丝蛋白是具有肌动蛋白结合特性的大蛋白。FLNC中的突变是人类的三个丝蛋白基因之一,最近与主要的心肌病有关,但基本的机制尚不清楚。在这里,我们的目的是将果蝇杂草果酱作为一种新的体内模型来研究这些疾病。首先,我们表明,成人特异性心脏RNAI诱导的果蝇丝蛋白(DFIL)诱导的心脏扩张,收缩期功能受损和肌膜改变,突出了其对心脏功能的需求和成人舞台上Sarcomere Integrity的需求。接下来,我们使用CRISPR/CAS9基因编辑,三种错义变体,以前在肥厚性心肌病患者中鉴定出来。果蝇没有表现出心脏缺陷或形成丝蛋白聚集体的倾向增加,反对其致病性。最后,我们表明,携带最后四个Ig样域的DFIL的C端部分的缺失对于心脏功能是可分配的。共同强调了该模型探索丝蛋白的心脏功能的相关性,并增加了我们对与FLNC相关心肌病有关的生理病理学机制的理解。
摘要肌营养不良蛋白DP71是大脑中Duchenne肌肉营养不良(DMD)基因的主要产物,其在DMD患者和小鼠模型中的丧失会导致认知障碍。dp71表示为一系列蛋白质,该蛋白质是由外显子71至74和78的替代剪接产生的,该蛋白在主DP71D和DP71F组中分类为包含特定C端端的dp71d和DP71F组。但是,尚不清楚每个同工型在大脑发育的不同细胞类型,大脑区域和/或阶段中是否具有特定的作用。在本研究中,我们表征了胎儿(E10.5,E15.5)和产后(P1,P7,P14,P14,P21和P60)小鼠和大鼠脑发育期间DP71同工型的表达。我们通过RT-PCR和在全脑和不同大脑结构中的样品中的RT-PCR和克隆测定方法很好地量化了几个DP71转录本的表达。检测到以下DP71转录本:DP71D,DP71D ∆71,DP71D ∆74,DP71D ∆71,74,DP71D ∆71d ∆71-74,DP71F,DP71F,DP71F,DP71F,DP71F ∆71,DP71F ∆1F ∆1F ∆1FΔ74,dpp0071,71,71,71,71,71,007,71,00f ∆71,了Δ71-74。我们发现DP71F同工型是在E10.5(> 80%)中表达的主要转录物,而其表达则逐渐降低并被DP71D组的同工型从E15.5到产后和成年年龄所代替。第三代纳米孔测序证实了这一主要发现。此外,我们发现特定DP71同工型的表达水平随产后阶段和大脑结构的函数而变化。我们的结果表明,DP71同工型在胚胎和产后脑发育过程中具有不同的和互补的作用,很可能参与了不同细胞类型的各种成熟过程。
对应作者:Albert-Einstein-Allee Internechance I Alexander Kleger教授,Albert-Einstein-Allee 23,89081 Ulm,德国,电话: +49-731-500-44728,传真: +49-731-731-500-444612,Alexander.klegleni-umi-ulm.dee; CécileJulier,内分泌学,代谢和糖尿病系,科钦研究所,24 Rue du Faubourg Saint-Jacques,75014法国巴黎,电话:+33.1.44.41.41.22.33#这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*这些作者也同样贡献。作者贡献AP,SH,IGC和VS被获取,分析和解释数据,起草和修改工作。AP对项目的人类遗传部分进行了统计,遗传和生物信息学分析。SH对RNA,ATAC-SEQ和质谱法进行了PSC和准备样品的功能研究。IGC对项目进行了并定向生物信息学分析。与糖尿病患者及其家人以及德国队列的测序和基因分型。MB,ZL和GK获得了数据并进行了数据分析。ad,pz,hn,ES,TK,MW,CB,RO,JFD,BK,CDR获得了该项目的数据。MB,RG,MHE和TS修订了手稿。具体来说,MB和AI进行了hESC和初始功能分析的基因编辑。Zl,GK和XZ进行了chip-seq,Zl,GK和MSC进行ATAC-SEQ和ZL,GK,MSC和QL RNA-SEQ生物信息信息分析。RR获得了数据并对工作进行了大量修订。MHO对患者成纤维细胞和IPSC分析进行了重编程。SL解释了数据并修改了工作。JRB生成的记者ESC线路。对WES数据进行了生物信息学分析,并在临床上描述了黎巴嫩患者及其家人的PZ。MSA解释了提供的数据,提供了材料,修改了工作。JK获得并分析了质谱数据。AW awed并提供了RG提供芯片序列数据。 kg,JC解释了遗传学数据,而GN提供了来自分化MEL1 HESC的RNA。 Bob,FO,MN,CJ和AK负责获取和分析数据的起草和修订。 此外,鲍勃(Bob)也指导了有关德国患者队列和解释遗传学数据的研究,FO表达和分析了TFS和ONECUT1变体,MN确定并临床表征了患者1及其大家庭,并解释了人类的遗传和临床数据。 此外,CJ和AK设计了工作,解释了数据并用所有作者的输入起草了手稿。 cj指导项目的遗传部分,并进行了人类遗传分析。 AK指导该项目的功能研究。AW awed并提供了RG提供芯片序列数据。kg,JC解释了遗传学数据,而GN提供了来自分化MEL1 HESC的RNA。Bob,FO,MN,CJ和AK负责获取和分析数据的起草和修订。此外,鲍勃(Bob)也指导了有关德国患者队列和解释遗传学数据的研究,FO表达和分析了TFS和ONECUT1变体,MN确定并临床表征了患者1及其大家庭,并解释了人类的遗传和临床数据。此外,CJ和AK设计了工作,解释了数据并用所有作者的输入起草了手稿。cj指导项目的遗传部分,并进行了人类遗传分析。AK指导该项目的功能研究。
SARS-CoV-2 肽选择免疫信息学分析工作流程。A) SARS-CoV-2 抗原选择策略。B) SARS-CoV-2 刺突三聚体 (PDB ID 6VXX) 表面表示为灰色。每个单体的受体结合域 (RBD) 以橙色突出显示。计算机工作流程中排名靠前的表位序列以黄色 (RBD 区域) 和绿色 (其他刺突区域) 突出显示。在顶视图中,选定的肽以红色突出显示 (MHC-I
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1 计算与系统生物学,纪念斯隆凯特琳癌症中心 2 斯坦福大学遗传学系,美国加利福尼亚州斯坦福 3 斯坦福大学计算机科学系,美国加利福尼亚州斯坦福 4 Altius 生物医学科学研究所,华盛顿州西雅图 5 杜克大学统计遗传学和基因组学中心,美国北卡罗来纳州达勒姆 27710 6 约翰霍普金斯大学医学院生物医学工程系,美国马里兰州巴尔的摩 21205 7 约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院生物统计学系,美国马里兰州巴尔的摩 21205 8 约翰霍普金斯大学医学院表观遗传学中心,美国马里兰州巴尔的摩 21205 9 哈佛大学 THChan 公共卫生学院流行病学系 10 杰克逊实验室,美国缅因州巴尔港 11 缅因大学生物医学科学与工程研究生院,缅因州奥罗诺美国。 12 美国加利福尼亚州斯坦福市露西尔帕卡德儿童医院贝蒂艾琳摩尔儿童心脏中心基础科学与工程计划 13 美国加利福尼亚州斯坦福市卡内基科学研究所植物生物学系 14 美国马萨诸塞州伍斯特市马萨诸塞大学陈医学院生物信息学与整合生物学项目 15 美国加利福尼亚州圣地亚哥市 Illumina 人工智能实验室 16 美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学医学院生物统计学生物信息学系整合基因组学分部 17 美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学计算生物学生物信息学项目 18 美国加利福尼亚州斯坦福市斯坦福大学病理学系 19 美国马萨诸塞州剑桥市布罗德研究所诺和诺德基金会疾病基因组机制中心 20 美国加利福尼亚州斯坦福市斯坦福大学斯坦福心血管研究所 21 布罗德麻省理工学院和哈佛大学研究所,美国马萨诸塞州剑桥 22 哈佛大学陈曾熙公共卫生学院生物统计学系 23 威尔康奈尔医学院生理学、生物物理学和系统生物学系 24 格斯特纳斯隆凯特琳生物医学科学研究生院
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背景:乳腺癌是全球女性死亡的十大原因之一。约 20% 的患者被误诊,导致早期转移、治疗耐药和复发。许多临床和基因表达谱已成功用于将乳腺肿瘤分为 5 种主要类型,这些类型具有不同的预后和对特定治疗的敏感性。不幸的是,这些谱未能将乳腺肿瘤细分为更多亚型,以提高诊断率和存活率。可变剪接正在成为一种新的高度特异性生物标志物来源,用于将肿瘤分为不同等级。利用乳腺癌细胞系 (CCLE) 和乳腺癌肿瘤 (TCGA) 中的大量公共转录组学数据集,我们已经解决了可变剪接变体对高度侵袭性乳腺癌进行细分的能力。
1研究中心,苏格尼 - 拉克 - 圣者综合大学卫生与社会服务中心,加拿大魁北克萨瓜尼,2药理学 - 物理学系,医学与健康科学系,舍布鲁克医学与健康科学系,舍布鲁克大学,大学,苏吉尼大学,加拿大魁北克,加拿大研究中心,研究中心,康涅狄格州研究中心,加拿大研究中心4加拿大魁北克省夏尔布鲁克的大学医院中心研究中心,加拿大魁北克省5号药房,苏格尼尼 - 苏吉尼亚尼的Saguenay-lac-Saint-jean综合大学和社会服务中心,魁北克6,苏格尼 - 吉恩 - 吉恩 - 尼·拉克 - 吉恩 - 尼斯 - 吉恩 - 吉恩 - 吉恩 - 吉恩社会服务部的内分泌部,医学与健康科学,夏尔布鲁克大学,萨古尼,魁北克,加拿大,8号医学生物学系,Ciusss Saguenay-Lac-Saint-Jean,Saguenay,Saguenay,医学与健康科学系医学系,Sherbrooke University of Sherbrooke,Sherbrooke,Sherbrooke大学
摘要背景:本文回顾了当代猪和牛参考基因组中已发表的潜在致病变异的定位及其因果关系的证据。尽管从基因图谱和全基因组关联研究中鉴定致病变异本身就很困难,但动物遗传学研究人员已经针对几种与牲畜育种相关的性状提出了推定的致病变异。结果:为了进行这篇综述,我们阅读了支持牛和猪的 13 个基因(ABCG2、DGAT1、GHR、IGF2、MC4R、MSTN、NR6A1、PHGK1、PRKAG3、PLRL、RYR1、SYNGR2 和 VRTN)存在潜在致病变异的文献,并将它们定位在当代参考基因组中。我们审查了它们之间的因果关系的证据,旨在将基因座、拟议的致病基因和拟议的致病变异的证据区分开来,并报告在牛或猪基因组中定位序列变异所需的生物信息学搜索和策略。结论:总而言之,通常有很好的证据表明基因座水平存在关联,八个基因座存在特定致病基因的证据,六个基因座存在特定致病变异的一些实验证据。我们建议报告新的潜在致病变异的研究人员使用参考坐标系统,显示本地序列上下文,并将变异提交到存储库。