18. Manali ED、Kannengiesser C、Borie R、Ba I、Bouros D、Markopoulou A、Antoniou K、Kolilekas L、Papaioannou AI、Tzilas V、Tzouvelekis A、Daniil Z、Fouka E、Papakosta D、Xyfteri A、Karakatsani A、Loukides S、Korbila、Igosti AK、Konogo、Steusti、AK P、Papanikolaou IC、Bazaka C、Haritou A、Vassilakopoulos T、Maniati M、Kagouridis K、Markozannes E、Bouros E 等。遗传性特发性肺纤维化的基因型-表型关系:希腊国家队列研究。呼吸。他们。冻结。胸腔。这。 2022; 101:531–543。
牙齿发育不全是人类最常见的先天性异常之一。这是停止牙齿发育的结果,并且是遗传遗传的。配对的框9(PAX9)是一个负责肠牙性牙齿性变态的基因,并已使用基因敲除小鼠模型鉴定。了解PAX9基因及其在人牙齿中的影响很重要,因为它在胎儿发育中起着关键作用,与缺少永久性磨牙甚至癌症生长有关。pax9突变来自单个核苷酸取代的范围,通过改变一种氨基酸,过早终止,并废除蛋白质功能以使其不足。需要确定出现牙齿的发生模式和畸形,以进行适当的基因型 - 表型关联。这包括识别PAX9基因外显子上存在的特定突变及其基因座,以便使用CRIS PR等方法进行编辑以防止未来的牙齿发育。提出的实验是开发牙齿再生机制的科学途径的一小步。
遗传突变是基因或生物体的DNA或RNA序列的变化或变化。这些变化可能是由外部因素引起的,例如辐射,暴露于化学物质和病毒,也可能是由于遗传材料复制过程中的错误而导致的。这些改变会导致身体异常和包括癌症在内的各种疾病。遗传突变的复杂性是,遗传密码中的这些变化可能会导致积极的结果,例如增加在环境中生存的可能性,但也可能导致诸如癌细胞之类的负面结果。基因相互作用的方式是高度复杂的,因此很难预测突变在发生生物体之前影响生物的方式。也很难预测长期突变将如何影响沿线的世代。例如,由于多年前发生的单个基因突变,某些遗传条件被从父母转移到子女。此外,外部环境因素对DNA的影响并不总是很清楚。遗传突变的发生通常是随机且不可预测的。但是,根据家族史和生活方式选择,有些人可能比其他人更容易遭受某些类型的突变。例如,那些经常与危险材料或化学物质接触的人由于环境暴露而产生改变DNA疾病的风险增加。此外,某些生活方式选择(例如吸烟或饮酒)可能会增加个人因基因突变引起的疾病的风险[1-3]。
中外制药获批 FoundationOne CDx 癌症基因组图谱可用作 PARP 抑制剂 Talazoparib 的伴随诊断,而 Talazoparib 已获批用于治疗 BRCA 基因突变阳性且伴有远处转移的去势抵抗性前列腺癌
自1980年代以来,基因治疗对遗传和获得的呼吸道疾病的前景已经为研究界提供了激发,囊性纤维化是一种单基因疾病,推动了早期努力制定有效策略。尽管有许多早期临床试验,但仍未有批准的基因治疗产物来说明了挑战的规模:在1990年代,第一代非病毒和病毒载体系统表现出了概念证明,但有效性较低。从那时起,朝着改进的向量取得了稳步的进步,其能力至少可以克服肺呈现的一些强大的屏障。此外,包含诸如密码子优化和提供长期表达的启动子之类的特征已改善了治疗转基因的表达特征。早期方法基于添加基因,其中引入了基因的新DNA副本以补充遗传突变:但是,基于RNA的产品的出现可以直接表达治疗蛋白或操纵基因表达,以及扩展的基因编辑工具范围,刺激了交替方法的开发。
通过cerkl基因突变看到的引起视网膜营养不良的北印度人口班萨尔*(1,2,3),debojyoti chakraborty(1)(1)(1)CSIR-基因组学和综合生物学研究所,德里,(2)景点研究,fortis Indiperies,fortis Indies Indive Isporties Indive Isporties Indive Indive Indive Indive Isporties Indive Indiperies,Instriped Isporties Indive Isporties Indive Isporties Indive Isporties Indive Isportion*临床特征,CERKL基因突变的基因型表型相关性,这是我们在印度北部的同类中看到的遗传性视网膜营养不良(IRD)患者的最常见基因突变之一。 材料和方法:研究包括临床诊断患有IRD的患者。 患者进行了超广阔的菲尔德(UWF)眼底照片,眼底自动荧光(FAF),光学相干断层扫描(OCT)。 完成了谱系图表。 下一代测序(NGS)进行遗传测试,分析了临床外显子组。 结果:我们报告了35例选择接受遗传测序的35例CERKL基因突变患者的眼科和遗传发现(在我们的62名22名IRD患者中)。 年龄从17至45岁(中位数25岁)不等。 视觉范围从logmar 0.18到1.8。 OCT显示出103至268微米的中央黄斑厚度(CMT)。 多数患者的眼底表现出黄斑色素的变化,其萎缩,消除或有限的周围视网膜色素变化;轻度的视盘苍白和最小的血管衰减。 在黄斑处的斑点低荧光是最常见的发现,视网膜周围的低自露倍率最小。通过cerkl基因突变看到的引起视网膜营养不良的北印度人口班萨尔*(1,2,3),debojyoti chakraborty(1)(1)(1)CSIR-基因组学和综合生物学研究所,德里,(2)景点研究,fortis Indiperies,fortis Indies Indive Isporties Indive Isporties Indive Indive Indive Indive Isporties Indive Indiperies,Instriped Isporties Indive Isporties Indive Isporties Indive Isporties Indive Isportion*临床特征,CERKL基因突变的基因型表型相关性,这是我们在印度北部的同类中看到的遗传性视网膜营养不良(IRD)患者的最常见基因突变之一。材料和方法:研究包括临床诊断患有IRD的患者。患者进行了超广阔的菲尔德(UWF)眼底照片,眼底自动荧光(FAF),光学相干断层扫描(OCT)。完成了谱系图表。遗传测试,分析了临床外显子组。结果:我们报告了35例选择接受遗传测序的35例CERKL基因突变患者的眼科和遗传发现(在我们的62名22名IRD患者中)。年龄从17至45岁(中位数25岁)不等。视觉范围从logmar 0.18到1.8。OCT显示出103至268微米的中央黄斑厚度(CMT)。多数患者的眼底表现出黄斑色素的变化,其萎缩,消除或有限的周围视网膜色素变化;轻度的视盘苍白和最小的血管衰减。在黄斑处的斑点低荧光是最常见的发现,视网膜周围的低自露倍率最小。所有患者的遗传测序均显示出相同的突变,在CERKL基因的外显子7(CHR2:G.181548785_181548786DEL)中是2个碱基对缺失。偶然,所有患有CERKL基因突变的患者均来自一个族裔群落,提示创始人突变效应。结论:CERKL基因结果中的突变是印度北部IRD的最常见原因之一。受影响的患者显示出明确的早期黄斑受累。这项研究报告了在印度北部一个大种族社区中Cerkl基因中的创始人突变效应的存在。关键词:创始人突变,CERKL基因突变,基因型表型相关,遗传性视网膜营养不良(IRD),色素性视网膜炎(RP)
摘要:在世界范围内,糖尿病,抑郁症和焦虑症状已广泛认可为公共健康问题。最近的研究揭示了糖尿病与这两种心理健康状况之间的相互影响的关系,其中每种疾病都会影响其他疾病的过程和结果。营养的作用在预防和治疗抑郁症,焦虑和糖尿病方面起着关键作用。进行了彻底的文献综述,以调查焦虑,抑郁和糖尿病之间的相互影响,包括它们对每种疾病的发育和严重程度的影响。此外,还评估了营养对处于抑郁症,焦虑症,糖尿病和相关并发症的预防和管理的影响。我们的发现表明,诸如抑郁症和焦虑之类的精神障碍会增加患2型糖尿病的风险,并与血糖控制较差,糖尿病相关并发症增加以及更高的死亡率有关。相反,糖尿病也与增加抑郁症和焦虑的风险增加有关。有助于这两种情况之间合并症的生物学,心理和社会因素是复杂而多方面的。因此,对两种疾病的管理的综合方法对于改善患者预后和减轻疾病的整体负担至关重要。应利用营养干预措施来降低焦虑和抑郁症患者患糖尿病的风险,并改善糖尿病患者的心理健康。
了解在极端条件下电解质混合物的局限性是确保可靠和安全的电池性能的关键。在高级表征方法中,飞行时间中子成像(TOF-NI)是独一无二的,其能力可以绘制金属套管和电池组内含H的含H的物理化学变化。该技术需要在脉冲来源中长时间暴露,这限制了其应用,特别是在低温下进行分析。为了克服这些局限性,我们在连续来源使用高占空比ni,证明了由于整体分子扩散的变化而导致电解质的物理和化学变化的能力。这项工作中描述的策略减少了所需的接触,并提供了研究电解质混合物的热稳定性的基线,从对最先进的电解质混合物的证明到电池的性能。此分析和方法适用于较广泛的应用范围以外的氢材料。
摘要:时间序列分类是数据挖掘中的一个具有挑战性且令人兴奋的问题。根据时间序列进行了分类和诊断的某些疾病。糖尿病是这种情况,可以根据口服葡萄糖耐受性测试(OGTT)的数据进行分析。及时诊断糖尿病对于疾病管理至关重要。糖尿病不会突然出现。取而代之的是,患者表现出葡萄糖耐受性受损的症状,也可以通过葡萄糖耐受性测试来诊断。这项工作使用基于时间序列数据的深神经网络提出了疾病,特定糖尿病和葡萄糖耐受性差的分类和诊断方案。此外,通过Dalla Man和UVA/Padova模型获得了虚拟患者的数据;对实际患者的数据进行了验证。结果表明,深神经网络的精度为96%。这表明DNNS是一个有用的工具,可以在早期检测中改善疾病的诊断和分类。