1207,孟加拉国 电子邮件:kashpia_tas@live.com 摘要 — 收集和表征地方基因型和地方品种是任何作物改良计划的先决条件。分子多样性和 DNA 分析显示了任何作物的确切基因蓝图。因此,该实验旨在确定一些地方茄子基因型及其野生近缘种之间的分子多样性和多态性,以供未来的育种计划使用。该实验在孟加拉国达卡的 Sher-e-Bangla 农业大学生物技术实验室进行,使用了 25 种茄子地方品种和 2 种野生近缘品种(Solanum sisymbriifolium 和 S. villosum),以研究这些基因型的分子多样性和 DNA 指纹。五个众所周知的 SSR 引物(EPSSR82、smSSR01、EM114、EM120 和 smSSR04)用于基因型的分子表征。分离出具有 27 种基因型的优质 DNA,并使用这些引物进行 PCR 扩增。扩增的 DNA 片段通过 2% 琼脂糖凝胶显影,并通过 POWERMAKER(版本 3.25)和 NTSYS-PC(版本 2.2)分析数据。总共产生了大约 10 个不同的等位基因,每个基因座的范围为 1 至 3 个等位基因,平均为 2.0 个等位基因。在引物 EPSSR82 和 smSSR01 中观察到了最多的多态性带数(2)。SSR 标记的多态性信息含量 (PIC) 范围为 0.37 至 0.67,平均值为 PIC = 0.54。基因多样性范围从 0.49(smSSR01)到 0.72(EPSSR82),平均值为 0.61。 UPGMA 方法将 27 种基因型分为两个主要簇(I 和 II)。在这些簇中,野生种 Solanum villosum 属于亚簇(IIb),显示出与其他品种的明显差异。另一方面,野生种 Solanum sisymbriifolium 与 13 种地方茄子基因型形成同一簇,显示出密切的亲缘关系。在 25 种地方茄子种质及其野生近缘种中鉴定了分子多样性和 DNA 分析。
结果:ICI-DM患者具有男性占主导地位(70.6%),平均体重指数(BMI)为21.2±3.5 kg/m 2,ICI治疗后5(IQR,3-9)周期中的ICI-DM平均发作。大多数(78.3%)ICI-DM患者接受了抗PD-1,78.3%的糖尿病性酮症酸中毒治疗,并且所有C肽水平都低,并且接受了多次胰岛素注射。与T1D患者相比,ICI-DM患者的年龄较大(57.2±12.4 vs 34.1±15.7岁),血糖较高,但HBA1C水平较低(p <0.05)。只有两名(8.7%)ICI-DM患者的胰岛自身抗体阳性,该患者低于T1D患者(66.7%,p <0.001)。A total of 59.1% (13/22) of ICI-DM patients were heterozygous for an HLA T1D risk haplotype, and DRB1*0901-DQA1*03- DQB1*0303 (DR9) and DRB1*0405-DQA1*03-DQB1*0401 were the major susceptible haplotypes.Compared to T1D, the susceptible DR3-DQA1*0501- DQB1*0201 (DR3) and DR9 haplotypes were less frequent (17.7% vs 2.3%; P =0.011 and 34.4% vs 15.9%; P =0.025), whereas the protective haplotypes (DRB1*1101-DQA1*05-DQB1*0301 ICI-DM患者(2.1%vs 13.6%; P = 0.006和4.2%vs 15.9%; P = 0.017)。ICI-DM患者均无T1D相关的高危基因型DR3/DR3,DR3/DR9和DR9/DR9。在23名ICI-DM患者中,有7(30.4%)出现,与ICI相关的1型糖尿病(IFD)(IFD)和16例(69.6%)呈现为ICI相关的1型糖尿病(IT1D)。与IT1D患者相比,IFD患者表现出明显的高血糖,C肽和HBA1C水平低(P <0.05)。与IT1D患者相比,IFD患者表现出明显的高血糖,C肽和HBA1C水平低(P <0.05)。据报道的1型暴发性糖尿病易感性HLA单倍型(DRB1*0405- DQB1*0401或DRB1*0901*0901-DQB1*0303), IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。据报道的1型暴发性糖尿病易感性HLA单倍型(DRB1*0405- DQB1*0401或DRB1*0901*0901-DQB1*0303), IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。
2.16测试报告将显示检测到的外交类型或不确定的结果。当测试结果尚无定论时,该公司指出,应使用新的拭子和新的墨盒重复测试。结果局部存储在连接到设备的笔记本电脑上,可以作为PDF导出。公司指出,应要求,Genomadix Cube用户可以获得帮助,以配置Genomadix Cube CYP2C19测试,以自动将CYP2C19结果导出到其电子健康记录系统中。这包括创建一个加密文件,以将结果传输到医院数据系统中。公司指出,可选的外部控制墨盒可用于检查平台的适当性能。公司还指出,要求用户根据本地法规和认证要求运行外部控制。
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摘要 年龄、性别和 APOE- ε 4 基因型已被认为是罹患阿尔茨海默病 (AD) 风险的最强预测因素。这项研究采用混合效应模型,结合潜伏期变量和纵向 FDG-PET 数据,模拟了区域性大脑代谢减慢的病理进展。然后通过统计比较,理清性别和 APOE- ε 4 基因型对各大脑区域代谢减慢的发病年龄和进展速度的影响,同时校正了受教育程度。它们提供了代谢改变较早和/或较快的区域的大脑地图。我们发现,女性尾状核、丘脑、右颞叶和枕内侧叶的代谢减慢较快,而 APOE- ε 4 与边缘系统(海马、海马旁回和杏仁核)和颞叶的早期代谢减慢有关。
重大抑郁症(MDD)是全球残疾的主要原因(Jaffe等,2019),影响了约3.5亿人。然而,抗抑郁药(主要治疗)在短(Trivedi等,2006)和长期(Rush等,2006)的主要抑郁发作(MDE)治疗方面的疗效不足。在涉及治疗疗效的因素中,已知影响药物代谢酶(例如CYP2C19或CYP2D6)的遗传变异会干扰治疗反应,尤其是在服用选择性性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRI)或羟色胺 - 羟色胺 - 羟色胺 - 核酸抑制剂时(Snrike)(snriri)(snrri)(snrikers)(caud)(caud)(caud nilliack)。 2015年;摩尔登和朱ki,2021年;此外,鉴定生物学因素,包括预测抗抑郁治疗疗效的生物标志物(Ozomaro等,2013),尤其是缓解,这是最佳治疗结果(Zimmerman等,2006)。最近,使用多个OMICS研究策略开发了MDD中SSRI临床结果的预测算法,该策略鉴定了TSPAN5,ERICH3,DEFB1和AHR等基因(Nguyen等,2021)。在评估的新基因中,5-羟色胺4型受体(HTR4)可能是候选者。
1 威斯康星大学麦迪逊分校生物化学系,美国威斯康星州麦迪逊 53706 2 杜克大学生物医学工程系,美国北卡罗来纳州达勒姆 27708 3 系统生物学研究所,美国华盛顿州西雅图 98109 4 华盛顿大学分子工程研究生课程,美国华盛顿州西雅图 98195 5 华盛顿大学生物工程系,美国华盛顿州西雅图 98195 6 华盛顿大学基因组科学系,美国华盛顿州西雅图 98195 7 华盛顿大学电子科学研究所,美国华盛顿州西雅图 98195 8 威斯康星大学麦迪逊分校化学与生物工程系,美国威斯康星州麦迪逊 53706 9 威斯康星大学麦迪逊分校细菌学系,美国威斯康星州麦迪逊 53706 10 威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程系美国威斯康星州麦迪逊 53706
糖尿病性视网膜病(DR)是以炎症反应为特征的糖尿病的微血管并发症。H19基因在调节炎症中起作用,并且与慢性全身炎症有关。本研究旨在研究H19基因中单核苷酸多态性(SNP)与DR的发展之间的潜在相关性。 H19 SNP的五个基因座-RS3024270(C/G),RS2839698(C/T),RS3741219(A/G),RS2107425(C/T)和RS217727(C/T)和RS217727(C/T)(C/T) - 使用TAQMAN ALLELILIM ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC ALLELIC和272。结果表明,H19 SNP RS3741219 AG(P = 0.030)和AG+GG(P = 0.037)等位基因与45岁之前糖尿病发作的患者发育的DR的风险增加显着相关。此外,患有H19 SNP RS3741219 AG+GG基因型的糖尿病个体也显示出明显更高的血清肌酐(P = 0.034),较低的肾小球过滤率(GFR)(P = 0.013),总胆固醇/HDL/HDL/HDL/HDL比率(P = 0.031)和Trigligligly(p = 0.0)。在基于年龄的亚组分析中,糖尿病患者的GFR明显降低,患有糖尿病,H19 SNP RS3741219 AG+GG基因型(P = 0.012)。总而言之,H19 SNP RS3741219变体的存在与早发糖尿病患者的DR风险更高,并且在该人群中尤其明显。
现象预测(PP)是一种利用近红外光谱(NIRS)数据的新方法,为育种应用提供了基因组预测(GP)的替代方法。在PP中,高光谱关系矩阵取代了基因组关系矩阵,可能会导致添加剂和非加性遗传效应。与GP相比,PP具有成本和吞吐量的优势,但影响其准确性的因素尚不清楚,需要定义。本研究研究了各种因素的影响,即训练人群的规模,多种环境信息整合以及基因型X环境(GXE)效应对PP的影响与GP相比。我们评估了在四种不同环境中种植的水稻多样性面板中的几种农艺上重要特征(开花,植物高度,收获指数,千粒体重和谷物氮含量)的预测准确性。培训人群规模和GXE效应包容对PP准确性的影响最小。影响PP准确性的关键因素是包括的环境数量。使用来自单个环境的数据,GP通常超出执行的PP。但是,使用来自多个环境的数据,使用基因型随机效应和每个环境的关系矩阵,PP获得了与GP的可比精度。与使用单个信息源相比,将PP和GP信息组合在一起(例如,GP,PP的平均预测能力以及GP和合并的GP和PP的平均预测能力分别为0.44、0.42和0.44)。我们的发现表明,当所有基因型至少具有一个NIRS测量值时,PP可以与GP一样准确,这可能为水稻育种计划提供重要优势,降低育种周期并降低计划成本。
本费萨尔大学,达曼,沙特阿拉伯; 11. 印度科学技术高等研究院 (IASST) 生命科学部,Vigyan Path, Paschim Boragaon, Garchuk, Guwahati, Assam, 印度; 12. 生物技术系,Aarupadai Veedu 理工学院,Vinayaka Mission 研究基金会,Paiyanoor,钦奈,泰米尔纳德邦,印度; 13. 塔斯马尼亚大学药学与药理学学院,霍巴特,TAS 7001,澳大利亚。通讯作者:Veeranoot Nissapatorn,电子邮件:nissapat@gmail.com 共同作者:SC:siriphon.chi@mail.wu.ac.th,IS:imran.sa@wu.ac.th,SS:suthinee.9938@gmail.com,WM:watcharapong.mi@wu.ac.th,JC:julalak.cu@wu.ac.th,RB:rachasak.bo@mail.wu.ac.th,DAK:dhrubokhan8360@gmail.com,PB:partha_160626@just.edu.bd,MNH:mn.hasan@just.edu.bd,HAT:halt070707@gmail.com,CCS:cristinacsalibay@gmail.com,PW:polrat.wil@mahidol.ac.th,MLP:mlourdespereira@ua.pt, MN:nawwaz@gmail.com,RB:ragini.bodade@iasst.gov.in,SSS:sundarannauniv85@gmail.com,AKP:alok.paul@utas.edu.au 收讫日期:01-06-2024,接受日期:12-11-2024,在线发表日期:18-12-2024