摘要 了解基因在个体之间以及跨代际如何形成形态和功能是许多遗传学研究的共同主题。遗传学、基因组工程和 DNA 测序的最新进展强化了基因并不是决定表型的唯一因素这一观念。由于基因表达的生理或病理波动,即使是基因相同的细胞在相同条件下也会表现出不同的表型。在这里,我们讨论了可能影响甚至破坏基因型和表型之间轴的机制;修饰基因的作用、遗传冗余的一般概念、遗传补偿、最近描述的转录适应、环境压力源和表型可塑性。此外,我们还强调了诱导多能干细胞 (iPSC) 的使用、通过基因组工程生成同源系以及测序技术可以帮助从迄今为止被认为是“噪音”的东西中提取新的遗传和表观遗传机制。
摘要 了解基因在个体之间以及跨代际如何形成形态和功能是许多遗传学研究的共同主题。遗传学、基因组工程和 DNA 测序的最新进展强化了基因并不是决定表型的唯一因素这一观念。由于基因表达的生理或病理波动,即使是基因相同的细胞在相同条件下也会表现出不同的表型。在这里,我们讨论了可能影响甚至破坏基因型和表型之间轴的机制;修饰基因的作用、遗传冗余的一般概念、遗传补偿、最近描述的转录适应、环境压力源和表型可塑性。此外,我们还强调了诱导多能干细胞 (iPSC) 的使用、通过基因组工程生成同源系以及测序技术可以帮助从迄今为止被认为是“噪音”的东西中提取新的遗传和表观遗传机制。
摘要 Warburg 效应的特点是肿瘤组织代谢转化导致癌细胞葡萄糖摄取和乳酸分泌增加。相应的分子途径从氧化磷酸化转变为有氧糖酵解,这是由于葡萄糖降解机制的变化,即癌细胞的“Warburg 重编程”。参与 Warburg 转化的关键糖酵解酶、葡萄糖转运蛋白和转录因子在致癌过程中经常失调,被认为是极有希望的诊断和预后标志物以及治疗靶点。黄酮类化合物是具有多效活性的分子。黄酮类化合物调节代谢的抗癌作用已在临床前研究中得到广泛证实。黄酮类化合物调节与 Warburg 表型有关的关键途径,包括但不限于 PKM2、HK2、GLUT1 和 HIF-1。本综述文章讨论了黄酮类化合物“抗 Warburg”作用的相应分子机制和临床相关性。最突出的例子是针对性“反瓦博格”措施在癌症管理中的潜在应用。个性化分析和患者分层是预测、预防和个性化医疗背景下实施针对性“反瓦博格”措施的有力工具。
T-box转录因子5(TBX5)变体与Holt-Oram综合征相关。HOLT-ORAM综合征显示表型变异性,有关上肢缺陷,先天性心脏缺陷和心律不齐。为了研究TBX5变体与心脏病之间的基因型 - 表型关系,我们对文献进行了系统的综述。通过系统评价,我们确定了277名患者中与心脏表型相关的TBX5中的108种变体。心律不齐在错义变异的患者中(48%vs 30%,p = 0.009),并且上肢异常在蛋白质闭合变异的患者中更常见(85%vs 64%,p = 0.0008)。我们发现T-box域中的错义变体的聚类。此外,我们向一个家庭中隔膜缺陷呈现一个家庭。通过整个外显子组测序,我们在TBX5中确定了一种新型的错过变体P.phe232leu。心脏表型包括心房间隔缺陷,心律不齐,心力衰竭和扩张的心肌病。临床检查显示出细微的上肢异常。因此,家庭COR对Holt-Oram综合征的诊断标准做出了反应。我们提供了与TBX5变体相关的心脏表型的概述,并显示出与蛋白质扭曲变体相比,与错位变体相关的心律不齐的风险增加。我们报告了一个非典型HOLT-ORAM综合征表型的TBX5中的新型错义变体。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年8月7日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.05.606574 doi:biorxiv Preprint
机器学习研究表明,可以从结构和功能性大脑图像中预测各种表型。然而,在大多数此类研究中,预测性能从中等到令人失望不等。目前尚不清楚样本量增加是否会显著提高预测性能,或者大脑图像中预测信息不足是否会阻碍进一步的进展。在这里,我们使用远远超出常见神经影像学研究可能范围的样本量,系统地评估样本量对预测性能的影响。我们预计,当样本量从一千个增加到一百万个时,行为和心理健康表型的预测性能将提高 3-9 倍。此外,我们发现从单一成像模式转变为多模式输入数据可以进一步提高预测性能,通常与样本量增加一倍相当。我们的分析表明,基于神经影像学的表型预测具有相当大的性能储备。机器学习模型可能从极大的神经影像学数据集中受益,远超目前的想象。
抽象的医疗保健系统现在有更多的有效和个性化患者护理的机会,因为人工智能(AI)技术的融合。在传统医学领域,特别是阿育吠陀领域,Prakriti的想法对于理解一个人的宪法和指导定制的治疗计划至关重要。本研究提出了一项新颖的努力,为阿育吠陀创建AI聊天机器人,称为“个性化的Prakriti表型聊天机器人”。此聊天机器人使用复杂的自然语言处理(NLP)算法以及阿育吠陀原则,根据人的prakriti表型提供个性化的健康建议。聊天机器人使用机器学习算法来确定Prakriti宪法,通过评估用户输入(例如生理特征,生活方式选择和主观经验)。然后,它提供了与阿育吠陀原则一致的量身定制的饮食,生活方式和治疗建议。通过反馈系统,聊天机器人可以实现正在进行的学习和开发,从而提高了其功效和准确性。创建此类聊天机器人标志着人工智能和常规医学融合中的一个值得注意的进步,为更大的患者基础提供了个性化且易于获得的医疗保健解决方案。这项研究通过讨论了个性化的Prakriti表型聊天机器人的理论基础,技术架构以及可能的后果,为阿育吠陀AI应用领域的未来研究和发展奠定了基础。关键字:电动汽车充电站,Web应用程序,用户界面,管理面板,用户体验,Accessienationyurveda,人工智能(AI),聊天机器人,个性化医疗保健,Prakriti表型,自然语言处理,自然语言处理(NLP)
固氮酶催化 N2 还原为铵 (1)。固氮酶由两种蛋白质组成,即二氮酶 (组分 I,Mo-Fe 蛋白) 和二氮酶还原酶 (组分 II,Fe 蛋白) (1, 3)。二氮酶含有一个独特的辅基,即铁钼辅因子 (FeMo-co),由 Fe、Mo 和 S (15) 组成。生化和遗传研究表明,至少有六种 nif (固氮) 基因产物参与了 FeMo-co 的生物合成。含有 nifB、nifN 或 nifE 突变的肺炎克雷伯菌菌株无法合成 FeMo-co (12, 15)。在含有低水平钼酸盐的培养基中,当固氮酶被解除抑制时,nifQ 突变的菌株不会合成 FeMo-co (8)。某些含有 nifH(编码二氮酶还原酶)突变的肺炎克雷伯菌和棕色固氮菌菌株无法积累 FeMo-co(2, 13)。从含有 nifV 突变的肺炎克雷伯菌菌株中分离出的二氮酶表现出改变的底物亲和力和抑制剂敏感性(10)。进一步的研究表明,NifV 突变体在 FeMo-co 合成方面存在缺陷(4)。最近,描述了一种体外合成 FeMo-co 的系统,该系统需要 ATP、钼酸盐、nifB、nifN 和 nifE 的基因产物(17)、二氮酶还原酶(未发表的数据)和同型柠檬酸(6)。肺炎克雷伯菌对同型柠檬酸的积累与功能性 nifV 基因的存在有关,该基因显然编码同型柠檬酸合酶(7)。在解除固氮酶抑制期间,发现高柠檬酸在肺炎克雷伯氏菌培养物培养基中积累 (6)。我们在此报告,向肺炎克雷伯氏菌 NifV 突变体培养基中添加高柠檬酸可治愈该表型。肺炎克雷伯氏菌 UN 是从菌株 M5al 中重新分离的野生型菌株,该菌株最初来自 PW Wilson 的收藏。菌株 UN1991 (nifV4945) 是一种稳定的 NifV 突变体,回复频率为 3 x 10-10(T. MacNeil,博士论文,威斯康星大学麦迪逊分校,1978 年),之前已有描述 (9)。肺炎克雷伯氏菌突变体中的生长和固氮酶解除抑制已被描述 (8)。从肺炎克雷伯菌 (6) 培养物的去阻遏培养基中分离出 (R)-2-羟基-1,2,4-丁烷三羧酸 (高柠檬酸)。将高柠檬酸添加到 UN1991 培养物中,最终浓度约为 83 mg * 升-' (0.4 mM)。用 DEAE-纤维素色谱法 (14) 从菌株 UN、UN1991 和 UN1991 中纯化二氮酶,这些菌株在高柠檬酸存在下已对固氮酶进行了去阻遏。已描述了乙炔和 N2 还原测定
摘要 人类的面孔是多变的;我们看起来各不相同。颅面疾病进一步增加了面部变化。为了了解颅面变异及其如何缓解,我们分析了斑马鱼 mef2ca 突变体。当这种转录因子编码基因发生突变时,斑马鱼会出现变化极大的颅面表型。多年来针对突变表型的低和高渗透性的选择性育种产生了对 mef2ca 突变具有弹性或敏感的菌株。在这里,我们比较了这些菌株之间的基因表达,结果显示选择性育种分别在低和高渗透性菌株中丰富了高和低 mef2ca 旁系同源物的表达。我们发现 mef2ca 旁系同源物的表达在未经选择的野生型斑马鱼中是可变的,这引发了这样的假设:旁系同源物表达的可遗传变异是突变表型严重程度和变异的基础。作为支持,对 mef2ca 旁系同源物、mef2aa、mef2b、mef2cb 和 mef2d 进行诱变,证明了旁系同源物的模块化缓冲作用。具体来说,一些旁系同源物缓冲严重性,而另一些则缓冲多变性。我们提出了一种新颖的表型变异机制模型,其中可变的残留旁系同源物表达缓冲发育。这些研究是理解面部变异机制的重要一步,包括一些具有遗传弹性的个体如何克服有害突变。
