摘要 生命科学领域的最新技术进步极大地提高了我们以前所未有的深度在分子水平上解决科学问题的能力。自推出以来,下一代测序 (NGS) 实现了高通量分析,随着时间的推移,变得越来越普及和负担得起,塑造了研究和临床应用的未来。空间分辨转录组学 (SRT),特别是原位测序 (ISS),提供单细胞转录组数据,同时保留周围组织微环境的组织病理学背景。本论文探讨了挂锁探针与原位测序 (ISS) 或下一代测序 (NGS) 结合的应用,以解决与特定疾病相关的问题。在论文 I 中,我们研究了结核分枝杆菌 (Mtb) 与结核病感染小鼠肺中免疫细胞之间的空间相互作用,绘制了细菌簇和单个细菌附近的免疫相关转录本。我们的研究结果表明,在 Mtb 抗性的 C57BL/6 小鼠中,靠近单个细菌的巨噬细胞活化。相比之下,在易感染结核分枝杆菌的 C3HeB/FeJ 小鼠的肺组织中占主导地位的组织化肉芽肿未富集免疫激活转录本。这种方法提供了对结核病免疫反应的见解,并强调了空间分辨转录组学在研究宿主-病原体相互作用方面的能力。在论文 II 中,我们研究了非小细胞肺癌 (NSCLC) 中的肿瘤微环境,重点研究了 T 细胞克隆性的影响。我们将 TCR 克隆性与基因突变、肿瘤免疫特征和对免疫疗法的反应联系起来。我们的数据显示,高 TCR 克隆性与高肿瘤突变负担、发炎的肿瘤表型以及对检查点抑制剂的反应改善有关,这表明其有可能成为 NSCLC 个性化免疫治疗的生物标志物。在论文 III 中,我们在空间上探索了新辅助治疗期间选定的 NSCLC 组织中的 TCR 模式和免疫细胞分布,这些组织具有匹配的未受影响的淋巴结,以及 HER2+ 乳腺癌病例。我们注意到,与匹配的淋巴结相比,癌症组织中的 TCR 多样性较低。我们的数据进一步揭示了扩增克隆型(主要是 CD8 T 细胞)的区域优势,这些克隆型位于靠近癌症区。总体而言,这些结果证明了 ISS 在提供诊断组织样本中肿瘤免疫微环境中克隆 T 细胞扩增之间相互作用的关键空间细节方面的实用性,特别是在治疗环境中。在论文 IV 中,我们开发了一种基于分子倒置探针 (MIP) 的经济高效的检测血液样本中微生物病原体和抗菌素耐药性标志物的检测方法,即使在资源匮乏的环境中也能提供高特异性和灵敏度。MIP 方法简化了病原体检测,无需进行大量的样品制备或生物信息学分析,使其成为资源匮乏地区监测传染病的便捷工具。总的来说,这项工作展示了挂锁探针和先进技术的应用,以加深我们对疾病的了解并改善诊断和个性化治疗。
结核病(TB)是由于单一传染药引起的主要死亡原因(1)。该疾病是由结核分枝杆菌(MTB)感染引起的,该疾病被认为是通过活性肺结核患者传播的。有趣的是,许多人被感染但没有表现出任何症状。目前,世界卫生组织估计,全球人口中有1/4已暴露于这种病原体(1)。确定MTB感染结果的因素包括与宿主与病原体之间相互作用相关的几个方面(2)。与MTB进行了第一次接触后,对MTB的免疫反应的许多组成部分具有牢固的诱导,包括与先天和适应性免疫反应的激活,这将确定暴露后的临床结果,范围从无症状的MTB消除到临床表现范围的活动性疾病范围。
要符合条件,学生需要在Mizzou申请新生入学,并被拒绝。学生必须具有至少17个ACT复合材料(920 SAT等效)或最低高中坡度的平均水平为2.50。学生对在Mizzou校园,生活费用(如果可用的空间)进行1-6小时的学费/费用负责财务责任。可以在两个校园中访问资源。头两年后,全职转移到Mizzou以完成学位。
成为《亨加利亚巨大的标准》肯定会为我提供扩大对植物和生物技术的理解并实现我作为研究人员的梦想事业的机会。我坚信,先进的农业发展将推动泰国的农业发展,这可能会导致当地农民和可持续性的更好生计。
海洋保护区(MPA)正在全球部署,以保护地球的生物多样性在快速变化的海洋中。自适应MPA管理和监测中的气候变化考虑因素正在成为一种更普遍的方法,尽管MPA规划中越来越多地解决气候变化,但仍然存在实施差距。本研究将气候鲁棒性指数(CRI)应用于MPA监测计划,以评估场地和区域层面计划中如何概述气候变化。以前开发了用于评估MPA管理计划的,CRI分数计划基于其气候变化适应原理的纳入程度,包括适应性管理的核心要素。我们通过将美国MPA的指数分数与选定的MPA特征相关联,并通过检查特定的物理,生态和社会气候变化的影响,并在监测计划的监测范围内考虑,并研究了特定的物理,生态和社会气候变化的影响,从而为监测计划提供了补充。我们在MPA监视计划中发现可起作的目标和阈值的差距很大,这与先前评估MPA管理计划的研究一致,这表明在许多情况下,自适应管理周期是不完整的。我们将完成自适应管理周期的重要性视为一种核心气候适应策略,并探索社会生态目标和地方伙伴关系的作用,这是在不断变化的世界中继续改善MPA结果的途径。
Artem Shmatko 1,3,*,Patel 1:4,5,6,*,Ramin Rahmanzade 4.5,红色4.5,Luke Friedrich Schrimmpf 4.5.7,Big 4.5,Henri Bogumil 4.5,Sybren L.N.5月8日,马丁·西尔·詹妮克(Martin Sill Jannik)11,13,大卫·鲁斯(David Reuss),克里斯蒂安·埃罗德·孟德(Christian Herold-Mende)9,技能M琼斯6:14,Stefan M. Pfister,Arnault Esparia-Sack 31,32,Pascal Varlet 31,32,Brandner 33,Xiangzhi Bai 2,Andreas von Deimling 4.5,
https://www.techtarget.com/whatis/definition/ChatGPT Liveperson (n.d.)。Liveperson 语音人工智能。Liveperson。https://www.liveperson.com/products/voice-ai/ https://michiganvirtual.org/resources/guides/ai-guide/appendix/ Midjourney (n.d.)。关于。Midjourney。https://www.midjourney.com/ Miller, F.A., Katz, J.H., Gans, R (2018)。OD 要求在人工智能算法中添加包容性