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间充质干细胞衍生的细胞外囊泡减轻后刺后炎症的体外模型中的免疫细胞激活
致谢该项目是通过大学在纽约州布法罗大学的支持和罗斯威尔公园综合癌症中心流量和图像细胞仪共享资源而实现的。如果没有Maggie Vogel-Cryan，LVT和Beth Palka的出色技术支持，这些研究就无法完成。我们承认将生物者用于人物设计。
阿片类ja apioidireseptorien neurobiokemia -oulurepo
图1。激动剂，部分激动剂和拮抗剂。Ligandi可以充当激动剂，部分激动剂或拮抗剂。激动剂对受体的承诺激活受体，导致反应的出现。部分激动剂结合只是强度较低的部分反应。当对手致力于受体时，它会从激动剂中承诺。拮抗剂不会导致受体激活受体，并且通过防止激动剂结合，也可以防止反应发生。该图像是用生物者创建的。
G蛋白偶联受体作为胶质母细胞瘤的治疗靶标
图2 G蛋白亚基激活后触发的G蛋白偶联受体的各种信号通路的示意图（A，B和C）。激动剂结合的GPCR在G A亚基上交换GDP，从而触发了G a（S，I，Q，12）从受体和G BC触发。（a）激活的G A S刺激膜相关的酶腺苷酸环化酶（AC），从而增加了ATP - CAMP转换。cAMP充当第二个使蛋白激酶A（PKA）的信使，该蛋白激酶A（PKA）可以磷酸化多个下游靶标。而g a i亚基抑制了交流。（b）激活的G A Q刺激膜结合的磷脂酶C（PLC）至裂解磷脂酰肌醇双磷酸盐（PIP 2）进入第二个使者三磷酸肌醇（IP 3）和二酰基甘油（DAG）。IP 3增加了细胞内钙浓度（Ca 2+），而膜结合的DAG通过将其从细胞质转移到质膜来激活PKC。GPCR激酶（GRK）磷酸化G蛋白独立的配体结合GPCR，以启动B- arrestin的募集并阻止G蛋白偶联。 GPCR-B - 抑制蛋白复合物促进内吞作用，运输配体 - GPCRs对内体进行分类，以回收到质膜或信号和各种细胞过程的信号传导和调节。 用Biorender（biorender.com）准备的数字。GPCR激酶（GRK）磷酸化G蛋白独立的配体结合GPCR，以启动B- arrestin的募集并阻止G蛋白偶联。GPCR-B - 抑制蛋白复合物促进内吞作用，运输配体 - GPCRs对内体进行分类，以回收到质膜或信号和各种细胞过程的信号传导和调节。用Biorender（biorender.com）准备的数字。
合作与职业论坛
SUSANNA AVAGYAN +16505469317 • savagyan@stanford.edu 摘要我是斯坦福大学的生物医学数据科学研究生和研究助理，专攻精准医疗的 AI/ML 方法。我精通 R 和 Python，处理批量、单细胞、空间基因组和临床数据。之前，我是亚美尼亚生物信息学研究所与莱比锡大学合作的 Binder 实验室的初级组长。我的行业经验包括在伦敦的 Vivan Therapeutics 担任数据科学家。我曾为《自然精神分裂症》和《转化癌症研究》上的出版物做出贡献，目前正在《细胞》上修订工作。我通过管理学术计划、专业研讨会和研究指导计划展示了领导能力。经验 斯坦福医学院，纽曼实验室 斯坦福，加利福尼亚州 研究助理，研发 2023 年至今 • 开发了 CytoTRACE 2 工具的 R 和 Python 包 - CytoTRACE 2 是一种根据单细胞 RNA 测序数据预测绝对发育潜力的计算方法。 • 带头对该工具进行针对其他算法（ML、Monocle3、scVelo 等）的基准测试 • 为该工具构建了一个基于 R Shiny 的交互式 Web 应用程序，允许运行预测并可视化/探索内置和用户提供的数据集的结果。 VIVAN THERAPEUTICS 英国伦敦（远程） 数据科学家，研发 2022-2023 • 开发了一个概念验证 ML 模型，根据肿瘤基因变异创建结直肠癌患者亚型，并在动物模型中进行设计并用于优化治疗药物组合。 • 为实验室实验建立了一个统计评估框架，以估计测试药物组合对特定基因型的治疗效果。 • 负责数据科学团队的战略规划、目标设定、任务管理和招聘。 教育 斯坦福医学院，斯坦福，加利福尼亚州 硕士，生物医学数据科学 2023 年至今 预计毕业时间：2025 年 6 月 亚美尼亚美国大学，亚美尼亚埃里温 学士，数据科学（生物信息学轨道） 2018-2022 • 顶点：结直肠癌的分子亚型：个性化诊断的前沿 出版物 • 使用可解释的深度学习绘制健康和疾病中的单细胞发育潜力（2024 年）。正在为 Cell 修订，发表在 biorxiv 上。 • 健康、精神分裂症、躁郁症和重度抑郁症中基因表达的时间变化（2024 年）。发表在《自然精神分裂症》上。 • 用于发现微观组织切片中基因表达景观的空间转录组学浏览器 (2024)。发表于 CIMB。• 使用基于多组学和临床结果数据的 ML/DL 方法对癌症进行亚型分类 (2023)。发表于转化癌症研究技能和语言编程语言：Python | R | SQL | Bash 脚本软件：GitHub | RStudio | Jupyter | BioRender | Jira | Trello | Microsoft Office 软件包：机器学习 | 深度学习 | 统计分析 | 生物信息学分析 | Web 应用生物信息学命令行工具：sra-tools | STAR | kallisto | velocyto | 等云和集群计算：Google Cloud | AWS | sherlock 软技能：领导力 | 项目管理 | 公开演讲语言：英语 | 亚美尼亚语 | 俄语