XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System寄生虫
牛皮物种的反寄生虫活性以及山苯胺和苯尼唑之间针对锥虫的锥虫
1生物学家研究所，圣约翰国立大学工程师学院。2，，组织学家和外皮学家研究所“博士Mario H. Burgos”，Concower国立大学，Mendoza CP 5500，农场学院的食品食品，巴塞罗那大学，西班牙巴塞罗那08028 *通信：这些作者做出了贡献。
使用多种方法识别抗寄生虫药物靶点...
摘要背景：随着动物生产的扩大，寄生蠕虫的经济重要性日益增加。然而，由于几种已建立的驱虫剂的特异性较低，它们的应用可能会损害受治疗的宿主和环境。此外，表现出抗性的寄生虫菌株数量正在增加，而几乎没有开发出新的驱虫药。在这里，我们提出了一种生物信息学工作流程，旨在减少开发新的抗寄生虫策略的时间和成本。该工作流程包括定量转录组学和蛋白质组学、3D 结构建模、结合位点预测和虚拟配体筛选。它被证明可用于鱼类养殖中一种新兴害虫——棘头虫 (Acanthocephala)。我们从四种鱼类 (普通鲃鱼、欧洲鳗鱼、薄唇鲻鱼、大头鲻鱼) 中选取了三种棘头虫 (Pomphorhynchus laevis、Neoechinorhynchus agilis、Neoechinorhynchus buttnerae)。结果：该工作流程在棘头鱼中产生了 11 个高度特异性的候选靶标。候选靶标在确定宿主和偶然宿主中表现出恒定且升高的转录丰度，表明其具有组成性表达和功能重要性。因此，相应蛋白质的损伤应该能够特异性和有效地杀死棘头鱼。候选靶标在棘头鱼体壁中也非常丰富，这些无肠寄生虫通过体壁吸收营养。因此，这些候选靶标很可能与口服给鱼的化合物接触。虚拟配体筛选产生了十种化合物，其中五种根据 ADMET、GHS 和 RO5 标准似乎特别有希望：他达拉非、普拉那匹特、吡酮洛芬、海利霉素和杀线虫剂德奎特尔。结论：基因组学、转录组学和蛋白质组学的结合产生了一种广泛适用的程序，可以节省成本和时间地识别寄生虫中的候选靶蛋白。现在可以进一步评估预测结合的配体是否适合控制棘头虫。工作流程已存放在 Galaxy 工作流程服务器中，URL 为 tinyurl.com/yx72rda7 。关键词：寄生虫、驱虫药、靶分子、虚拟配体筛选、活性成分、医学基因组学
采用减法蛋白质组学方法鉴定针对寄生虫的可能药物靶点
简介：寄生虫病影响人类，一直是发病和死亡的主要原因，尤其是在热带和亚热带国家。随着许多疾病出现多重耐药形式，制定新策略以确定替代药物靶点变得越来越重要。一种用于分析病原体蛋白质序列的策略是减法蛋白质组学方法 (SPA)，它可以为药物靶点识别提供有用的见解和标记。在此数据集中，宿主和病原体蛋白质组被减去并进行分析，从而提供有关一组可能对病原体至关重要但宿主中不存在的蛋白质的信息。减法蛋白质组学方法 (SPA) 是最有效的方法之一，其中包括使用各种精确的软件数据库。
使用 AlphaFold 对寄生虫克氏锥虫进行药物靶点的计算机模拟探索
恰加斯病是一种由克氏锥虫引起的、被忽视的毁灭性疾病，影响着全球数百万人。现有的两种抗寄生虫药物硝呋莫司和苯并硝唑对感染的急性期有良好的疗效。但急性期疗效较差，通常无症状，因此经常无法诊断。治疗大多发生在慢性期，即出现危及心脏和/或消化系统的致命症状时。此后，这两种药物的疗效都会降低，而且长期服药常常会产生不良反应，影响治疗依从性。因此，迫切需要发现更安全、更有效的药物。尽管与最近使用的表型筛选相比，基于靶标的新型抗寄生虫分子的鉴定具有优势，但由于注释不完整以及缺乏寄生虫蛋白质空间结构，因此受到阻碍。目前，AlphaFold 蛋白质结构数据库拥有 19,036 个来自克氏锥虫的蛋白质模型，这些模型不仅可以成为描述新治疗方法的关键，还可以阐明已知化合物的分子作用机制。在这项概念验证研究中，我们筛选了 AlphaFold 克氏锥虫预测蛋白质模型集，以使用基于对接的逆向虚拟筛选为预先选择的已知抗锥虫活性的化合物列表寻找潜在靶标。详细分析了最有希望的配体的最佳受体（靶标），以解决分子相互作用和潜在药物的作用方式。结果深入了解了化合物及其靶标的作用机制，并为寻找新化合物或优化现有化合物的新策略铺平了道路。
借鉴寄生虫的经验来提高抗肿瘤能力
CAR-T 细胞不是直接作用于肿瘤，而是作用于人体对肿瘤的反应。靶向治疗（或靶向药物）和 CAR-T 细胞与免疫疗法一起，是新一代疗法的一部分，被认为是癌症治疗的突破性疗法 (8)。CAR-T 细胞是利用一种令人难以置信的技术创建的：患者自己的 T 淋巴细胞。这些细胞在实验室中被提取和改造，以结合和消除肿瘤细胞。为此，需要收集患者的血液并通过血液分离机过滤以获得 T 细胞。在此过程之后，在实验室中，将一种称为“嵌合抗原受体”的特殊受体的基因插入 T 细胞中。数百万个 CAR-T 细胞在实验室中被刺激生长，然后重新插入患者体内。这些 T 细胞现在将识别并消除癌细胞。迄今为止，这种疗法已成功用于治疗血液肿瘤，例如儿童急性淋巴细胞白血病、多发性骨髓瘤和非霍奇金淋巴瘤 (8)。
GeneTargeter：在疟原虫寄生虫中的基因组编辑中自动化，恶性疟原虫
丰富度与更好的编辑活动有关[54，55]。均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。 可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。 cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。 最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。 [58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。 [57]。 两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。 因为两个分数的系数矩阵均来自均聚物据报道偶尔会降低SGRNA效率[54-56]。可以用两种算法之一来计算sgrna裂解预期位点的预测概率的目标分数：（1）Doench等人开发的原始规则集2分数。cas9 sgrnas [57]，并以方位角更新（github.com/microsoftresearch/azimuth）;或（2）用于与CAS12A SGRNA一起开发的Cindel分数[53]。最后，可用的靶向活动评分算法包括HSU等人开发的分数。[58]和Doench等人开发的切割确定（CFD）得分。[57]。两者都是基于选择的SGRNA与目标基因组中所有其他可能的SGRNA之间成对比较的分数，并且使用系数矩阵确定成对得分，该系数矩阵在SGRNA中考虑了不匹配位置，以及在CFD得分的情况下确定了不匹配的身份。因为两个分数的系数矩阵均来自
针对寄生虫和炎症相关改变的多种治疗策略可改善慢性恰加斯心肌病的预后：一个假设
恰加斯病 (CD) 是由原生动物寄生虫克氏锥虫感染引起的，主要临床表现是慢性恰加斯性心肌病 (CCC)。CCC 折磨着数百万人，主要在拉丁美洲，而且目前仍缺乏疫苗和有效的治疗方法。了解克氏锥虫感染慢性期中宿主/寄生虫的相互作用，可能有助于找到基于特征的合理疗法，从而改善 CCC 的预后。在目前的观点中，我批判性地总结了我们的合作者网络和其他 CCC 团体以及发病机制临床前研究获得的一系列数据，旨在确定干预措施并使用具有免疫调节特性的药物来改善 CCC。在过去的二十年里，结合小鼠谱系和克氏锥虫菌株的模型可以复制 CCC 的关键临床、组织病理学和免疫学特征。这种疾病包括传导变化（心率变化、心律失常、房室传导阻滞、QRS 波群和 PR 及校正 QT 间期延长）、心室功能障碍和心力衰竭、CD8 富集性心肌炎、组织重塑和进行性纤维化以及全身炎症特征，类似于“细胞因子风暴”。对恰加斯心脏病发病机制的研究开始揭示炎症相关心脏组织损伤的分子机制，将 IFNγ、TNF 和 NFκB 信号传导作为与细胞迁移、炎症、组织重塑和纤维化以及线粒体功能障碍等关键生物途径相关的 miRNA 和 mRNA 的上游调节剂。此外，使用基于假设的工具针对寄生虫和炎症相关改变的临床前试验数据为 CCC 的多种治疗方法开辟了道路。尽管使用实验性 CD 模型复制 CCC 的相关方面并测试新疗法和治疗方案需要很长的路要走，但这些发现可能会在转化过程中丢失，因为概念和经济挑战是临床前和临床试验中死亡之谷的基础。希望这些困难能在不久的将来得到克服。
与 F 相关的球虫寄生虫 - UEA 数字存储库
摘要：小隐孢子虫（C. parvum）是一种原生动物寄生虫，已知会导致断奶前犊牛的隐孢子虫病。免疫抑制的动物和患者有患上这种疾病的风险，这种疾病可能会导致致命的腹泻。本研究旨在基于小隐孢子虫感染者的差异表达基因（DEG）构建网络生物学框架。通过这种方式，小隐孢子虫感染个体的基因表达谱分析可以为我们提供感染条件下活跃表达的基因和转录本的快照。在本研究中，我们分析了微阵列数据集，并将患者的基因表达谱与健康对照的不同数据集进行了比较。使用网络医学方法来识别基因相互作用网络中最具影响力的基因，我们发现了与小隐孢子虫感染相关的必需基因和通路。我们鉴定了 164 个差异表达基因（109 个上调 DEG 和 54 个下调 DEG），并将它们分配到通路和基因集富集分析中。结果支持鉴定七个具有高中心度值的重要枢纽基因：ISG15、MX1、IFI44L、STAT1、IFIT1、OAS1、IFIT3、RSAD2、IFITM1 和 IFI44。这些基因与多种生物过程有关，不仅限于宿主相互作用、1 型干扰素产生或对 IL-gamma 的反应。此外，还发现四个基因（IFI44、IFIT3、IFITM1 和 MX1）参与先天免疫、炎症、细胞凋亡、磷酸化、细胞增殖和细胞信号传导。总之，这些结果加强了基于基因谱的工具的开发和实施，以便在早期识别和治疗隐孢子虫相关疾病。
寄生虫和人类基因组学用于新兴疟原虫诺氏疟疾
从人类疟疾寄生虫的基因组分析中获得的见解使我们对碱性疾病生物学，耐药性，疟疾流行病学和分子生态学的理解有所了解。技术进步以及分子和基因组工具的成本降低的消除措施，包括大规模（> 20,000个恶性疟原虫全基因组），合作的努力，以产生公开可用的人群水平的整体基因组数据以及对靶向测序的使用方法，以监测实时基因属于实时的基因种群。这项工作的大部分都集中在引起寄生虫的寄生虫的原发性人麦芽膜上。然而，由于许多国家通过这两种物种造成的疟疾消除，包括研究不足的人畜共患病诺里斯（P. Knowlesi）在内的其他疟疾寄生虫正在变得越来越关注。因此，我们研究计划的一部分是使用尖端的基因组和生物信息学技术来更好地了解P. Knowlesi的生物学，生态学和流行病学。这项工作是与马来西亚，印度尼西亚，新加坡，泰国，英国，美国和荷兰以及澳大利亚的海外合作伙伴进行的。我们以基因组为中心的计划涉及全基因组关联研究，大规模的种群遗传学分析以及分子监测工具的发展。我们的最终目标是为东南亚的疟疾消除努力做出贡献。
巴贝斯虫病的寄生虫疫苗平台
在糖组学研究所，我们开发了一种新型全寄生虫疫苗平台技术，最初是在 Michael Good AO 教授的领导下为疟疾开发的。我们的疟疾疫苗技术有两种形式：1) 化学减毒全寄生虫候选疫苗；2) 新型全寄生虫脂质体候选疫苗。