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1.
人鼻咽与鼻咽癌及肺癌基因表达谱差异的研究   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
研究鼻咽癌、肺癌与正常鼻咽组织基因表达谱差异及筛选鼻咽癌相关基因,采用α- 32P逆转录标记组织总RNA,将cDNA探针与有5 184个基因或表达序列标签EST(expression sequence tag)的高密度cDNA微阵列GF200杂交,软件分析表达谱差异.结果发现三者均呈低表达为主的表达谱,密度值在200以上的基因及EST在鼻咽癌有110个,肺癌134个而鼻咽组织有158个;5个EST在鼻咽高表达但鼻咽癌低表达,3个EST在鼻咽癌高表达但正常鼻咽低表达.结果表明鼻咽癌与正常鼻咽及肺癌组织存在差异表达基因,可能还有新基因在鼻咽癌发生中起作用;采用高密度cDNA微阵列是一种筛选差异表达基因的快速有效方法.  相似文献
2.
3.
蛋白质翻译后修饰对蛋白质成熟、结构和功能多样性有决定性的作用。但蛋白质翻译后修饰的多样性、普遍性、动态性,使传统的生物化学方法在全局水平上理解翻译后修饰非常有限,对它们的研究、特别是大规模的研究长期发展缓慢。现在,在实验研究基础上,借助多方面的生物信息学方法,可以快速高通量的预测和鉴定蛋白质翻译后修饰。一方面,可以从序列角度出发,基于酶识别底物的特异性,用位点权重矩阵、支持向量机等算法,从底物蛋白质序列提取修饰相关的保守序列,并用于预测翻译后修饰位点。这种方法相对成熟,能够取得较理想的预测准确性,但不能反映不同时间不同细胞的翻译后修饰状态。另一方面,可从质谱数据分析出发,有望捕获细胞内翻译后修饰的动态特性。质谱分析的高灵敏度、高准确度和高通量的能力已使建立在质谱基础上的蛋白质组学成为研究翻译后修饰的重要工具,生物信息学方法和质谱蛋白质组学的结合则更可以加速研究翻译后修饰的进程。本文从序列和质谱分析两个角度总结评价了各种翻译后修饰相关生物信息学方法的研究近况,重点讨论利用质谱数据鉴定翻译后修饰的新思路。  相似文献
4.
基因芯片是目前十分重要的分子生物学研究工具,但不可否认,作为一项新兴的技术,基因芯片正处于不断探索和改进的过程中。本文以Affymetrix基因芯片为例,分析了基因芯片探针注释中存在的探针错配以及探针非特异性两个主要问题。针对这两个问题,本文分Affymetrix官方和其它研究机构两方面对改进措施进行综述,其它研究机构的解决措施又从基因、转录本和外显子三方面展开叙述。最后,本文指出了目前研究的发展趋势,就今后的相关研究提出了一些建议。  相似文献
5.
失控的突变导致肿瘤的发生,其中某些非同义突变(错义、移码、融合)多肽,被蛋白酶体降解成短肽后被抗原提呈细胞(antigen-presenting cells,APCs)识别,呈递至引流淋巴结,符合主要组织相容性复合物(major histocompatibility complex,MHC)结合基序的短肽,继而被T细胞表面因子捕获而产生免疫反应,引发肿瘤的消退,我们称之为"新抗原"(neoantigens).这类抗原由于未受胸腺的阴性筛选,被T细胞识别为"异类",不易受免疫耐受机制的影响,从而可作为免疫介导肿瘤治疗的有效靶点.新一代测序技术极大推动了新抗原疫苗的可行性,但从测序识别肿瘤的体细胞突变到TCR (Tcell receptor)识别新抗原产生免疫反应,中间存在着大量的候选假阳性新抗原多肽,这对于针对新抗原而设计疫苗无疑是难以跨越的障碍.一套有效合理的筛选方法,是新抗原疫苗制备过程中不可或缺的一环.然而国内未见相关综述报道,本文调研了目前新抗原免疫治疗过程中的新抗原肽预测及筛选研究进展.  相似文献
6.
肿瘤新抗原是免疫治疗的重要靶点,但基因组数据产生的候选新抗原数量庞大,预测假阳性肽段过多,实验验证费时费力,影响肿瘤新抗原的临床应用.本研究以乳腺癌为例,使用比转录组水平筛选更严格、比细胞学实验更省时的蛋白质基因组学方法来预测和筛选新抗原.研究发现,C2 (IFN-γdominant)免疫表型的新抗原数量最多. C2免疫表型显示出最高的M1/M2巨噬细胞极化,较强的CD8信号和最大的T细胞受体多样性,这可能导致产生更多具有良好免疫原性的新抗原.另外,我们还观察到乳腺癌肿瘤突变负荷与新抗原数目之间呈正相关.通过同批样本的质谱数据进一步筛选发现,可将两万级别的预测新抗原肽候选降至几十条表达肽段,进而可分析其对应的特异或广谱突变基因.最后,我们进一步分析了新抗原的免疫原性,即被T细胞受体识别的可能性.本文利用蛋白质组学数据对基因组数据计算预测得到的候选新抗原进一步筛选,提高了新抗原预测准确性,大大缩小后续实验验证范围.该流程可为肿瘤新抗原预测与筛选研究提供参考.  相似文献
7.
随着高通量DNA测序技术的飞速发展,越来越多的物种完成了基因组测序.定位编码基因、确定编码基因结构是基因组注释的基本任务,然而以往的基因组注释方法主要依赖于DNA及RNA序列信息.为了更加精确地解读完成测序的基因组,我们需要整合多种类型的组学数据进行基因组注释.近年来,基于串联质谱技术的蛋白质组学已经发展成熟,实现了对蛋白质组的高覆盖,使得利用串联质谱数据进行基因组注释成为可能.串联质谱数据一方面可以对已注释的基因进行表达验证,另一方面还可以校正原注释基因,进而发现新基因,实现对基因组序列的重新注释.这正是当前进展较快的蛋白质基因组学的研究内容.利用该方法系统地注释已完成测序的基因组已成为解读基因组的一个重要补充.本文综述了蛋白质基因组学的主要研究内容和研究方法,并展望了该研究方向未来的发展.  相似文献
8.
DNA结合蛋白(DNA-binding proteins,DBPs)的鉴定在原核和真核生物的基因和蛋白质功能注释研究中具有十分重要的意义.本研究首次运用间隔二肽组分(gapped-dipeptide composition,Gap DPC)结合递归特征消除法(recursive feature elimination,RFE)鉴定DBPs.首先获得待测蛋白质氨基酸序列的位置特异性得分矩阵(position specific scoring matrix,PSSM),在此基础上提取蛋白质的Gap DPC特征,通过RFE法选择最优特征,然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)作为分类器,在蛋白质序列数据集PDB396和LB1068中进行夹克刀交叉验证(jackknife cross validation test).研究结果显示,基于PDB396和LB1068数据集,DBPs预测的准确率、Matthews相关系数、敏感性和特异性分别达到93.43%、0.86、89.04%和96.00%,以及86.33%、0.73、86.49%和86.18%,明显优于文献报道中的相关方法,为DBPs的鉴定提供了新的模型.  相似文献
9.
通过RT-PCR证实PLUNC基因在小鼠鼻咽部具有相对特异性表达。进一步用染色体步移的方法克隆该基因5′端旁侧序列847bp,网上分析结果提示此序列具有调控活性,体外报道基因的研究亦证实这一结果。进一步的研究表明,其核心调控区位于转录起始位点上游200bp之内。这一工作将为构建鼻咽癌转基因动物提供良好的前提。  相似文献
10.
肿瘤药物敏感性预测在指导患者临床用药方面具有重要意义。本文基于癌症药物敏感性基因组学数据库(genomics of drug sensitivity in cancer,GDSC)198种药物的细胞系敏感性IC50数据,通过Stacking集成学习构建了包含基因表达、基因突变、拷贝数变异数据的多组学癌症药物敏感性预测模型。采用多种特征选择方法对基因特征进行降维,使用Stacking方法集成6种初级学习器和1种次级学习器进行建模,采用5折交叉进行模型验证。预测结果中AUC大于0.9的占比为36.4%,在0.8–0.9之间的占比为49.0%,最低AUC为0.682。基于Stacking构建的多组学预测模型较已有单组学和多组学模型的准确性和稳定性具有优势。多组学整合预测药物敏感性优于单一组学。特征基因功能注释和富集分析解析了肿瘤对sorafenib潜在的耐药机制,从生物学角度提供了模型可解释性及其应用于临床用药指导的价值。  相似文献
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