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DOI: 10.3791/65890-v
Xinjia Cai1,2, Heyu Zhang3, Jianyun Zhang1,2, Tiejun Li1,2
1Department of Oral Pathology,Peking University School and Hospital of Stomatology & National Center of Stomatology & National Clinical Research Center for Oral Diseases & National Engineering Research Center of Oral Biomaterials and Digital Medical Devices, 2Research Unit of Precision Pathologic Diagnosis in Tumors of the Oral and Maxillofacial Regions,Chinese Academy of Medical Sciences (2019RU034), 3Central Laboratory,Peking University School and Hospital of Stomatology
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Die Laser-Capture-Mikrodissektion von oralem submukösem Fibrosegewebe ermöglicht die präzise Extraktion von Zellen aus histologischen Regionen von Interesse für die Analyse von Multi-Omics-Daten mit morphologischen und räumlichen Informationen.
Unser Hauptforschungsinteresse gilt den Mechanismen der malignen Transformation unter der Entwicklung von Vorhersagemodellen für orale, potentiell maligne Erkrankungen wie orale Leukoplakie und orale submuköse Fibrose. Genomische Transkriptomik-, Proteom- und andere Multi-Omic-Sequenzierungsanalysen unter Deep-Learning-Modellen der künstlichen Intelligenz werden verwendet, um das Fortschreiten von oralen, potenziell bösartigen Erkrankungen zu Mundkrebs zu untersuchen. Derzeitige Sequenzierungen und Multi-Omics-Analysen basieren meist auf gefrorenen Proben, aber orale, potenziell maligne Erkrankungen sind meist formell fixiertes Paraffingewebe, oft durch Biopsie, und es besteht die Notwendigkeit, experimentelle Techniken auf der Grundlage von Paraffinproben zu entwickeln.
Paraffingewebeproben von oralen, potenziell bösartigen Erkrankungen und dem Plattenepithelkarzinom sind in großer Zahl und aus einer Vielzahl von Quellen verfügbar, was sie zu einer sehr wertvollen Ressource für Studien macht. Alle Protokolle können dazu beitragen, diese Ressourcen voll auszuschöpfen, um die Mechanismen der Krankheitsentwicklung und der bösartigen Transformation besser zu verstehen.
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