图1与胶质母细胞瘤风险相关的20染色体区域。使用UCSC基因组浏览器,使用铅SNP rs2297440,r 2> .6的LD块定义的区域,使用UCSC基因组浏览器显示了推定的增强元素,其中包含RS2297440的LD中包含SNP的推定增强元素。SNP在该区域的基因下面观察到。seq轨道,来自SNP以下NHA的H3K4ME1表明潜在的增强子元素。区域1表示在荧光素酶测定中没有增强剂活性的区域。区域2表示等位基因特异性增强子区域,其中包括RS3761124(标有星号)。区域3和4表示表现出增强剂活性但不受单倍型影响的区域。应注意,测试的增强剂活动的区域的大小不是扩展。ld,连锁不平衡; SNP,单核苷酸多态性;加利福尼亚大学圣克鲁斯大学UCSC
管理紧急情况 – ITSTIME。他拥有圣心天主教大学 (UCSC) 的外语和国际关系学士学位、UCSC 的欧洲和国际政策硕士学位以及阿尔塔国际经济与关系学院 (ASERI) 的中东研究 (MIMES) 研究生学位。他还专攻数字 HUMINT (人力情报) 和 OSINT/SOCMINT (开源和社交媒体情报),特别关注伊斯兰恐怖主义和俄罗斯私人军事公司 (PMC)。他专注于监控恐怖分子网络和在数字环境中模拟招募策略,特别是恐怖组织实施的新通信技术。他为公司、研究中心和执法机构制作了用于培训和教育目的的运营报告和讲座。
加州大学圣克鲁斯分校的校园空间是一种有限的资源。从历史上看,加州大学圣克鲁斯分校并没有提供全面的校园空间分配指南。因此,多年来,大学内的许多部门都制定了自己的指南和程序。随着校园空间继续受到限制,而建造新空间的成本不断增加,加州大学圣克鲁斯分校再次需要制定一系列明确的指南,以确保切实有效的空间规划,从而优化有限的可用空间。这些指南为规划新空间提供了明确的方向,并作为评估现有空间的基础。作为校园,我们将识别和纠正与大学使命不符的低效率,并在切实可行的情况下寻求与这些指南保持一致。
考试日期:考试日期不可重新安排。如果期末考试日期因不可抗力原因而更改,UCSC 国际办公室和教授将立即在课堂上和/或通过电子邮件通知您商定的新日期。无故缺席考试将导致课程不及格。如果在考试当天出现疾病或受伤等不可预见的情况,您必须提交医疗证明并在考试前通过电子邮件向教授和 UCSC 国际办公室告知您的缺席情况。如果学生在期末考试前没有通过足够的文件和充分的通知证明其缺席,您将自动获得不及格成绩。因其他不可预见的情况而缺席将不被接受,并将导致不及格成绩。
1. 通过 UCSC 基因组浏览器 ( https://genome.ucsc.edu/ ) 可获得用于设计两个 gRNA 的目标 DNA 序列。a. 选择感兴趣的基因组版本。在我们的例子中,使用的是“人类 GRCh38/hg38”。b. 根据已知的倒位断点 1 的位置,标记断点前 100-150 bp 到断点后 100–150 bp 范围内的基因组区域。例如,如果断点 1 位于 chr3:2,920,305,则在 UCSC 基因组浏览器搜索框中输入“chr3:2,920,205–2,920,405”以标记所需的染色体区域,然后单击“Go”。c. 在 UCSC 基因组浏览器工具栏上选择“查看”,然后单击“DNA”选项。d.在新窗口中,单击“获取 DNA”以获得准确的 DNA 序列。这是使用 CRISPOR 算法设计 gRNA 引物所需的序列(见下面的步骤 2a)。e. 对倒位的断点 2 重复步骤 1a-1d。2. 要设计 gRNA,请使用 CRISPOR 算法(http://crispor.tefor.net/):a. 输入从步骤 1d 获得的断点 1 的 DNA 序列。确保参考基因组与 UCSC 浏览器(步骤 1a)中使用的基因组相匹配,然后选择可通过转染载体编码的 Cas9 酶类型识别的 Protospacer Adjacent Motif (PAM)。如果转染载体表达 SpCas9,则选择 20 bp-NGG PAM 格式。单击“提交”以获得针对模板 DNA 的候选 gRNA 序列。b. CRISPOR 算法默认按特异性从高到低对候选 gRNA 序列进行排序,因为这是关键参数。从新页面上出现的候选 gRNA 列表中,选择具有最高麻省理工学院 (MIT) 和切割频率确定 (CFD) 特异性得分的指导序列(Doench 等人,2016 年;Hsu 等人,2013 年;Tycko 等人,2019 年)。这些分数根据以下方面评估候选 gRNA
图1。识别KCNQ1基因座中预测的调节元件。a)UCSC基因组浏览器视图描述了第一个内含子使用情况不同的KCNQ1的两个同工型,而KCNQ1OT1则是该位点中长的非编码RNA。同工型下方的轨道表示来自GWA的QT间隔相关的SNP,其位置在所有轨道中都延伸到灰色条上。出现的轨道描绘了基于心脏特异性数据集的预测调节元件,最低的三个轨道描绘了组蛋白公开可用的芯片seq实验的测序读取,标志着来自两个人类左心室的H3K27AC,并留下ATRIA ATRIA ATAC-SEQ-SEQ-seq实验。b)小鼠中KCNQ1基因座的UCSC基因组浏览器视图,其先前表征的远景增强子在KCNQ1的内含子1中。较低的两个曲目描绘了从胚胎第15天公开可用的小鼠心脏和前脑的ATAC-SEQ数据集的测序读数。
表1。从八个物种制备的无核能总RNA文库中检测到的%rRNA值和基因数量。通用的人/小鼠/大鼠参考RNA,牛胎盘RNA,番茄和小麦叶RNA以及从沉淀的绿藻细胞中提取的RNA和内部成年酵母菌培养物用作输入(每位图书馆100 ng)。每个库的数据分析使用了3000万读对(150 bp配对)。修剪大奖!v0.6.6,Star v2.6.1d,Samtools v1.9和farmaturecounts v2.0.1用于修剪,对齐,过滤/索引和读取计数分配。RRNA基因/外显子的分类及其读取是基于UCSC基因组浏览器的注释和retoMasker rRNA轨道的基础。 用于分析的参考基因组是组件GRCH38(H。SAPIENS),CRCM39(M。MUSCULUS),RNOR_6.0(R。NORVEGICUS),ARS-UCD1.2(B. Taurus),SL3.0,SL3.0,SL3.0(S. lycopersicum),IWGSC(iwgsc),IWGSC(iwgsc),iwgsc(iwgscim),chlamans,C。c. c. c. c. c. c. c. anasen nasunson。 Reinhardtii)来自Ensembl和Refseq的ASM18296V3(C. albicans)。 tpm,百万分的成绩单。RRNA基因/外显子的分类及其读取是基于UCSC基因组浏览器的注释和retoMasker rRNA轨道的基础。用于分析的参考基因组是组件GRCH38(H。SAPIENS),CRCM39(M。MUSCULUS),RNOR_6.0(R。NORVEGICUS),ARS-UCD1.2(B. Taurus),SL3.0,SL3.0,SL3.0(S. lycopersicum),IWGSC(iwgsc),IWGSC(iwgsc),iwgsc(iwgscim),chlamans,C。c. c. c. c. c. c. c. anasen nasunson。 Reinhardtii)来自Ensembl和Refseq的ASM18296V3(C. albicans)。tpm,百万分的成绩单。
方法:从UCSC Xena和基因表达综合(GEO)数据库中提取了与CC和其他常见妇科癌有关的转录组数据和临床信息。在这项研究中,获得了CC(靶基因)的差异表达的CRRG,并通过“ clusterproFiller”进行了这些靶基因的功能富集分析。然后,将CC的生物标志物筛选为构建生存风险模型(风险评分)。此外,在不同风险组中进行了不同风险组的功能和肿瘤微环境(TME)分析,以进一步研究CC的潜在机制。此外,还进行了三种常见的妇科癌症中生物标志物的预后价值和功能分析,以揭示潜在的一致性或异质性法规。
这项工作部分由欧盟通过欧洲社会基金 (FSE) 资助,该基金隶属于欧洲凝聚力和领土复苏援助 (REACT-EU) 倡议,属于 2014-2020 年国家研究和创新行动计划 (PON) 的范畴,根据 Decreto Ministeriale [部长法令 (DM)] 1062/2021 合同 57-I-999-6。Federico Castelletti 的工作部分由 UCSC (D1 和 2019-D.3.2 研究补助金) 资助;部分由 MUR-PRIN 补助金 2022 SMNNKY-CUP 资助,由欧盟-下一代欧盟资助,补助金 J53D23003870008。所表达的观点和意见仅代表作者本人,并不一定反映欧盟或欧盟委员会的观点和意见。欧盟和欧盟委员会均不对此负责。
(a)果蝇和D. ananassae中eIF4E1基因组社区的同步比较。薄的下面箭头指示了DNA链,其中基因– EIF4E1位于D. melanogaster(顶部)和D. ananassae(底部)基因组中。指向左侧的细箭头表明eif4e1在D. ananassae和D. melanogaster中的负( - )链上。指向EIF4E1的方向相同方向的宽基因箭头相对于薄的下层箭头在相同的链上,而指向EIF4E1相反方向的宽基因箭头相对于薄的底层箭头相反。白色基因箭头D. Ananassae表示与Melanogaster中相应基因的矫形学。D. ananassae基因箭头中给出的基因符号表示D. melanogaster中的直系同源基因,而基因座标识符是特定于D. ananassae的。(b)GEP UCSC轨道数据中心中的基因模型(Raney等,