XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System裂解物
nucleomag HMW DNA纯化用户手册
NucleOmag®HMWDNA试剂盒设计用于从细胞，组织和植物材料中分离出高分子量DNA。此外，还显示了全血（EDTA），唾液，颊拭子以及细菌和酵母样品的兼容性。该程序基于在适当的缓冲液条件下核酸对顺磁珠的可逆吸附。样品裂解是使用裂解缓冲液HM1或HMB和蛋白酶K进行酶促的。用于将核酸与顺磁珠，结合缓冲液HM2和核瘤®B-珠的结合添加到转移和清除的裂解物中。磁分离后，使用洗涤缓冲液HM3，HM4和70％乙醇洗涤顺磁珠以去除污染物和盐分。使用冲洗缓冲液HM5去除以前的洗涤步骤的残留乙醇。接下来，高度纯化的DNA用洗脱缓冲液HM6洗脱，可直接用于下游应用。可以手动使用NucleOmag®HMWDNA试剂盒，也可以在标准的液体处理仪器和自动磁分离器上自动化。
组合化学开发的环状肽脂蛋白抑制剂
摘要：Furin是一种负责激活许多生理相关细胞底物的人丝氨酸蛋白酶，还参与了各种病理状况的发展，包括炎症性疾病，癌症，病毒和细菌感染。因此，具有抑制脂蛋白的蛋白水解作用能力的化合物被视为潜在的疗法。在这里，我们采用了组合化学方法（由2000种肽组成），以获得新的，强和稳定的肽脂蛋白抑制剂。广泛研究的胰蛋白酶抑制剂SFTI-1用作领先结构。进一步修饰了选定的单核抑制剂，以最终产生五个在亚洋摩尔范围内的K I值的单一或双环脂蛋白抑制剂。抑制剂5是最活跃的（K I = 0.21 nm），并且比文献中描述的参考脂蛋白抑制剂具有更明显的蛋白水解耐药性。此外，它降低了panc-1细胞裂解物中的液样活性。还报道了使用分子动力学模拟对脂蛋白 - 抑制剂复合物进行详细分析。关键字：弗林，向日葵胰蛋白酶抑制剂1，抑制剂，肽库，组合化学
danagene微生物组粪便DNA试剂盒
我们的新丹南微生物组粪便DNA试剂盒比我们的原始微生物组粪便技术更有效，并且旨在将纯微生物DNA的高产量与粪便样品分离，用于微生物组和宏观分析。该套件具有新型的微生物DNA柱和优化的化学性质，以更有效地去除PCR抑制剂（例如多糖，血红素化合物和胆汁盐），使用新型的微生物组裂解缓冲液和微生物组降水缓冲液在这种过程中，在这种过程中，微型机构是有效地使用了散热器的，并且是由热量进行的。蛋白质和抑制剂通过降水使用新的专有抑制剂去除缓冲液消除，随后通过离心与珠子和未溶解的样品材料结合。将纯化的裂解物与结合缓冲液混合，然后应用于微生物DNA柱。与柱结合的DNA经历了两个洗涤步骤。在干燥步骤后，可以用DNA进行NG，PCR和其他下游应用，可以用洗脱缓冲液（5 mm Tris/HCl，pH 8.5）洗脱。
AJAB-2024-121.pdfs
摘要肠道微生物组可能调节口服药物的药代动力学。同源转运蛋白在宿主居住的微生物细胞的肠细胞和细胞膜的史诗般的膜上可能竞争口服药物的吸收。属于宿主小肠的微生物细胞可能会吸收/生物蓄能的一些口服药物剂量的某些量。该项目的目的是观察肠道微生物组对依那倍lil的吸收/生物蓄积行为，当依那帕利口服以纯形式和赋形剂（片剂；商业制备）的存在。当前，尚无数据证实肠道微生物组在不存在和存在赋形剂的情况下通过肠道微生物组吸收的特定运输系统。两项体内试验，依那普利纯药物治疗试验和依那普利商业片剂处理的试验并行进行。在成年Wistar白化大鼠（n = 42）中进行每个试验分为每组中具有相同大鼠数量的七组（n = 6）；一个对照组和六个用单剂量的依那普利10mg/kgbwt口服的药物治疗组。大鼠（n = 6）随后在药物给药后1、2、2、3、4、5和6小时以不同的肠道过境时间处置，以从摘要收集微生物肿块。颗粒被裂解以暴露微生物裂解物并通过HPLC追求。与5小时的运输时间（73.2±5.17µg）相比，微生物组在4小时的运输时间（103±7.31µg）中吸收了依那倍lil（103±7.31µg）。亚洲J. Agric。生物。2025（1）：2024121。从微生物组中的剂量恢复百分比在4小时转运时间（4.15±0.05％）时明显高（p≤0.05），而5小时的过境时间（3.14±0.18％）。独立于赋形剂的存在，从两个制剂中，依那普利的同等量都通过宿主肠上皮细胞中的同源传输机制竞争地吸收了同等量。最终，依那普利作为肠道微生物组的底物，在口服时独立于剂型。关键字：依那磷，微生物组，微生物裂解物，药物恢复的百分比如何引用：Malik S，Mukhtar I，Muzaffar H，Nawaz L和Anwar H.解锁潜力：探索肠道微生物组吸收抗抑制性抗性的能力。doi：https：//doi.org/10.35495/ajab.2024.121这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可条款分发的开放访问文章。（https://creativecommons.org/licenses/4.0），只要正确引用了原始工作，就可以在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
导航大规模质粒DNA纯化
先前用于质粒DNA（PDNA）纯化的小规模方法无法满足该行业对足够数量的需求。大量的细菌裂解物是较大的体积发酵的结果，传统的大规模下流净化过程具有一些缺点和局限性。市场被认为会继续扩展，因此需要有效，具有成本效益和可扩展的纯化过程的需求显而易见。在pDNA产量和纯度之间存在至关重要的权衡，因此需要在色谱量化步骤中进行仔细考虑。每个步骤都会提高纯度，同时牺牲产量。为了达到更高程度的pDNA产量，最佳纯化需要一个单一的构图步骤，特别是与过滤结合的阴离子交换色谱（AEX）。另外，建议采用涉及AEX的两步纯化方法，然后是疏水相互作用色谱法（HIC），以消除互补杂质并达到高纯度。此外，建议使用整体色谱支撑物的利用来促进纯粹的纯化策略。这是由于整体促进了较高的结合能力，即使在高流速下，也可以确保稳健和一致的结果。
免疫复合物对底物进行水解-...
确定了大鼠白细胞在固相测定中水解放射性标记的表面结合蛋白底物的能力，并测量了影响该过程的各种因素。未受刺激的白细胞水解的底物非常少。当细胞悬浮液与酵母聚糖颗粒混合或与预先形成的免疫复合物一起孵育时，底物水解量急剧增加。毫不奇怪，等效免疫复合物被证明是引发反应最有效的。与蛋白底物一起附着在表面的免疫复合物能够有效诱导水解，尽管它们不如悬浮液中的免疫复合物有效。三种蛋白酶抑制剂，α-抗胰蛋白酶、α-巨球蛋白和大豆胰蛋白酶抑制剂，能够中和大鼠中性粒细胞裂解物中几乎所有的蛋白酶活性，并测试了它们抑制免疫复合物诱导的蛋白质水解的能力。研究发现，当抑制剂与底物蛋白表面结合时，它们可以有效防止中性粒细胞水解蛋白质。然而，当相同的抑制剂存在于流体相中时，它们的效果就差得多。相对
2025; 21（4）：1819-1836。 doi：10.7150/ijbs.101025审查打破免疫抑制以增强癌症干细胞靶向的免疫疗法
在过去的十年中，癌症干细胞（CSC）靶向免疫疗法已成为癌症治疗的新策略。 但是，由于存在宿主免疫抑制活性，其功效受到了显着限制。 具体而言，在CSC中，程序性细胞死亡配体1（PD-L1）过表达，PD-L1过表达的CSC通过与肿瘤微环境（TME）中的各种免疫细胞相互作用，从而产生免疫抑制环境。 因此，针对CSC的同时免疫抑制中断的新型免疫治疗策略将有望增强抗CSC效应。 其中包括基于CSC裂解物，CSC-Marker蛋白和CSC衍生的肽以诱导抗CSC免疫的形式的CSC抗原，以基于CSC抗原的形式呈现CSC抗原。 此外，CSC定向的双特异性抗体（BIAB）和抗体药物共轭物（ADC）已开发出有效靶向CSC。 此外，嵌合抗原受体（CAR）-T细胞疗法和天然杀伤（NK）基于细胞的靶向CSC在固体和血液学肿瘤中都取得了进步，并且抑制CSC相关的信号传导途径已被证明成功了。 在这篇综述中，我们旨在概述PD-L1在CSC属性中的作用和调节机制； TME中CSC和免疫抑制细胞之间的串扰以及免疫抑制阻塞的最新进展和未来有望增强CSC靶向的免疫疗法。癌症干细胞（CSC）靶向免疫疗法已成为癌症治疗的新策略。但是，由于存在宿主免疫抑制活性，其功效受到了显着限制。具体而言，在CSC中，程序性细胞死亡配体1（PD-L1）过表达，PD-L1过表达的CSC通过与肿瘤微环境（TME）中的各种免疫细胞相互作用，从而产生免疫抑制环境。因此，针对CSC的同时免疫抑制中断的新型免疫治疗策略将有望增强抗CSC效应。其中包括基于CSC裂解物，CSC-Marker蛋白和CSC衍生的肽以诱导抗CSC免疫的形式的CSC抗原，以基于CSC抗原的形式呈现CSC抗原。此外，CSC定向的双特异性抗体（BIAB）和抗体药物共轭物（ADC）已开发出有效靶向CSC。此外，嵌合抗原受体（CAR）-T细胞疗法和天然杀伤（NK）基于细胞的靶向CSC在固体和血液学肿瘤中都取得了进步，并且抑制CSC相关的信号传导途径已被证明成功了。在这篇综述中，我们旨在概述PD-L1在CSC属性中的作用和调节机制； TME中CSC和免疫抑制细胞之间的串扰以及免疫抑制阻塞的最新进展和未来有望增强CSC靶向的免疫疗法。
DEPMAP：癌症依赖图数据包
描述DepMap软件包是一个数据包，该数据包使用Broad Institute DepMap Cancer依赖性研究使用实验室。可用的数据集可用，包括RNAi和CRISPR-CAS9基因敲除筛查量量化精选癌细胞系的遗传依赖性。其他数据集也可用于与选择细胞系的基因的日志拷贝数，通过反相蛋白质裂解的蛋白质表达，通过反相裂解的蛋白质裂解物微阵列（RPPA），“百万到百万）（TPM）数据（TPM）数据，以及包含元数据和突变的补充数据集，并在当前释放中发现了其他数据集。19Q3释放添加了Drug_Depentency数据集，该数据集包含有关药物和药物候选化合物的癌细胞系依赖数据。20Q2释放添加了蛋白质组学数据集，该数据集包含通过质谱法对蛋白质进行定量分析。该软件包将每季度更新，以合并最新的广泛研究所的公共癌症依赖性数据集。该软件包中提供的所有数据都是由Broad Institute DepMap生成的，用于研究目的，而不是用于临床使用。此数据根据创意共享许可（属性4.0国际（CC By 4.0））分发。
基于 CRISPR–Cas9 修饰的催化发夹组装的灵敏且特异的 microRNA 检测和原位成像方法
微小RNA（miRNA）是一类小型非编码RNA，在调控基因表达和相关病理过程中发挥着至关重要的作用。1,2作为一种重要的生物标志物，miRNA在细胞内的分布和表达与许多疾病，尤其是癌症有着密切的关系。因此，miRNA的体外检测和原位成像都有利于疾病诊断。3最近，外泌体是一种直径约30 – 150纳米的小型载体，含有几种不同的生物分子，包括蛋白质、脂质以及mRNA和非编码RNA。外泌体也被认为是细胞 - 细胞通讯介质中的重要部分，因为它们可以将其内容物（尤其是miRNA）释放到邻近细胞和远端细胞。4 – 6因此，外泌体miRNA被视为疾病诊断和病理研究的有前途的生物标志物。据报道，许多 miRNA 检测方法，如实时定量聚合酶链式反应 (qRT-PCR)、北方印迹、微阵列，可在溶液或细胞裂解物中实现灵敏的 miRNA 检测。7,8 尽管如此，这些方法也因步骤耗时、程序复杂和成本昂贵而受到批评，阻碍了它们的广泛应用。7,9,10
基于机器学习的化学蛋白质组学方法，用于识别复杂蛋白质组中的药物靶标和结合位点
化学蛋白质组学是表征药物作用方式的关键技术，因为它可以直接识别生物活性化合物的蛋白质靶点，并有助于开发优化的小分子化合物。目前的方法无法识别化合物的蛋白质靶点，也无法在未事先标记或修改的情况下检测配体和蛋白质靶点之间的相互作用表面。为了解决这一限制，我们在此开发了 LiP-Quant，这是一种基于有限蛋白水解与质谱相结合的药物靶点反卷积流程，可跨物种（包括人类细胞）工作。我们使用机器学习来辨别指示药物结合的特征，并将它们整合成一个分数，以识别小分子的蛋白质靶点并估算它们的结合位点。我们展示了跨化合物类别的药物靶点识别，包括靶向激酶、磷酸酶和膜蛋白的药物。 LiP-Quant 估计整个细胞裂解物中化合物结合位点的半最大有效浓度，正确区分药物与同源蛋白质的结合，并识别杀菌剂研究化合物迄今为止未知的目标。