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大数据挖掘在植物表观遗传组学中的应用
近年随着测序技术的不断完善,生物领域积累了大量基因组、转录组、表观组学数据。怎样有效利用这些数据挖掘生物学新知识,是研究工作者在大数据时代面临的挑战。该研究以DNA甲基化测序数据入手,探索了大数据挖掘揭示生物学新知识的研究之路。翟继先课题组重新分析了公共数据库中来自不同实验室的约500余组Col-0型拟南芥DNA甲基化数据:通过比较单个突变体和多个野生型,鉴定了每个突变体中高置信度的DNA甲基化差异区域,进而分析了不同突变体间DNA甲基化差异区域的重合度,揭示控制DNA甲基化相关基因之间的联系。
南方科技大学 2021-04-13
整合蛋白质组学助力“癌症之王”的精准诊疗
揭示了LIF在胰腺肿瘤发生中的重要生物学功能,并且表明其成为有效的治疗靶标以及肿瘤诊断标志物的光明前景。基于该项研究所开发的整合蛋白质组学分析策略,为更好地理解肿瘤微环境中的细胞间信号转导网络提供了新颖的系统水平研究工具,为探寻胰腺癌治疗和诊断的分子靶标提供了重要可靠的线索。 基于本研究发现的LIF在胰腺癌中的关键性作用,加拿大Northern Biologics公司将胰腺癌纳入其anti-LIF·I期临床试验中,并将胰腺癌作为重点适用病症进行测试。 田瑞军课题组在过去五年时间里,开发了一系列新的生物质谱和蛋白质组学分析新策略(PNAS, 2015, 112, E1594; PNAS, 2018, 115, E8863; Anal. Chem., 2018, 90, 5879; Anal. Chem., 2018, 90, 12574; Anal. Chem., 2017, 89, 9407; Anal. Chem., 2016, 88, 4864),并在创新药物发现、癌症靶点和标志物开发、肠道微菌群宏蛋白质组分析和干细胞蛋白质组分析等方面实现了系统地应用。
南方科技大学 2021-04-13
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宁波华茂文教股份有限公司 2021-08-23
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