科研动态

共有7条
  •  

    2016年7月20日,上海丰恒信息科技有限公司与天津科技大学正式合作签约,此举标志着双方正式确立了战略合作伙伴关系,这将进一步推动上海丰恒在天津地区的发展。

    为了促进上海丰恒与天津大学在生物与医药技术领域进行更广泛的合作,提高双方的竞争实力,实现教育培训、技术合作、人员交流、成果转化等各方面的资源整合,双方在真实、充分的表达各自意愿的基础上,达成协议。

    根据协议,双方将在分子生物学、细胞学 、动物医学、病理学、基础医学等科研领域方面深化合作,在保质保量的基础上,在研究技术和课题人员培养等方面保持密切合作与交流,相互促进。

    此次上海丰恒与天津科技大学成为战略合作伙伴,将高校和企业优势整合,研发技术在产业应用上得到重大突破,天津科技大学将成为上海丰恒打开天津市场的主要研究中心,签署的协议进一步深化了两者之间的合作,有利于形成经济高效的生产系统,推动我们在生物医药方面的发展。

     

    关于上海丰恒

    1

    上海丰恒生物科技有限公司,是2011年依托上海交通大学成立的高科技创新型团队,有着5年的丰富科研经验。团队由100多位全职高端人才组成,配备了达国家重点实验室水平的大型实验室和自主研发的生物信息数据智能分析云平台,取得了2项发明专利与100多个软件著作权。合作单位有60余家,长期合作单位包括:上海交通大学、上海中科院、华东师范大学、香港中文大学、中华医学会、华大基因等。目前我们已经协助不同的科研工作者发表数千篇SCI,成功接收率可达95%,生信类文章达98%。

     

    关于天津科技大学

    2

     

    天津科技大学分析测试中心为教学和科学的公共实验平台,中心基本管理理念是集中管理、开放共享、通过网络化管理和专业化服务,实现中心管理科研仪器设备有序和高效使用。目前,分析测试中心共有面积500余平米,现有大型仪器设备80余台(套),总价值2500余万元。

     

     

  • 小RNA(Small RNA)是一类重要的体内调节分子,主要包括miRNA、piRNA和siRNA。小RNA可参与基因转录后调控,调节细胞生长、分化,以及个体发育、生殖等重要生物学过程。

     

    近年来,对小RNA的研究越来越热门,我们通过NCBI pubmed(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ )数据库检索结果可以发现,小RNA的pubmed文献篇数逐年增加,尤其是2010年之后更是突破了10000篇该方向的研究文献(图1)。而中国作为科研大国,小RNA的pubmed文献篇数仅次于美国,位列世界第二(图2)。而在2015年的国家自然科学基金项目中(http://isisn.nsfc.gov.cn/egrantindex/funcindex/prjsearch-list ),初步统计有700多个和小RNA相关的项目,项目涉及总金额近4亿(表1)。

     

    目前研究小RNA的主流手段是小RNA测序(small RNA-seq),首先采用胶分离技术,收集样品中18-30nt的RNA片段;再利用高通量测序技术,一次性获得单碱基分辨率的数百万条小RNA序列信息。小RNA测序之后的数据要进行标准化分析和高级分析,标准分析我们就不多说了,分析流程参见图3,一般测序公司都会做标准化分析的。

    高级生信分析,是指对标准化分析进行深度挖掘,获得与研究方向相关的一些符合逻辑的结论。简单来讲,标准化分析给的是结果,高级分析给的是结论

     

    那么,常见的小RNA相关的高级分析有哪些呢?

    1. 差异表达miRNA的聚类热图分析(图4);
    2. 差异表达miRNA调控靶基因分析(图5)和结合位点预测分析;
    3. 差异表达miRNA的功能富集分析(图6);
    4. 竞争性内源RNA(competing endogenous RNA,ceRNA)分析(图7);
    5. miRNA结构预测分析(图8);
    6. 其他分析,例如转录因子-miRNA分析,miRNA活性分析,miRNA功能协同网络分析,miRNA共表达分析等等。

     

    云生信团队致力于疾病的理论研究,主要研究内容有通过高通量测序数据的深度挖掘,利用生物信息方法研究疾病相关的biomarks(miRNA、基因或蛋白、突变位点等),代谢通路及药物分子等。 云生信团队目前已经针对肺癌、胃癌、骨肉瘤、胰腺癌等疾病进行了深入研究,获得了重要的科研成果。并根据已有的分析结论,构建了疾病数据库。例如:肺癌数据库(http://www.lungcancerdatabase.com/),胃癌数据库(http://cadb.microsci.com/ ),骨肉瘤数据库(http://osdb.microsci.com/ ),胰腺癌数据库(http://pancdb.microsci.com/ )等。

     

    另外,云生信团队已有生物信息分析相关的软件著作权和专利50多篇,并根据这些分析技术制作了全国首个标准化分析+个性化分析的开放型生物信息学在线平太——云生信平台http://www.biocloudservice.com/ ),如图9所示。该平台包含六大组学分析专题以及四大特色分析专题,涉及了生物信息分析的各个层面,为生物信息爱好者提供一个权威的方便的学习交流平台。

     

     

    图片1-40       图片2-40

    图1 不同时间点小RNA相关的pubmed文献篇数

    图2 不同国家发表的小RNA相关pubmed文献篇数(TOP10)

     

    表1 2015年国家自然科学基金与小RNA相关的项目(金额TOP10)

    项目标题 金额

    (万元)

    单位
    miRNA在对虾-病毒互作中的作用机理 332 浙江大学
    HIF-miR21在急性缺血性肾损伤发病中的作用及防治新靶点的研究 320 复旦大学
    伏隔核miR-29/Dnmt3/Meg3通路参与甲基苯丙胺成瘾的机制研究 320 西安交通大学
    MicroRNA介导的日本血吸虫致病机制及干预研究 320 第二军医大学
    microRNA在脓毒血症急性肾损伤中的作用、调控及诊断价值 320 中南大学
    水稻矮缩病毒(RDV)在传毒昆虫介体和水稻两种宿主中siRNA的产生以及抗病毒机制研究 315 北京大学
    水稻对稻瘟病菌免疫反应的miRNA调控网络 311 四川农业大学
    NSun2介导的衰老相关microRNA甲基化与调控机制 310 北京大学
    RNA-自噬siRNA自组装纳米材料的构建及其调控肺血管重构的机制 200 第三军医大学
    细胞外循环microRNAs在早产儿视网膜病变发生发展中的调控及其相关机制研究 100 上海交通大学

     

     

    图片3-3

    图3 小RNA测序数据的常规分析流程

     

    图片4-4

    图4 差异表达miRNA的heatmap图

     

    图片5-5

    图5 差异表达miRNA-target网络图。A代表差异上调miRNA靶基因调控关系;B代表差异下调miRNA靶基因调控关系。

     

    图片6-6

    图6 重要miRNA的KEGG PATHWAY功能富集分析

     

    图片7-7

    图7 ceRNA分析

     

    图片8-8

    图8 miRNA结构预测分析

  • 基因(蛋白)常见的功能分析方法有:代谢信号通路(pathway)和GO(Gene ontology,基因本体论)分析。另外还有COG(Clusters of Orthologous Groups of proteins)、蛋白功能域(protein Domain)等分析。

     

    功能分析的应用非常普遍,以通路分析为例,其相关的文献逐年增加,2015年相关的文献有42926篇(图1所示)。 所以说基因功能分析是一个非常普遍而且重要的分析内容。

     

    GO和pathway都是研究基因功能的,那么它们的区别是什么呢?在这里跟小伙伴们科普一下:GO主要是研究基因功能的,而pathway是研究基因和蛋白功能的,是不是一目了然了?GO功能主要分成三大类:BP(生物学过程)、MF(分子功能)和CC(细胞组成);其中最常用的就是GO BP分析。常见的pathway数据由KEGG、Reactome、Biocarta等。

     

    图片1-1-1图片2-2-2

    功能分析主要分成两类:功能注释分析和功能富集分析。

     

    功能注释分析是指对基因进行GO、pathway的注释(Annotation),例如DDR1基因参与GO:0001558 regulation of cell growth、GO:0007155 cell adhesion、GO:0031100 organ regeneration等20个生物学过程(GO BP)。

     

    功能富集分析是指对一个基因集(gene sets)进行富集分析,使用超几何分布算法获得该基因集中的基因显著富集的功能。一般会有一个显著性的阈值,例如p<0.05。结果如图例所示。

    报价:有参考基因组的功能注释/富集分析,每组每种500元;

    无参考基因组的功能注释/富集分析,每组每种1000元;

     

    图片3-3

    图例: A代表通路图;B代表差异上下调基因的GO富集分析;C代表KEGG pathway富集分析; D代表GO和pathway富集分析

     

    案例:胆道闭锁小鼠模型中肝外胆管和胆囊基因

    研究目的

    胆道闭锁(BiliaryAtresia,BA)是一种肝内外胆管出现阻塞并可导致淤胆性肝硬化天性胆道闭锁而最终发生肝功能衰竭的疾患。轮状病毒可导致小鼠患BA 疾病。本文利用轮状病毒感染新生小鼠构建的胆道闭锁的时间表达谱,分析疾病样本异常表达基因及其功能作用等,来阐述胆道闭锁模型的分子机制。

     

    方法结果

    一、实验设计

    实验样本设计如下:盐水处理组织的对照样本,处理时间点为3天(Day 3 after normal saline injection,简称Day3_NS)、7天(简称Day7_NS)、**天(简称Day**_NS),每个时间点3个样本;轮状病毒处理组织的实验样本,处理时间点为3天(简称Day3_RRV)、7天(简称Day7_RRV)、**天(简称Day**_RRV),每个时间点3个样本。制作芯片。

     

    二、表达数据预处理及差异表达分析

    芯片数据首先使用R软件包RMA法预处理。随后将探针转换为对应的gene symbol。对于多个探针匹配同一个gene symbol,取这些探针均值作为基因最终表达值。

     

    计算分析Day3_RRV vs. Day3_NS、Day7_RRV vs. Day7_NS、Day**_RRV vs. Day**_NS,三个对比组的差异表达基因。使用R包提供的T检验的方法计算差异表达基因的显著性P值。并使用BH方法矫正P值(即FDR)对于每个显著差异表达基因,要求其差异表达的FDR小于0.05,同时要求log2FC的绝对值不小于1

     

    利用基因表达值可对多个数据集进行文氏图分析,快速筛选出重要基因。我们输入3个时间点差异表达基因和基因的log2FC值,观察3个时间点差异表达基因的异同。文氏图分析结果见图1。有115个上调基因同时出现在3个时间点中,但是下调基因只有1个。后续进一步分析这116个基因。

     

    图片4-4

    图1 VennPlex文氏图分析结果。0表示contra-regulated,指表达方向相反的基因,如day3和day7有1个表达方向相反的基因

     

    三、差异表达基因功能富集分析

    使用富集分析工具分别分析每个时间点中上调和下调基因分别参与GO功能和KEGG通路。参数富集基因个数count>=2,超几何检验显著性阈值Pvalue<0.05(视为显著富集结果)。

     

    VennPlex文氏图得到116个差异表达基因在3个时间点表达变化方向一致,基因功能富集结果见表1。

    表1 差异表达基因的功能富集分析(每种结果只显示TOP 5,其余的参见附表)

     

    Category Term Count PValue
    GOTERM_BP GO:0006955~immune response 53 9.85E-29
    GOTERM_BP GO:0006952~defense response 48 5.82E-25
    GOTERM_BP GO:0006954~inflammatory response 31 4.75E-19
    GOTERM_BP GO:0009611~response to wounding 36 3.99E-18
    GOTERM_BP GO:0006935~chemotaxis 20 1.33E-14
    GOTERM_CC GO:0005576~extracellular region 76 4.66E-15
    GOTERM_CC GO:0044421~extracellular region part 37 9.05E-08
    GOTERM_CC GO:0005615~extracellular space 29 1.07E-07
    GOTERM_CC GO:0009897~external side of plasma membrane 15 1.84E-05
    GOTERM_CC GO:0009986~cell surface 18 3.13E-05
    GOTERM_MF GO:0030246~carbohydrate binding 26 3.81E-10
    GOTERM_MF GO:0003823~antigen binding 14 1.31E-09
    GOTERM_MF GO:0004364~glutathione transferase activity 9 1.01E-08
    GOTERM_MF GO:0016765~transferase activity 10 3.27E-07
    GOTERM_MF GO:0030414~peptidase inhibitor activity 15 2.90E-06
    PATHWAY mmu00480:Glutathione metabolism 16 1.84E-13
    PATHWAY mmu00982:Drug metabolism 13 7.82E-08
    PATHWAY mmu00980:xenobiotics by cytochrome P450 11 1.69E-06
    PATHWAY mmu04062:Chemokine signaling pathway 17 2.51E-06
    PATHWAY mmu04623:Cytosolic DNA-sensing pathway 8 2.04E-04

    注:BP代表生物学过程;CC代表细胞组成;MF代表分子功能;pathway代表KEGG pathway;count代表富集的基因个数;p值为超几何分布结果。

     

    四、交集基因分析

    结合VennPlex文氏图分析结果,筛选出在3个时间点表达方向一致的基因。预测分析调控这些基因的转录因子。预测分析调控这些靶基因的转录因子。我们选择transfac和jaspar数据库中收录的转录因子和靶基因关系对。

     

    图片5-5

    图2 转录因子和靶基因调控网路,红色节点属于交集基因,三角形节点表示转录因子

     

  • 好消息,好消息,好消息!5月23日起,由“实用meta分析”团队倾力打造的meta分析专题培训即将开始啦!

    我们要做什么?

    一直以来,我们的Meta分析直播课程都深受广大学员欢迎(已经超过1100人次参加),为了迎合学员的要求以及提高Meta分析实战能力,我们将推出Meta分析专题培训,免去繁杂枯燥的理论,直接用软件进行实战演练,在实践中进步,在实践中学习理论!

    本期将进行剂量反应关系Meta分析、网状Meta分析这两个专题的讲解。

    为什么选择我们?

    1 实时直播课程,比图文课程更生动,比视频教程更互动,直接高效的课程讲解,只针对核心内容进行详细讲解,摆脱图文教程的滞后性;

    2 价格实惠,一个专题只需99元(报名成功还赠送免费论文评估,有需要者请在公众号给我们留言);

    3 专题培训,在讲解中还原文献,掌握精髓,解决实际问题;

    4 开放式的课前交流,针对性的课程讲解;

    5 群主宇意尖峰亲自授课。

    我们有QQ群(群号:422021477)和微信公众号(实用Meta分析),可以自由交流学习经验,不管是课前、课中,还是课后,都能互动交流。

    剂反、网状Meta分析的优势

    剂量反应关系,不仅仅揭露某种暴露(干预)与结局的关系,更进一步暴露(干预)水平(也就是剂量)的变化与结局指标发生风的关系。网状Meta分析能够解决直接比较证据不足而无法合并的困扰,也能实现三种或以上干预措施的比较。

    两者的应用日益广泛,这两种类型的Meta分析甚至被BMJ、JAMA、Lancet等世界顶尖杂志收录

    上课时间与内容

    meta1

    报名方式

    方式一:浏览器搜索“腾讯课堂”,然后搜索机构“丰核科技”,选择对应的课程,付费报名。

    方式二:点击下方链接,付费报名。

    剂量效应关系Meta分析https://ke.qq.com/course/129400#term_id=100143955

    网状Meta分析https://ke.qq.com/course/129449#term_id=100144023

    报名流程如下:

    1、进入课程界面,点击“立即购买”

    meta2

    2、 QQ或微信登录

    meta3

    3、点击“去付款”

    meta4

    4、选择支付方式(建议选择“快捷支付”或“银行卡”,微信支付会出现异常)

    meta5

    上课形式

    形式1:安装最新版QQ,报名后在上课时间登录QQ即可参加培训。

    形式2:手机下载腾讯课堂APP(https://ke.qq.com/download/app.html),报名后在上课时间登录即可。

    注意:Mac系统电脑、IPhone不能观看,建议使用Windows系统的电脑上课。

    实用Meta分析(meta-show)

    QQ讨论群:422021477

    meta二维码

  • 摘要 : 最好的时光在最好的时代,对于科技工作者来说,当代中国为他们施展才华提供最好的舞台。在科技创新中,国家各学科领域的一批顶尖实验室发挥着关键的先锋引领作用。《超级实验室》,带您走进中国顶尖实验室,一睹追求卓越、勇于超越的大国科学家风范。

           最好的时光在最好的时代,对于科技工作者来说,当代中国为他们施展才华提供最好的舞台。在科技创新中,国家各学科领域的一批顶尖实验室发挥着关键的先锋引领作用。《超级实验室》,带您走进中国顶尖实验室,一睹追求卓越、勇于超越的大国科学家风范。

          生物学家施一公带领团队,用短短7年时间,接连在生命科学领域取得世界级重大突破,快速进军世界生命科学的最前沿,今天的【超级实验室】我们就先来走进施一公的实验室。

           今年9月,国际学术期刊《科学》上发表的两篇文章,在世界上首次报道了“剪接体”的结构,这震动了世界生命科学界。

           美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士 Dinshaw J.Patel:在近些年的结构解析中,发现核糖体的三位科学家已经被授予了诺贝尔奖。我认为这次剪接体结构的发现,与这具有一样的高品质、一样的影响力。

           这项重大成果,出自清华大学结构生物学中心。领军人施一公,曾放弃世界著名大学终身教职和美国国籍,全职回到母校清华任教。

           中国科学院院士、清华大学生命科学学院教授 施一公:每次坐飞机回国,我都挺激动的,但是离开中国的时候,我都挺惆怅的当时,在全职回国之前,觉得自己不是中国变化的一部分。

           回国第二年,他就瞄准了结构生物学最值得期待的研究之一——解析“剪接体”结构。在生命运行遵循的“中心法则”中,遗传物质DNA要经过三个环节,才能转变成为蛋白质,维持生命活动。这其中,第二环节的剪接体,是控制遗传信息传递的重要物质,人类35%的遗传紊乱都与它的功能失常有关,甚至包括一些种类的白血病和癌症。

           清华大学生命科学学院博士后 闫创业:我们得到这个结构之后,整个理解它致病的原因,未来才有可能设计有针对性的药物。

           在“中心法则”中,对第一步和第三步的结构解析,已分别获得诺贝尔化学奖,而第二步的剪接体结构解析被公认为难度更大。而此时,施一公团队只有3名“85后”博士,平均年龄才27岁。

           那段时间,团队生活单调得只有“实验室——宿舍”两点一线,常常几天几夜不合眼。为了“驯服”动态、多变的剪接体,国家支持清华引进世界最大的冷冻电镜系统,它能把样品冻结,更易于观测。终于团队在3.6埃,相当于人头发丝百万分之一的距离,在世界上第一个看清剪接体的原貌。

            清华大学医学院博士研究生 杭婧:做科研的目的是什么,就是为了发现一些真理,所以首先要有勇气跟胆量,就比如说你创业也一样,你如果觉得这个项目很难,你压根儿不敢尝试,那么你根本没有成功的可能性。

           如今,施一公实验室的课题,全是难啃的“硬骨头”。他们和“肿瘤”作对手,研究抑制肿瘤的因子,将成果转化为抗癌新药应用临床实验;他们也是“老年痴呆症”的敌人,在世界上首次解析出与其发生密切相关的的γ-分泌酶的结构,未来可能据此研发治疗药物。

           中国科学院院士、清华大学生命科学学院教授 施一公:师傅把自己的所学全部交给自己的学生,学生尽全力吸收、尽全力消化,再尽全力超过自己的师傅,这也是回国以后最骄傲的一件事情,就是培养了一批非常优秀的青年科学家,他们在国际舞台上、国际学术界已经开始亮剑。

           回国工作的8年间,施一公还用自己的影响力,面向全球招揽了80多名世界顶尖的优秀科研工作者,放弃国外教职,回国内全职工作。国庆节前夕,他刚被任命为清华大学副校长。有人担心,繁杂的行政工作是否会影响科研精力的投入,但施一公却有承诺:教学和科研不能丢,每年100节课,雷打不能动;重大科研课题必须投入每年大约一半的时间。

           中国科学院院士、清华大学生命科学学院教授 施一公:我们不去攀比个人待遇的高低,因为每个人都已经丰衣足食了。我们更应该去攀比科学贡献的大小,攀比对国家贡献的大小。在生活上知足常乐;在科学研究、人才培养上,在对国家贡献上不知足而常乐。

  • 摘要 : 德国罗斯托克大学一项最新研究发现,出生月份会影响人们患痴呆症的几率。尽管这种效应与诸如肥胖症等危险因素相比要小一些,但它或许证实了生命最初的几个月如何影响接下来几十年间的认知健康。

           德国罗斯托克大学一项最新研究发现,出生月份会影响人们患痴呆症的几率。尽管这种效应与诸如肥胖症等危险因素相比要小一些,但它或许证实了生命最初的几个月如何影响接下来几十年间的认知健康。

           德国罗斯托克大学人口学家Gabriele Doblhammer和Thomas Fritze研究了来自该国最大公共健康保险商——大众地方医疗保险公司的数据。这些数据涉及年龄在65岁及以上的近15万人。研究发现,相较于6~8月的出生者,那些在12月至来年2月出生的人患上痴呆症的风险要低7%,其他月份出生的人患上痴呆症的风险则介于两者之间。

           不过,这种影响并没有任何占星学上的意义。相反,研究经济环境对健康影响的英国布里斯托大学经济学家Gerard van den Berg表示,出生月份是诸如天气、营养等环境条件的一个标识物。

           例如,夏天出生的婴儿在他们的第一个冬天面临呼吸道感染时要相对缺少经验。过去,在春天和夏天出生的婴儿恰好在来自秋季收获的新鲜水果和蔬菜的供应大多已被耗尽时处于孕晚期。而来自柴火燃烧或煤炭取暖的污染可能也会造成一定的影响。

          来自其他研究的证据显示,此类因素会对新陈代谢和免疫系统造成一生的影响,增加诸如糖尿病、肥胖症、高血压等疾病的患病风险。Doblhammer和Fritze的研究结果证实,这对于痴呆症而言同样成立。

    原文链接:

    Month of Birth and Dementia Late in Life

    原文摘要:

    Dementia is one of the most common, still incurable diseases of old age, with high costs for the patient, the family and the society. Scholars of dementia have identified important risk factors in mid-life but little attention has been devoted to the earliest period in life. This article extends the research about risk factors of dementia to the time around birth. We start by discussing the influential theories of fetal programming and of the thrifty phenotype, and briefly contrast these theories with life-course approaches and the theory of the accumulation of advantage or disadvantage over the life course. Our own empirical study is based on an exogenous indicator of the early life environment, namely the month of birth. We present the theoretical background of using this indicator and discuss others such as famines, epidemics, and macro-economic fluctuations. Using data from the largest public health insurer in Germany we explore the relationship between the month of birth and dementia and find that the winter-born have the lowest risk of developing dementia. We present the pros and cons of using claims data in the study of dementia and discuss research findings that may shed light on the BioLogical mechanisms underlying our finding.

    DOI:10.1007/s11577-015-0328-3

  • 摘要 : 美国怀特黑德生物医学研究所研究证实流感病毒会利用细胞受体的特异性,进入宿主,干扰抗体的产生,并最终杀死细胞。病毒正是通过这种方式,在免疫系统建立第二波防线之前进行了有效地复制。这项最新研究就描述这种看似违反直觉的感染途径。相关文章发表于2013年10月20日的《Nature》杂志上。

           美国怀特黑德生物医学研究所研究证实流感病毒会利用细胞受体的特异性,进入宿主,干扰抗体的产生,并最终杀死细胞。病毒正是通过这种方式,在免疫系统建立第二波防线之前进行了有效地复制。这项最新研究就描述这种看似违反直觉的感染途径。相关文章发表于2013年10月20日的《Nature》杂志上。

    美国科学家揭示了流感病毒通过与记忆B细胞结合而进入宿主体内

    日前,来自 美国怀特黑德生物医学研究所(Whitehead Institute for Biomedical Research)的科学家们揭示了流感病毒的险恶本质。这种病毒能够通过首先杀死免疫系统中的细胞,打响感染宿主的第一战。

    面对一个有害的病毒,免疫系统会生成免疫系统,表达结合并消灭入侵者的抗体。这些病毒特异性的B细胞增殖,分泌抗体,虽然缓慢但最终能消灭病毒,之后这类细胞会记下中和病毒的相关信息,以消除肺部残留的病毒,防止继发感染过程中再次接触到这种病毒引起的二次感染。然而流感病毒能够通过首先杀死免疫系统中的细胞,打响感染宿主的第一战。

    研究人员表示,这项研究将这一机制加入到了流感病毒建立感染的方式当中,解析了这种病毒如何“站稳脚跟”的作用机制。病毒攻击肺部记忆细胞,从而建立感染——即使免疫系统之前曾接触过这种病毒。

    为了获得这种病毒的动力学机制,研究人员花费了大量的人力物力,其中部分原因在于所能获得的病毒特异性B细胞数量非常少,而且难以分离。因此为了克服这些挑战,研究人员利用一种蛋白质标记技术将荧光标记添加到流感病毒上,从而确定了与荧光感胶束相互作用的流感特异性 B 细胞。

    这一步骤是必不可少的,因为通过传统的绿色荧光蛋白(GFP),无法标记流感蛋白。之后研究人员通过体细胞核移植(SCNT )克隆技术,将 B 细胞核引入到去核的小鼠卵细胞中,获得了带有病毒特异性 B 细胞和细胞受体的小鼠。

    这些过程虽然复杂,但是产生的特殊小鼠能帮助研究人员人以一种全新的方式,追踪病毒与细胞的相互作用。由于他们发现的这一感染过程并不是排他性的,因此科学家们认为这一方法也适用于其他病毒。

    研究人员表示,他们现在可以制造针对各种病原体的免疫有效模型,这实际上是研究记忆免疫细胞的一个特别有效的模型。这项研究有助于合理的疫苗设计,将能用于研发针对季节性流感更加有效的疫苗。而且这也为提高免疫力提出了新的见解。

    原文检索:

    Antigen-specific B-cell receptor sensitizes B cells to infection by influenza virus.Stephanie K. Dougan,Joseph Ashour,Roos A. Karssemeijer,Maximilian W. Popp,Ana M. Avalos,Marta Barisa,Arwen F. Altenburg,Jessica R. Ingram,Juan Jose Cragnolini,Chunguang Guo,Frederick W. Alt,Rudolf Jaenisch& Hidde L. Ploegh. Nature, 20 October 2013; doi:10.1038/nature12637

动物模型-上海丰恒生物科技有限公司承接各种生物医学类实验外包项目,我们拥有国家重点实验室水平的实验室做实验外包服务.确保我们的实验外包服务是你最高效,经济实惠的合作选择。 Keywords: 动物模型 动物模型 河北泡沫玻璃保温板 湖南绿岛风风幕机 注塑机机械手 特勤战术腰带 工业软管泵 玻璃瓶 投影机出租 快速门 无塔供水 液压升降平台 大时代防臭袜 天津翅片管 凯儿得乐 淮安膜结构 双金属复合管 水泥电线杆 深圳人造石 钢构弧型楼梯 西德福 保温管厂家 hardox450耐磨板 成都防盗纱窗 128天府香辣虾 玻璃钢电缆支架 广州蔬菜配送 芜湖监控安装 瓷砖十大品牌 长沙集装箱活动房 中央空调除垢 纬德富诚电商新零售平台 哈瓦那雪茄 工装治具 广东家具定制工厂 堵漏公司 宁波消防管道检测查漏