肠道微生物组成的显着变化与慢性肝病有关。使用临床前模型,已经证明乙醇/酒精诱导的肝病是通过粪便微生物群移植(FMT)传播的。因此,严重酒精性肝炎患者的存活率变得更好,这表明肠道菌群的构成和功能的变化在代谢肝病中起作用。泄漏的肠壁屏障在通过肠道微生物群的影响与代谢相关的肝脏疾病发展中起着重要作用。结果,可行的细菌和微生物产物可以传输到肝脏,引起炎症,导致肝细胞死亡并引起邻链反应。随着代谢相关的肝病的开始并变得更糟,肠道营养不良与免疫系统的变化,胆汁酸组成和肠道中微生物群的代谢功能有关。代谢相关的肝病及其自我永久疾病将使用临床前和人类研究的数据来证明。此外,我们总结了未靶向的治疗方法如何影响代谢相关肝病的肠道菌群,包括饮食变化,益生菌,抗生素和FMT。它讨论了靶向疗法如何改善各个地区的肝病。这些方法可以改善代谢相关的肝病治疗选择。
心血管 - 基德尼代谢(CKM)综合征是一种全身临床疾病,其特征是代谢异常,慢性肾脏疾病和心血管疾病之间的病理和生理相互作用,导致多器官功能障碍以及心血管界面发病率高。在这些患者中,管理CKM综合征风险的传统方法不足,需要针对特定CKM综合征风险因素的策略。越来越多的证据表明,解决尿毒症毒素和/或尿毒症毒素引起的途径可能会降低CKM综合征的风险并治疗疾病。本综述探讨了尿毒症毒素中心脏,肾脏和代谢途径之间的相互作用,并强调了尿毒症毒素作为这些疾病病理生理学中潜在的治疗靶靶标的显着作用。旨在调节这些尿毒症毒素的策略为逆转和管理CKM综合征提供了潜在的途径,为其临床诊断和治疗提供了新的见解。
夏尔默斯技术大学的生命科学系,SE412 96哥德堡,瑞典B天津工业生物技术研究所,中国科学学院,蒂安金300308,pr中国C中国生命科学学院,中国科学学院,北欧科学学院,北北方,北方,北部。深圳高级技术研究所,中国科学院,深圳518055,中国Pr中国e工程生物学主要实验室低碳工业研究所,工业生物技术学院,中国科学院,中国科学院DK2200哥本哈根,丹麦G Novo Novo Nordisk生物维护基金会,丹麦技术大学DK2800 Kongens Lyngby,丹麦
CRISPR/Cas9系统作为一种高效的基因编辑工具,被广泛应用于研究和调控药用植物有效成分的生物合成途径,在提高药用植物有效成分的产量和质量方面具有巨大的潜力。通过精准调控关键酶和转录因子的表达,CRISPR技术不仅加深了我们对药用植物次生代谢途径的认识,也为药物研发和中药现代化开辟了新的途径。本文首先介绍了CRISPR技术的原理及其在基因编辑中的应用,然后详细讨论了其在药用植物次生代谢中的应用,包括有效成分的组成和CRISPR策略在代谢途径中的实施,以及Cas9蛋白变体和先进的CRISPR系统在该领域的影响。此外,本文还展望了CRISPR技术对药用植物研发进程的长远影响,并提出了目前研究中存在的问题,包括脱靶效应、基因组结构复杂、转化效率低、对代谢途径了解不足等,同时提出了一些见解,以期为CRISPR在药用植物中的后续应用提供新思路。总之,CRISPR技术在药用植物次生代谢研究中具有广阔的应用前景,有望促进生物医药和农业科学的进一步发展。随着技术进步和挑战的逐步解决,CRISPR技术有望在药用植物有效成分研究中发挥越来越重要的作用。
心脏代谢综合征(CMS)与心血管疾病,2型糖尿病和全因死亡率的风险增加有关。重量调整后的腰围圆形指数(WWI)已成为评估肥胖及其健康影响的新型指标。考虑了炎症标记的介导作用,研究CMS患者的WWI与死亡率之间的关系。该研究分析了2003年至2018年的国家健康和营养检查调查(NHANES)数据,并确定了6506例CMS患者。WWI被计算为腰围(CM)的平方根除以重量(kg)。死亡率数据与国家死亡指数(NDI)相关。针对人口统计学和临床协变量调整的COX回归模型,评估了第一次世界大战对全原因和原因特定死亡率的影响。最后,使用调解分析探索了炎症标记在第一次世界大战与死亡率之间关系中的作用。这项研究观察到CMS患者之间第一次世界大战与全因,心血管和与糖尿病相关的死亡率之间的线性阳性相关性。调整了人口和临床混杂因素后,第一次世界大战仍然是死亡率的重要预测指标。调解分析表明,炎症标记,尤其是中性粒细胞和全身免疫炎症指数(SII),显着介导了第一次世界大战与全因死亡率之间的关系。WWI是CMS患者死亡率的独立预测指标,炎症可能将肥胖与死亡率风险联系起来。这些发现可能会为CMS的临床风险评估和管理策略提供信息。
图1:不同数据集中的遗传力(H 2)地图。a。显示低维空间,其颜色由功能网络编码34。b。显示了三个组织轴的本征图,该轴是根据人类连接组项目(HCP)35的函数连接模板22计算得出的。所有个人都与此组级模板保持一致。我们使用单个梯度和谱系/基因型信息来计算单核苷酸多态性(SNP)基于双核苷酸多态性(C),基于Twin的HCP(D)和基于TWIN的QTAB(E)的每个梯度的遗传力(H 2)。f。每两个遗传力图之间的空间相关性。空间自相关被认为使用测量距离变化函数图将图置入图,并且基于1000个排列获得了P变化图值。
努力的关键部分是由Jiawei Zhong博士领导的。学生和Karolinska Institutet博士后研究员Danae Zareifi。他们确保可以通过标准化术语比较来自不同来源的数据。鉴于几乎没有蛋白质组学数据,它们还生成了新的蛋白质分析数据集,从而提高了门户网站验证基因活性发现的能力。
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通讯作者:第1个通讯作者:rejma Shrestha rejmashrestha@gmail.com 2 nd通讯作者:米兰·dhungana Milan.dhungana9999@gmail.com 1这些作者对这项工作也同样做出了贡献。