快速循环繁殖使用转基因早期流动植物,作为杂种父母,促进了多年生作物的繁殖繁殖计划的缩短。使用表达银桦树的BPMADS4基因的转基因基因型T1190建立了苹果的快速周期育种。在这项研究中,T1190及其非转基因的野生型引脚(F1-Offspring'pinova'和'iDared'的F1-OffSpring通过Illumina短阅读测序在两个单独的实验中进行了测序,导致T1190和167×PIS的平均测序深度为182×。测序显示8,450次读取,其中包含≥20bp的序列与植物转化载体相同。这些读数被组装成125个重叠群,检查了它们是否包含转基因插入或不使用五步程序。一个重叠群的序列表示T1190染色体4上已知的T-DNA插入。其余重叠群的序列在T1190和销钉中同样存在,它们具有与载体序列身份的部分同样存在于Apple参考基因组中,或者它们似乎是由内生污染而不是其他转基因插入的。因此,我们得出的结论是,转基因苹果植物T1190仅包含一个位于4号染色体上的转基因插入,并且没有进一步的部分插入转换载体。
下一代测序(NGS)是用于疾病诊断的高效遗传诊断测试。尽管Sanger方法被用作基因组研究中的传统方法,但随着技术的发展,NGS方法的使用一直在增加。下一代测序的基础是由Allan Maxam-Walter Gilbert和2个诺贝尔奖获得者弗雷德里克·桑格(Frederick Sanger)开发的方法。最初,第一代测序方法在几天内完成了巨大的努力,完成了DNA的某个部分,而在今天的技术中,即使是最复杂的有机体的整个DNA也在1天内测序。第二代和第三代测序方法已开发出,成本,时间和测序准确性的提高。从这些方法获得的数据用生物信息学解释,并有助于下一代测序技术的发展。这些发展提高了人们对下一代测序与DNA或RNA之间关系的研究的兴趣,具体取决于疾病。在本综述中,详细提及了下一代测序技术的过去和现在方法,并审查了这些方法的困难和便利性。
法医学中的下一代测序:一个引物解决了其针对法医科学应用的下一代测序(NGS)。本书的第一部分提供了人类认同方法的历史,包括VNTR,RFLP,STR和SNP DNA键入。它讨论了针对人DNA键入的测序历史,包括Sanger测序,快照,pyrosequencing和下一代测序的原理。这些章节概述了使用常染色体,Y和X染色体STR和SNP使用MISEQ FGX和ION TORRENT系统,概述了人类DNA键入的forenspo foseq,forenseq,forenseq,precision ID,powerSeq和QIASEQ面板。作者概述了在准备使用NGS试剂盒的库之前执行的DNA提取和DNA定量中包含的步骤。本书的后半部分详细介绍了ForenseQ和Precision ID的实现,以扩大和标记目标以创建库,丰富目标,以附加索引和适配器,执行库纯化和归一化,填充库,并将样品加载到墨盒上以在乐器上执行排序。覆盖范围解决了Miseq FGX和ION厨师的操作,包括创建样本列表,执行洗涤步骤,执行NG,了解仪器中的Run反馈文件以及故障排除。forenseq和精密ID面板数据分析将解释,包括如何分析和解释NGS数据以及输出图和图表。本书以线粒体DNA(mtDNA)测序和SNP分析结束,包括异质问题。最终章节回顾了微生物DNA,NGS在体液分析中的法医应用以及未来应用的挑战和考虑。特征 - 使用传统和NGS DNA键入方法针对人类识别,靶向短串联重复(Strs) - 将技术及其应用于执法调查,身份以及祖先的单核苷酸多态性(SNP)(SNP),以进行研究领导,大规模灾难和祖先的学生 - 在NG的习惯中,以实践为准。在法医计划中研究DNA这是第一本为从业人员准备并在其实验室中实施这项新技术的书籍,以进行案例工作,并强调了如何在法庭上使用NGS结果的早期应用。这本书可用于上级本科生和研究生,并参加了专注于NGS概念的课程。读者有望对分子和细胞生物学和DNA分类有基本的理解。
尽管重组腺相关病毒(RAAV)是基因疗法的主要平台,但缺乏标准化的计算分析方法和通过长阅读测序评估每个帽子的内容的报告。PACBIO高度准确的长阅读HIFI测序可以对AAV基因组进行全面表征,但需要生物信息学专业知识来分析,解释和比较结果。为了满足这一需求并提高对功能性病毒有效载荷的理解,我们的工作组建立了标准化的命名法,并报告了RAAV矢量的长阅读测序数据。工作组建议涵盖与矢量纯度(全长与零散基因组)和污染物(宿主DNA,质粒DNA)鉴定有关的关键质量属性(CQA)。通过推荐的协议,我们对从头制造的数据分析揭示了全部和部分填充的衣壳的特异性以及部分/截断的载体物种的高分辨率表征。最后,我们提供了实施此
摘要在这项工作中,将牛津纳米孔测序作为量化放大DNA异质性的可访问方法。此方法可以快速量化缺失,插入和取代,每个突变误差的概率及其在复制序列中的位置。放大技术测试的是传统的聚合酶链反应(PCR),具有不同水平的聚合酶保真度(OnETAQ,phusion和Q5),以及滚动圆扩增(RCA)和PHI29聚合酶。还评估了使用细菌扩增的质粒扩增。通过分析每个样本中大量序列中误差的分布,我们检查了每个样本中的异质性和误差模式。该分析表明,Q5和渗流聚合酶表现出在扩增的DNA中观察到的最低错误率。作为二级验证,我们分析了使用细胞游离表达与放大DNA合成的SFGFP荧光蛋白的发射光谱。易易受错误的聚合酶链反应证实了报道蛋白发射光谱峰宽度与DNA误差率的依赖性。所提出的纳米孔测序方法是量化其他基因扩增技术准确性的路线图,从而使它们被发现,从而实现了所需蛋白质的更无均匀的细胞表达。
受污染的奶酪,但这种物种越来越多地据报道,该物种越来越多地显示出高丙核麦克风的奶酪,这是人类侵入性感染的原因[4-6]。在这里,我们提供了从头基因组组装和临床D. catenulata型CBS565的注释。D. catenulata型CBS565在1926年是从一个痴呆症患者的粪便中分离出来的,当时居住在波多黎各[1]。基因组DNA提取。使用连接测序试剂盒(SQK-LSK109; ONT,UK,UK)和本机条形码套件(EXP-NBD114; ONT)进行连接测序试剂盒(SQK-LSK109; ONT)进行纳米孔测序文库制备。根据制造商的协议,将两个库运行到奴才流中心(Flo-Min106; ont)上。使用Guppy v5.0.16对原始的纳米孔读数进行了基础?B9FCD7B5B(ONT)使用设置 - 浮雕flo-min106-Kit SQK-LSK109-Barcode_kits exp-nbd114-device cuda:0,由消除电源和条形码放在同一软件中。使用参数-nano- raw \ fastq [ - uot-dir \ directory \ div> flye v2.9(https://github.com/ fenderglass/flye; [8])进行 de Novo基因组组装。使用GenomeQC评估了组装的基因组质量[9]。总基因组大小为14,464,696 bp,n50为2,438,920 bp,在9个重叠群上分配(范围为3,918,888-888-370,337 bp;
引言:阿尔茨海默病 (AD) 是一种进行性神经退行性疾病,全球至少有 2700 万人受其影响。这种疾病不仅严重影响患者及其家人的生活,还给社会带来沉重的经济负担。目前尚无明确的疾病改良疗法,各种疗法已被开发用于控制 AD 的症状。药物再利用是一种有价值的替代方法,可以发现已获批或正在研究的药物在其原有适应症之外的新用途。RNA 测序 (RNA-seq) 是发现疾病异质性基因表达的一种实用方法。因此,我们的研究应用了一种计算药物再利用流程,基于从 RNA-seq 数据中提取的 AD 差异基因表达特征来探索候选药物。方法与材料:从 GEO 数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) 获取了 10 例对照和 8 例 AD 死后人类海马脑组织(登录号为 GSE173955)的表达谱。使用 GEO2R 识别 AD 与正常组织之间的差异表达基因 (DEG)。接下来,使用 LINCS 数据库识别 AD 疾病的潜在候选药物。然后,通过大量文献综述和药物研究,筛选出排名靠前的 FDA 批准药物。反过来,将 DEG 导入 STRING 数据库,以识别蛋白质之间的相互作用关联。之后,选择所有显著性综合评分为 0.7 的相互作用进行进一步分析。选择连接度最高的合适基因作为枢纽基因。靶标扫描数据库是一个专门收集 microRNA-mRNA 靶向关系的数据库。这些数据库用于获取枢纽基因相关的 miRNA。结果:本研究鉴定出 1,878 个 |log2FC| ≥ 1 且 p 值 ≤ 0.05 的基因为 DEG:909 个基因上调,969 个基因下调。能够逆转 AD 表达模式的显著改变的药物谱包括奥沙利德、莫米洛替尼和恩扎妥林。此外,S100A8 已被确定为 Cytoscape 中最突出的枢纽基因之一,在 AD 的背景下它可以被 miR-98-5p 抑制。结论和讨论:在本研究中,我们提出了几种潜在的可重新利用的候选药物,莫沙必利、莫米洛替尼和恩扎斯塔林,以及 miR-9-5p,用于治疗 AD 进展。莫沙必利目前用于治疗 2 型糖尿病、功能性消化不良、功能性便秘和上腹痛综合征。莫米洛替尼是一种 Janus 激酶 1 和 2 抑制剂,用于治疗骨髓纤维化。恩扎斯塔林已用于治疗复发性多形性胶质母细胞瘤。我们的研究结果可能指导针对不同疾病进展阶段的进一步重新利用研究。此外,我们报告 S100A8 充当炎症介质,其水平随着大脑年龄的增长而增加。MiR-98-5p 有可能抑制 AD 中的 S100A8 表达。
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。(未经同行评审证明)是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以永久显示预印本。此预印本版本的版权持有人于2025年2月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.06.25321828 doi:medrxiv preprint
Naveen St. Vasudev 1,Kate I. Glennon 3:4,Michelle Wilson Egevad 5,Juris Viks 6,Edgars Celms 6,Adeyoju 10,波兰M. Patel M. Patel M. Patel 11,Bladimir Janout 14,律师,律师布伦南2,
摘要:下一代测序 (NGS) 的出现促进了不同病理学中基因表达分析的基本分析策略的转变,这些分析可用于研究、药理学和个性化医疗。从基因表达阵列时代开始,曾经高度集中于单个信号通路或通路成员的研究已经变成了对基因表达的全局分析,有助于识别新的通路相互作用、发现新的治疗靶点以及建立疾病相关性图谱以评估进展、分层或治疗反应。但是,这种分析存在一些重大缺陷,无法构建完整的图景。由于缺乏对公共数据库的及时更新以及科学数据“随意”地存放到这些数据库中,大量可能重要的数据被归为“垃圾”,这不禁让人想问:“我们到底错过了多少?”这个简短的观点旨在强调 RNA 结合/修饰蛋白和 RNA 处理对我们当前使用 NGS 技术治疗癌症所带来的一些限制,以及不充分认识到当前 NGS 技术的局限性可能会对长期治疗策略产生负面影响。