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蛋白质组学网络研讨会| 18.02.2025
引入晚期质谱技术的引入使人们可以更深入地了解复杂的生物系统。星体质谱仪代表了高通量蛋白质组学的新时代，具有提高灵敏度，速度和定量准确性。本届会议将涵盖星体仪器的能力，其对蛋白质识别和定量可能性的影响以及其在加速生物医学研究中的作用。除了技术进步，优化的实验设计和制备实践以及强大的数据分析策略外，对于在蛋白质组学研究中获得有意义的结果至关重要。会议将探讨实验计划，样本准备，数据获取，统计验证和蛋白质组学数据解释的最佳实践。会议2 |彻底改变了您的生物标志物发现 - 在规模时通过未靶向的质谱蛋白质组学揭示蛋白质组：18.02.2025，11：30 am（GMT+1）链接到会话2： https://seerbio.zoom.us.us/j/94880841661?pwd=g61dxljlvor4rh0242ffqvda4tflh.1&from = addon发言人：Maik M. Pruess博士：
记忆的蛋白质组学和表型特征
背景是一种“活着的药物”的养育T细胞免疫疗法已为许多以前无法治疗的癌症带来了治疗方法，但是持久性和抗肿瘤功效通常是由于细胞分化在实现适当的细胞数量中所需的细胞扩展所需的细胞分化而造成的。将自然链接分化的扩展扩展可以为产生具有自我更新，持久性和增强效果能力的T细胞产品提供策略。细胞代谢重编程可以有助于保存T细胞干，并审问管理的代谢调节回路，而指导T细胞命运分化有可能导致发展有效的T细胞免疫疗法的有效代谢干预策略。方法我们首先确定了与T细胞耗尽抗相关并在上下文中共享的特定代谢途径，并通过将新型的计算框架应用于人类TIL中T细胞耗尽的单细胞代谢活动1分析人类TIL的转录组图谱，并将小鼠慢性感染模型和肿瘤模型（以人为鼻子的鼻子代理抗体抗体）的用尽来调整。然后，我们使用B16-OVA黑色素瘤小鼠模型和人HEPG2- NY-ESO-1肝肿瘤模型来评估用甘露糖补充甘露糖生产后采用的T细胞对肿瘤控制的影响。单细胞RNA-seq，Cut＆ - TAG，代谢组学和CRISPR-CAS9评估补充甘露糖对T细胞的影响。致谢这项工作得到了中国国家自然科学基金会（32270994 to G. L.，32300764 to H.C.），自然科学基金会结果对> 300,000个T细胞的单细胞代谢分析反应了21种癌症类型的300多名患者，这些癌症与慢性感染和肿瘤模型中的T细胞耗尽数据集的整体分析确定了耗尽的CD8 + T细胞的突出特征。相反，通过补充D-甘露糖的T细胞中甘露糖代谢的实验性增强增强了抗肿瘤活性，并且在体外和体内都有限制性的疲惫差异。从机理上讲，D-Man-Nose处理诱导细胞内代谢编程，从糖酵解中脱离糖酵解并增加了B-链氨酸蛋白蛋白的O-Glcnacylation，从而保留了TCF7表达和与干燥质量相关的开放式染色质，与分化相关的基因区域的封闭染色质相关的表观遗传标记。最后，甘露糖补充剂的体外扩张产生了T细胞产物，在体内表现出增殖和功能增强，从而提高了抗肿瘤功效。结论这些发现揭示了细胞中的甘露糖代替，作为CD8 + T细胞命运的生理调节剂，从分化中分离/扩张了增殖/扩张，并强调了癌症免疫疗法中MANNOSE调节的治疗潜力。进一步表明，在存在D-甘露糖的情况下扩大T细胞将是生成大量茎样T细胞产物的可行策略。
血液学和肿瘤学适应症的分子和蛋白质组学诊断测试
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的承保范围不取决于特定情况，则仅在根据概述的相关标准提交请求的服务
人工智能生物信息学：组学和组间研究工具的开发和应用
半个世纪以来，生物信息学和计算生物学提供了工具和数据分析方法，因此组学时代的开始对研究人员来说代表了一个新的挑战，它从信息学、数学和统计学领域汇聚到生物信息学领域。在大多数情况下，所提供的解决方案似乎难以供生物医学领域的研究人员使用。这种情况尤其发生在将数据科学和人工智能 (AI) 领域的复杂方法应用于生物医学数据时 (Lisboa 等人，2000 年)。机器学习、统计学习和软计算方法（例如深度神经网络或遗传算法）也已成为生物世界中使用的术语，但对其潜力的理解并不完整（Pavel 等人，2016 年；Lin 和 Lane，2017 年；Zeng 和 Lumley，2018 年）。近年来，组学、多组学和组间实验为生物学研究迈出了新的一步，为个性化医疗打开了窗口，例如用于诊断（Riemenschneider 等人，2016 年）。医学大数据时代即将到来，代表着又向前迈出了一步。考虑到这一点，我们的研究主题介绍了生物和医学领域人工智能的新发展，以及它们在组学和组学间方法的高通量数据分析中的应用（Facchiano 等人）。
使用预先训练的深度学习模型对 EEG 数据进行内部学习......
内在语言是一种内化的语言，人们用这种语言思考纯粹的意义。从大脑活动数据中解码内在语言不仅可以促进残障患者的交流，还可以帮助健康人整理思路，提高对元认知的理解。在之前的研究中，一种名为 EEGNet 的 EEG 数据深度学习模型被用于内在语言解码。然而，它在 4 类分类任务中只达到了 30% 的准确率。数据稀缺和内在语言解码固有的难度可能是原因，但这项研究假设以前的研究中特征提取不足。为了提高解码内在语言的准确性，使用迁移学习被认为是更有效的；在这种学习中，模型事先在不同的数据集上进行训练，然后针对目标数据进行微调。然而，迁移学习尚未应用于内在语言，甚至尚未应用于 EEG 数据。迁移学习对不同任务的脑电图数据或非脑电图数据的有效性尚未得到充分验证。本研究通过使用不同任务的脑电图数据和非脑电图数据对公开的内部语音数据集进行迁移学习，验证了特征提取的改进。结果证实，使用来自不同受试者的数据的迁移学习可以提高内部语音的准确性，但使用来自不同任务的脑电图数据的迁移学习则不会。另一方面，对于图像数据集，通过冻结某些层可以确认准确性的提高，即使数据的性质与脑电图数据不同。
通过减法蛋白质组学和疫苗组学方法鉴定副溶血性弧菌的新型药物和疫苗分子
Mahmudul Hasan 1 , Kazi Faizul Azim 2 , Abdus Shukur Imran 1 , Ishtiak Malique Chowdhury 3 , Shah Rucksana Akhter Urme 4 , Md Sorwer Alam Parvez 5 , Md Bashir Uddin 6* , Syed Sayeem Uddin Ahmed 7*
LC-MS 分析儿童急性淋巴细胞白血病患者的血清脂质组学和代谢组学特征
我们在血清中发现了 2,298 种脂质特征。其中，72 种（3.13%）在 ALL 儿童患者中与健康对照者有显著差异。值得注意的是，鞘脂（神经酰胺和鞘磷脂）和磷脂表现出最明显的变化。神经酰胺的靶向分析显示，ALL 儿童患者血清中的 Cer 18:0 和 Cer 20:0 水平显著升高。此外，肠道微生物相关脂质（如磺基脂质和羟基脂肪酸的脂肪酸酯）显示出显著改变。代谢组学分析确定了 15 种差异代谢物，表明核苷酸和氨基酸代谢紊乱。此外，失调的脂质和代谢物与各种血液指标相关，神经酰胺和核苷与白细胞计数呈正相关，但与血红蛋白和血小板呈负相关。
探索大豆麸的蛋白质组学曲线
摘要：大豆是动物和人类食用的丰富植物蛋白来源。尽管大豆种子中的蛋白质含量很高，但获得大豆麸皮的工业加工显着降低了副产物的最终蛋白质含量。要克服这个问题，必须开发具有较高蛋白质含量的品种。然而，由于缺乏有关大豆麸皮蛋白质组的信息，因此选择靶蛋白很难。因此，这项研究获得了天然无涂料种子的比较蛋白质组学蛋白质纤维，并从精英热带大豆品种中获得了比较的麸皮。因此，它们的提取物是使用LC -MS/MS进行表征的，总共鉴定了550种蛋白质。其中，在无涂料种子和319种蛋白质中检测到526种蛋白质。此外，总共确定了139种蛋白质，因为在无毛种子和脱皮的麸皮中呈现了不同水平的含量。在种子加工后仅保留46个。这些蛋白质聚集在几种重要的代谢途径中，例如氨基酸的生物合成，糖生物合成和抗氧化活性，这意味着它们可以充当生物活性产物或基因组编辑的靶标，以改善大豆谷物的蛋白质质量和数量。这些发现可以增强我们对大豆作物蛋白质鲁棒性和商业麸皮改善的理解，因为靶蛋白在加工后必须保持完整，并且在过表达时必须具有生物活性。总的来说，首次探索了大豆麸皮蛋白质组学蛋白质组学素质，提供了可以容忍工业过程的靶蛋白的有价值的靶蛋白目录。
可扩展的蛋白质组学与药物发现兼容...
用分子胶化合物靶向蛋白质降解（TPD）是一种突破性的治疗方式，可消除以前认为不可用的疾病蛋白质。尽管具有巨大的潜力，但迄今为止，新型分子胶的系统发现及其细胞降解靶标仍然具有挑战性。在这里，我们提出了一个深度的蛋白质组学筛选和验证平台，以在各个阶段推进TPD药物发现计划，并创建新型高价值目标的广泛管道。深蛋白质组学筛选是基于数据独立的采集（DIA）技术，用于在空前的吞吐量，覆盖范围和敏感性下针对细胞蛋白质组的（潜在）分子胶的筛选化合物库。它从用分子胶水处理的细胞系中识别并量化了每样品的11,000多个蛋白质，从而实现了综合蛋白质组学的药物和药物靶标的发现。