结构变异(SV)是重大的基因组改变,在包括癌症在内的遗传多样性,进化和各种疾病中起着至关重要的作用。检测SVS的传统方法通常在计算效率,准确性和可扩展性方面面临挑战,尤其是在处理大型基因组数据时。近年来,图形处理单元(GPU)和机器学习(ML)的出现已经开发了解决这些挑战的新途径。本文探讨了GPU加速度和ML技术的整合,以增强结构变体的检测和分析。我们提出了一个全面的框架,该框架利用深度学习模型(用于在GPU上并行处理)以高精度实现实时SV检测。我们的方法不仅减轻了计算负担,而且还提高了与常规方法相比,SV检测的敏感性和特异性。通过在各种基因组数据集上进行广泛的基准测试,我们在速度,准确性和可扩展性方面证明了我们的GPU加速ML框架的出色性能。这些发现强调了将GPU和ML技术相结合以革新基因组研究的潜力,并为在临床和研究环境中更有效,更精确的结构变体分析铺平道路。
摘要:乳腺癌是全球范围内的主要死亡原因。乳腺癌内分泌调节的复杂性可能使癌细胞逃避特定治疗,导致耐药性和侵袭性疾病。这些乳腺癌通常治疗选择较少。与传统化疗相比,针对癌症患者的靶向治疗可能由于特异性而产生较少的不良副作用。核受体(例如雌激素受体 (ER))的信号通路已被深入研究并用作治疗靶点。最近,雄激素受体 (AR) 在乳腺癌中的作用作为治疗靶点和预后生物标志物越来越受到关注。乳腺癌中组成性活性截短 AR 剪接变体的表达是导致治疗耐药性的可能机制。因此,根据 ER、孕激素受体或人表皮生长因子受体 2 的状态,通过激活或抑制 AR 功能来靶向全长 AR 和 AR 变体,可以提供额外的治疗选择。针对 AR 与其他治疗策略相结合的研究正在进行临床试验中。确定核受体的状态以对患者亚组进行分类和识别将有助于优化和有针对性的联合治疗。
尽管非编码变体在人类疾病中的重要作用至关重要,但我们对非编码区域的有限理解一直阻碍了非编码变体的解释和事先进行的解释。大型财团(例如编码(32)和Fantom5(5)以及独立的研究小组在注释这个很大程度上未知的领域的潜在功能元素方面取得了巨大进展。在这篇综述中,我们首先讨论了监管格局的各种注释,以及这些努力如何帮助破译非编码变体的生物学影响(图1)。然后,我们描述生物信息学工具中的进步,以通过整合这些功能注释来确定非编码变体的优先级。最后,我们提出了一系列的实验测定,以评估候选变体的调节潜力。
具有脆弱X综合征特征或脆弱X相关疾病的个体,包括:O智障人士,发育延迟或自闭症谱系障碍; o怀疑X-相关的原发性卵巢不足的40岁以下原发性卵巢不足的妇女; o具有易碎X相关震颤或共济失调综合征一致的神经系统症状的个体。具有脆弱X综合征的个人或家族史的个人正在寻求生殖咨询,包括:o具有脆弱X综合征家族史或未经诊断的智力残疾家族史的个人; o患有积极的细胞遗传学易碎X检测结果的受影响的个体或亲戚正在寻求有关载体状态的信息; o已知载体母亲的胎儿产前测试。FMR1变体的基因测试对所有其他用途进行了研究,因为没有足够的证据支持有关与此程序相关的健康结果或益处的一般结论。
随访17±12。4年,范围为0.1-45)。随访和迄今未报告的临床特征是从已发表的12个家庭中获得的。审查了34例病例的大脑MRI扫描。MED27相关疾病表现为一种广泛的表型连续体,从发育和癫痫性 - 动物动态性脑病到具有运动异常的可变神经发育障碍。其特征是轻度至深远的全球发育迟缓/智力残疾(100%),双侧白内障(89%),婴儿性低下(74%),小头畸形(62%),小共济失调(63%)(63%),肌张力障碍(61%),epyly epyrbly coniably coniably coniably(51%),51%(50%),limbasitions,limbasitions,limbsise,limbasitions,limbsise(50%),(50%)(50%)(50%)(50%)(50%)(50%)(50%)(50%)(50%) (38%)和成年之前的死亡(16%)。脑MRI揭示了小脑萎缩(100%),白质体积损失(76.4%),蓬蒂恩下炎(47.2%)和基底神经节萎缩,具有信号改变(44.4%)。以前未报告的39个受影响的个体有7种纯合致病MED27变体,其中5种复发。OB提供了新兴的基因型 - 表型相关性。这项研究提供了对Med27相关疾病的全面临床 - 放射学描述,建立了Geno类型 - 表型和临床 - 放射学相关性,并提出了与CER EBELLO EBELLO诊所神经变性综合症的差异诊断,以及其他'Neuro-Medopopaties'的子类型。
Joseph A. Lewnard Sara Y. Tartof 2121 Way 100 South Los Robles Berkeley,California,加利福尼亚州94720 Pasadena,California,加利福尼亚州91101 jlewnard@berkeley.edu sara.edu sara.y.y.tartof@kp.org@kp.org 510-664-4050 626-626-26-26-626-4264-3001键入 进化。许多SARS-COV-2谱系的出现与逃避疫苗接种和感染导致种群免疫力的能力的提高有关。在这里,我们显示了新兴XBB/XBB.1.5 Omicron Lineage的疫苗来源和感染衍生的免疫力的逃逸趋势。Among 31,739 patients tested in ambulatory settings in Southern California from December, 2022 to February, 2023, adjusted odds of prior receipt of 2, 3, 4, and ≥5 COVID-19 vaccine doses were 10% (95% confidence interval: 1-18%), 11% (3-19%), 13% (3-21%), and 25% (15-34%) lower, respectively, among cases被XBB/XBB.1.5感染的情况比感染了其他共同循环谱系的情况。类似地,与非-XBB/XBB/XBB.1.5病例相比,先前的疫苗接种与对Xbb/XBB.1.5病例的进展更大的保护有关,比非XBB/XBB.1.5病例(分别为70%[30-87%]和48%[7-71%],[7-71%],对于≥4剂量的受体)。相比之下,感染XBB/XBB.1.5的病例分别具有17%(11-24%)和40%(19-65%)的调整后几率,分别经历了1和≥2个先前记录的感染,包括前疗法变体。由于从SARS-COV-2感染中获得的免疫力变得越来越普遍,因此与XBB/XBB.1.5中疫苗敏感性增强相关的适应性成本可能会因避免感染衍生的宿主反应的能力而抵消。宿主免疫反应是影响病原体进化动力学的选择性压力的关键来源。1–3在扩大人口免疫力的背景下,连续的SARS-COV-2谱系显示,在整个COVID-19-19的大流行过程中,逃避疫苗衍生和感染衍生的免疫反应的能力增加了。4,5,而对Epsilon,Gamma,Delta和其他早期变体的保护减少通常被认为是适度的,6-9的Omicron Ba.1谱系与≥1.8倍的差异相关,与Delta相比,通过感染效率高于10–13的效果,以及效率低下的效率高于1.8倍,以及效率低下的效果,以及标志性的效果。 保护。14–16尽管流行病学研究并未发现疫苗衍生或感染衍生的对BA.BA.2谱系的差异证据。2与BA.1相比,随后的BA.4和BA.5谱系与早期相对于早期的OMICRON LINEA的重新感染的风险增加了效果,以及效果效率均可降低。21,22监测新兴谱系逃避免于疫苗接种或事先感染的免疫力的能力,这对于旨在减轻SARS-COV-2负担的持续努力是至关重要的,类似于针对流感,23肺炎,24肺炎,24和其他感染性疾病患者的疫苗经验。25,26 XBB/XBB.1.5 OMICRON通过重组BA.2.10.1和BA.2.75 Sublineages并超过BQ.1/bq.1.1,以及其他BA.5与其他BA.5相关的血统,以及1月下旬的我们的主要原因。27虽然XBB/XBB.1.5通过感染衍生的抗体逃避中和,但28,29例早期观察性研究报告说,更新的(双重)Covid-19促进疫苗赋予了对症状性XBB/XBB.1.1.5感染的实质性保护。30尚不清楚XBB/XBB.1.5是否与BA.5相关谱系有所不同,其对通过先前疫苗接种或感染获得的宿主反应的敏感性。
可以添加不同类型的证据,包括来自出版物的数据以及来自网页或其他来源的信息。选择了证据类型,并且给出的源头可以添加证据本身,可以在“证据摘要”框中添加(图12)。如果添加PMID,则将引用自动拉到“引文”框。用户可以从文献搜索队列中附加证据,引用和PMID将被自动化。可以在“策展人笔记框”中添加笔记。这些将被保存,但不会被拉到报告中。添加了所有证据后,请按“保存”以将所有精选的内容保存在知识网络服务中,然后返回“基因详细信息”页面。疾病/表型领域是基于本体的,如果需要,用户可以添加自定义术语。
确定可编程核酸酶的脱靶裂解谱是任何基因组编辑实验的重要考虑因素,并且已经报道了许多提高特异性的CAS9变体。我们在这里描述了基于标记的标签积分位点测序(TTISS),这是一种有效的,可扩展的方法,用于分析我们在59个目标中与八个CAS9变体平行应用的双链断裂。此外,我们生成了数千种其他CAS9变体,并筛选了具有增强特异性和活动的变体,识别LZ3 Cas9,这是具有唯一+1插入曲线的高特异性变体。这种全面的比较揭示了CAS9活动和特异性之间的一般权衡,并提供了有关+1插入频率的信息,这对校正移码突变具有影响。
引言绵羊生殖效率与其粪便直接相关。1,2繁殖力取决于卵巢卵泡生成,该卵巢卵泡发生,该卵巢卵泡调节了Granu-losa,theca和生殖细胞的增殖和分化。3此过程受局部激素和颗粒生长因子的相互作用(例如五肽3(PTX3))的影响。4 PTX3是一种刺激卵母细胞周围的颗粒细胞(也称为卵巢细胞)的糖蛋白,在刺激了用黄体生成激素或人类绒毛膜性腺刺激的卵巢前卵泡刺激后。5这种蛋白是五肽素超家族的成员,在稳定和完成积积和卵形的形成中起着至关重要的作用,这对于排卵至关重要。6根据Chang等人,在卵形和壁画的植物性花道细胞中表达了7个PTX3,表明COC和细胞外基质的形成是密切相关的过程。除了确定女性生育能力方面的作用外,8 PTX3在将卵形卵形卵母细胞复合物转运到卵巢上以及确定成功的受精方面也很重要。9成功的怀孕也依赖于PTX3的表达和产生。Zhang等人10的研究表明,早期怀孕的母牛经历了PTX3水平的提高,证明了其在此关键时期内在家庭反刍动物中维持Luteum功能方面的重要性。
拷贝数变体(CNV)在遗传性疾病和癌症的分子发病机理以及正常的人间变异中起着重要作用。但是,它们仍然很难在主流测序项目中识别,尤其是涉及外显子组测序,因为它们通常发生在非针对分析的DNA区域中。为了克服这个问题,我们开发了非高峰,这是一种用户友好的CNV检测工具,该工具以denoising方法为基础,并且使用“''target''DNA读取,通常通过测序管道来丢弃它。我们根据96种癌症的靶向测序以及来自三种不同人群的遗传性视网膜疾病的个体的130个个体进行了基准测试。对于两组数据,非高峰均表现出出色的性能(> 95%的灵敏度和> 80%的特定峰与实验验证),可在仅检测单独的硅数据中的CNV,这表明其对分子诊断和遗传研究的直接适用性。