微生物生产精细化学品(如有机酸)的基因表达代谢调控是后基因组代谢工程中的一个重要研究课题。特别是,转录因子 (TF) 能够在时间和空间上精确响应来自内部和外部环境的各种小分子、信号和刺激的能力对于代谢途径工程和菌株开发至关重要。作为关键组成部分,TF 用于使用合成生物学方法在体内构建许多生物传感器,可用于监测有机酸生产中细胞内代谢物的浓度,否则这些代谢物在细胞内环境中将保持“不可见”。基于 TF 的生物传感器还为快速菌株进化提供了一种高通量筛选方法。此外,TF 是重要的全局调节器,可控制有机酸生物合成途径中关键酶的表达水平,从而决定代谢网络的结果。在这里,我们回顾了 TF 识别、工程和代谢工程应用的最新进展,重点介绍了有机酸生物生产的代谢物监测和高通量菌株进化。
一个体的体细胞本质上具有相同的基因组,但每种细胞类型由与每个基因的调控区域结合的转录因子 (TF) 组合决定,从而控制 DNA 转录成 RNA。对 TF 的研究有两种方式:一种是自下而上,另一种是自上而下。自下而上的方法从分子水平开始,包括原子分辨率结构和蛋白质-DNA 复合物的单分子成像。“自上而下”的方法从整个生物体或整个细胞水平开始,包括经典的遗传学研究和分子生物学。理解功能基因组学需要采用整体方法来结合分子、细胞和组织水平的 TF 研究。在这里,我们报告了一种技术,它允许在单分子和单细胞基础上进行全基因组 TF 结合研究。
摘要 确定转录因子 (TF) 的体内 DNA 结合特异性几乎完全依赖于染色质免疫沉淀 (ChIP)。虽然 ChIP 揭示了 TF 结合模式,但其分辨率较低。采用核酸酶的高分辨率方法,例如 ChIP-exo、染色质内源性裂解 (ChEC-seq) 和 CUT&R UN,可解决 TF 占用和结合位点保护问题。ChEC-seq 中内源性 TF 与微球菌核酸酶融合,既不需要固定也不需要抗体。然而,有人认为 ChEC 期间 DNA 裂解的特异性低于 ChIP 或 ChIP-exo 识别的峰的特异性,这可能反映了转录因子与 DNA 的非特异性结合。我们简化了 ChEC-seq 协议,以最大限度地减少核酸酶消化,同时提高裂解 DNA 的产量。 ChEC-seq2 的切割模式在重复实验和已发表的 ChEC-seq 数据之间具有高度可重复性。结合 DoubleChEC(一种可去除非特异性切割位点的新型生物信息学流程),ChEC-seq2 为三种不同的酵母 TF 确定了高可信度的切割位点,这些位点因其已知结合位点而高度富集,并且与已知靶基因相邻。
Fallot Tetralogy(TF)治疗和管理的抽象进步代表了小儿医学重要性重要性的领域,要求对临床结果的改善和受影响患者的生活质量的改善进行全面的了解。tf是一种复杂的先天性心脏病,其特征是四种特定异常,会损害流向肺部的血液,导致慢性低氧血症和其他心血管并发症。这项工作旨在分析TF治疗和管理的最新进展和未来前景,TF治疗和管理是童年最普遍的先天性心脏病之一。将审查主要的诊断方法,当前的治疗策略和新兴方法来管理这种复杂状况。进行综合审查,一个电子数据库PubMed的持有,目的是确定过去10年(2015年至2024年)发表的相关研究。使用的特定网格描述符是“法洛的四边形”,“诊断”,
摘要 情绪障碍是全球发病和死亡的主要原因,但情绪障碍中与大脑相关的分子病理生理学仍未得到充分定义。由于情绪障碍患者的前岛叶体积减小,因此从情绪障碍样本的尸检前岛叶中提取 RNA,并与未受影响的对照进行比较,以通过 RNA 测序识别 (a) 双相情感障碍 (BD; n = 37) 与 (vs.) 对照 (n = 33) 和 (b) 重度抑郁障碍 (MDD n = 30) 与对照以及 (c) 低与高轴 I 共病 (累积精神疾病负担的衡量标准) 中的差异表达基因 (DEG)。鉴于转录因子 (TF) 通过特定 DNA 结合结构域 (基序) 在基因表达中的调控作用,我们使用 JASPAR TF 结合数据库来识别 TF 基序。我们发现,BD 与对照组、MDD 与对照组以及高 I 轴共病与低 I 轴共病之间的 DEG 与已知调节 toll 样受体基因、细胞稳态控制基因以及参与胚胎、细胞/器官和大脑发育的基因表达的 TF 基序有关。通过使用荟萃分析成像结果来指导独立的尸检解剖以进行 RNA 测序,应用稳健的成像引导转录组学,以情绪障碍中前岛叶的灰质体积减少为目标,指导独立的尸检鉴定调节 DEG 的 TF 基序。我们对调节免疫、细胞稳态控制和发育基因表达的 TF 基序的发现提供了有关基因调控网络、控制它们的 TF 和情绪障碍中近似的潜在神经解剖表型之间的层次关系的新信息。
摘要:人类心脏发育由控制动态和时间基因表达改变的转录因子(TF)网络控制。因此,为了全面地表征这些转录法规,在整个定向的心脏差异中产生了日常转录组素,从三种不同的人类诱导的多能干细胞系中,来自健康的供体(32天)。我们将基于表达的相关评分应用于TF基因的时间顺序表达式,并将它们聚集到12个顺序基因表达波中。然后,我们确定了一个超过23,000个激活和抑制链接的调节网络。在该网络中,我们观察到以前未知的推断转录激活将IRX3和IRX5 TF连接到三个主心脏TFS:GATA4,NKX2-5和TBX5。荧光素酶和共免疫沉淀分析表明,这些五个TF可以(1)激活彼此的表达; (2)物理相互作用作为多蛋白复合物; (3)共同调节SCN5A的表达,编码主要的心脏钠通道。总的来说,这些结果揭示了TF之间的数千种相互作用,从而产生了统治人类心脏发展的多种强大假设。
糖尿病(DM)是全球最常见的慢性病之一,影响了4.22亿人[1]。在这种人口中发展糖尿病足溃疡(DFU)的寿命风险可能高达25%。大约85%的与糖尿病相关的下肢截肢症状在DFU之前[2]。因此,从生活质量和经济角度来看,DFU被认为是医疗保健方面的主要关注点[3]。开发DFU的最大危险因素是周围神经病[4,5]。感觉神经病会引起不敏感性,导致保护性感觉丧失(LOPS)。此外,运动范围有限,脚内小肌肉的萎缩以及由于DM而导致的脚结构变化会导致降压压力。对高足底压力区域的重复应力会导致小伤,由于神经病而可能无法引起注意,导致DFU [6]。根据有关糖尿病脚的国际工作组(IWGDF)预防和管理糖尿病脚的指南,患有高风险患溃疡风险的人需要使用治疗性鞋类(TF)才能卸下高足底式鞋类[7]。可以通过大部分时间使用卸载脚磨损来显着降低开发DFU的风险[8,9]。然而,一些研究表明,在DM患者中使用TF的依从性较低[10-12]。此信息可用于(未来)TF的开发,并进一步改进处方过程。为了提高脚部状况的依从性并进一步恶化,重要的是提高DM患者之间的知识和意识,并确定对使用TF的使用很重要的因素[11]。在2016年发表的综述中,发现只有6项定量观察研究可以证明遵守DM的人使用TF [13]。审查中的大多数研究都报告了不同因素与依从性的关联:脚畸形和较小的截肢,脚部状况的严重程度,TF外观,体重指数,糖尿病类型和年龄[13]。由于研究数量有限,结果不一致,因此尚不确定哪些因素会影响使用TF的依从性。不一致的结果可能是通过研究人员对遵守群体和个体水平预测指标的区别的有限关注来解释的。具有DM和脚并发症的人群的异质性可能解释了TF使用中个体之间的强烈差异,从而导致仅在个体或亚组水平上存在依从性的预测因素[13]。一项定性研究是一种适当的方法,可以为使用TF(在DM和LOPS的不同组中)产生新知识。这种类型的方法不受预先指定的问题的限制,因此可以识别出有关使用TF的最重要因素以及基本的看法,经验和愿望[14]。与互动空间进行焦点小组讨论可能会导致一个富有成果的讨论,其中出现了对主题深入了解的想法[15]。由于DM的人口是异质的,因此根据疾病的严重程度(HOU与No-Hou)
黑色素瘤的表型(即非遗传)异质性会导致去分化、靶向治疗和免疫治疗的难治性以及随之而来的肿瘤复发和转移。已经确定了与黑色素瘤不同表型相关的各种标记或调节剂,但这些调节剂之间的相互作用网络如何产生多种“吸引子”状态和表型转换仍然难以捉摸。在这里,我们推断出一个转录因子 (TF) 网络,它们充当黑色素瘤中不同细胞状态基因特征的主要调节剂。该网络的动态模拟预测了该网络如何稳定到不同的“吸引子”(TF 表达模式),这表明 TF 网络动态驱动了表型异质性的出现。这些模拟可以重现黑色素瘤中观察到的主要表型并解释 BRAF 抑制后观察到的去分化轨迹。我们的系统级建模框架提供了一个平台,以了解调节 TF 网络景观中的表型转变轨迹,并确定针对黑色素瘤可塑性的新型治疗策略。
简单总结:番茄是全世界种植面积最大、经济价值最高的蔬菜作物之一。它受到各种不同病原体的影响,这些病原体会导致传染病,从而降低番茄产量并影响产品质量,最常见的症状是枯萎病、叶斑病/枯萎病、果斑病和腐烂病。为了生存,番茄和其他植物一样,已经发展出针对植物病原体的复杂防御机制。在已经确定的番茄对病原体反应的几个基因中,我们重点介绍了编码转录因子 (TF) 的基因。TF 是基因表达的调节器,参与大规模生物现象。在这里,我们概述了最近关于番茄 TF 对病原体攻击的防御反应的研究,这些研究因其丰富性、重要性和功能特征明确的成员的可用性而入选。介绍了番茄 TF 的作用以及它们在作物育种方面用于基因工程的可能性。
转录因子结合靶位点产生超敏性。sgRNA浓度(输出)在阈值附近对TF浓度(输入)高度敏感。(B)Cas9-sgRNA与TF之间的超敏关系。(C)时间延迟的TF消除。Cas9-sgRNA(酶)与TF(底物)之间建立超敏关系。(D)时间延迟的Cas9消除。Cas9-sgRNA(酶)与Cas9质粒(底物)之间建立超敏关系。与Cas9质粒相比,Cas9蛋白的响应具有短暂的延迟。Cas9蛋白在快速消除之前维持一定值。(E)Hill系数n越高(n=1、2、3、4、5、6),Cas9-sgRNA浓度(输出)对Cas9质粒浓度(刺激)的响应越敏感。(F)Hill系数n值越高,延迟时间越长,Cas9消除速度差异越大。