间充质基质细胞(MSC)疗法对肾脏移植引起了显着兴趣。MSC治疗已在几种临床研究环境中进行了研究,无论是诱导疗法,急性排斥反应或支持维持治疗,允许断奶以断奶的免疫抑制药物(1-5)。在肾脏移植的情况下,对于大多数临床研究,已应用自体MSC治疗(3,5-7)。但是,由于制造MSC产品需要数周的时间,因此在临床环境中使用“现成”同种异体MSC更为可行。在海王星研究中,移植后6个月注入同种异体MSC(8)。在这项1B研究中,选择第三方MSC不具有反复的人白细胞抗原(HLA)与肾脏供体的不匹配,以最大程度地降低抗Donor免疫反应的风险。这项研究证明了HLA选择的第三方MSC在肾脏移植受者中输注的安全性与输注后他克莫司龙槽水平较低(MSC IFFUSION 6.1(±1.7)ng/mL相比,与MSC Iffusion 3.0(±0.9)Ng/ml相比)。MSC被认为可以促进移植后的免疫耐受性,并具有免疫调节和抗炎性弹药特性(4、9、10)。但是,MSC治疗的作用机理仍未完全阐明。临床前鼠研究表明,潜在的局部作用机理不太可能是由于大多数MSC在肺的微脉管系统中积累,并且在输注后几个小时内无法检测到(11,12)。Dazzi等人小组的鼠类研究。几项研究表明,旁分泌作用因子(例如细胞因子,生长因子和免疫调节蛋白)的分泌(13-16)。另一种建议的作用机理是MSC在肺中被单核细胞吞噬,并且这些单核细胞在MSC的免疫调节作用的介导,分布和传播中起重要作用(17)。确定输注后不久将MSC降解(10)。此外,他们发现凋亡过程对于MSC的免疫调节作用至关重要。假定这部分取决于吞噬凋亡MSC后的吞噬细胞衍生的吲哚胺2,3-二氧酶(IDO)活性。尽管有这些临床前数据,但在临床环境中输注时MSC的细胞死亡证明很少。最近,无细胞的DNA(CFDNA)已被鉴定为固体器官移植中排斥反应的有趣生物标志物(18)。CFDNA的存在部分是由于主动分泌,但最重要的来源是细胞经历细胞凋亡或坏死。因此,供体衍生的CFDNA可以用作细胞损伤和细胞死亡的读数,并作为移植排斥的间接度量(19-21)。在2017年,发表了DART试验的结果(22)。在这项研究中,肾移植后测量了供体衍生的无细胞DNA(DD-CFDNA),并用作
单细胞技术的出现和快速发展使得以前所未有的分辨率和规模研究细胞异质性成为可能。细胞异质性是个体之间表型差异的基础,研究细胞异质性是我们对疾病分子机制理解的重要一步。单细胞技术提供了从不同角度表征细胞异质性的机会,但是如何将细胞性均质与疾病表型联系起来需要仔细的计算分析。在本文中,我们将回顾人类疾病研究中单细胞方法的当前应用,并描述我们迄今为止对人类遗传变异的研究所学到的知识。随着单细胞技术广泛适用于人类疾病研究,人口水平的研究已成为现实。我们将描述应如何追求和设计这些研究,特别是如何选择研究对象,如何确定每个受试者的细胞数量以及每个细胞所需的测序深度。我们还讨论了用于分析单细胞数据的计算策略,并描述了如何将单细胞数据与批量组织数据和从全基因组关联研究产生的数据集成在一起。最后,我们指出了开放的问题和未来的研究方向。
显着性阈值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 S3标记转录本,基因编码和新颖性分类。。。。。。。。。。。。。。。5 S4研究中考虑的各种转录组分析的概述。 输入和输出注释均为每个注释,管道名称以及所处理的转录组数据。 ISOSEQ注释是在基因开关项目的上下文中生成的,并从ENA检索(配件ERZ15610616和ERZ15610622)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 S4研究中考虑的各种转录组分析的概述。输入和输出注释均为每个注释,管道名称以及所处理的转录组数据。ISOSEQ注释是在基因开关项目的上下文中生成的,并从ENA检索(配件ERZ15610616和ERZ15610622)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 S5雷尼斯鸡肉图集基因的来源每个基因生物型。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 s6 tau值的eNembl注释基因的分布。。。。。。。。。。。。。。8
转座因子 (TE) 是真核生物基因组中不可或缺的组成部分,在基因调控、重组和环境适应中发挥着多种作用。它们在基因组内移动的能力导致基因表达和 DNA 结构变化。TE 是遗传和进化研究的宝贵标记,有助于遗传图谱和系统发育分析。它们还通过促进基因重排(导致新的基因组合)来深入了解生物体如何适应不断变化的环境。这些重复序列对基因组结构、功能和进化有重大影响。本综述全面介绍了 TE 及其在生物技术中的应用,特别是在植物生物学中,由于其广泛的功能,它们现在被认为是“基因组黄金”。本文讨论了 TE 在植物发育中的各个方面,包括其结构、表观遗传调控、进化模式以及它们在基因编辑和植物分子标记中的应用。目标是系统地了解 TE 并阐明它们在植物生物学中的多种作用。
抑郁症是造成残疾和自杀的最大贡献者之一,全球每年约有80万自杀(1)。在十年中,抑郁症的患病率增加了25%以上(2005-2015)(2,3)。这种增加与每年耗资数十亿美元的社会经济负担有关(4)。此外,COVID-19大流行进一步增加了病例,估计全球流行率为28%(2)。药物治疗是中度至重度抑郁症的第一线治疗方法(5)。但是,患者的显着比例未能对药物做出反应(6)。多达60%的抑郁症患者对他们的初始治疗没有反应,并且通常从第一种处方药转换为其他替代药物(6,7)。随后的治疗方法,患者具有临床阳性反应的可能性大大降低(6)。在某些个体/人群中,相同的抗抑郁药可能有效,但不具体,或者可能导致其他人的不良药物反应(ADR)(8)。因此,新策略专注于个性化抗抑郁药的处方。这是在临床实践中广泛努力的一部分,以使用精确药物技术(包括精确给药)改善患者的结果(9,10)。使用个体的基因型来帮助药物选择,称为药物基因组学,是一种有前途的方法,具有改善抑郁症治疗的潜力(9-13)。在非癌症药物中,精神病药物具有最高比例的药物,并具有FDA批准的PGX信息(17)。该领域最初被称为药物遗传学,因为它涉及单个基因或相对较少的基因的组合,但是它演变成药物基因组学(PGX),以适应整个基因组中许多基因的基因,从而影响基因相互作用(13)。有许多可用的商业PGX测试面板,包括Genesight,NeuroidGenetix,CNSDOSE,Neuropharmagen和Genecept(12)。一些面板除了提供PGX测试外,还提供与精神病药物有关的临床解释和决策支持工具(14、15)。医生可以主动为患者要求PGX测试,以指导新的药物处方,或者如果治疗失败。此外,还有监管机构(美国食品和药物管理局,FDA)和研究联盟(临床药物遗传学实施联盟,CPIC)提供了针对处方的建议和准则(12、14-16)。FDA标记了38种具有PGX预防措施的精神病药物,这些药物主要由两种主要的肝酶CYP2D6和CYP2C19代谢,分别由高度多型CYP2D6和CYP2C19基因编码(18)。然而,精神病学中PGX测试的临床使用仍然很低(19),由于许多原因,包括CYP酶反应,对药物治疗方案的依从性不佳,负面生活方式的影响(例如,烟草吸烟)以及有限的先例知识(20)。许多临床试验,荟萃分析和系统评价检查了PGX引导的药物选择以治疗抑郁症的效率和安全性。例如,Han等人。(24),报道了PGX指导治疗导致了A大多数研究发现,PGX引导的抗抑郁药处方优于治疗方法(处方不考虑PGX测试结果(21 - 24)。
黑豆 [ Vigna mungo (L.) Hepper] 是一种营养丰富的豆科作物,主要生长在南亚和东南亚,其中印度的种植面积最大,那里的黑豆作物受到多种生物和非生物胁迫的挑战,导致产量严重损失。改善遗传收益以提高农场产量是黑豆育种计划的主要目标。这可以通过开发对主要疾病(如绿豆黄花叶病、乌豆叶皱缩病毒、尾孢叶斑病、炭疽病、白粉病)和昆虫害虫(如白蝇、豇豆蚜虫、蓟马、茎蝇和豆象)具有抗性的品种来实现。除了提高农场产量外,结合市场偏好的性状还能确保采用优良品种。黑豆育种计划依赖于有限数量的亲本系,导致所开发品种的遗传基础狭窄。为了加速遗传增益,迫切需要纳入更多不同的遗传物质,以改善育种群体的适应性和抗逆性。本综述总结了黑豆的重要性、主要的生物和非生物胁迫、可用的遗传和基因组资源、潜在作物改良的主要性状、它们的遗传以及黑豆用于开发新品种的育种方法。
引言TAK-243(也称为MLN7243)是泛素样修饰的一类抑制剂,它激活酶1(UBA1),它催化了泛素偶联级联的第一步(1-3)。通过此casade,蛋白质底物用单或多泛素蛋白标记,以诱导其蛋白酶体降解或调节其功能(4,5)。此过程是通过多步酶反应执行的,从而以泛素激活酶(E1)的方式激活泛素,以ATP依赖性方式激活。此步骤之后是将活化的泛素从E1的催化半胱氨酸位点转移到一种同源泛素偶联E2酶(E2S)中的一种中的催化性半胱氨酸。然后将泛素通过E2S转移到蛋白质底物上,此步骤由泛素连接酶(E3S)促进。虽然UBA1是细胞中主要的泛素E1,但有30多个泛素E2和数百个泛素E3s以高度协调的和特异性的方式介导底物的ubiq-依比克化(6)。我们先前报道说,与正常造血细胞相比,急性髓性白血病(AML)细胞系和原发性患者样本更依赖于UBA1的活性,因此与UBA1抑制更易受关系(7)。uba1作为癌症的治疗靶标(8)。因此,我们在AML的临床前模型中评估了选择性UBA1抑制剂TAK-243,发现它在体外和体内表现出有效的抗血性活性(9,10)。类似的发现也有
儿童和青少年的焦虑和抑郁应受到特别关注,因为它们是一个公共卫生问题,会对发展和心理健康产生毁灭性和长期影响。从遗传易感性到环境压力源等多种因素都会影响患上这些疾病的风险。本研究旨在了解环境因素和基因组学如何影响三个群体中儿童和青少年的焦虑和抑郁:青少年大脑和认知发展研究(美国,9-10 岁;N=11,875)、外化障碍和成瘾脆弱性联盟(印度,6-17 岁;N=4,326)和 IMAGEN(欧洲,14 岁;N=1888)。我们进行了数据协调,并使用线性混合效应模型、递归特征消除回归和 LASSO 回归模型确定了环境对焦虑/抑郁的影响。随后,通过大型分析和荟萃分析对所有三个队列进行了考虑了重要环境因素的全基因组关联分析,然后进行了功能注释。结果表明,多种环境因素导致发育过程中焦虑和抑郁的风险,其中早期生活压力和学校支持指数对所有三个队列的影响最为显著且一致。在荟萃分析和大型分析中,chr11p15 中的 SNP rs79878474 成为与焦虑和抑郁相关的特别有希望的候选者,尽管未达到基因组显著性。对元分析和巨分析中最有希望的 SNP 映射的常见基因进行基因集分析,发现在 chr11p15 和 chr3q26 区域中,在钾通道和胰岛素分泌功能方面有显著富集,特别是 chr11p15 中分别由 KCNC1、KCNJ11 和 ABCCC8 基因编码的 Kv3、Kir-6.2、SUR 钾通道。组织富集分析显示小肠中显著富集,