项目名称 研究细胞竞争潜在调节剂的作用 项目概要 细胞竞争是一种生物现象,在发育和成年期起着至关重要的作用,因为它确保组织保持体内平衡。细胞竞争类似于细胞规模上的达尔文进化论。当组织由具有不同相对“适应性”的细胞组成时,适应性更强或更适应的细胞(“赢家”)将淘汰适应性较差的“输家”细胞。毫不奇怪,这种现象被用于癌症等疾病,其中肿瘤细胞可以消灭正常细胞并因此在组织中定殖。尽管长期以来人们对细胞竞争一直很感兴趣,但我们仍然缺乏有关控制细胞竞争的分子机制的重要见解。我们最近在果蝇中创建了一种遗传工具,使我们能够通过在同一组织中生成具有不同适应性的细胞克隆来研究体内细胞竞争。这使我们能够潜在地破译控制细胞竞争的分子机制。利用该工具,我们分析了果蝇细胞竞争的两种范式,生成了“赢家”和“输家”细胞的转录组特征,并确定了在“赢家”和“输家”细胞中差异表达的基因,这些基因是细胞竞争的潜在新型调节剂,我们旨在在此项目中进行研究。
1杨树和妇女医院,哈佛医学院,美国马萨诸塞州,美国马萨诸塞州; 2马萨诸塞州综合医院,哈佛医学院,美国马萨诸塞州,美国马萨诸塞州; 3 Yunu,Inc。,美国北卡罗来纳州卡里; 4 Isomics Inc,美国马萨诸塞州剑桥; 5 Dana-Farber癌症研究所,美国马萨诸塞州,美国马萨诸塞州; 6慕尼黑技术大学,慕尼黑,德国; 7德国慕尼黑的Helmholtz慕尼黑生物医学成像研究所; 8慕尼黑机器学习中心(MCML),德国慕尼黑; 9英国伦敦伦敦国王学院的生物医学工程与成像科学学院; 10德国卢贝克大学医学信息学研究所; 11德国人工智能研究中心,德国卢贝克; 12尼加塔卫生与福利大学,日本尼加塔; 13日本北海道穆罗兰理工学院; 14中国上海上海哥大学医学机器人学院; 15中国电子科学技术大学,中国成都; 16德国海德堡德国癌症研究中心(DKFZ)的医学图像计算部; 17海德堡大学,德国海德堡; 18上海实验室,中国上海。
作为示范者的责任和义务,为理学学士本科生举办实践课程。生物医学科学(分子生物学、生命科学分子技术、医学信息学、生物化学、微生物学和临床微生物学)专业。出版物摘要出版物 Bookoladeniya, DR, Perera, RH, Senarathna, KA 2021. 超重和肥胖人群的生活方式观点和体验:对选定的斯里兰卡人群体进行的定性研究。摘要出版物,斯里兰卡拉贾拉塔大学国际研究研讨会。– 2021 http://repository.rjt.ac.lk/handle/123456789/3570
药物废物,如抗生素、细胞毒性药物,包括所有被细胞毒性药物污染的物品以及玻璃或塑料安瓿瓶、小瓶等。iii. 化学废物:用于生产生物的化学品和用过的或丢弃的消毒剂iv. 化学液体废物:因使用生物化学品生产而产生的液体废物和用过的或丢弃的消毒剂、银 X 射线胶片显影液、废弃的福尔马林、感染的分泌物、抽吸的体液、实验室和地板清洗液、清洁、家政和消毒活动等产生的液体。v. 丢弃的亚麻布、床垫、被血液或体液污染的寝具、常规口罩和长袍。vi. 微生物学、生物技术和其他临床实验室废物(预处理)微生物学、生物技术和其他临床实验室废物:血袋、实验室培养物、微生物储藏物或样本、活疫苗或减毒疫苗、研究中使用的动物细胞培养物、工业实验室、生物生产、残留毒素、培养所用的培养皿和设备。
引用:perpetua ifeoma chinedu Isaac。(2025)。为可持续工业和生物医学应用的可生物降解聚合物的开发和优化。聚合物科学技术杂志(JPST),3(1),1-7。摘要链接:https://iaeme.com/home/article_id/jpst_03_01_001文章链接:https://iaeme.com/masteradmin/masteradmin/journal_uploads/jpst/jpst/volume_issue_1/jpst_03_03_03_01_001.pdf
由NIH R01赠款以及多个州和地方赠款资助,我的研究是高度互认为的,与医学专业和社会科学融合了多个科学和工程分支,并针对人类福利的直接进步。具体来说,我的研究借鉴了人工智能,计算机视觉,机器(深度)学习,可视化,高性能计算,软件工程,成像科学,统计和数学,我的研究着重于开发新型的计算方法和系统,以支持临床决策制定,并促进精确的医学和健康。我的实验室试图通过基于多学科的团队的方法来应对生物医学面临的深刻挑战:大数据涉及心脏病学,胃肠病学,肿瘤学,病理学,放射学等。这些系统旨在通过减少诊断时间,提高准确性,提高质量,降低成本以及扩大医疗专业知识的可访问性来消除健康和医疗保健的障碍。支持ASU的宪章和目标,以“使用Mayo Clinic 1建立能够创新的健康解决方案途径。。。增强了200万患者的治疗方法”,我已经在多个部门和部门之间与Mayo诊所建立了强有力的合作,我的努力导致了几个基于多学科的团队赠款。我被选为首届Mayo诊所ASU联盟研究员。此外,我还获得了40项美国专利,并获得了50多项专利。我以我的整体和细致的教学和指导方式而闻名。我在我领域的一些最负盛名的期刊和信息中发表了100多个经过同行评审的出版物,例如自然,IEEE医学成像交易(TMI),医学图像肛门(媒体)(媒体),CVPR,ICCV,MICCAI和IPMI。我们的出版物在我的研究领域受到了荣誉,其中包括Miccai最佳纸跑步者(2023),Dart Best Paper Award Runner UP(2023),Elsevier Media Best Paper Award(2020),Miccai Young Scientist奖(2019年),Miccai Best Eranctation Award的决赛入围者(2019年),以及麦克风最佳奖项(2019年),以及麦克风的年轻科学家(2015年)(2015年)。我在2019年,2020年,2023年和2024年获得了四次教师教学奖提名,并在2024年的2024 - 2025年研究生学院杰出的博士生杰出导师。我实验室中的学生在ASU期间获得了70多个奖项和认可,包括NCWIT大学奖(2022年)和AMIA博士学位论文奖(全球生物医学信息学上最好的论文)(2022年)。我目前是医学图像分析编辑委员会,我领域最佳日记的编辑委员会,以及我所在地区的顶级会议的Miccai,MIDL和CVPR的区域主席。我曾担任IEEE医学成像交易的客座编辑(2020-2021)。我也曾在NIH研究部分任职。认可我的贡献,我当选为国家发明师学院(NAI)(2021)的会员,并获得了杰出教师奖(2023),教职员工指导奖(2020)和教师创新奖(2019年)。我的团队在2015年和2024年获得了总统创新奖两次,并获得了Elsevier Media Best Paper Award(2020),这是该领域最负盛名的奖项之一。
开放的科学数据存储库(OSDR)使从实验和任务中访问与空间相关的数据,这些数据研究了陆地对太空飞行的生物学反应。
肝细胞癌(HCC)是全球与癌症相关死亡的第三大主要原因,到2040年,全球死亡人数和诊断的数量预计将增加55%以上(Marrero等人,2018年; Rumgay等人,2022年)。目前,主要治疗方法是肝切除和肝移植。然而,治疗后复发率保持较高,肝切除和肝移植后5年复发率分别为70%和35%(Xu等,2019)。近年来,对微血管侵袭(MVI)在HCC中的作用引起了显着关注。MVI定义为侵袭肿瘤细胞进入血管内皮细胞之间的空间,包括门静脉,肝动脉和淋巴管,是术后复发和HCC患者预后不良的独立危险因素(Gouw等人,2011年)。值得注意的是,对于直径小于5 cm的孤立小型HCC病变的患者,MVI的存在显着降低了无复发的生存率(RFS)和整体存活率(OS)(Sheng等,2020; Hong et al。,2021; Xiong et al。因此,迫切需要具有预后和治疗意义的更多特异性分子生物标志物。近年来单细胞RNA测序(SCRNA-SEQ)技术的快速发展彻底改变了对各种病理组织中细胞异质性的理解(Ramachandran等,2019; Kuppe等,2021)。SCRNA-SEQ导致肝癌研究中的显着发现。每个亚群在肝癌微环境中起着独特的作用。研究表明,肝癌中与肿瘤相关的巨噬细胞(TAM)与患者的预后差密切相关,并且它们在TAM的炎症反应中鉴定了关键基因,例如SLC40A1和GPNMB(Ma等,2019; Zhang等,2019)。此外,SCRNA-SEQ已用于绘制包括T细胞和树突状细胞在内的肝癌组织中的各种免疫细胞亚群。例如,LAMP3阳性树突状细胞介导免疫抑制,而TREM2-阳性TAM抑制了CD8 + T细胞的内化为肿瘤组织(Zhang等,2019; Zheng等,2017; Tan等,2023)。尽管发现了这些发现,但缺乏对肝细胞癌中恶性细胞的表达情况的全面理解,尤其是在MVI的进展过程中,缺乏,并且它们在肿瘤中的特定作用尚不清楚。本研究研究了肝细胞癌中恶性细胞的表达纤维,系统地分类了这些细胞,并详细介绍了与MVI相关的细胞异质性以及特异性恶性亚群的分子生物学特征。一种机器学习方法用于基于恶性细胞的签名基因构建预后模型,该模型不仅增强了签名基因的预后效用,而且还鉴定了先前未报告的分子,即Marcksl1。进一步的研究表明,MARCKSL1可以通过与PTN信号网络的相互作用来促进MVI的发展。目前的发现表明,Marcksl1是肝细胞癌和MVI进展的潜在治疗靶标,对于改善治疗策略和临床结果至关重要,尤其是对于MVI患者。
b“ 1部门,巴斯克大学(UPV/EHU)计算机科学与人工智能,西班牙圣塞巴斯蒂安2 Donostia International Physics Center(DIPC),圣塞巴斯蒂安,西班牙3 3号Biomedicina de Sevilla研究所(IBIS),ROC \ xc2 \ xc2和部门dev> div> xc2 \ xc4 \ xc4 \ xb1a celular,celelulta,de Biolog \ xc2 \ xc2 \ xb4 \ xc4 \ xc4 \ xc4 \ xb1a,塞维利亚大学,西班牙塞维利亚大学,西班牙4个生物医学网络研究中心,神经疾病疾病(Ciberned)(ciberned),spain spintute,spain ridrid。 Gulbenkian de Ci \ XCB \ X86encia, Oeiras, Portugal 6 Biofisika Institute (CSIC-UPV/EHU), Leioa, Spain 7 Laboratoire of Optique et Biosciences, CNRS, Inserm, Ecole Polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, Palaiseau, France 8 MRC Laboratory of Molecular Biology,剑桥,英国9号英国剑桥大学的生理学,发展和神经科学的<美国波士顿学院的计算机科学界11。de biogenieria, universidad carlos III de Madrid, Madrid, Spain 12 Area de Bioingenieria, Instituto de Investigaci \ XC2 \ XB4ON Gregory Mara \ XCB \ XCB \ X9C \ XC2 \ XB4ON, Madrid, Spain 13 Ikerbasque, Basque Foundation for Science, Bilbao, Spain相应的作者“