Name: Alzheimer Hastalığının Cinsiyet Özgüllüğü için Glial Transkriptom Profillerine Dayalı Biyobelirteç Tanımlaması (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-05-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 4 min 22 s
Description: Keşfedin glial hücrelerde cinsiyete özgü genleri ve Alzheimer hastalığında farklı ifade edilen genleri biyoinformatik analizle. Bu yöntem, kişiselleştirilmiş tedavi hedefleri belirlemeye yardımcı olur.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Yazarlar, GSE167490 veri setini sağladıkları için Jessica S Sadick, Michael R O'Dea, Philip Hasel, vb.'ye minnettardır. Yazarlar, Faten A Sayed, Lay Kodama, Li Fan, vb.'nin GSE183068 veri setini sunduğunu takdir ediyor. Yazarlar, veri analizi konusundaki yardımları için Shuqing Liu'ya ve veri analizi platformunu sağladığı için Wen Yang'a teşekkür eder. Bu çalışma, Çin Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı (82174511), Chengdu Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi Kayısı Korusu Bursiyerleri, Disiplin Yetenek Araştırma Geliştirme Programı (QJJJ2022001), LiaoNing Canlandırma Yetenekleri Programı (XLYC 1807083), Sichuan Çin Tıbbı ve Otları İdare Bürosu Fonu (2023MS578), Ulusal Lisans İnovasyon ve Girişimcilik Eğitim Projesi (202310633003X) ve Bilimsel araştırma uygulamasının yenilikçi konuları tarafından desteklenmiştir Chengdu Geleneksel Çin Tıbbı Üniversitesi'ndeki üniversite öğrencileri için (ky-2023100). Hanjie Liu ve Hui Yang, çalışmanın tasarımına, toplanmasına, verilerin yorumlanmasına ve el yazmasının taslağının hazırlanmasına ve gözden geçirilmesine katkıda bulundu. Shuqing Liu ve Siyu Li, çalışmanın tasarımına, verilerin toplanmasına ve el yazmasının taslağının hazırlanmasına katıldı. Wen Yang ve Anwar Ayesha, verilerin toplanmasından ve yorumlanmasından sorumluydu. Xin Tan figürler ve/veya tablolar hazırladı. Cen Jiang, Yi Liu ve Lushuang Xie çalışmayı tasarladı ve el yazmasını gözden geçirdi / düzenledi. Tüm yazarlar makaleye katkıda bulunmuş ve gönderilen versiyonu onaylamıştır.

Analizin 2'den 9'a kadar olan adımları R yazılımı kullanılarak uygulandı (Ek Şekil 1 ve Ek Dosya 1'e bakınız), geri kalan adımlar ise çevrimiçi platformlarda yürütüldü. Bu protokolde kullanılan veri tabanlarının ayrıntıları (web bağlantıları ile birlikte) Materyal Tablosunda verilmiştir.
1. Veri toplama
<ol><li>Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi'nde halka açık Gene Expression Omnibus (GEO) veritabanına erişin.</li>
	<li>Arama kutusunda Alzheimer hastalığı adlı GEO verilerini arayın.</li>
	<li>Sağ tarafta En İyi Organizmaları Homo sapiens olarak seçin. NOT: Arama sonuçları, Homo sapiens'teki Alzheimer hastalığına ilişkin verilerdi.</li>
	<li>Aranan bilgileri filtreledikten sonra, her bir tek çekirdek örneği için features.tsv, barcode.tsv ve matrix.mtx'i kapsayan GSE167490 ve GSE183068 veri dosyalarını indirin. Veri setleri, frontal korteksten kaynaklanan 34 AD örneğinden oluşmakta olup, 17 erkek örnek ve 17 kadın örnek eşit dağılım göstermiştir (Ek Tablo 1).</li>
</ol>2. Örnek birleştirme
<ol><li>Veri yollarını ve örnek adlarını bilgisayarda uygun şekilde yapılandırın. İndirilen 34 örneği içe aktarın ve işlev adlarını kullanarak örneklere cinsiyete özgü adlar atayın.</li>
	<li>Parametreleri min.cells = 3 ve min.features = 200 olarak belirterek, fonksiyon listesini ve Read10X'i kullanarak tüm örnekler için toplu işleme tarzında Seurat nesneleri oluşturun.</li>
	<li>Birleştirme işlemi sırasında hücre barkodlarını korumak üzere örnek kimliklerini hücre barkodlarına önek olarak eklemek için RenameCells işlevini kullanın. Bu, her hücrenin benzersiz kimliğini korumasını ve birleşmeden sonra orijinal örnek kaynağına kadar izlenebilmesini sağladı.</li>
</ol>3. Kalite kontrol (QC)
<ol><li>Her hücre için mitokondriyal gen oranlarını, eritrosit gen oranlarını ve ribozom gen oranlarını hesaplamak için PercentFeatureSet işlevini kullanın.</li>
	<li>Bu hesaplanan oranları, bu bilgileri doğrudan her hücrenin meta verilerine eklemek için [[ ]] operatörünü kullanarak meta verilerde saklayın.</li>
	<li>Parametreleri nFeature_RNA > 200, nFeature_RNA < 10000, nCount_RNA < 60000, percent.mt < 10, yüzde.rb < 5 ve yüzde olarak belirterek hücre filtrasyonu yapmak için alt küme işlevini kullanın. HB < 75.</li>
	<li>GSM5106107 analizden hariç tutun.</li>
</ol>4. Toplu etki kontrolü
<ol><li>Veri işlemeyi gerçekleştirin.<ol><li>NormalizeData işlevini kullanarak verileri normalleştirin.</li>
		<li>FindVariableFeatures işlevini kullanarak veri kümesindeki ilk 2000 değişken özelliğini belirleyin.</li>
		<li>RunPCA kullanarak veriler üzerinde temel bileşen analizi (PCA)17 gerçekleştirin ve 50 temel bileşeni koruyun.</li>
		<li>Sonraki analiz için en uygun ölçümlendirme sayısını belirlemek için ElbowPlot işlevini kullanarak bir dirsek grafiği oluşturun. İlk 50 boyutu düşünün.</li>
		<li>Tüm özelliklerin karşılaştırılabilir bir ölçekte olduğundan emin olmak için ScaleData kullanarak verileri ölçeklendirin.</li>
		<li>30 boyuta göre FindNeighbors'ı kullanarak en yakın komşuları belirleyin.</li>
		<li>Verilerin boyutsallığını 30 boyuta indirmek için RunUMAP kullanarak UMAP algoritmasını uygulayın.</li>
	</ol></li>
	<li>Azaltma parametresi umap olarak ve group.by parametresi orig.ident olarak ayarlanmış olarak DimPlot işlevini kullanarak işlenen verileri görselleştirin. NOT: Bu adım, orijinal hücre kimliklerine göre gruplandırılmış, küçültülmüş UMAP alanındaki verileri görselleştiren bir çizim oluşturabilir. UMAP grafikleri incelendiğinde, toplu etkinin varlığı olduğu ortaya çıktı. Hücrelerin parti veya deneysel kökenlerine göre farklı kümelenmesi veya ayrılması, deneysel partilerin gen ekspresyon profillerini etkilediğini düşündürdü.</li>
</ol>5. Veri entegrasyonu
<ol><li>SCTransform işlevini kullanarak verileri normalleştirin ve standartlaştırın.</li>
	<li>Kalan 33 tek çekirdekli veriyi entegre etmek için uyum algoritmasını18 uygulayın. Entegrasyon için SCT tahlilini kullanın ve maksimum uyum yinelemesi sayısını 20 olarak ayarlayın.</li>
	<li>Verilerdeki farklı kümeleri tanımlamak için 0,07 olarak ayarlanmış bir çözünürlük parametresiyle FindClusters işlevini kullanın.</li>
	<li>Verilerin boyutsallığını daha da azaltmak ve kümeleri daha düşük boyutlu bir alanda görselleştirmek için belirli sayıda boyutla (dims = 30) RunUMAP işlevini kullanın.</li>
</ol>6. Hücre tipi ek açıklaması
<ol><li>Mevcut literatürün kapsamlı bir incelemesi yoluyla hücrelerin işaretleyici genlerini (Ek Tablo 2) toplayın.</li>
	<li>Hücresel küme heterojenliğinin tanımlanmasını takiben, her bir küme hücresinin tipini, spesifik olarak ifade edilen işaretleyici genlere göre sınıflandırın.</li>
	<li>Oligodendrosit renk kodu #DB7093, uyarıcı nöronun #FF69B4, astrositin #1874CD, mikroglia ile #63B8FF, oligodendrosit öncü hücresinin #DB7093, inhibitör nöronun #FFC0CB ve endotel hücresinin #FF69B4 ile vurgulandığı ggplot2 paketini kullanarak UMAP görselleştirmesi ile çeşitli hücresel tipleri sunun.</li>
	<li>Cinsiyete göre tabakalandırılmış her hücre tipinin oranlarını hesaplayın.</li>
</ol>7. Glial hücre veri ekstraksiyonu
<ol><li>Alt küme işlevini kullanarak entegre toplu verilerden astrosit verilerini çıkarın.</li>
	<li>Alt küme işlevini kullanarak entegre toplu verilerden mikroglia verilerini çıkarın.</li>
	<li>Alt küme işlevini kullanarak entegre toplu verilerden oligodendrosit verilerini ayıklayın.</li>
</ol>8. Glial cinsiyete özgü diferansiyel olarak ifade edilen genlerin (DEG'ler) yakalanması
<ol><li>FindMarkers fonksiyonunu kullanarak astrositlerin cinsiyete özgü DEG'lerini tanımlayın (ident.1 = erkek, ident.2 = dişi, group.by = group.sum, assay = RNA) eşik değerlerle: p-değeri < 0.05 ve |avg_log2FC| > 30. Yukarı regüle edilmiş DEG'leri Yukarı, aşağı regülasyonlu DEG'leri Aşağı ve geri kalanını Kararlı olarak etiketleyin.<ol><li>X ekseni iki koşul arasındaki yüzde farkını temsil eden (pct.1 - pct.2) ve y ekseni avg_log2FC gösteren ggplot fonksiyonunu kullanarak DEG'leri görselleştirin. Yukarı regüle edilmiş genler PaleVioletRed rengi, aşağı regüle edilmiş genler Pink ile ve kararlı genler DodgerBlue3 ile vurgulandı.</li>
	</ol></li>
	<li>FindMarkers fonksiyonunu (ident.1 = erkek, ident.2 = dişi, group.by = group.sum, assay = RNA) kullanarak mikroglia'nın cinsiyete özgü DEG'lerini eşik değerlerle tanımlayın: p-değeri < 0.05 ve |avg_log2FC| > 1. Yukarı regüle edilmiş DEG'leri Yukarı, aşağı regülasyonlu DEG'leri Aşağı ve geri kalanını Kararlı olarak etiketleyin.<ol><li>X ekseni iki koşul arasındaki yüzde farkını temsil eden (pct.1 - pct.2) ve y ekseni avg_log2FC gösteren ggplot fonksiyonunu kullanarak DEG'leri görselleştirin. Yukarı regüle edilmiş genler OrangeRed rengi, aşağı regüle edilmiş genler LightSalmon ile ve kararlı genler SteelBlue1 kullanılarak vurgulandı.</li>
	</ol></li>
	<li>FindMarkers fonksiyonunu kullanarak oligodendrositin cinsiyete özgü DEG'lerini tanımlayın (ident.1 = erkek, ident.2 = dişi, group.by = group.sum, assay = RNA) eşik değerlerle: p-değeri < 0.05 ve |avg_log2FC| > 10. Yukarı regüle edilmiş DEG'leri Yukarı, aşağı regülasyonlu DEG'leri Aşağı ve geri kalanını Kararlı olarak etiketleyin.<ol><li>x ekseni iki koşul arasındaki yüzde farkını temsil eden (pct.1 - pct.2) ve y ekseni avg_log2FC gösteren ggplot fonksiyonunu kullanarak DEG'leri görselleştirin. Yukarı regüle edilmiş genler DeepPink rengi, aşağı regüle edilmiş genler HotPink ile ve kararlı genler DeepSkyBlue3 ile vurgulandı.</li>
	</ol></li>
</ol>9. Cinsiyete özgü DEG'lerin fonksiyonel zenginleştirme analizleri
<ol><li>Zenginleştirme işlevini kullanarak her glial hücre tipi için cinsiyete özgü DEG'ler üzerinde Gen ontolojisi (GO) zenginleştirme analizi gerçekleştirin. Aşağıdaki parametreleri ayarlayın: OrgDb = org. Hs.eg.db, keyType = SYMBOL, ont = ALL, pAdjustMethod = BH, pvalueCutoff = 0,01 ve qvalueCutoff = 0,05.</li>
	<li>Fonksiyon bitr'sini kullanarak gen sembollerini karşılık gelen gen kimliklerine dönüştürün. Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi (KEGG) zenginleştirme analizini, enrichKEGG fonksiyonunu kullanarak her glial hücre tipi için cinsiyete özgü DEG'ler üzerinde gerçekleştirin. Ayarları şu şekilde yapın: organism = has, keyType = kegg, pAdjustMethod = BH, pvalueCutoff = 0,01 ve qvalueCutoff = 0,05.</li>
</ol>10. Go ve kegg yollarındaki glial DEG'lerin frekans istatistikleri, her glial cinsiyete özgü DEG'lerin venn diyagramları ve PPI ağ yapısı
<ol><li>Bir frekans histogramı kullanarak GO ve KEGG yollarındaki glial cinsiyete özgü DEG'lerin frekansını hesaplayın.</li>
	<li>PPI ağlarını oluşturmak için STRING veritabanına erişin.</li>
	<li>Çoklu proteinleri seçin. Arama kutusunda İsim Listesi'ni arayın. "Organizmalar"ı Homo sapiens olarak ayarlayın.</li>
	<li>Aramadan elde edilen proteinlerin listesini gözden geçirin. Devam etmek için Devam'a tıklayın.</li>
	<li>İndirme seçeneğini seçerek, tercihen daha yüksek çözünürlüklü PNG formatında PPI ağlarını dışa aktarın.</li>
	<li>Venn diyagramlarını kullanarak en önemli cinsiyete özgü genler için ortak ifade dağılımını görselleştirin.</li>
	<li>Venn diyagramı analizine dayalı olarak çalışmada paylaşılan gen(ler)i anahtar gen(ler) olarak tanımlayın.</li>
</ol>11. Çok faktörlü düzenleyici ağ yapısı
<ol><li>NetworkAnalyst'e erişin.</li>
	<li>Gen Listesi Girişi'ne tıklayın ve organizmayı H. sapiens (insan) olarak belirtin. Kimlik türünü Resmi Gen Sembolü olarak ayarlayın. Arama alanına gen adını girin ve ardından Yükle ve Devam Et'e tıklayın.</li>
	<li>Gen-miRNA Etkileşimleri'ni seçin ve miRTarBase v8.0'ı seçin. Tamam'a tıklayarak seçimi onaylayın.</li>
	<li>TF-gen Etkileşimlerine ilerleyin ve ENCODE veritabanını seçin. Seçimi onaylamak için Tamam'a tıklayın.</li>
	<li>Ardından, TF-miRNA Düzenleyici Ağı'na gidin ve devam etmek için Tamam'a tıklayın.</li>
	<li>Son olarak, gen-miRNA etkileşimlerini ve TF-gen etkileşimlerini içeren çok faktörlü düzenleyici ağı oluşturmak için Devam Et'i seçin.</li>
</ol>12. Gen ve hedef TCM analizi
<ol><li>Coremine Medical online veritabanına erişin.</li>
	<li>Spesifik gen adını girin ve Keşfet bölümünün altındaki arama kutusuna gen/protein, insan sonekine sahip ilgili geni seçin.</li>
	<li>İlaçlar bölümünde gezinin ve aranan ilaçlarla ilişkili TCM'leri tanımlayın. NOT: İstatistiksel olarak anlamlı ilaçlar mavi ile işaretlenmiştir.</li>
	<li>Terapötik TCM'ler olarak "önem" değerlerine göre ilk beş TCM'yi belirleyin.</li>
</ol>13. Anahtar geni hedeflemede TCM bileşenlerinin araştırma özeti
<ol><li>Geleneksel Çin Tıbbı Bütünleştirici Farmakoloji Tabanlı Araştırma Platformu (TCMIP) ve Geleneksel Çin Tıbbı Sistemleri Farmakoloji Veritabanı ve Analiz Platformuna (TCMSP) erişin. İlgili bileşenlerini almak için bitkilerin adlarını arama çubuğuna girin.</li>
	<li>PubMed veritabanındaki malzemeleri 10 Nisan 2023'e kadar bir süre sınırı ile alın. Kullanılan arama terimleri, arama terimleri olarak TCMSP'deki Molekül Adını ve TCMIP'deki Kimyasal Bileşenleri içeriyordu ve İngilizce olarak yayınlanan makalelerle sınırlıydı.</li>
	<li>AD'ye etki eden bitkileri ve bunlara karşılık gelen bileşenleri özetleyin ve analiz edin.</li>
</ol>14. AD'nin cinsiyet özgüllüğünde TCM'lerin tedavi işlevini hedeflemenin doğrulanması
<ol><li>Bitkileri TCMIP'ye aktarın ve ilgili açıklama sayfasına gidin.</li>
	<li>GO - Biyolojik Süreç, GO - Hücresel Bileşen, GO - Moleküler Fonksiyon ve Reactome Yolu zenginleştirme terimlerini indirmek için Verileri Dışa Aktar işlevini kullanın ve CSV biçimini seçin.</li>
	<li>Çubuk grafikleri kullanarak her bitki için indirilen zenginleştirme terimlerini görselleştirin.</li>
</ol>

Alzheimer Hastalığında Cinsiyete Özgü Glial Biyobelirteçler: Bir Transkriptom Analizi

<ol><li>Alzheimers Dement. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Alzheimer%27s+disease+facts+and+figures%5BTitle%5D)+AND+%22Alzheimers+Dement%22%5BJournal%5D)">Alzheimer's disease facts and figures.</a> Alzheimers Dement. 19 (4), 1598-1695 (2023).</li>
<li>Xie, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Electroacupuncture+improves+M2+microglia+polarization+and+glia+anti-inflammation+of+hippocampus+in+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Electroacupuncture improves M2 microglia polarization and glia anti-inflammation of hippocampus in Alzheimer's disease.</a> Front Neurosci. 15, 689629(2021).</li>
<li>Xie, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inflammatory+factors+and+amyloid+beta-induced+microglial+polarization+promote+inflammatory+crosstalk+with+astrocytes%5BTitle%5D)+AND+%22Aging+%28Albany+NY%29%22%5BJournal%5D)">Inflammatory factors and amyloid beta-induced microglial polarization promote inflammatory crosstalk with astrocytes.</a> Aging (Albany NY). 12 (22), 22538-22549 (2020).</li>
<li>Hampel, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+amyloid-beta+pathway+in+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">The amyloid-beta pathway in Alzheimer's disease.</a> Mol Psychiatry. 26 (10), 5481-5503 (2021).</li>
<li>Baik, S. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+breakdown+in+metabolic+reprogramming+causes+microglia+dysfunction+in+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Metab%22%5BJournal%5D)">A breakdown in metabolic reprogramming causes microglia dysfunction in Alzheimer's disease.</a> Cell Metab. 30 (3), 493-507 (2019).</li>
<li>Fisher, D. W., Bennett, D. A., Dong, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sexual+dimorphism+in+predisposition+to+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Neurobiol+Aging%22%5BJournal%5D)">Sexual dimorphism in predisposition to Alzheimer's disease.</a> Neurobiol Aging. 70, 308-324 (2018).</li>
<li>Pan, R. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Positive+feedback+regulation+of+microglial+glucose+metabolism+by+histone+h4+lysine+12+lactylation+in+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Metab%22%5BJournal%5D)">Positive feedback regulation of microglial glucose metabolism by histone h4 lysine 12 lactylation in Alzheimer's disease.</a> Cell Metab. 34 (4), 634-648 (2022).</li>
<li>Hansen, D. V., Hanson, J. E., Sheng, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Microglia+in+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cell+Biol%22%5BJournal%5D)">Microglia in Alzheimer's disease.</a> J Cell Biol. 217 (2), 459-472 (2018).</li>
<li>Brandebura, A. N., Paumier, A., Onur, T. S., Allen, N. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Astrocyte+contribution+to+dysfunction%2C+risk+and+progression+in+neurodegenerative+disorders%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Astrocyte contribution to dysfunction, risk and progression in neurodegenerative disorders.</a> Nat Rev Neurosci. 24 (1), 23-39 (2023).</li>
<li>Peng, L., Bestard-Lorigados, I., Song, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+synapse+as+a+treatment+avenue+for+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">The synapse as a treatment avenue for Alzheimer's disease.</a> Mol Psychiatry. 27 (7), 2940-2949 (2022).</li>
<li>Tubi, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((White+matter+hyperintensities+and+their+relationship+to+cognition%3A+Effects+of+segmentation+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">White matter hyperintensities and their relationship to cognition: Effects of segmentation algorithm.</a> Neuroimage. 206, 116327(2020).</li>
<li>Wu, H., Kirita, Y., Donnelly, E. L., Humphreys, B. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advantages+of+single-nucleus+over+single-cell+RNA+sequencing+of+adult+kidney%3A+Rare+cell+types+and+novel+cell+states+revealed+in+fibrosis%5BTitle%5D)+AND+%22J+Am+Soc+Nephrol%22%5BJournal%5D)">Advantages of single-nucleus over single-cell RNA sequencing of adult kidney: Rare cell types and novel cell states revealed in fibrosis.</a> J Am Soc Nephrol. 30 (1), 23-32 (2019).</li>
<li>Soreq, L., Bird, H., Mohamed, W., Hardy, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+RNA+sequencing+analysis+of+human+Alzheimer%27s+disease+brain+samples+reveals+neuronal+and+glial+specific+cells+differential+expression%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Single-cell RNA sequencing analysis of human Alzheimer's disease brain samples reveals neuronal and glial specific cells differential expression.</a> PLoS One. 18 (2), e0277630(2023).</li>
<li>Sadick, J. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Astrocytes+and+oligodendrocytes+undergo+subtype-specific+transcriptional+changes+in+Alzheimer%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Astrocytes and oligodendrocytes undergo subtype-specific transcriptional changes in Alzheimer's disease.</a> Neuron. 110 (11), 1788-1805 (2022).</li>
<li>Chen, Y., Colonna, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Microglia+in+Alzheimer%27s+disease+at+single-cell+level.+Are+there+common+patterns+in+humans+and+mice%5BTitle%5D)+AND+%22J+Exp+Med%22%5BJournal%5D)">Microglia in Alzheimer's disease at single-cell level. Are there common patterns in humans and mice.</a> J Exp Med. 218 (9), e20202717(2021).</li>
<li>Brase, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-nucleus+RNA-sequencing+of+autosomal+dominant+Alzheimer+disease+and+risk+variant+carriers%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Commun%22%5BJournal%5D)">Single-nucleus RNA-sequencing of autosomal dominant Alzheimer disease and risk variant carriers.</a> Nat Commun. 14 (1), 2314(2023).</li>
<li>Ringner, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((What+is+principal+component+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">What is principal component analysis.</a> Nat Biotechnol. 26 (3), 303-304 (2008).</li>
<li>Korsunsky, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((sensitive+and+accurate+integration+of+single-cell+data+with+harmony%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Methods%22%5BJournal%5D)">sensitive and accurate integration of single-cell data with harmony.</a> Nat Methods. 16 (12), 1289-1296 (2019).</li>
<li>Vegeto, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+role+of+sex+and+sex+hormones+in+neurodegenerative+diseases%5BTitle%5D)+AND+%22Endocr+Rev%22%5BJournal%5D)">The role of sex and sex hormones in neurodegenerative diseases.</a> Endocr Rev. 41 (2), 273-319 (2020).</li>
<li>Hafemeister, C., Satija, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Normalization+and+variance+stabilization+of+single-cell+RNA-seq+data+using+regularized+negative+binomial+regression%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">Normalization and variance stabilization of single-cell RNA-seq data using regularized negative binomial regression.</a> Genome Biol. 20 (1), 296(2019).</li>
</ol>

Bu yazıda herhangi bir çıkar çatışması yoktur ve tüm yazarlar yayınlanmak üzere gönderimi onaylamıştır.

AD19'un epidemiyolojisi, patolojisi ve klinik bulgularında cinsiyete özgülük tanımlanmıştır. Burada, Alzheimer hastalarında cinsiyete özgü glial genlerden ve ilgili yolaklardan "hormon-sinaps-nöron ekseni"nin potansiyel patolojik mekanizmasını doğruladık. NLGN4Y, üç glia'da paylaşılan tek gendi ve AD'nin cinsiyet özgüllüğü için biyobelirteç olarak seçildi. NLGN4Y'yi düzenleyen TF ve miRNA'lar, cinsiyet farklılıkları ve sinir sisteminin gelişimi ile güçlü bir şekilde bağlantılıydı. Ayrıca, hedef TCM'ler Kunbu ve Mahuang'ın "hormon-sinaps-nöron" eksenini potansiyel olarak etkilediği düşünüldü ve cinsiyet özgüllüğünün düzenlenmesi yoluyla AD için terapötik adaylar olarak hareket ettikleri belirlendi.
Harmony algoritması, verileri nadir hücrelere entegre ederek, büyük örnekler için bellek kullanımını ve hesaplama hızını optimize ederek ve çeşitli hücresel kaynaklar ve teknoloji platformlarıyla karmaşık deneysel tasarımları barındırarak diğer entegrasyon algoritmalarına göre belirgin avantajlar sağladı18. Kalite kontrol ve veri entegrasyon bölümleri, analizin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmada kritik bileşenlerdi ve araştırmacıların AD ve diğer nörodejeneratif hastalıkların biyolojisi hakkında daha derin bilgiler toplamasını sağladı. Bu adımların titiz bir şekilde uygulanması, tek çekirdekli RNA dizileme deneylerinden elde edilen sonuçların genel kalitesini ve geçerliliğini elde etmede çok önemlidir.
Bu protokolde yapılan değişikliklerden biri, verileri normalleştirmek ve standartlaştırmak için SCTransform fonksiyonunun kullanılmasıydı20. Bu adım, verilerin karşılaştırılabilir olmasını ve daha fazla analiz için standartlaştırılmasını sağladı. Toplu etkiyi azaltmak için, toplu işlemin düzeltilmesine ve sonuçların doğruluğunun iyileştirilmesine yardımcı olan ek bir veri entegrasyonu adımı atıldı. Numunelerden biri (GSM5106107) diğer numunelere kıyasla olağandışı performans gösterdiğinde sorun giderme işlemi yapıldı ve analizden çıkarıldı.
Bu çalışmanın bir sınırlaması, bulguların daha geniş popülasyona temsil edilebilirliğini sınırlayabilen, kullanılan nispeten küçük örneklem büyüklüğü ile ilgilidir. Ayrıca, birden fazla laboratuvar ve araştırma grubundan elde edilen verilerin kullanılması, sonuçların tekrarlanabilirliğini ve genelleştirilebilirliğini potansiyel olarak sınırlayan doğal heterojenliği ortaya çıkardı. NLGN4Y için temel düzenleyici faktörlerin tanımlanması bir gen-TF-miRNA düzenleyici ağı aracılığıyla sağlanmış olsa da, bu düzenleyici faktörlere atfedilen fonksiyonel rolleri ve altta yatan mekanizmaları belirlemek için daha fazla deneysel doğrulama gerekliydi. Zenginleştirme analizi, Mahuang ve Kunbu'yu cinsiyete özgü AD tedavisi için potansiyel adaylar olarak önerirken, yalnızca biyoinformatik tahminlere güvenmek, etkinliklerini ve güvenliklerini belirlemek için yetersizdi. Bu umut verici ilaçların terapötik etkilerini doğrulamak için ek deneyler ve klinik çalışmalar zorunluydu.
Bu çalışmada tanımlanan yaklaşım, özellikle AD'deki glial hücreler içinde cinsiyete özgü DEG'lerin ayırt edilmesinde, çeşitli araştırma alanları için önemli bir potansiyel sergilemiştir. Bu tür araştırmalar, erkek ve kadın bireyler arasındaki nüanslı patojenik eşitsizlikleri aydınlatmak için umut vaat etmekte ve sonuç olarak cinsiyete özgü terapötik müdahalelerin formülasyonunu kolaylaştırmaktadır. Ayrıca, yöntemin uygulanabilirliği diğer nörodejeneratif koşullara da yayıldı ve cinsiyete özgü DEG'leri tanımlamak ve hastalıkların altında yatan mekanizmaların anlaşılmasını artırmak için fırsatlar sundu.
Sonuç olarak, çalışma, AD hastalarından alınan tek çekirdekli RNA dizileme verilerini analiz etmek için kapsamlı ve sağlam bir protokol sundu ve potansiyel olarak özel terapötik müdahalelerin geliştirilmesinin önünü açtı. Ayrıca, bu çalışmada kullanılan metodoloji, cinsiyete özgü gen ekspresyon modellerini ortaya çıkarmak ve bu karmaşık hastalıkların anlaşılmasını derinleştirmek için fırsatlar sunan diğer nörodejeneratif koşullara genişletilebilir.

Alzheimer hastalığı (AH), görülme sıklığı yüksek küresel bir hastalıktır ve demansın %60-80'ini oluşturur1. Yüksek insidansına rağmen, AH'nin mekanik patogenezi net olarak tanımlanmamıştır ve şimdiye kadar etkili bir terapötik yoktur2. AD'deki ana patolojiler nöronal atrofi ve başta mikrotübül ilişkili protein Tau ve β-amiloid (Aβ) olmak üzere patolojik döküntü birikimi olarak tanımlandı3,4. AD'nin patogenezi anormal otofaji, oksidatif stres, mitokondriyal disfonksiyon, inflamasyon ve enerji metabolizması bozukluğu ile ilişkilidir5. Prevalans araştırmaları, Alzheimer hastalarının üçte ikisinin kadın olduğunu kanıtlamıştır6. Alzheimer'da etiyoloji, klinik bulgular, korunma ve tedavide cinsiyete özgü farklılıklar vardır. Bu nedenle, AH'de cinsiyete özgü farklılıklara neden olan biyolojik mekanizmayı ortaya çıkarmak ve geleneksel Çin tıbbını (TCM) hedeflemek, AH'nin patogenezini anlamak ve doğru tedavi stratejisine daha fazla rehberlik etmek için potansiyel olarak daha kapsamlı bir teorik çerçeve sağlayabilir.
Nöroglial hücreler, özellikle mikroglia, astrositler ve oligodendrositler, potansiyel olarak AD patogenezine katkıda bulunur. AD'de, mikroglia aktive edilir ve genetik olarak değiştirilir, bu da inflamatuar yanıta, fagositoza ve Aβ klerensinekatkıda bulunur 7,8; astrosit genetik olarak değiştirilmiştir, bu da sinaptik aktiviteyi, iyon homeostazını ve enerji ve lipid metabolizmasını etkiler9; Oligodendrosit, nöronal kayba, nörofibriler yumaklara ve beyaz cevher lezyonlarına katkıda bulunan cinsiyet özgüllüğü ile genetik olarak değiştirilir10,11.
Bu çalışmada üstün bir teknik olarak tek çekirdekli RNA dizileme (snRNA-seq) kullanılmıştır. Tek hücreli RNA dizilimi (scRNA-dizilimi) ile karşılaştırıldığında, snRNA-dizimi, örneklem zenginliği, hücre tipi bütünlüğü ve veri güvenilirliği açısından avantajlar sunar 12,13. SnRNA-seq, AD'ye odaklanan ve glial hücrelerin rolünü araştıran çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır 14,15,16. Bu araştırma alanlarındaki geniş kabulü, AD'deki glial hücrelerin transkripsiyonel özellikleri hakkında değerli bilgiler sağlamadaki etkinliğini vurgulamaktadır. Araştırmacılar, snRNA-seq'in avantajlarından yararlanarak, GLAL hücrelerin AD patolojisine katılımı ile ilgili önemli bilgileri ortaya çıkarabildiler ve potansiyel terapötik hedefleri belirleyebildiler. AD'de cinsiyete özgü nöroglial transkripsiyonel özellikleri ve AD'nin cinsiyet özgüllüğü için potansiyel TCM'leri araştırmak için, bu çalışma, NCBI GEO genel veri tabanından AD hastalarının frontal korteksinden snRNA-seq verilerini analiz etti. Cinsiyete özgü diferansiyel olarak ifade edilen genler (DEG'ler), Gen Ontolojisi (GO), Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi (KEGG), Protein-protein etkileşimi (PPI) ağı ve gen-TF-miRNA ağı, temel biyobelirteçleri ve potansiyel patogenezi ortaya çıkarmak için daha fazla analiz edilir. Son olarak, potansiyel TCM'ler önerildi ve aktif bileşenleri Coremine Medical, TCMIP ve TCMSP veri tabanlarında arama yapılarak tablolarla gösterildi.

<table><tbody><tr><td>Database</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Coremine Medical database</td><td>Norveç, Çin Bilimler Akademisi, Çin Tıp Bilimleri Akademisi, Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Tıp Kütüphanesi ve diğer kurumlar</td><td></td> tarafından ortaklaşa geliştirilmiştir. <td>CoreMine Medical'de kavramları keşfettiğinizde, istatistiksel alaka düzeyine göre sıralanmış, önemli kavramları ilişkilendirmek için yapılandırılmış bir veritabanına erişirsiniz. konunuza göre. Örneğin, "Alzheimer hastalığı" yazarsanız, hastalığı tartışan belgeleri ve kaynakları almanın yanı sıra, sorgu kavramınızın diğer biyomedikal kavramlarla nasıl ilişkili olduğunu gösteren ağları ve listeleri görüntüleyebilirsiniz. Bu, aramanızla ilgili kavramlara genel bir bakış sağlamanın yanı sıra bu kavramlarla ilgili bilgilerde gezinmek için bir arayüz sağlar. Web bağlantısı: https://coremine.com/medical/</td></tr> <tr><td>Gene Expression Omnibus (GEO)</td><td>Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi (NCBI)</td><td></td><td>GEO, MIAME uyumlu veri gönderimlerini destekleyen halka açık bir işlevsel genomik veri deposudur. Dizi ve sıra tabanlı veriler kabul edilir. Kullanıcıların deneyleri ve seçilmiş gen ekspresyon profillerini sorgulamasına ve indirmesine yardımcı olmak için araçlar sağlanmıştır. Web bağlantısı: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/</td></tr> <tr><td>Geleneksel Çin Tıbbının Bütünleştirici Farmakoloji Tabanlı Araştırma Platformu (TCMIP, sürüm: 2.0)</td><td>Yok</td><td></td><td>Geleneksel Çin Tıbbı için Entegre Farmakoloji Tabanlı Ağ Hesaplamalı Araştırma Platformuna Giriş [TCMIP v2.0], http://www.tcmip.cn/ ) Akıllı bir veri madenciliğidir Tıbbi büyük veri yönetimi ve farmakolojik bilgi işlem hizmetlerini entegre eden Geleneksel Çin Tıbbı Ansiklopedisi'nin (ETCM) çevrimiçi veritabanına dayalı platform. Geleneksel Çin tıbbı teorisinin bilimsel çağrışımını ve geleneksel Çin tıbbında orijinal düşüncenin bilimsel değerini ortaya çıkarmayı, ünlü doktorların deneyimlerini özetlemeyi ve aktarmayı, geleneksel Çin tıbbının kalitesini kontrol etmeyi, geleneksel Çin tıbbı eyleminin ilkelerini açıklamayı, yeni Çin tıbbının araştırılması ve geliştirilmesi, özellikle modern ilaç kombinasyonlarının keşfi ve optimizasyonu, Güçlü bir veri temeli ve analitik araçlar sağlayın. TCMIP v1.0'a dayalı olarak, beş ana veritabanı ve yedi işlevsel modül dahil olmak üzere kapsamlı bir yükseltme uygulandı. Sistem entegrasyonu ve modül entegrasyonu sayesinde, "hastalık sendromu reçetesi" etkileşim ağının çok seviyeli korelasyonunun kapsamlı bir analizi hızlı bir şekilde elde edilebilir. Akıllı bir veri madenciliği platformu olarak TCMIP v2.0, geleneksel Çin tıbbı teorisinin bilimsel çağrışımını ve geleneksel Çin tıbbında orijinal düşüncenin bilimsel değerini ortaya çıkarmak, ünlü doktorların deneyimlerini özetlemek ve miras almak, geleneksel Çin tıbbının kalite kontrolü, geleneksel Çin tıbbı eyleminin ilkelerini açıklamak, yeni geleneksel Çin tıbbı ilaçlarının araştırılması ve geliştirilmesi, özellikle modern ilaç kombinasyonu keşfi ve optimizasyonu. Weblink: http://www.tcmip.cn/TCMIP&nbsp;</td></tr><tr><td>NetworkAnalyst</td><td>None</td><td></td><td>Networkanalyze, gen ekspresyon analizi ve meta-analiz için çevrimiçi bir görselleştirme analiz platformudur. Gen ekspresyonunun karşılaştırmalı, kantitatif, diferansiyel ve zenginleştirme analizini, protein-protein etkileşim analizini, çoklu veri kümelerinin entegrasyon analizini yapabilir ve ayrıca PCA, protein-protein etkileşim ağı diyagramı, ısı haritası, volkan diyagramı, Wayne diyagramı vb. gibi yüksek değerli görüntüler çizebilir. Web bağlantısı: https://www.networkanalyst.ca/NetworkAnalyst/</td></tr> <tr><td>PubMed veritabanı</td><td>Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi (NCBI)</td><td></td><td>Pubmed veritabanı, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Ulusal Tıp Kütüphanesi (NLM) tarafından sürdürülen ve dünya çapındaki bilim adamlarına, doktorlara, araştırmacılara ve öğrencilere en son tıbbi araştırma sonuçlarını sağlamayı amaçlayan bir biyomedikal literatür veritabanıdır. Bu veritabanı, dergi makaleleri, makaleler, kitaplar vb. dahil olmak üzere dünyanın dört bir yanından biyomedikal literatürü toplar. Şu an itibariyle, Pubmed veritabanı 30 milyondan fazla makale topladı ve her hafta sürekli olarak güncelleniyor. Weblink: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/</td></tr> <tr><td>R yazılımı</td><td>Ross Ihaka ve Robert Gentleman</td><td></td><td>R, istatistiksel hesaplama ve grafikler için bir dil ve ortamdır. Bu, Bell Laboratuvarları'nda (eski adıyla AT& T, şimdi Lucent Technologies) John Chambers ve meslektaşları tarafından. R, S'nin farklı bir uygulaması olarak düşünülebilir. Bazı önemli farklılıklar vardır, ancak S için yazılan birçok kod R. Weblink altında değiştirilmeden çalışır: https://www.r-project.org/</td></tr> <tr><td>Geleneksel Çin Tıbbı Sistemleri Farmakoloji Veritabanı ve Analiz Platformu (TCMSP)</td><td>Zhejiang Jiuwei Health Co., Ltd</td><td></td><td>TCMSP yalnızca bir veri deposu değil, aynı zamanda kullanıcıların Geleneksel Çin İlaçlarını (TCM) kapsamlı bir şekilde incelemeleri için bir analiz platformudur: aktif bileşenlerin tanımlanması, ilaç hedeflerinin taranması ve bileşik-hedef-hastalık ağlarının oluşturulmasının yanı sıra ilaç benzerliği (DL), oral biyoyararlanım (OB), kan-beyin bariyeri (BBB), bağırsak epitel geçirgenliği (Caco-2), ALogP, fraksiyonel negatif yüzey alanı (FASA-) ve &nbsp sayısını içeren ayrıntılı ilaç farmakokinetik bilgileri; H-bağı&nbsp; Verici/Alıcı &nbsp; (Hdon/Hacc). Şimdiye kadar, TCMSP geniş ilgi gördü ve birkaç grup yaklaşık bir yıl içinde TCMSP veritabanımızı kullanarak 10'dan fazla makale yayınladı. Weblink: https://tcmsp-e.com</td></tr></tbody></table>

alzheimer hastalığının cinsiyet Özgüllüğü için glial transkriptom profillerine dayalı biyobelirteç tanımlaması

Biomarker Identification for Gender Specificity of Alzheimer's Disease Based on the Glial Transcriptome Profiles

Alzheimer hastalığında (AD) son zamanlarda cinsiyete özgü birçok biyobelirteç ortaya çıkmıştır; Bununla birlikte, serebral glial hücreler nadiren bildirilmiştir. Bu çalışma, GEO veritabanındaki otuz üç AD bireyinin frontal korteksinden 220.095 tek çekirdekli transkriptomu analiz etti. Cinsiyete özgü Diferansiyel Olarak İfade Edilen Genler (DEG'ler), astrositlerde 243, mikroglialarda 1.154 ve oligodendrositlerde 572 dahil olmak üzere glial hücrelerde tanımlanmıştır. Gen Ontolojisi (GO) fonksiyonel açıklama analizleri ve Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi (KEGG) yolak zenginleştirme analizleri, sinaptik, nöral ve hormonla ilgili yolaklarda fonksiyonel konsantrasyonu ortaya çıkardı. Protein-protein etkileşim ağı (PPI), astrositlerde MT3, CALM2, DLG2, KCND2, PAKACB, CAMK2D ve NLGN4Y'yi, mikroglia'da TREM2, FOS, APOE, APP ve NLGN4Y'yi ve oligodendrositlerde GRIN2A, ITPR2, GNAS ve NLGN4Y'yi anahtar genler olarak tanımladı. NLGN4Y, üç glia tarafından paylaşılan tek gendi ve AD'nin cinsiyet özgüllüğü için biyobelirteç olarak tanımlandı. Gen transkripsiyon faktörü (TF)-miRNA düzenleyici ağı, NLGN4Y ve hedef TCM'leri için anahtar düzenleyicileri tanımladı. Ecklonia kurome Okam (Kunbu) ve Herba Ephedrae (Mahuang) tanımlandı ve aktif bileşenlerin AD üzerindeki etkileri gösterildi. Son olarak, Kunbu ve Mahuang'ın zenginleştirme analizi, AD'nin cinsiyet özgüllüğü için terapötik adaylar olarak hareket edebileceklerini düşündürmektedir.

Bu çalışma, Alzheimer hastalığı (AD) olan otuz üç bireyin tek çekirdekli transkriptomlarını analiz etti ve glial hücrelerde cinsiyete özgü DEG'leri ortaya çıkardı. Fonksiyonel zenginleştirme analizi sinaptik, nöral ve hormonla ilişkili yolakları vurguladı. Anahtar genler, yani NLGN4Y ve düzenleyicileri tanımlandı ve cinsiyete özgü AD için potansiyel terapötik adaylar önerildi.

Alzheimer Hastalığının Cinsiyet Özgüllüğü için Glial Transkriptom Profillerine Dayalı Biyobelirteç Tanımlaması

Many sex-specific biomarkers have been recently revealed in Alzheimer&#39;s disease (AD); however, cerebral glial cells were rarely reported. This study ...

Araştırmamız, glial hücrelerde cinsiyete özgü genleri tanımlamayı, ilişkili yolları keşfetmeyi ve TCM'nin Alzheimer hastalığı üzerindeki potansiyel terapötik etkilerini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Mevcut protokol, biyoinformatik analiz yoluyla GEO veri tabanından çok sayıda tek çekirdekli transkriptomu analiz eder. Protokolümüz, tek hücreli çözünürlük, biyobelirteç keşfinin CTAP tanımlaması ve farklı cinsiyetlerde büyümenin karşılaştırılması dahil olmak üzere avantajlar sunar.Laboratuvarımız, nörolojik bozuklukların tedavisini geliştirmek için akupunktur kullanımına odaklanan bir parametre ile sinirbilim alanına odaklanacaktır.

biomarker-identification-for-gender-specificity-alzheimer-s-disease

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Sinirbilim

Biz insan kortikal homojenatlarında açıklık, SDS-PAGE ile protein ayırma, antijen alımı ve Aβ peptid antikor immunoblotting hazırlanması için kullanılan bir tekniktir açıklar. Bu protokolü kullanarak, biz sürekli olarak insanlarda Alzheimer patolojisi olan kortikal doku monomerik ve multimer Aβ algılar.

İnsan Kortikal Doku Aβ multimerlerin SDS-PAGE/Immunoblot Algılama Antijen-epitop Alma kullanarak homojenatlarında

İnsan ve fare beyin dokusu için üre / tiyoüre / SDS tamponu kullanılarak ortak bir protein ekstraksiyon protokolü sağlar: 2D-dige ve mini 2DE immunoblotting kendi müteakip özellik tayini ile protein indentification. Bu yöntem, insan biyopsi ve deneysel modellerden gerçekleştirilen daha güvenilir ve tekrarlanabilir sonuçlar elde etmek için bir olanak sağlar.

Konsensus Beyin kaynaklı protein, 2D-DIGE ve Mini 2DE İmmünoblotting Hem kullanma İnsan ve Kemirgen Beyin proteomun Çalışmaları Ekstraksiyon Protokolü

Biz klinik çeviri potansiyeli ile geliştirilen yüksek verim, multipleks ve hedeflenen proteomik beyin omurilik sıvısı (BOS) testi açıklar. Test böyle Apolipoprotein E varyantları (E2, E3 ve E4) olarak nörodejenerasyonun potansiyel belirteçleri ve risk faktörlerini, ölçmek ve onların allelik ifadesini ölçebilirsiniz.

Bir Yüksek Verimli, Çoklanmış ve Hedefli Proteomik BOS Deneyi nörodejeneratif Biyomarkerleri ve Apolipoprotein E İzoformları Durum belirlememize

Alzheimer hastalığı, kemirgen modellerinde mononükleer fagositler tarafından serebral amiloid-β (Aβ) fagositoz silikon modelleme (q3DISM) nicel 3D için bir yöntem geliştirdi. Bu yöntem, in vivo olarak hemen her fagositik olayın kantitatif için genelleştirilebilir.

kantitatif 3D Siliko Modelleme (q3DISM)

Burada, tonik ve enzim-bağlı mikroelektrot dizileri (MEA) kullanılarak in vivo olarak fazik hücre dışı glutamat değişiklikleri ölçmek için bir uzamsal ve zamansal hassas bir yöntem için kurulum, yazılım navigasyon ve veri analizi tarif eder.

Enzim bazlı biyosensörlerin kullanılması Alzheimer Fare Modellerinde Tonik ve Fazik glutamat Ölçmek için

Bu protokol, beyin bağışı programı ve beyinlerin doğru karakterizasyonu yoluyla bireysel beyin yaşlanma yörüngelerini izlemek için bir yöntem açıklar. Beyin bağışçıları seri çok boyutlu değerlendirmeler de dahil olmak üzere uzun vadeli bir uzunlamasına çalışmada yer almaktadır. Protokol beyin işleme ve doğru bir tanı metodolojisi ayrıntılı bir açıklamasını içerir.

Abbiategrasso Beyin Bankası Toplama, İşleme ve Yaşlanma Beyinleri Karakterize için Protokol

Biz yetişkin bir fare beyin yarımkürenin farklı parçalanmış bölgelerinden mikroglia izolasyoniçin bir protokol sağlamak, tam uzunlukta transkripsiyon derin tek hücreli RNA sıralama için yarı otomatik kütüphane hazırlık izledi. Bu yöntem, sağlık ve hastalık mikroglia fonksiyonel heterojenite açıklığa kavuşturmak için yardımcı olacaktır.

Derin Tek Hücreli RNA Sıralamaiçin Bir Yetişkin Fare Beyin Yarımküre'den Bölgeye Özgü MikrogliaNın İzolasyon

Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) tarafından tanımlanan kodlamayan varyantların işlevsel etkilerini üç boyutlu kromatin etkileşimleri kullanarak belirlemek için bir protokol sayılmiyoruz.

Kromatin Konfigürasyonunun Hesaplamalı Analizini Kullanarak Alzheimer Hastalığı Varyantlarının Hedef Genlerine Haritalanması

DeepOmicsAE, çoklu omik verilerin boyutluluğunu azaltmak için bir derin öğrenme yönteminin (yani bir otomatik kodlayıcı) uygulanmasına odaklanan bir iş akışıdır ve birden çok omik veri katmanını temsil eden tahmine dayalı modeller ve sinyal modülleri için bir temel sağlar.

DeepOmicsAE: Alzheimer Hastalığında Sinyal Modüllerinin Proteomik, Metabolomik ve Klinik Verilerin Derin Öğrenme Analizi ile Temsil Edilmesi

Burada, insan γ-sekretazı yeniden yapılandıran bir maya sistemini tarif ediyoruz. Bu sistem, aktiviteyi etkileyen mutasyonların tanımlanmasına ve incelenmesine ve γ-sekretaz inhibitörlerinin (GSI'ler) taranmasına izin verir. Ailesel Alzheimer hastalığı mutantlarının fonksiyon kaybı özelliklerini kullanarak, γ-sekretaz modülatörlerini (GSM'ler) taramak mümkündür.

Saccharomyces cerevisiae Amiloid Beta Üretimini Etkileyen Genleri, Mutasyonları ve Kimyasalları γ-Sekretaz ile Taramak için Alzheimer Hastalığı Modelleri

Keşfedin glial hücrelerde cinsiyete özgü genleri ve Alzheimer hastalığında farklı ifade edilen genleri biyoinformatik analizle. Bu yöntem, kişiselleştirilmiş tedavi hedefleri belirlemeye yardımcı olur.

Alzheimer Hastalığının Cinsiyet Özgüllüğü için Glial Transkriptom Profillerine Dayalı Biyobelirteç Tanımlaması

Daha fazla video keşfet