。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/资助者,它是根据预印本提供的(未经同行评审的认证),他已授予Biorxiv的许可证,以在
1 进化实验室,遗传学系,“Luiz de Queiroz”农学院,圣保罗大学,皮拉西卡巴,巴西,2 技术分析与模拟实验室,农业工业技术和农村社会经济系,农业科学中心,圣卡洛斯联邦大学,阿拉拉斯,巴西,3 植物生物技术实验室,生物技术系,植物和动物生产,农业科学中心,圣卡洛斯联邦大学,阿拉拉斯,巴西,4 植物育种实验室,生物系,伯南布哥联邦农村大学,累西腓,巴西,5 生物技术系,植物和动物生产,圣卡洛斯联邦大学,阿拉拉斯,巴西,6 植物标本馆管理研究核心,维管植物研究中心,植物研究所,圣保罗,巴西,7 细胞和分子生物学实验室,农业核能中心,圣保罗大学,皮拉西卡巴,巴西,8 圣保罗大学农业核能中心植物育种实验室,巴西皮拉西卡巴
在目前的临床前抗肿瘤研究中,普遍缺乏能够快速高效筛选有效抗肿瘤药物的体内模型。斑马鱼作为与人类基因相似度高达 87% 的物种,已被广泛用于模拟人类疾病,被认为是研究癌症发展、增殖和转移的替代经济模型。斑马鱼肿瘤异种移植模型已被有效用于各个层面的癌症药物开发,包括靶标验证和可能参与肿瘤调控的长链非编码 RNA (lncRNA) 的高通量筛选。在这篇综述中,我们全面概述了斑马鱼作为癌细胞生长、迁移、抗肿瘤免疫治疗和抗肿瘤药物筛选的体内模型。此外,一些活性 lncRNA 的调控机制已被确定在癌症的发病机制中发挥作用,但仍有必要利用高效的斑马鱼模型来筛选和进一步了解这些分子在肿瘤发展和迁移中的作用。目前的抗肿瘤疗法受到严重毒性和多药耐药性的限制。迫切需要经济高效的体内研究工具来提高我们的理解并克服这些问题。本文综述了使用斑马鱼模型进行抗肿瘤研究的不同目的。我们讨论了斑马鱼在癌细胞增殖和转移、识别信号通路、癌症药物发现和治疗开发以及毒性研究中的应用。最后,本综述强调了该领域的局限性和未来方向,以有效利用斑马鱼作为癌症治疗开发的高效模型。
在全球范围内,微塑性污染对海洋生物群具有许多负面影响,这加剧了其他形式的全球人为障碍的影响。越来越多的证据表明,微塑料(MPS)不仅通过摄入造成物理损害,而且还通过浸出吸收和吸附化学物质来充当危险化合物的媒介。对塑料污染作用的研究在很大程度上假定物种均匀反应,同时忽略了种内多样性(即单个物种内的变化)。我们研究了源自工厂新鲜(处女)和滩开的微塑料对地中海贻贝Mytilus Galloprovincialis的两个遗传谱系的行为反应的塑料浸出物的影响。通过实验室行为实验,我们发现,在暴露于海滩微塑料(海滩MPL)的渗出液中,大西洋标本的移动率明显少于地中海个体,就(i)(i)通过移动和(ii)净距离响应的个体比例(i)净距离和距离。相比之下,在暴露于Virgin Micropolpics(Virgin MPLS)的MPL时,在成年人或新兵的行为中未观察到显着的种内差异。此外,在浓度增加(木炭过滤海水中的10-5 m至10-3 m)以增加浓度的三个氨基酸(L-半胱氨酸,脯氨酸和L-达糖碱)的提示接收,通过使用Mussel触及海滩MPLS或对照海水进行的电生理学分析测试了在木炭过滤的海水中接受提示。我们发现,对10-3 m L-半胱氨酸的反应(无论处理如何)和10-4 m L-半胱氨酸(在暴露于海滩MPLS的贻贝中)和10-3 M脯氨酸(在暴露于海滩MPLS的贻贝中)和10-5 m l- L-L- lel- L-L-丁嘧啶的反应明显差异。我们的研究表明,海贻贝的种内变异可能会引起对塑料污染的不同反应,这可能是由于谱系之间的局部适应和生理变异而引发的。我们的工作强调了评估种内变异的影响的重要性,尤其是在环境前哨物种中,因为这种多样性水平可以调节对塑料污染的反应。
简介:体外细胞系模型为研究可用于癌症全身化疗的化合物提供了宝贵的资源。然而,由于数据分散在几个不同的数据库中,这些资源的利用受到限制。在这里,我们的目标是建立一个平台,能够验证化学耐药性相关基因并对可用的细胞系模型进行排序。方法:我们处理了四个独立的数据库,DepMap、GDSC1、GDSC2 和 CTRP。对基因表达数据进行分位数归一化,并分配 HUGO 基因名称以明确识别基因。导出所有药物的耐药性值。使用 ROC 检验计算基因表达与治疗耐药性之间的相关性。结果:我们将四个数据集与 1562 种药物的化学敏感性数据和 1250 种癌细胞系的转录组水平基因表达相结合。我们已利用该数据库建立了一个在线工具,以便在统一的分析流程中关联可用的细胞系敏感性数据和治疗反应 ( www.roc- plot.com/cells )。我们利用已建立的流程对与阿法替尼和拉帕替尼(两种 ERBB2 酪氨酸激酶结构域抑制剂)耐药性相关的基因进行排序。讨论:该计算工具可用于 1) 将基因表达与耐药性关联起来,2) 识别和排序耐药和敏感细胞系,以及 3) 排序耐药相关基因、癌症标志和基因本体途径。该平台将通过验证基因-耐药性相关性和为新实验选择最佳细胞系模型,为加速癌症研究提供宝贵支持。2022 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons. org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
Suivac PRRS-IN Killed vaccine VD-E1, VD-E2, VD-A1 Dyntec spol.S.r.o.Czech Republic 种公猪等所有猪 Suivac PRRS-Ine Killed vaccine VD-E1, VD-E2 Dyntec spol.S.r.o.Czech Republic Suipravac Killed vaccine 5710 („adapted“) 仔猪与育肥猪 Hipra Spain/Singapore Amervac PRRS MLV(type1) VP046 BIS 仔猪与育肥猪 Hipra Spain/Singapore
#2 学生使用人工智能总结对某个问题或议题的反对立场或替代观点,并进一步探索这些观点。了解替代观点对学生来说至关重要。教师和主管应确保学生了解人工智能在此过程中的作用,以发现他们可能没有考虑过的观点和立场,拓宽他们的理解。然后,学生可以与老师或学校图书管理员合作,设计一种基于人工智能产生的想法的研究方法,例如使用人工智能概述的关键词进行有针对性的搜索。
随着生成式人工智能的使用不断增长,围绕人工智能和知识产权侵权的问题也日益增多。许多文章都考虑了人工智能这些新兴用途带来的版权侵权风险。但商标侵权风险呢?本文探讨了商标可能与人工智能有关的四种方式,并针对每种方式考虑了这个问题。1.人工智能训练材料中的商标 从高层次上讲,生成式人工智能模型是在大量现有材料上进行训练的,在这些材料内部和跨材料中学习模式,然后人工智能使用这些模式生成输出。在版权背景下,关于使用版权作品作为培训材料的讨论很多,包括这种使用是否符合非侵权合理使用条件。例如,一个问题是,内部使用受版权保护的材料来训练人工智能是否本身就构成侵犯版权,而这种侵犯版权的行为可以通过考虑法定的合理使用因素而得到免责——即使用的目的和性质、使用的数量和实质性、受版权保护作品的性质以及对市场的影响。相反,在商标方面,正如 J. Thomas McCarthy 在《McCarthy 论商标与不正当竞争》中所解释的那样,商标侵权的检验标准是是否存在混淆的可能性——即,在相当多或相当多的相关消费者中,存在混淆的可能性,而不仅仅是混淆的可能性。[1] 因此,商标侵权分析专注于纯粹的内部使用来训练人工智能,自然不同于版权分析。这是因为,使用商标来训练人工智能可能不会引起消费者混淆,因为这种使用仅在内部发生,因此没有面向消费者的商标使用,消费者不会对此感到困惑。[2]
魏程及其同事利用来自 10,949 名 45-82 岁健康成年人的多模态脑成像数据来研究脑老化的潜在指标。他们还利用英国生物库数据分析了近 5,000 人血浆中约 3,000 种蛋白质的浓度。作者确定了 13 种与脑生物老化密切相关的蛋白质,尤其是 Brevican(BCAN——一种中枢神经系统蛋白质)。血液中的 BCAN 和 GDF15 水平也与痴呆、中风和运动功能有关。
由癌症干细胞 (CSC) 驱动的患者来源肿瘤异种移植 (PDX)/类器官 (PDO) 被视为转化肿瘤学最具预测性的模型。人们已经创建了能够反映患者群体的大型 PDX 集合,并广泛用于测试各种研究疗法,包括作为体内替代对象的群体试验。PDO 被认为是适合高通量筛选 (HTS) 的患者的体外替代品。我们通过转换现有的 PDX 库建立了一个癌症 PDX 衍生类器官 (PDXO) 生物库,并证实了 PDXO 与亲本 PDX 在基因组学、组织病理学和药理学方面具有高度相似性,表明两者之间存在“生物等效性或可互换性”。我们在此展示了 PDXO 生物库在 HTS“矩阵”筛选中的应用,包括先导化合物和适应症、免疫细胞共培养用于免疫治疗以及工程化实现体外/体内成像。这个大型生物库包含 550 多个不同癌症的 PDX/PDXO 配对,可能成为未来癌症药物研发的有力工具。