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yoyobear1988
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好奇的小米

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谁一个、、论文不才交么……生物信息在生物学研究中的作用。生物信息是指生物体中包含的全部信息,如基因组信息、蛋白质、核酸、糖类等生物大分子的结构等。生物信息对生物体的生存、繁殖都起着重要作用。生物信息包含的范围很广,除遗传物质、神经电冲动和激素之外,生物体发出的声音、气味、颜色以及生物的行为本身都含有信息,都对生物的个体和群体产生影响,和生物的生存与进化密不可分。生物信息的特点是消耗极少的能量和物质即可产生极大的生物效应。生物信息一般可分为遗传信息、神经和感觉信息及化学信息。虽然遗传信息和神经感觉信息的载体都属于化学物质,但通常所指的化学信息是除以上两类物质以外的化学物质所携带和传递的信息。高等生物的激素及昆虫外激素都属于这一类。遗传信息是指生物为复制与自己相同的东西、由亲代传递给子代、或各细胞每次分裂时由细胞传递给细胞的信息, 即碱基对的排列顺序(或指DNA分子的脱氧核苷酸的排列顺序) 。遗传信息以密码形式存储在DNA分子上,通过DNA的复制传递给子代。在后代生长发育过程中,遗传信息自DNA转录给RNA,后翻译成特异的蛋白质,以执行各种生命功能。从历史上看,首先是由(1866)的研究形成了概念,即相应于生物各种性状的因素(现在称为基因)中包含着相应的信息(以后等人(1941)所开创了遗传生物化学的研究,描绘出这样一个轮廓:基因和决定生物结构与功能的蛋白质之间具有一对一的对应关系。 关于基因的化学本质方面,根据等(1944)进行的转化实验,以及和(1952)用大肠杆菌噬菌体的DNA进行的性状表达实验,已阐明DNA是遗传信息的载体。附着DNA结构研究的进展,现在已经确立了这样的概念,即基因所具有的信息可将DNA的碱基排列进行符号化。信息在表达时,DNA的碱基排列首先被转录成RNA的碱基排列,然后再根据这种排列合成蛋白质。有的病毒的遗传信息的载体不是DNA,而是RNA。遗传信息不仅有相应于蛋白质的基因信息,也包括对信息解读所必需的信息、控制信息表达所必需的信息,以及生物为了复制与自己相同结构所必需的一切信息。神经和感觉信息靠电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统接受内外环境中的信息,进行加工处理,调节和控制机体各部分功能。生物靠神经系统电脉冲和神经递质携带和传递。神经系统的功能是接收、传递内外环境中的信息,加以处理、分析,从而控制和调节机体各部功能,对环境作出适当的反应。因此,神经信息对于有机体的生存以及正常生活起着至关重要的作用。化学信息是除上述两类物质外由化学介质传递的信息。生物体的各种功能能够有条不紊地进行,对环境能及时做出反应,是由于生物体内存在着通过各种各样的化学信息分子进行传递的信息系统。生物信息在生物研究中有重要作用,然而,原始的生物信息资源挖掘出来后,生命科学工作者面临着严峻的挑战:数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息?基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育?基因组本身又是怎样进化的?生物信息学产业的高级阶段体现于此,人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。因此,生物信息学便是生物信息在生物研究中重要应用。 生物信息学是在生命科学的研究中,以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。生物信息学研究对象是生物信息。其研究重点主要体现在基因组学和蛋白学两方面,具体说就是从核酸和蛋白质序列出发,分析序列中表达的结构功能的生物信息。 具体而言,生物信息学作为一门新的学科领域,它是把基因组DNA序列信息分析作为源头,在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看,生物信息学应包括这3个主要部分:(1)新算法和统计学方法研究;(2)各类数据的分析和解释;(3)研制有效利用和管理数据新工具。 生物信息学作为基因组研究的有力武器,被广泛地用来加快新基因的寻找过程,以达到将“有用”新基因抢先注册专利的目的。在这场世界范围内的竞争中,中国科学家以及科研资金投向的决策部门如何结合我国科研水平的现状、优势领域等客观情况将有限的投资投入以求获得最大可能的科学研究以及商业回报,是一个无法回避的新课题。 生物信息学的主要研究方向: 基因组学 - 蛋白质组学 - 系统生物学 - 比较基因组学,随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展,由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增,目前已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及,数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取,是生物信息学产业发展的初组阶段,这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。 综上所述,对生物信息的研究对生物学的蓬勃发展具有重要作用。

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吴晗晓美眉

给你两个网站吧,里面有些范文

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新津东方

A Tuft Cell-Like Signature Is Highly Prevalent in Thymic Squamous Cell Carcinoma and Delineates New Molecular Subsets Among the Major Lung Cancer Histotypes 胸腺鳞状细胞癌中高度流行一种类似于Tuft细胞的特征,并在主要的肺癌组织型中划分出新的分子亚型 发表期刊:J THORAC ONCOL 发表日期:2021 Feb 17 影响因子: DOI:   一、研究背景 胸腺上皮瘤(TETs)包括胸腺瘤和侵袭性较强的胸腺癌(TCs)。胸腺瘤根据新生上皮细胞的组织形态和未成熟T细胞的比例,可分为A型、AB型、B1型、B2型、B3型和其他罕见类型。TCs的分化程度不一,但胸腺鳞状细胞癌(TSQCCs)约占80%的病例。由于它们的罕见性和代表性细胞系的匮乏,现阶段对TETs的生物学认识不足。手术以外的治疗仍然主要是经验性的,有效的长期治疗方案是不可用的。 二、材料与方法   1   数据来源 1)TCGA:胸腺瘤(也包括TC)(N = 117,包括A型(N = 10)、AB型(N = 48)、B1型(N = 12)、B2型(N = 25)、B3型(N = 10)、微结节胸腺瘤(N = 2)和TCs(N = 10)),肺SQCC和肺腺癌。 2)GSE57892:包含22例TETs型A(N = 5)、AB(N = 2)、B2(N = 3)和B3胸腺瘤(N = 5)和TC(N = 7) 3)George等人提供的66例肺LCNECs 4)RT-qPCR:60个速冻的TETs病例 5)免疫组化的分析:该队列包括胸腺瘤、胸腺和非胸腺SQCCs以及神经内分泌肿瘤(NENs)   2   分析流程 1)RT-qPCR、IHC、Western Blotting 2)统计分析:Wilcoxon检验、Student's t检验、chi-square检验、Fisher's exact检验、无监督聚类、富集分析、生存分析 3)胸腺滤泡细胞表达试剂盒:根据最近发表的小鼠胸腺上皮细胞(TEC)亚集(GSE114651)的基因表达标志,16 KIT,人TC标记的小鼠同源物KIT的mRNA表达水平在小鼠胸腺Tuft细胞中高于其他mTEC亚集和皮质TECs。这一发现促使作者调查已发表的人类胸腺瘤和TCs的基因表达数据集,以获得Tuft细胞标记物。 三、结果展示 01 - TCs在mRNA水平上表达胸腺滤泡细胞相关基因 搜索TCGA 数据集的胸腺瘤和TCs的24个基因的mRNA表达水平,这些基因在正常的小鼠胸腺Tuft细胞中特征性地表达,但不在其他正常TEC亚集,作者发现TCs经常表达这些基因。 POU2F3,Tuft细胞的主调节器,和ALOX5,GFI1B,CHAT和L1CAM的表达水平显著高于TCs比A型(CHAT除外),AB和B1-3胸腺瘤(图1)。通常局限于正常皮质TEC和非tuft细胞mTEC亚群15的基因在TC中的表达与胸腺瘤相比没有显著升高(补充图3A)。在Petrini等人提供的独立TET数据集中也观察到TC中Tuft细胞标志物的上调(补充图3B)。最后,在60个速冻TET队列中,RT-qPCR分析证实,两个关键的Tuft细胞标志物POU2F3和GFI1B的表达水平在TCs中显著高于A型、AB型、B1型、B2型和B3型胸腺瘤(图2A)。 02 - TSQCCs普遍表达关键的Tuft细胞蛋白,POU2F3和GFI1B 124例福尔马林固定、石蜡包埋的TET(包括上述速冻病例中的部分(60例中的7例))的IHC显示,虽然阳性细胞的比例不一(图2C),但几乎所有的胸腺瘤和胸腺NENs都是阴性的,但约70%的TSQCC中都有POU2F3蛋白表达(图2B)。同样,GFI1B的表达在TSQCC和其他TET亚型之间有显著差异,但GFI1B阳性TSQCC的比例低于POU2F3阳性TSQCC。POU2F3和GFI1B的IHC也成功标记了胰腺中的正常Tuft细胞。 与TSQCC相反,来自其他器官的SQCCs和NENs通过IHC呈POU2F3阴性。值得关注的是,皮肤SQCCs也是POU2F3阴性,尽管POU2F3在正常角质细胞中表达(图2B)。 03 - Tuft细胞样和非Tuft细胞样的TSQCCs代表不同的子集 作者的TSQCC病例中共有30%,TCGA联盟和Petrini等的队列中也有类似数量的病例表现出非Tuft细胞样表型(图3A和补充图3B)。对所有胸腺瘤和TSQCC的全局基因表达谱进行分层聚类,发现所有的Tuft细胞样TC都聚成一个组,虽然非Tuft细胞样TC分散在胸腺瘤中(图3B)。在驱动基因突变和临床发现方面,两组的规模太小,无法得出有意义的结论(补充图5A和B)。相比之下,TC中最常见的染色体异常--16q的丢失,在所有的Tuft细胞样TC中观察到,但在TCGA和Petrini等的联合队列中的非Tuft细胞样TC中都没有(图3A和补充图5D)。 04 - TC的Tuft细胞样表型与KIT的表达密切相关 比较POU2F3和GFI1B的mRNA表达水平和TSQCCs的经典诊断标记基因、KIT和CD5,在作者和Petrini等的队列中,这两个Tuft生细胞标记物与KIT和CD5的水平有中等至强的相关性,但在TCGA数据集中的相关性较低。此外,在TCGA和Petrini等以及作者的队列中,Tuft细胞标志物和KIT表达的相关性始终很高,且强于Tuft细胞标志物和CD5之间的相关性(补充图5C、5E和6A)。 在蛋白质水平上,从免疫组化队列中随机选择的24个TSQCC中,有12个共表达POU2F3、KIT和CD5,所有POU2F3阳性的病例(N=17)均表达KIT,尽管12个也是CD5阳性(补充图6B和C)。总之,KIT的表达与TCs的Tuft细胞样表型的相关性比CD5的表达更强。 05 - 一种类似于Tuft细胞的特征和KIT的表达表征了NSCLC的子集 接下来对肺癌的TCGA数据进行分析,寻找簇细胞样mRNA信号。在TET结果的基础上,经验性地定义簇细胞样肿瘤为POU2F3和GFI1B的mRNA表达z得分均大于2(因此称为POU2F3和GFI1B共表达者)。 来自TCGA队列的484个肺SQCCs中,共有9个是POU2F3和GFI1B共表达者,这个子集不仅发现其他Tuft细胞标志物上调,而且还发现KIT上调(图4A和补充图7A)。对全局基因表达谱进行分层聚类发现,9个簇细胞样肺SQCC中的8个聚成一个组,表明它们形成了一个独特的亚型(图4A)。 利用基因本体富集分析,发现与细胞核相关的转录本,尤其是转录因子,在丛生细胞样肺SQCCs中显著富集(图4B),强调它们在转录本水平上与非丛生细胞样肺SQCCs不同。在基因水平上,RB1失活突变在tuft细胞样亚组中显著更常见,尽管TP53突变在两个亚组中同样分布(图4C和补充图7B)。 分析TCGA数据集提供的虚拟组织学切片,簇细胞样肺SQCCs的分化普遍比非簇细胞样病例差,9例中仅有3例表现为局灶性角化(补充图7D)。在临床上,女性和重度吸烟者在tuft细胞样肺SQCCs中的比例过高(图4D)。虽然在TCGA队列中发现簇细胞样肺SQCCs的阶段明显较低,但没有发现显著的生存差异(图4D和补充图7D)。 在510个TCGA肺腺癌中,有3个是Tuft细胞样肿瘤,与它们的SQCC对应物相似,它们表达KIT,聚集在一起(补充图7E),显示RB1拼接突变或深度缺失以及TP53突变(补充图7F),并且在组织学上分化较差(补充图7G)。事实上,在对合并的肺SQCCs和腺癌的TCGA数据集进行层次聚类分析时,两个队列的丛细胞样子集聚成一个组,表明它们的肿瘤生物学相似(图4E)。 分析了George等人提供的数据集,根据mRNA表达的绝对值确定了12个POU2F3和GFI1B共表达者和54个非簇细胞样病例(图5A)。前者显著共表达其他簇细胞制造者和KIT,12例中有8例在基因表达分析上聚成一个小群(图5A)。与之前对SCLC的研究一致,19例簇细胞样LCNECs不表达Rudin等提出的其他3个POU2F3阴性SCLC亚组的主转录因子,神经内分泌标志物CHGA和SYP的表达水平明显低于非簇细胞样LCNECs(图5B)。 与簇细胞样肺SQCC和腺癌相似,簇细胞样肺LCNEC常有TP53和RB1突变,且RB1突变频率明显高于非簇细胞样队列。此外,LCNEC整体典型的STK11热点突变,在所有簇细胞样LCNEC中都不存在(图5C)。尽管存在这些分子差异,但两组之间的临床特征并无不同(图5D)。 四、结论 本研究中,作者报告了tuft细胞相关基因,特别是POU2F3和GFI1B,在大多数TSQCCs中高表达。此外,肺鳞状细胞癌(SQCC)、腺癌和大细胞神经内分泌癌(LCNECs)等较小的子集也表达了类似tuft细胞的特征。总之,tuft细胞样表型确定了TSQCCs的一个新的亚组和不同的肺癌类型,具有不同的分子和病理特征。这种特征伴随着独特的临床、组织学和遗传学特征,表明它在各自的癌症类型中划分了生物学上相关的子集。

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