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引用 Ji S 和 Ji N (2025) 人乳头瘤病毒 16 的甲基化位点作为宫颈癌进展的潜在生物标志物。Front. Oncol. 15:1
持续感染高危型人乳头瘤病毒 (HR-HPV) 以及随后的病毒癌蛋白 E6 和 E7 上调被认为是宫颈癌变中的关键分子事件 ( 1 , 2 )。这些癌蛋白会干扰关键宿主肿瘤抑制蛋白的功能，导致恶性转化。具体来说，E6 会促进 p53 的降解，p53 是一种对程序性细胞死亡至关重要的肿瘤抑制因子，而 E7 则会抑制通常调节细胞周期进程的视网膜母细胞瘤蛋白 (pRb) ( 3 , 4 )。p53 和 pRb 功能的破坏会导致染色体不稳定和癌症发展 ( 5 )。在各种 HR-HPV 类型中，HPV16 最为常见（其次是 HPV18），是全球 50% 以上宫颈癌病例的诱因 ( 6 – 8 )。 HPV 感染发生在宫颈上皮未分化的基底细胞中，病毒早期蛋白 E1、E2、E6 和 E7 在此细胞中表达水平较低（9）。随着被感染细胞的分化，病毒晚期蛋白 L1 和 L2 产生，用于衣壳的形成和病毒颗粒的组装。E4 蛋白通过与宿主细胞骨架结合协助病毒颗粒的释放（10,11）。高免疫原性的 L1 蛋白的产生受宿主蛋白和表观遗传修饰的调控，确保其仅在分化细胞中表达，从而逃避免疫检测（12）。HPV16 L1 蛋白及其相关 mRNA 在低度宫颈病变和增殖性感染中可检测到，但其缺失与高度病变高度相关（13,14）。虽然 L1 编码序列在转化细胞中保持完整，但衣壳蛋白不会合成（15）。尽管 HR-HPV 感染是宫颈癌的必要前兆，但只有一小部分感染者会发展为宫颈癌 ( 16 , 17 )。目前的 HPV DNA 检测不足以准确识别需要阴道镜检查的 HR-HPV 阳性女性，因为许多感染都是暂时性的 ( 18 )。目前建议对 HPV16 和 HPV18 进行基因分型，并结合细胞学检查进行宫颈癌筛查 ( 19 )；然而，需要更特异的生物标志物来分类 HPV16 或 HPV18 阳性的女性，并减少不必要的阴道镜转诊 ( 20 , 21 )。宿主基因和 HPV 基因的甲基化已得到广泛研究，并被证实与宫颈异常有关 ( 22 , 23 )。甲基化修饰，例如 L1 基因内的 CpG 位点甲基化，可以控制该基因的表达，该基因在转化的宫颈细胞中经常被沉默。亚硫酸氢盐测序报告称 3' L1 基因区域的甲基化水平较高，表明其在控制 L1 表达方面具有潜在作用 ( 24 , 25 )；然而，亚硫酸氢盐测序和直接测序等方法可能导致临床样本中甲基化水平估计不准确。焦磷酸测序，一种更准确的定量方法，已用于测量 HPV DNA 甲基化，揭示了各种 HPV 类型的 L1 和 L2 区域的高甲基化（ 26 , 27 ）。最近的研究表明，L1 基因甲基化可以区分宫颈上皮内瘤变 3 (CIN3) 和浸润性宫颈癌（ 26 , 28 ）。
使用Luminex液体悬浮芯片技术
方法：该研究包括737例患者：585例糖尿病（DM）和152例DKD。人口统计和医学特征的倾向评分匹配（PSM）确定了78例患者的子集（DM = 39，DKD = 39）。使用两个Luminex液体悬浮芯片根据分子量和浓度来检测11个尿生物标志物。The biomarkers, including cystatin C (CysC), nephrin, epidermal growth factor (EGF), kidney injury molecule-1 (KIM-1), retinol-binding protein4 (RBP4), a 1-microglobulin ( a 1-MG), b 2-microglobulin ( b 2-MG), vitamin D binding protein (VDBP), tissue在DM和DKD组中比较了金属蛋白酶-1（TIMP-1），肿瘤坏死因子受体1（TNFR-1）和肿瘤坏死因子受体-2（TNFR-2）的抑制剂。使用接收器操作特征（ROC）曲线分析评估了单个生物标志物和各种生物标志物组合的诊断值。
鉴定用于诊断 2 型糖尿病的生物标志物......
方法：对基因表达综合数据库中两种疾病的公开数据进行差异表达分析和加权基因相关网络分析（WGCNA），寻找与两种疾病相关的基因。利用蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）、基因本体论和京都基因和基因组百科全书来识别与T2DM相关的MAFLD基因和潜在机制。利用机器学习算法结合12种cytoHubba算法筛选候选生物标志物，构建并评估T2DM相关MAFLD的诊断模型。采用CIBERSORT方法研究MAFLD中的免疫细胞滤过和中心基因的免疫学意义。最后，采集T2DM相关MAFLD患者、MAFLD患者和健康个体的全血，并采用高脂、高糖结合高脂细胞模型来验证中心基因的表达。
预后和预测的双性标记 - - 肾脏 - ...
抽象的几种将血清生物标志物纳入转移性肾细胞癌的预后模型已经建立了患者的生存。生物标志物研究的临时进步突出了许多额外的血清，基因突变，遗传表达信号和组织学生物标志物，这些血清预测了临床结果和对治疗的反应。因此，我们审查了与整体，特定癌症，自由和无疾病的生存率，总体反应以及用于转移性肾细胞癌的成年人群体治疗失败率相关的生物标志物。我们回顾了人类研究报告生物标志物与临床结果之间的关联。数据是通过标准化形式抽象的，然后在适当的情况下用危险比和置信区间进行了报道，并通过生物标志物类型（血清，基因突变，遗传表达和组织学）细分。我们确定了一系列与预后和预测结果临床关联的新生物标志物。超过现代风险模型中使用的生物标志物，与预后一致的生物标志物包括CAIX，COP-NLR，CRP，S-TATI和VEGF的血清水平，BAP1，CDKN2A，CIMP/FH和TERT中的基因突变，ERV和NQO1的基因表达，以及NQO1的基因表达，以及Histolophage Inviltration和Histomolophage Invilitration and P.Caix and caix and caix and caix and caix and caix and caix and caix and caix and P.生物标志物与对靶向抗血管生成疗法的反应始终相关，包括血清CRP，MET中的突变，PBRM-1，BAP1和MTOR途径，TERT启动子突变以及PTEN和血管生成基因的表达。HERV，T-effer和免疫原性的基因表达与对免疫检查点抑制的反应改善有关。 未来的模型应纳入研究良好的生物标志物，以帮助临床医生预测转移性肾细胞癌患者的结果和治疗反应。HERV，T-effer和免疫原性的基因表达与对免疫检查点抑制的反应改善有关。未来的模型应纳入研究良好的生物标志物，以帮助临床医生预测转移性肾细胞癌患者的结果和治疗反应。
内皮细胞标志物对 BNT162b2 mRNA COVID-19 加强疫苗的不同反应模式与刺突特异性 IgG 抗体 p 相关
1 Research Unit, General University Hospital of Albacete, Health Service of Castilla-La Mancha (SESCAM), Albacete, Spain, 2 Molecular Oncology Laboratory, Molecular Medicine Unit, Associated Unit of Biomedicine, University of Castilla-La Mancha-Spanish National Research Council (UCLM- CSIC), Faculty of Medicine, Albacete, 39 cine, University of Castilla-La Mancha, Albacete, Spain, 4 Immunology Unit, Clinical Analysis Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 5 Microbiology Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 6 Research Unit, General University Hospital of Albacete, Albacete, National Parastatics of Toledo, Albacete, Spain, 7 Internal Medicine Department, General University Hospital of Albacete, Albacete, Spain, 8 Biomedicine Institute of UCLM (IB-UCLM), Faculty of Medicine, University of Castilla-La Mancha, Albacete, Spain, 9 Faculty of Pharmacy, Associated University of Castile-La Mancha, 10 of Biomedicine UCLM- CSIC, University of Castilla-La Mancha, Ciudad Real, Spain, 11 Neurology Department, General University Hospital of Albacete, SESCAM, Albacete, Spain, 12 Faculty of Medicine, University of Castilla- La Mancha, Albacete, Spain
引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
机器学习驱动的糖蛋白质组学分析标识了新型糖尿病相关的糖基化生物标志物
糖基化在包括糖尿病在内的蛋白质功能和疾病进展中起着至关重要的作用。这项研究进行了全面的糖蛋白分析，比较了健康的志愿者（HV）和DM样品，并鉴定出19,374肽和2,113种蛋白质，其中11104种是糖基化的。总共将287种不同的聚糖映射到3,722个糖基化的肽，揭示了HV和DM样品之间糖基化模式的显着差异。统计分析确定了29个显着改变糖基化位点，在DM中上调了23个，在DM中下调了6个。值得注意的是，在DM中，在Prosaposin的位置215处的Glycan HexNAC（2）Hex（2）FUC（1）在DM中显着上调，标志着其首次报道的与糖尿病的关联。机器学习模型，尤其是支持向量机（SVM）和广义线性模型（GLM），在基于糖基化特征（Glycans，糖基化蛋白质和糖基化位点）区分HV和DM样品时，可以在区分HV和DM样品时获得高分类精度（〜92％：96％）。这些发现表明，改变的糖基化模式可能是糖尿病相关病理生理和治疗靶向的潜在生物标志物。
AD Scientiam and Ceres Brain Therapeutics启动联合研究计划，以开发肌酸转运蛋白的新数字生物标志物
肌酸转运蛋白缺乏症（CTD）是一种罕见的X连锁疾病，导致大脑肌酸缺乏症。临床特征包括明显的发育延迟，智力障碍，自闭症谱系障碍，癫痫发作和运动功能障碍。由于肌酸转运蛋白的缺陷，肌酸无法通过血脑屏障或神经元膜，因此口服肌酸治疗无效。为了解决这个问题，CERES Brain Therapeutics正在开发一种肌酸生产的候选者CBT101，具有创新的给药方式，以提高脑神经元中的肌酸水平：肌酸对肌酸溶液™溶液。需要生物标志物来评估这种治疗创新的潜在影响，以及将来将来进行CTD临床试验以获取可靠的数据。
对强迫症的心理治疗和药理治疗的结构神经影像学标记的系统综述
识别与治疗反应和治疗性变化的假定机制相关的个体差异因素可能会改善对强迫症（OCD）的治疗。我们对心理疗法的结构神经影像学标记（即形态计量学，结构连通性）和OCD的药物治疗反应的系统综述26符合条件的出版物（平均研究总计n = 54±41.6 [范围：11-175] [范围：11-175]； OCD组n = 29±19±19±19），以及成人的脑海中，以及成人的脑海中，成人的脑海中，成人的脑海中，适用于Adection n = 29±19）。作为与治疗相关的大脑结构变化。研究结果在整个研究中不一致。前扣带回皮层内（3/5区域，2/8全脑研究）和眶额皮层（5/10区域，2/7全脑研究）中的显着关联是最常见的，但后期性和方向性并不总是一致的。治疗反应的结构性神经影像学标记当前不具有临床实用性。给出越来越多的证据表明，复杂行为与大脑结构之间的关联的特征是小但有意义的效果，可能需要更大的样本。多元方法（例如机器学习）也可以改善神经影像数据的临床预测效用。
探索用于疾病筛查和健康监测的声音生物标记
最后，我要感谢我的家人，感谢你们一直以来的支持。我希望我让你们为我感到骄傲，并将继续这样做。爸爸，谢谢你们一直相信我。伊萨姆，我的哥哥，我希望我能成为你们的灵感源泉，正如你一直告诉我的那样。我最亲爱的妈妈和我的妹妹海法，这一成就，以及你们所说的成功，是对你们无尽的支持、爱和牺牲的证明。妈妈，你不懈的努力、对我的信任以及在所有挑战中陪伴着我，一直是我的力量源泉。海法，你的鼓励和陪伴让我脚踏实地，充满动力。我希望这一里程碑能带给你们和你带给我生命中的快乐和自豪一样多。我会一直努力让你们为我感到骄傲，因为你们塑造了今天的我。还有我的妹妹胡埃达，我为她感到无比自豪，你教会了我很多东西，我永远敬佩你。你的毅力、自信和取得更大成就的动力是我不断的灵感源泉。你每天都让我惊叹不已。Pitouti，我爱你。Wenti outi，wenti zeda，wenti zeda，wenti zeda……。