泛素化是一种动态可逆的蛋白质翻译后修饰,泛素分子在泛素激活酶、泛素结合酶和泛素连接酶的级联酶促反应催化下共价连接到底物蛋白上。去泛素化酶将泛素分子从底物上移除,动态可逆地调控泛素化修饰,在成熟泛素的生成、泛素链的移除与修剪、游离泛素链的回收等过程中发挥着关键的调控作用。本文的研究对象是酵母中泛素特异性蛋白酶(ubiquitin specific protease,USP)家族成员Ubp14,负责回收细胞内游离的泛素链。本研究定量比较了酵母细胞中Ubp14缺失对全蛋白质组的影响,进而找出其潜在的调控通路和分子功能。首先,通过同源重组技术构建了ubp14△菌株,发现其生长速度低于野生型酵母。利用稳定同位素氨基酸代谢标记技术结合深度覆盖的蛋白质组学分析技术,系统比较了ubp14△菌株相对于野生型菌株的差异蛋白,共计鉴定3685个蛋白,通过统计学分析筛选得到109个差异蛋白。基因本体论分析发现,Ubp14缺失引起的差异蛋白主要参与了包括氨基酸代谢、氧化还原和热应激等生物学过程。本研究为深入探究去泛素化酶Ubp14的生物学功能,进而深刻理解游离泛素的稳态平衡与生物学过程调控提供了高可信的蛋白质组学数据信息。
目的:探讨影响弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)患者是否完全缓解的因素,以及Karnofsky功能状态(KPS)评分、乳酸脱氢酶(LDH)水平的交互作用对DLBCL患者是否完全缓解的影响。方法:回顾性分析山西省肿瘤医院2014年1月至2020年12月收治的373例DLBCL患者临床资料。采用SPSS 25.0软件拟合logistic回归模型与Cox比例风险模型探讨影响DLBCL患者是否完全缓解的因素,并探讨各因素之间是否存在相乘交互作用。使用R 4.2.0软件中的Matrix包、epiR包、survival包对存在相乘交互作用的因素进行logistic相加交互作用分析。使用相对超危险度比(RERI)、交互作用归因比(AP)、交互作用指数(S)三个指标评价是否存在相加交互作用。结果:β_(2)-微球蛋白(β_(2)-MG)升高、KPS评分<80分、LDH升高是影响DLBCL患者未完全缓解的危险因素(均 P<0.05)。β_(2)-MG升高、KPS评分<80分、LDH升高患者发生未完全缓解的风险分别是β_(2)-MG未升高、KPS评分≥80分、LDH未升高患者的1.971倍( OR=1.971,95% CI 1.161~3.346)、2.056倍( OR=2.056,95% CI 1.057~4.000)、3.351倍( OR=3.351,95% CI 1.783~6.300)。KPS评分<80分和LDH升高两个危险因素之间存在负相乘交互作用( OR=0.317,95% CI 0.126~0.785);RERI估计值-2.07(95% CI -4.79~0.64),AP估计值0.50(95% CI -1.68~0.32),S估计值0.50(95% CI 0.22~1.13),不存在相加交互作用。 结论:β_(2)-MG升高、KPS评分<80分、LDH升高是影响DLBCL患者未完全缓解的危险因素。当KPS评分<80分、LDH水平升高均发生于同一患者时,它们的联合效应小于两者分别单独作用的乘积;当这两个危险因素同时存在时,不会对DLBCL患者产生新的效应。
逆转录病毒的活动和多种疾病的发生密切相关,其可通过整合自身基因组到宿主基因组中进行大量有害扩增.与此同时,宿主细胞可根据逆转录病毒的整合位置来启动相关通路抑制其活动.因此整合位点的选择是决定逆转录病毒和宿主命运的关键步骤.尽管国际上已有报道称逆转录病毒在宿主基因组上整合并不随机,并发现了跨逆转录病毒种属的不同DNA基序偏好性,但是这些不足以解释一些基序偏好较弱的逆转录病毒如何获得整合特异性.DNA结构特征,如DNA形状被提出可以影响DNA结合蛋白与DNA结合的亲和力,但DNA形状对不同逆转录病毒整合的影响机制尚不清楚.本研究通过构建QRIS(quantify the retrovirus integration specificity)机器学习框架,定量评估了DNA形状对逆转录病毒整合位点的影响.通过系统地研究跨越四个种属的六种逆转录病毒,本研究发现,DNA形状可以独立地或与DNA基序协同调控逆转录病毒的整合.基于此,可将六种逆转录病毒分为三类:“强兼性偏好型”“弱兼性偏好型”和“强形状偏好型”逆转录病毒.此外本研究发现,即使没有特定偏好的DNA基序,“强形状偏好型”逆转录病毒也可以通过DNA形状获得整合特异性.本文基于机器学习对于大规模逆转录病毒插入位点特性的研究,揭示了DNA结构特征在逆转录病毒致病位点选择中的重要作用.该发现在临床方面为治疗逆转录病毒的策略提供了新靶点和新思路,在应用方面有助于更精确地设计慢病毒载体用于基因编辑和基因治疗.此外,本文建立的机器学习框架也为其他种类病毒的整合特异性研究提供了新方法和新视角.
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