖,为理解基因调控和蛋白质合成步骤铺平了道路。美国国家生物医学研究基金会的成立标志着核酸测序新时代的开始。芭芭拉·麦克林托克发现了“跳跃基因”,同时破解了编码机制。桑格的研究导致了限制酶的发现,紫外线诱变可以通过暗曝光逆转。转移RNA成为第一个被测序的核酸分子,全面的蛋白质序列发表在《蛋白质序列和结构图集》上。遗传密码首次被总结,沃纳·阿伯尔预测了限制酶作为实验室工具的使用。发现了连接酶(一种促进 DNA 链连接的酶),并开发了自动蛋白质测序仪。从杂交细胞中分离出染色体,并组装了功能性噬菌体基因组。发表了 PCR 原理,并从黄石温泉中分离出一种新细菌。产生了生成重组 DNA 分子的概念。在分子生物学的早期,取得了一些重要的里程碑,为现代基因工程铺平了道路。关键事件包括: - 分离和鉴定人类或其他哺乳动物染色体的第一个限制性酶。 - 发现和分离逆转录酶。 - 发表了一种称为修复复制的过程,用于通过聚合酶合成短 DNA 双链和单链 DNA。 - 构建第一个质粒细菌克隆载体。 - 报道噬菌体 lambda DNA 的完整序列。 - 由于安全问题,Janet Mertz 在细菌中克隆重组 DNA 的实验被叫停。 - 首次发表了使用限制性酶切割 DNA 的实验。 - 关于重组 DNA 技术的生物危害的讨论公开化。 - 生成了第一个重组 DNA。 - Janet Mertz 和 Ronald Davis 发表了一种易于使用的重组 DNA 构建技术,该技术表明,当用限制性酶 EcoRI 切割 DNA 时,DNA 会产生粘性末端。 - 报道了 24 个碱基对的测序,以及细菌中 DNA 修复机制的发现 - SOS 反应。 - 开发了 Ames 测试来识别破坏 DNA 的化学物质。 - 首次举办人类基因图谱国际研讨会。 - DNA 首次成功地从一种生命形式转移到另一种生命形式。 - 重组基因研究开始受到监管。 - 重组 DNA 在大肠杆菌中成功复制,随后呼吁暂时停止基因工程,直到采取措施处理潜在的生物危害。 - Mertz 完成了她的博士学位,Sanger 和 Coulson 发表了他们的 DNA 测序加减法。 - DNA 甲基化被认为是胚胎中 X 染色体沉默的机制,并被认为是控制高等生物基因表达的重要机制。 - 阿西洛马会议呼吁自愿暂停基因工程研究。 - 酵母基因首次在大肠杆菌中表达。 - 原癌基因被认为是正常细胞遗传机制的一部分,在发育细胞中发挥着重要作用。 - NIH 发布了重组 DNA 实验指南。 - 人类生长激素经基因工程改造。 - 确定噬菌体 phi X174 DNA 的完整序列。 - 编写了第一个帮助汇编和分析 DNA 序列数据的计算机程序。 - 发表了两种不同的 DNA 测序方法,可以快速对长片段 DNA 进行测序。 - 在大肠杆菌中产生人类胰岛素。 - 诺贝尔奖表彰限制性酶的发现及其在分子遗传学问题中的应用。 - Biogen 为克隆乙型肝炎 DNA 和抗原的技术提交了初步的英国专利。- 爱丁堡大学科学家克隆出第一条 Epstein Barr 病毒 DNA 片段。 - 巴斯德研究所科学家报告成功分离并克隆大肠杆菌中的乙肝病毒 DNA 片段。 - 加州大学旧金山分校科学家宣布成功在大肠杆菌中克隆并表达 HBsAg。 - Biogen 申请欧洲专利,以克隆显示乙肝抗原特异性的 DNA 片段。 这一年,基因工程和 DNA 测序取得了重大进展。第一个基因克隆专利获得批准,为进一步的研究铺平了道路。塞萨尔·米尔斯坦提出使用重组 DNA 来改进单克隆抗体,而桑格获得了他的第二个诺贝尔化学奖。欧洲分子生物学实验室召开了计算和 DNA 序列会议,标志着该领域的一个里程碑。多瘤病毒 DNA 被测序,加州大学旧金山分校的科学家发表了一种在癌细胞中培养 HBsAg 抗原的方法。科学家报告首次成功开发转基因小鼠,同时世界上最大的核酸序列数据库通过电话网络免费开放。第一批转基因植物和小鼠被报道出来,展示了基因工程的威力。研究表明,Upjohn 开发的细胞毒性药物阿扎胞苷可抑制 DNA 甲基化。NIH 同意在 5 年内提供 320 万美元来建立和维护核酸序列数据库。第一种重组 DNA 药物获得批准,在肿瘤样本的胞嘧啶-鸟嘌呤 (CpG) 岛上发现 DNA 甲基化普遍缺失。聚合酶链反应 (PCR) 技术开始被开发作为扩增 DNA 的手段。PCR 实验的结果开始被报道,同时开发了针对乙型肝炎的转基因疫苗,并揭示了第一个基因指纹。嵌合单克隆抗体被开发出来,为更安全、更有效的单克隆抗体疗法奠定了基础。卡罗尔·格雷德 (Carol Greider) 和伊丽莎白·布莱克本 (Elizabeth Blackburn) 宣布发现端粒酶,这是一种在染色体末端添加额外 DNA 碱基的酶。DNA 甲基化被发现发生在称为 CpG 岛的特定 DNA 片段上,而 Mullis 和 Cetus 公司则为 PCR 技术申请了专利。DNA 指纹识别原理被提出,第一起使用 DNA 指纹识别解决的法律案件被解决。聚合酶链式反应 (PCR) 技术被发表,同时还有人类基因组测序计划。开发了一种用于自动进行 DNA 测序的机器,并创建了第一个人源化单克隆抗体。一种针对乙肝的基因工程疫苗获得批准,而干扰素被批准用于治疗毛细胞白血病。美国建立了监管框架来规范生物技术产品的开发和引进。比利时和美国批准了 Engerix-B 等基因工程乙肝疫苗。小规模临床试验的结果公布,包括一项针对输血后慢性乙型肝炎的重组干扰素-α疗法的试验。mRNA被封装到由阳离子脂质制成的脂质体中,并注射到小鼠细胞中,产生蛋白质。Campath-1H被制造出来——这是第一个临床上有用的人源化单克隆抗体。美国国会资助基因组测序,同时开发了一种快速搜索计算机程序来识别新序列中的基因。第一个催化甲基转移到DNA的哺乳动物酶(DNA甲基转移酶,DNMT)被克隆。比利时和美国批准了基因工程乙型肝炎疫苗,标志着基因工程和DNA测序的重大进步。法国和美国的基因突破导致癌症研究、基因测序和DNA分析方面的重大发现。乙型肝炎和囊性纤维化等疾病的疫苗和治疗方法的批准标志着医学科学的重大进步。DNA甲基化研究揭示了其与癌症发展和进展的联系。人类基因组计划正式启动,旨在对整个人类基因组进行测序,并在对包括细菌、病毒和哺乳动物在内的各种生物的基因组进行测序方面取得了重大里程碑。创新的 DNA 测序技术彻底改变了我们对基因进化、疾病诊断和个性化治疗的理解。研究人员已成功应用该技术研究肺炎链球菌对疫苗应用的快速适应。MinION 手持式 DNA 测序仪还被用于识别新生儿重症监护室中 MRSA 爆发的源头。除了在医学上的应用外,DNA 测序在了解神经系统疾病状况和识别防止生物衰老的罕见基因突变方面发挥了至关重要的作用。该技术还被用于预测哪些女性可以从化疗中受益,以及扫描婴儿和儿童的罕见疾病。此外,蛋白质结构的研究对于开发各种疾病的有效治疗方法至关重要。蛋白质由长链氨基酸组成,这些氨基酸扭曲并弯曲成独特的 3D 形状,使它们能够与其他分子相互作用并引发生物反应。蛋白质的形状可能因一个氨基酸的变化而改变,从而导致危及生命的疾病。了解蛋白质结构已导致医学领域取得重大突破,包括发现 HIV 蛋白酶结构,这有助于科学家设计有效的艾滋病治疗方法。此外,这些知识使研究人员能够识别致病病毒和细菌的致命弱点,为更有针对性和更有效的治疗铺平了道路。发现 HIV 蛋白酶的形状对于了解它如何感染细胞至关重要,最终导致开发出蛋白酶抑制剂等有效药物。这些突破将艾滋病毒治疗从死刑变成了可控的疾病,使人们能够长期与病毒共存。然而,艾滋病毒以进化和适应而闻名,随着时间的推移,一些治疗方法的效果会降低。研究人员目前正在研究新一代艾滋病毒蛋白酶抑制剂,以对抗这些耐药病毒株。在相关进展中,科学家们已经确定了艾滋病毒表面的一个不变区域,人类抗体可以靶向该区域,这有望阻止全球近 90% 的艾滋病毒株。这一发现为改进疫苗设计和可能改变一系列疾病生活的治疗方法铺平了道路。基于这些发现,研究人员正在探索对抗流感病毒的新方法,并在临床前试验中取得了令人鼓舞的结果。这项研究的更广泛影响可能导致更有效、更方便、副作用更少的各种医疗状况的治疗方法。