Информация

17.8: Ензими - Биология

17.8: Ензими - Биология


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Лабораторни цели

В края на лабораторията студентът трябва да може да:

  • дефинирайте следните термини: метаболизъм, реагент, продукт, субстрат, ензим, денатура
  • опишете какво е активното място на ензима (не забравяйте да включите информация относно връзката на активния сайт със субстрата)
  • описват специфичното действие на ензима каталаза, включват субстрата и продуктите на реакцията
  • избройте каква органела каталаза може да се намери във всяка растителна или животинска клетка
  • избройте факторите, които могат да повлияят на скоростта на химическа реакция и ензимната активност
  • обяснете защо ензимите имат оптимално pH и температура, за да осигурят най-голяма активност (най-голямо функциониране) на ензима (не забравяйте да помислите как почти всички ензими са протеини и влиянието, което температурата и pH могат да имат върху функцията на протеина)
  • обяснете защо един и същи тип химична реакция, извършена при различни температури, разкрива различни резултати/ензимна активност
  • обяснете защо високите температури (но не кипене) обикновено насърчават ензимната активност, но обикновено студената температура
  • намалява ензимната активност
  • обяснява защо увеличаването на концентрацията на ензима насърчава ензимната активност
  • обяснява защо оптималното рН на даден ензим насърчава неговата активност
  • ако са дадени оптималните условия за конкретен ензим, посочете кои експериментални условия, използващи този конкретен ензим, биха показали най-голяма и най-ниска ензимна активност

Слайдшоу

Елемент SlideShare е изключен от тази версия на текста. Можете да го видите онлайн тук: pb.libretexts.org/bio1lm/?p=142

Въведение

Водородният пероксид е токсичен продукт от много химични реакции, протичащи в живите същества. Въпреки че се произвежда в малки количества, живите същества трябва да детоксикират това съединение и да разградят водородния прекис до вода и кислород, две безвредни молекули. Органелата, отговорна за унищожаването на водородния прекис, е пероксизомът, използващ ензима каталаза. И растенията, и животните имат пероксизоми с каталаза. Пробата на каталаза за днешната лаборатория ще бъде от картоф.

Ензими

Ензимите ускоряват скоростта на химичните реакции. Катализаторът е химикал, който участва, но не се консумира в химическа реакция. Ензимите са протеини, които катализират биохимичните реакции чрез понижаване на енергията на активиране, необходима за разрушаване на химичните връзки в реагентите и образуване на нови химични връзки в продуктите. Катализаторите сближават реагентите в подходяща ориентация и отслабват връзките, увеличавайки скоростта на реакцията. Без ензими химичните реакции биха протичали твърде бавно, за да поддържат живота.

Функционалността на ензима се определя от формата на ензима. Зоната, в която връзките на реагента(ите) се разрушават, е известна като активно място. Реагентите на ензимно катализирани реакции се наричат ​​субстрати. Активното място на ензима разпознава, ограничава и ориентира субстрата в определена посока.

Ензимите са специфични за субстрата, което означава, че катализират само специфични реакции. Например, протеазите (ензими, които разрушават пептидните връзки в протеините) няма да работят върху нишестето (което се разгражда от ензима амилаза). Забележете, че и двата ензима завършват със суфикса -аза. Този суфикс показва, че една молекула е ензим.

Факторите на околната среда могат да повлияят на способността на ензимите да функционират. Ще проектирате набор от експерименти, за да изследвате ефектите на температурата, pH и концентрацията на субстрата върху способността на ензимите да катализират химичните реакции. По-специално, вие ще изследвате ефектите на тези фактори на околната среда върху способността на каталазата да преобразува H2О2 в H2О и О2.

Научният метод

Като учени биолозите прилагат научния метод. Науката не е просто списък с факти, а е подход към разбирането на света около нас. Използването на научния метод е това, което отличава науката от други области на изследване, които се опитват да подобрят нашето разбиране за света.

Научният метод е систематичен подход към решаването на проблеми. Въпреки че някои твърдят, че няма един единствен научен метод, а разнообразие от методи; всеки от тези подходи, независимо дали е изричен или не, има тенденция да включва няколко основни стъпки: наблюдение, поставяне на въпроси, хипотеза, прогнозиране, тестване и интерпретиране на резултатите от теста. Понякога разликата между тези стъпки не винаги е ясна. Това важи особено за хипотезите и прогнозите. Но за нашите цели ще разграничим всяка от тези стъпки в нашите приложения на научния метод.

Вече сте запознати със стъпките на научния метод от предишни лабораторни опити. Ще трябва да използвате знанията си за научни методи в днешната лаборатория за създаване на хипотези за всеки експеримент, изработване на протокол за тестване на вашата хипотеза и анализиране на резултатите. В рамките на процеса на експериментиране ще бъде важно да се идентифицират независимата променлива, зависимата променлива и стандартизираните променливи за всеки експеримент.

Част 1: Наблюдавайте ефектите на каталазата

Процедура

  1. Вземете две епруветки и маркирайте едната като A и една като B.
  2. Използвайте линийката си, за да измерите и маркирайте върху всяка епруветка на 1 см от дъното.
  3. Напълнете всяка от двете епруветки с каталаза (от картофа) до маркировката 1 cm
  4. Добавете 10 капки водороден прекис към епруветката, обозначена с A.
  5. Добавете 10 капки дестилирана вода към епруветката, обозначена с B.
  6. Изчакайте 60 секунди и измерете височината на всяко бълбукане, което наблюдавате.
    1. Тръба за височина на мехурчета A
    2. Тръба за височина на бълбука B
  7. Какво се случи, когато Х2О2 беше добавен към картофа в епруветка A?
  8. Какво е причинило това да се случи?
  9. Какво се случи в епруветка B?
  10. Каква беше целта на водата в тръба B?

Част 2: Ефекти от pH, температура и концентрация на субстрата

Наблюдения

От въведението и вашето четене имате някои основни познания за структурата и функцията на ензима. Също така току-що наблюдавахте ефектите на каталазата върху реакцията, при която водородният прекис се разпада на вода и кислород.

Въпроси

От целите на тази лаборатория въпросите ни са както следва:

  1. Как температурата влияе върху способността на ензимите да катализират химичните реакции?
  2. Как pH влияе върху способността на ензимите да катализират химичните реакции?
  3. Какъв е ефектът от концентрацията на субстрата върху скоростта на ензимно катализираните реакции?

Хипотези

Въз основа на въпросите по-горе, измислете някои възможни хипотези. Това трябва да са общи, а не конкретни твърдения, които са възможни отговори на вашите въпроси.

  • Температурна хипотеза
  • pH хипотеза
  • Хипотеза за концентрация на субстрата

Тествайте своите хипотези

Въз основа на вашите хипотези, създайте набор от експерименти, за да проверите вашите хипотези. Използвайте оригиналния си експеримент, за да оформите идеите си. Разполагате със следните материали:

  • Епруветки
  • Каталаза (от картофи)
  • Водороден пероксид
  • Дестилирана вода
  • Котлон (за вряща вода)
  • лед
  • Киселинен pH разтвор
  • Основен pH разтвор
  • Термометър
  • Линийка и восъчен молив

Напишете своята процедура, за да проверите всяка хипотеза. Трябва да имате три процедури, по една за всяка хипотеза. Уверете се, че вашият инструктор проверява вашите процедури, преди да продължите.

  • Процедура 1: Температура
  • Процедура 2: pH
  • Процедура 3: Концентрация

Резултати

Запишете резултатите си - може да искате да нарисувате таблици. Също така запишете всички наблюдения, които правите. Интерпретирайте резултатите си, за да направите заключения.

  1. Вашите резултати съвпадат ли с вашата хипотеза за всеки експеримент?
  2. Резултатите отхвърлят ли или не отхвърлят вашата хипотеза и защо?
  3. Какво може да обясни вашите резултати? Ако вашите резултати са различни от вашата хипотеза, защо могат да се различават? Ако резултатите съвпадат с вашите прогнози, представете хипотеза за някои механизми зад това, което сте наблюдавали.

Предоставяне на вашите констатации

Учените обикновено съобщават резултатите от изследванията си в писмени доклади. Запазете нещата, които сте направили по-горе. Ще ги използвате, за да напишете лабораторен доклад малко по-късно в курса.

Раздели от лабораторен доклад

  • Заглавна страница: Заглавието описва фокуса на изследването. Заглавната страница трябва също да включва името на студента, името на лабораторния инструктор и лабораторната секция.
  • Въведение: Въведението предоставя на читателя основна информация за проблема и дава обосновката за провеждане на изследването. Въведението трябва да включва и цитира външни източници. Трябва да избягвате използването на уебсайтове и енциклопедии за тази основна информация. Въведението трябва да започне с по-широки и общи твърдения, които рамкират изследването и да станат по-конкретни, ясно излагайки вашите хипотези близо до края.
  • методи: Разделът за методи описва как изследването е създадено, за да тества вашите хипотези. Този раздел трябва да предостави достатъчно подробности, за да може някой да повтори вашето проучване. Този раздел обяснява какво сте направили. Това не трябва да бъде списък с използвани стъпки и материали; нито трябва да се чете като рецепта, която читателят трябва да следва. Обикновено този раздел е написан в първо лице минало време във форма на абзац, тъй като сте провели експеримента.
  • Резултати: Този раздел предоставя писмено описание на данните във форма на параграф. Каква беше най-голямата реакция? Най-малката реакция? Този раздел трябва също да включва номерирани графики или таблици с описателни заглавия. Целта е да се представят данните, а не да се интерпретират. Не обсъждайте защо се е случило нещо, просто кажете какво се е случило.
  • Дискусия: В този раздел вие интерпретирате и оценявате критично вашите резултати. Обикновено този раздел започва с преглед на вашите хипотези и дали данните ви подкрепят вашите хипотези. При описването на заключенията, които могат да бъдат направени от вашето изследване, е важно да включите външни проучвания, които помагат за изясняване на вашите резултати. Трябва да цитирате външни ресурси. Какво е най-важното в изследването? Какво е съобщението за вкъщи? Разделът за дискусии включва също идеи за по-нататъшни изследвания и разговори за потенциални източници на грешки. Какво бихте могли да подобрите, ако проведете този експеримент втори път?

Фумарова киселина

Фумарова киселина е органично съединение с формула HO2CCH=CHCO2H. Бяло твърдо вещество, фумарова киселина се среща широко в природата. Има плодов вкус и е използван като хранителна добавка. Неговият E номер е E297. [3] Солите и естерите са известни като фумарат. Фумаратът може също да се отнася до C
4 Х
2 O 2−
4 йон (в разтвор). Фумаровата киселина е транс-изомер на бутендиова киселина, докато малеиновата киселина е цис изомер.

  • Фумарова киселина
  • транс-1,2-етилендикарбоксилна киселина
  • 2-бутендиова киселина
  • транс-бутендиова киселина
  • Аломалеинова киселина
  • Болетинова киселина
  • Донитова киселина
  • Лихенова киселина
  • 110-17-8 Y
  • CHEBI:18012 Y
  • ChEMBL503160 Y
  • 10197150 Y
  • DB04299 Y
  • C00122 Y
  • 88XHZ13131 Y
InChI=1S/C4H4O4/c5-3(6)1-2-4(7)8/h1-2H,(H,5,6)(H,7,8)/b2-1+ Y Ключ: VZCYOOQTPOCHFL- OWOJBTEDSA-N Y

Въведение

Според доклад на Националната академия на науките (2013, 2) на работни групи от САЩ, Обединеното кралство и Китай синтетичната биология е „възникваща дисциплина, която съчетава както научни, така и инженерни подходи към изучаването и манипулирането на биологията“. Подобни описания са представени от други комисии и проучвания. Например, съвместно становище на три научни комитета на Европейската комисия (Breitling et al. 2015) подчертава ролята на проектантските и инженерните подходи, като заявява, че синтетичната биология е „прилагането на науката, технологиите и инженерството за улесняване и ускоряване на проектирането , производство и/или модификация на генетични материали в живи организми.” Доклад на Секретариата на Конвенцията за биологичното разнообразие (2015 г.) предполага, че макар да няма съгласувана международна дефиниция, основните характеристики на синтетичната биология включват „de novo синтеза на генетичен материал и инженерно базиран подход за разработване на компоненти, организми и продукти.”

Привържениците на синтетичната биология предполагат, че нейните възможности за проектиране и препроектиране на биологични компоненти и системи ще се справят с глобалните хранителни и енергийни предизвикателства, ще стимулират индустриалната трансформация, тъй като устойчивите биоинженерни процеси заменят настоящите нефтохимични технологии и ще предложат нови генно-базирани методи за насочване към човешки заболявания. и болести, пренасяни от насекоми (Church and Regis 2012 Weber and Fussenegger 2012 National Academies of Science 2013 Le Feuvre et al. 2016). Разрастването на синтетичната биология е стимулирано от поредица от научни и технологични разработки. Те включват подобрения в синтеза на ДНК (по-дълги фрагменти и по-висока точност), намалени разходи за синтез на ДНК и секвениране, нови възможности не само за четене, но и за редактиране и пренаписване на гените и клетките на организмите, напредък в биоинженерното проектиране и техники за моделиране, подобрени инструменти за биологично сглобяване и инженерство, разработване на стандартизирани биологични части и използване на автоматизирани и интензивни методи за ускоряване на откриването и тестването (Canton et al. 2008 Cheng and Lu 2012 Keasling 2012 Church et al. 2014 Lienert et al. ал. 2014 Breitling и Takano 2015 Shih and Moraes 2016). Разпространението на синтетичната биология също се ускорява от целенасочени изследователски програми и публични политики, включително финансиране от множество федерални агенции в САЩ (Wilson Center 2015 Si и Zhao 2016), от мрежата от изследователски центрове по синтетична биология в Обединеното кралство и нейната национална синтетична биология пътна карта (Координационна група за пътна карта за синтетична биология на Обединеното кралство 2012 Synthetic Biology Leadership Council 2016), от проекти на Европейския съюз (ERASynBio 2014) и от нарастващата подкрепа в Китай (Synbiobeta 2016). Увеличени инвестиции в научноизследователска и развойна дейност в синтетична биология и придобиване на интелектуална собственост от водещи компании от частния сектор във фармацевтичния, селскостопанския, химически и други сектори (OTI 2015 Carbonell et al. 2016), нови стартиращи предприятия с амбициозни цели като мляко без крави или отворени източник на инсулин (Qiu 2014 Tucker 2015), базирани в общността лаборатории за биохакерство (Scudellari 2013) и международното състезание по синтетична биология iGEM (Kelwick et al. 2015) също са допринесли за появата на домейна. В същото време са повдигнати и етични, рискови, справедливи и други политически опасения относно потенциалните последици от приложенията на синтетичната биология (Tucker and Zilinskas 2006 ETC Group 2010 OECD 2014 Engelhard 2016). Тези опасения подчертаха значението на отговорните изследвания и иновациите в синтетичната биология (Douglas and Stemerding 2013 Li et al. 2015 Shapira and Gök 2015).

В този контекст на бърз научен напредък, увеличени публични и частни научноизследователска и развойна дейност и дебат на заинтересованите страни относно регулирането и управлението на синтетичната биология, методите, които могат да проследяват растежа на научните изследвания и иновациите в синтетичната биология, са от съществено значение за информиране на ангажираността, обсъждането на политиките и управлението , и да предостави доказателства за вземане на решение. Въпреки че има степен на експертна конвергенция на високо ниво по отношение на концептуализацията на синтетичната биология, има размити граници между въпросната технология, наследени технологии и други нови технологии, които могат да бъдат свързани с нея (Nature Biotechnology 2009 Thomas 2014). Съществуват епистемични дебати относно разликите между синтетичната биология, системната биология и генното инженерство (O’Malley et al. 2007 Calvert 2008). Синтетичната биология има наследство, което се простира до проекта за човешкия геном от 1990-те и началото на 2000-те (Shapira et al. 2015) и по-ранните постижения в разбирането на гените. В същото време синтетичната биология има връзки с напредъка в други дисциплини, включително инженерство, биохимия, селско стопанство и информатика. Последните онлайн дискусии, организирани от Клиринговата къща по биобезопасност съгласно Конвенцията за биологичното разнообразие (2015), демонстрират редица гледни точки от различни страни и различни заинтересовани страни относно оперативната дефиниция на синтетичната биология.

Тази статия предлага библиометричен подход за очертаване на синтетичната биология. Ние признаваме широкото схващане, че синтетичната биология включва проектиране и проектиране на биологични компоненти и системи на генетично ниво. Ние също така признаваме, че има значителен дебат относно детайлите, които влияят върху операционализирането на библиометричната дефиниция на синтетичната биология. По този начин ние преминаваме внимателно през тези дебати, осъзнавайки, че те все още не са решени, за да предложим прагматична стратегия за създаване на библиометрична дефиниция на синтетичната биология. Досега има сравнително малко работа по библиометричното определение на синтетичната биология и нашият преглед на няколко от дефинициите, публикувани до момента, ги намира или твърде тесни, или твърде обширни. Ние се стремим да допринесем чрез усъвършенстване на подход, който улавя по-добре сложния обхват на синтетичната биология. Ние използваме многоетапен метод, черпейки от два индекса на публикации (Web of Science и PubMed). Подходът се използва за идентифициране на научни статии, публикувани в областта на синтетичната биология, и за проследяване на модели на поява, включително международно разпространение, финансиране и дисциплинарни приноси.

Следващият раздел описва нашата стратегия за търсене и съответните стъпки и процедури. Това е последвано от сравнение на нашите резултати с тези на други скорошни библиометрични дефиниции на синтетичната биология и от анализ на моделите на възникване на синтетичната биология, посочени от публикациите по синтетична биология, уловени от нашия подход. Последната част на статията обсъжда анализа и неговите ограничения, прави изводи и предлага линии за по-нататъшна работа.


Данните за секвениране, получени в това проучване, са депозирани в NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) под номер за достъп GSE130399. Изходни данни за фиг. 1e–g, 2b,e,f, 3a,b и 4b–d са налични с хартията онлайн. Външни набори от данни, използвани в това проучване, са достъпни от GEO: ENCODE DNase-seq (GSE37074), PolyA-RNA-seq (GSE39524) на миши NIH/3T3 клетки, sci-CAR смесени набори от клетки (GSE117089), SPLiT-seq (GSE11082) ), sci-RNA-seq (GSE98561), Drop-seq (GSE63269), sci-ATAC-seq (GSE67446) и dscATAC-seq (GSE123581) или от уебсайта на 10X genomics, 10X scRNA-seq (https:// www.10xgenomics.com, 1k_hgmm_v3_nextgem набор от данни). Всички останали данни са достъпни при разумно искане.

de Laat, W. & Duboule, D. Топология на подобрители на развитието на бозайници и техните регулаторни пейзажи. природата 502, 499–506 (2013).

Джонсън, D. S., Mortazavi, A., Myers, R. M. & amp Wold, B. Картиране в целия геном на in vivo протеин-ДНК взаимодействия. наука 316, 1497–1502 (2007).

Crawford, G.E. et al. Картиране в целия геном на сайтове, свръхчувствителни към ДНКаза, използвайки масивно паралелно секвениране на подписите (MPSS). Геном Res. 16, 123–131 (2006).

Buenrostro, J.D., Giresi, P.G., Zaba, L.C., Chang, H.Y. & Greenleaf, W.J. Транспониране на нативен хроматин за бързо и чувствително епигеномно профилиране на отворен хроматин, ДНК-свързващи протеини и нуклеозомна позиция. Нац. Методи 10, 1213–1218 (2013).

Yue, F. et al. Сравнителна енциклопедия на ДНК елементите в генома на мишката. природата 515, 355–364 (2014).

Консорциумът по проекта ENCODE. Интегрирана енциклопедия на ДНК елементите в човешкия геном. природата 489, 57–74 (2012).

Kelsey, G., Stegle, O. & Reik, W. Едноклетъчна епигеномика: Записване на миналото и предсказване на бъдещето. наука 358, 69–75 (2017).

Buenrostro, J. D. et al. Достъпността на едноклетъчния хроматин разкрива принципи на регулаторна вариация. природата 523, 486–490 (2015).

Кузанович, D. A. et al. Мултиплексно едноклетъчно профилиране на достъпността на хроматина чрез комбинаторно клетъчно индексиране. наука 348, 910–914 (2015).

Jin, W. et al. Откриване в целия геном на ДНКаза I свръхчувствителни места в единични клетки и FFPE тъканни проби. природата 528, 142–146 (2015).

Rotem, A. et al. Едноклетъчната ChIP-seq разкрива клетъчни субпопулации, дефинирани от състоянието на хроматина. Нац. Биотехнология. 33, 1165–1172 (2015).

Harada, A. et al. Методът за етикетиране с интеграция на хроматин позволява епигеномно профилиране с по-нисък вход. Нац. Клетъчна биол. 21, 287–296 (2019).

Hainer, SJ, Boskovic, A., McCannell, K.N., Rando, O.J. & Fazzio, T.G. Профилиране на фактори на плурипотентност в единични клетки и ранни ембриони. клетка 177, 1319–1329.e1311 (2019).

Kaya-Okur, H.S. et al. CUT&Tag за ефективно епигеномно профилиране на малки проби и единични клетки. Нац. комун. 10, 1930 (2019).

Nagano, T. et al. Едноклетъчният Hi-C разкрива вариабилност от клетка до клетка в структурата на хромозомите. природата 502, 59–64 (2013).

Guo, H. et al. Едноклетъчни метиломни пейзажи на миши ембрионални стволови клетки и ранни ембриони, анализирани с помощта на секвениране на бисулфит с намалено представяне. Геном Res. 23, 2126–2135 (2013).

Smallwood, S.A. et al. Бисулфитно секвениране в рамките на един клетъчен геном за оценка на епигенетичната хетерогенност. Нац. Методи 11, 817–820 (2014).

Mooijman, D., Dey, S. S., Boisset, J. C., Crosetto, N. & amp van Oudenaarden, A. Едноклетъчното 5hmC секвениране разкрива вариабилност от клетка до клетка в цялата хромозома и дава възможност за реконструкция на линията. Нац. Биотехнология. 34, 852–856 (2016).

Zhu, C. et al. Едноклетъчни 5-формилцитозинови пейзажи на ранни ембриони и ESC на бозайници при разделителна способност с единична база. Клетъчна стволова клетка 20, 720–731.e725 (2017).

Wu, X., Inoue, A., Suzuki, T. & Zhang, Y. Едновременно картографиране на активно ДНК деметилиране и обмен на сестрински хроматиди в единични клетки. Genes Dev. 31, 511–523 (2017).

Macosko, E.Z. et al. Силно паралелно профилиране на експресия в целия геном на отделни клетки с помощта на нанолитрови капчици. клетка 161, 1202–1214 (2015).

Klein, A.M. et al. Капково баркодиране за едноклетъчна транскриптомика, приложена към ембрионални стволови клетки. клетка 161, 1187–1201 (2015).

Preissl, S. et al. Едноядрен анализ на достъпен хроматин в развиващия се преден мозък на мишка разкрива специфична за клетъчния тип транскрипционна регулация. Нац. Neurosci. 21, 432–439 (2018).

Lake, B.B. et al. Интегративен едноклетъчен анализ на транскрипционни и епигенетични състояния в човешкия мозък на възрастен. Нац. Биотехнология. 36, 70–80 (2018).

Luo, C. et al. Едноклетъчните метиломи идентифицират невронни подтипове и регулаторни елементи в кората на бозайниците. наука 357, 600–604 (2017).

Grosselin, K. et al. Високопроизводителен едноклетъчен ChIP-seq идентифицира хетерогенност на състоянията на хроматина при рак на гърдата. Нац. Genet. 51, 1060–1066 (2019).

Dey, S. S., Kester, L., Spanjaard, B., Bienko, M. & amp van Oudenaarden, A. Интегрирано секвениране на геном и транскриптом на една и съща клетка. Нац. Биотехнология. 33, 285–289 (2015).

Macaulay, I.C. et al. G&T-seq: паралелно секвениране на едноклетъчни геноми и транскриптоми. Нац. Методи 12, 519–522 (2015).

Angermueller, C. et al. Паралелното едноклетъчно секвениране свързва транскрипционната и епигенетичната хетерогенност. Нац. Методи 13, 229–232 (2016).

Hou, Y. et al. Едноклетъчното тройно омично секвениране разкрива генетична, епигенетична и транскриптомна хетерогенност в хепатоцелуларните карциноми. Cell Res. 26, 304–319 (2016).

Hu, Y. et al. Едновременно профилиране на транскриптом и ДНК метилом от една клетка. Геном Biol. 17, 88 (2016).

Guo, F. et al. Едноклетъчно мулти-омично секвениране на миши ранни ембриони и ембрионални стволови клетки. Cell Res. 27, 967–988 (2017).

Pott, S. Едновременно измерване на достъпността на хроматина, метилиране на ДНК и фазиране на нуклеозоми в единични клетки. eLife 6, e23203 (2017).

Clark, S.J. et al. scNMT-seq позволява съвместно профилиране на ДНК метилиране и транскрипция за достъпност на хроматина в единични клетки. Нац. комун. 9, 781 (2018).

Liu, L. et al. Деконволюцията на едноклетъчни многоомични слоеве разкрива регулаторна хетерогенност. Нац. комун. 10, 470 (2019).

Li, G. et al. Съвместно профилиране на ДНК метилиране и хроматинова архитектура в единични клетки. Нац. Методи 16, 991–993 (2019).

Lee, D.S. et al. Едновременно профилиране на 3D структура на генома и ДНК метилиране в единични човешки клетки. Нац. Методи 16, 999–1006 (2019).

Stoeckius, M. et al. Едновременно измерване на епитоп и транскриптом в единични клетки. Нац. Методи 14, 865–868 (2017).

Peterson, V.M. et al. Мултиплексирано количествено определяне на протеини и транскрипти в единични клетки. Нац. Биотехнология. 35, 936–939 (2017).

Cao, J. et al. Съвместно профилиране на достъпността на хроматина и генната експресия в хиляди единични клетки. наука 361, 1380–1385 (2018).

Chen, S., Lake, B.B. & Zhang, K. Високопроизводително секвениране на транскриптома и достъпността на хроматина в една и съща клетка. Нац. Биотехнология. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0290-0 (2019).

Rosenberg, A.B. et al. Едноклетъчно профилиране на развиващия се мозък на мишка и гръбначен мозък с баркодиране на разделен пул. наука 360, 176–182 (2018).

Peng, X. et al. TELP, чувствителен и гъвкав метод за изграждане на библиотека за секвениране от следващо поколение. Нуклеинови киселини Res. 43, e35 (2015).

Lareau, C.A. et al. Комбинаторно индексиране, базирано на капчици, за масова достъпност на едноклетъчния хроматин. Нац. Биотехнология. 37, 916–924 (2019).

Cao, J. et al. Цялостно едноклетъчно транскрипционно профилиране на многоклетъчен организъм. наука 357, 661–667 (2017).

Fang, R. et al. Бързото и точно групиране на едноклетъчни епигеноми разкрива цис-регулаторни елементи в редки клетъчни типове. Предварителен печат в bioRxiv https://doi.org/10.1101/615179 (2019).

Tasic, B. et al. Таксономия на кортикалните клетки на възрастни мишки, разкрита чрез транскриптомия на единични клетки. Нац. Neurosci. 19, 335–346 (2016).

McCarthy, D.J., Chen, Y. & Smyth, G.K. Анализ на диференциална експресия на мултифакторни RNA-Seq експерименти по отношение на биологичните вариации. Нуклеинови киселини Res. 40, 4288–4297 (2012).

Khan, A. et al. JASPAR 2018: актуализиране на базата данни с отворен достъп за профили за свързване на транскрипционни фактори и нейната уеб рамка. Нуклеинови киселини Res. 46, D260–D266 (2018).

Lai, T. et al. SOX5 контролира последователното генериране на различни подтипове кортикофугални неврони. Неврон 57, 232–247 (2008).

Sun, W. et al. SOX9 е астроцит-специфичен ядрен маркер в мозъка на възрастни извън неврогенните региони. J. Neurosci. 37, 4493–4507 (2017).

Gorkin, D.U. et al. Атлас на динамични хроматинови пейзажи в развиващия се миши плод. природата (в пресата).

Ю, М. и Рен, Б. Триизмерната организация на геномите на бозайници. Ану. Rev. Cell Dev. Biol. 33, 265–289 (2017).

Fang, R. et al. Картографиране на хроматинови взаимодействия на далечни разстояния чрез подпомогнато от близост лигиране ChIP-seq. Cell Res. 26, 1345–1348 (2016).

Haghverdi, L., Buttner, M., Wolf, F.A., Buettner, F. & Theis, F.J. Дифузионното псевдовреме надеждно реконструира разклоняването на линията. Нац. Методи 13, 845–848 (2016).

Schep, A.N., Wu, B., Buenrostro, J.D. & Greenleaf, W.J. chromVAR: извеждане на свързана с транскрипционен фактор достъпност от едноклетъчни епигеномни данни. Нац. Методи 14, 975–978 (2017).

Martynoga, B., Drechsel, D. & amp Guillemot, F. Молекулен контрол на неврогенезата: поглед от мозъчната кора на бозайниците. Студен извор Харб. Перспектива. Biol. 4, a008359 (2012).

Mulqueen, R.M. et al. Подобрената едноклетъчна ATAC-seq разкрива динамиката на хроматина на in vitro кортикогенезата. Предварителен печат в bioRxiv https://doi.org/10.1101/637256 (2019).

Pliner, H.A. et al. Цицерон прогнозира цис-регулаторни ДНК взаимодействия от данни за достъпност на едноклетъчния хроматин. Mol. клетка 71, 858–871.e858 (2018).

Langmead, B. & Salzberg, S. L. Подравняване за бързо четене с интервали с Bowtie 2. Нац. Методи 9, 357–359 (2012).

Dobin, A. & amp Gingeras, T. R. Картиране на RNA-seq се чете със STAR. Curr. протокол. Биоинформатика 51, 11.14.1–11.14.19 (2015).

Zhang, Y. et al. Моделно базиран анализ на ChIP-Seq (MACS). Геном Biol. 9, R137 (2008).

Butler, A., Hoffman, P., Smibert, P., Papalexi, E. & Satija, R. Интегриране на едноклетъчни транскриптомични данни при различни условия, технологии и видове. Нац. Биотехнология. 36, 411–420 (2018).

Ramirez, F., Dundar, F., Diehl, S., Gruning, B.A. & Manke, T. deepTools: гъвкава платформа за изследване на данни за дълбоко секвениране. Нуклеинови киселини Res. 42, W187–W191 (2014).

Heinz, S. et al. Прости комбинации от определящи линията транскрипционни фактори първични цис-регулаторни елементи, необходими за идентичностите на макрофагите и В клетките. Mol. клетка 38, 576–589 (2010).

Subelj, L. & Bajec, M. Разгръщане на общности в големи сложни мрежи: комбиниране на защитно и обидно разпространение на етикети за извличане на ядро. физ. Rev. E Stat. Нелин. Физика на меката материя. 83, 036103 (2011).

Angerer, P. et al. съдба: дифузионни карти за мащабни едноклетъчни данни в R. Биоинформатика 32, 1241–1243 (2016).

Juric, I. et al. MAPS: Базиран на модел анализ на хроматинови взаимодействия на дълги разстояния от експерименти PLAC-seq и HiChIP. PLoS компютър. Biol. 15, e1006982 (2019).


Altman KI, Gerber GB, Okada S: Радиационна биохимия. Academic Press, Ню Йорк, 1970 г

Арена V: Йонизираща радиация и живот. C.V. Mosby Company, Сейнт Луис, 1971 г

Oberley LW, Lindgren AL, Baker SA, Stevens RH: Супероксидният йон като причина за кислородния ефект. Radiat Res 68: 320–328, 1976

Biaglow JE, Mitchell JB, Held K: Значението на пероксида и супероксида в реакцията на рентгенови лъчи. Int J Radiat Oncol Biol Phys 22: 665–669, 1992

Хол EJ: Радиобиология за радиолога. Липинкот Уилямс и Уилкинс, Филаделфия, 2000 г

Chiu SM, Xue LY, Friedman LR, Oleinick NL: Медиирана от медни йони сенсибилизация на местата на прикрепване на ядрената матрица към йонизиращо лъчение. Биохимия 32: 6214–6219, 1993

Petkau A, Chelack WS, Pleskach SD: Защита на пост-облъчени мишки чрез супероксид дисмутаза. Int J Radiat Biol 29: 297–299, 1976

Biaglow JE, Clark EP, Epp ER, Morse-Guadio M, Varnes ME, Mitchell JB: Непротеинови тиоли и радиационният отговор на клетките на човешки белодробен карцином A549. Int J Radiat Biol 44: 489–495, 1983

Biaglow JE, Varnes ME, Clark EP, Epp ER: Ролята на тиолите в клетъчния отговор на радиация и лекарства. Radiat Res 95: 437–455, 1983

Mitchell JB, Russo A: Ролята на глутатиона в радиационната и индуцирана от лекарства цитотоксичност. Br J Рак 55: S96–S104, 1987

Tuttle SW, Varnes ME, Mitchell JB, Biaglow JE: Чувствителност към химически окислители и радиация в CHO клетъчни линии с дефицит на активност на окислителния пентозен цикъл. Int J Radiat Oncol Biol Phys 22: 671–675, 1992

St.Clair DK, Wan XS, Oberley TD, Muse KE, St.Clair WH: Потискане на радиационно-индуцирана неопластична трансформация чрез свръхекспресия на митохондриална супероксиддисмутаза. Mol Cancerogenesis 6: 238–242, 1992

Epperly MW, Epstein CJ, Travis EL, Greenberger JS: Намалената устойчивост на белодробна радиация на мишки с дефицит на манганова супероксид дисмутаза (MnSOD) се коригира чрез интратрахеална генна терапия с човешки манганов супероксид дисмутаза-плазмид/липозома (SOD2-PL). Radiat Res 154: 365–374, 2000

Vujaskovic Z, Batinic-Haberle I, Rabbani ZN, Feng QF, Kang SK, Spasojevic I, Samulski TV, Fridovich I, Dewhirst MW, Anscher MS: Малък молекулен каталитичен металопорфиринов антиоксидант със супероксиддисмутаза (SOD) лумиметични свойства предпазва нараняване, причинено от радиация. Free Radic Biol Med 33(6): 857–863, 2002

Ayene IS, Stamato TD, Mauldin SK, Biaglow JE, Tuttle SW, Jenkins SF, Koch CJ: Мутацията в гена на глюкозо-6-фосфат дехидрогеназата води до инактивиране на свързването на края на Ku ДНК по време на оксидативен стрес. J Biol Chem 277: 9929-9935, 2002

Oberley LW, St. Clair DK, Autor AP, Oberley TD: Увеличаване на активността на манганов супероксид дисмутаза в сърцето на мишката след рентгеново облъчване. Arch Biochem Biophys 254: 69–80, 1987

Summers RW, Maves BV, Reeves RD, Arjes LJ, Oberley LW: Облъчването повишава супероксид дисмутазата в гладката мускулатура на червата на плъхове. Free Radic Biol Med 6: 261–270, 1989

Kim SG, Nam SY, Kim CW, Kim JH, Cho CK, Yoo SY: Подобряване на радиационно-индуцирани чернодробни глутатион-S-трансферази Ya, Yb1, Yb2, Yc1 и Yc2 генна експресия чрез олтипраз: възможна роля в радиозащитата. Mol Pharmacol 51(2): 225–233, 1997

Shimizu T, Iwanaga M, Yasunaga A, Urata Y, Goto S, Shibata S, Kondo T: Защитна роля на синтеза на глутатион при радиационно-индуцирано увреждане на ДНК в мозъка на заека. Клетъчна и молекулярна невробиология 18: 299–310, 1998 г.

Guo G, Yan-Sanders Y, Lyn-Cook BD, Wang T, Tamae D, Ogi J, Khaletskiy A, Li Z, Weydert C, Longmate JA, Huang TT, Spitz DR, Oberley LW, Li JJ: Манганов супероксид дисмутаза- медиирана генна експресия в индуцирани от радиация адаптивни реакции. Mol Cell Biol 23: 2362–2378, 2003

Мичъл П: Концепцията на дихателната верига на Кейлин и нейните химиосмотични последици. Наука 206: 1148–1159, 1979

Lehninger AL: Lehninger Принципи на биохимията. Worth Publishers Inc., Ню Йорк, Ню Йорк, 2000 г

Szent-Györgyi A: Електронна биология и рак. Marcel Dekker Inc., Ню Йорк, Ню Йорк, 1976 г

Boveris A, Cadenas E: Производство на супероксидни радикали и водороден пероксид в митохондриите. Супероксид дисмутаза: том II, L.W. Обърли, изд. CRC Press Inc., Бока Ратон, Флорида, 1982 г

Халиуел, Гутеридж: Свободни радикали в биологията и медицината. Oxford University Press Inc., Ню Йорк, Ню Йорк, 1989 г

Esterbauer HH, Zollner H, Schaur RJ: Алдехиди, образувани от липидна пероксидация: Механизми на образуване, поява и определяне. Мембранно липидно окисление. CRC Press Inc., Бока Ратон, Флорида, стр. 240–268, 1990 г.

Yamamoto Y, Niki E: Роля на антиоксидантите в липидната пероксидация. Мембранно липидно окисление. CRC Press Inc., Бока Ратон, Флорида, стр. 286-301

Gerschman R, Gilbert DL, Nye SW, Dwyer P, Fenn WO: Кислородно отравяне и X-облъчване: механизъм в общата наука 119: 623–626, 1954

Джеймисън Д: Кислородна токсичност и реактивни кислородни метаболити при бозайници. Free Radic Biol Med 7: 87–108, 1989

Харман Д: Стареене: Теория, базирана на свободните радикали и радиационната химия. J Gerontol 2: 298–300, 1957

Finkel T, Holbrook NJ: Oxidants, oxidative stress and the biology of aging. Nature 408: 239–247, 2000

Oberley LW, Oberley TD, Buettner GR: Cell division in normal and transformed cells: The possible role of superoxide and hydrogen peroxide. Med Hypotheses 7: 21–42, 1981

Spitz DR, Sim JE, Ridnour LA, Galoforo SS, Lee YJ: Glucose deprivation-induced oxidative stress in human tumor cells: A fundamental defect in metabolism? Ann NY Acad Sci 899: 349–362, 2000

Schafer FQ, Buettner GR: Redox environment of the cell as viewed through the redox state of the glutathione disulfide/glutathione couple. Free Radic Biol Med 30: 1191–1212, 2001

Sies H: Oxidative stress: Oxidants and antioxidants. Exp Physiol 82: 291–295, 1997

Finkel T, Holbrook NJ: Oxidants, oxidative stress and the biology of aging. Nature 408(6809): 239–247, 2000

Oberley LW: Anticancer therapy by overexpression of superoxide dismutase. Antioxidants & Redox Signaling 3(3): 461–472, 2001

Gonzalez-Zulueta M, Ensz LM, Mukhina G, Lebovitz RM, Zwacka RM, Engelhardt JF, Oberley LW, Dawson VL, Dawson TM: Manganese superoxide dismutase protects nNOS neurons from NMDA and nitric oxidemediated neurotoxicity. J Neuroscience 18(6): 2040–2055, 1998

Milgram NW, Head E, Muggenburg B, Holowachuk D, Murphey H, Estrada J, Ikeda-Douglas CJ, Zicker SC, Cotman CW: Landmark discrimination learning in the dog: Effects of age, an antioxidant fortified food, and cognitive strategy. Neuroscience & Biobehavioral Reviews 26(6): 679–695, 2002

Klein EA, Thompson IM, Lippman SM, Goodman PJ, Albanes D, Taylor PR, Coltman C: SELECT: The selenium and vitamin E cancer prevention trial. Urol Oncol 21: 59–65, 2003

Martin A: Antioxidant vitamins E and C and risk of Alzheimer's disease. Nutrition Reviews 61(2): 69–73, 2003

Bulger EM, Maier RV: An argument for Vitamin E supplementation in the management of systemic inflammatory response syndrome. Shock 19(2): 99–103, 2003

Ueda S, Masutani H, Nakamura H, Tanaka T, Ueno M, Yodoi J: Redox control of cell death. Antioxidants & Redox Signaling 4(3): 405–414, 2002

Nakamura H, Nakamura K, Yodoi J: Redox regulation of cellular activation. Ann Rev Immunol 15: 351–369, 1997

Rhee SG, Chang TS, Bae YS, Lee SR, Kang SW: Cellular regulation by hydrogen peroxide. J Am Soc Nephrology

Claiborne A, Mallett TC, Yeh JI, Luba J, Parsonage D: Structural, redox, and mechanistic parameters for cysteine-sulfenic acid function in catalysis and regulation. Adv Protein Chem 58: 215–276, 2001

Claiborne A, Yeh JI, Mallett TC, Luba J, Crane EJ, Charrier V, Parsonage D: Protein-sulfenic acids: Diverse roles for an unlikely player in enzyme catalysis and redox regulation. Biochemistry 38(47): 15407–15416, 1999

Xiao J, Biaglow JE, Chae-Park HJ, Jin J, Tuel-Ahlgren L, Myers DE, Burkhardt AL, Bolen JB, Uckun FM: Role of hydroxyl radicals in radiation-induced activation of lyn tyrosine kinase in human B-cell precursors. Leukemia & Lymphoma 22(5-6): 421–430, 1996

Sun Yi, Oberley LW: Redox regulation of transcriptional activators. Free Radic Biol Med 21: 335–348, 1996

Lee YJ, Galoforo SS, Berns CM, Chen JC, Davis BH, Sim JE, Corry PM, Spitz DR: Glucose deprivation-induced cytotoxicity and alterations in mitogen-activated protein kinase activation are mediated by oxidative stress in multidrug-resistant human breast carcinoma cells. J Biol Chem 273: 5294–5299, 1998

Blackburn RV, Spitz DR, Liu X, Galoforo SS, Sim JE, Ridnour LA, Chen JC, Davis BH, Corry PM, Lee YJ: Metabolic oxidative stress activates signal transduction and gene expression during glucose deprivation in human tumor cells. Free Radic Biol Med 26: 419–430, 1999

Lee YJ, Galoforo SS, Sim JE, Ridnour LA, Choi J, Forman HJ, Corry PM, Spitz DR: Dominant-negative Jun N-terminal protein kinase (JNK-1) inhibits metabolic oxidative stress during glucose deprivation in human breast carcinoma cells. Free Radic Biol Med 28: 575–584, 2000

Goswami PC, Sheren J, Albee LD, Parsian AJ, Sim JE, Ridnour LA, Higashikubo R, Hunt CR, Spitz DR: Cell cycle coupled variation in Topoisomerase II? mRNA is regulated by the 3'-untranslated region: Possible role of redox sensitive protein binding in mRNA stability. J Biol Chem 275: 38384–38392, 2000

Song JJ, Rhee JG, Suntharalingam M, Walsh SA, Spitz DR, Lee YJ: Role of glutaredoxin in metabolic oxidative stress: Glutaredoxin as a sensor of oxidative stress mediated by H2О2. J Biol Chem 277(48): 46566–46575, 2002

Menon SG, Sarsour EH, Spitz DR, Ryuji Higashikubo, Zhang H, Strum M, Goswami PC: Redox regulation of the G1 to S transition in the mouse embryo fibroblast cell cycle. Cancer Res 63: 2109–2117, 2003

Watson WH, Pohl J, Montfort WR, Stuchlik O, Reed MS, Powis G, Jones DP: Redox potential of human thioredoxin-1 and identification of a second dithiol/disulfide motif. J Biol Chem 278: 33408–33415, 2003

Hainaut P, Mann K: Zinc binding and redox control of p53 structure and function. Antioxidants & Redox Signaling 3(4): 611–623, 2001

Kroncke KD: Zinc finger proteins as molecular targets for nitric oxide-mediated gene regulation. Antioxidants & Redox Signaling 3(4): 565–575, 2001

Wilcox DE, Schenk AD, Feldman BM, Xu Y: Oxidation of zinc-binding cysteine residues in transcription factor proteins. Antioxidants & Redox Signaling 3(4): 549–564, 2001

Webster KA, Prentice H, Bishopric NH: Oxidation of zinc finger transcription factors: Physiological consequences. Antioxidants & Redox Signaling 3(4): 535–548, 2001

Ignarro LJ: Nitric oxide as a unique signaling molecule in the vascular system: A historical overview. J Physiol & Pharmacol 53(4 Pt 1): 503–514, 2002

Lancaster JR: A tutorial on the diffusibility and reactivity of free nitric oxide. Nitric Oxide 1(1): 18–30, 1997

Borek C, Troll W: Modifiers of free radicals inhibit in vitro the oncogenic actions of X-rays, bleomycin, and the tumor promoter 12-O-tetradecanoylphorbol 13-acetate. Proc Natl Acad Sci USA 80(5): 1304–1307, 1983

Delanian S, Baillet F, Huart J, Lefaix JL, Maulard C, Housset M: Successful treatment of radiation-induced fibrosis using liposomal Cu/Zn superoxide dismutase: Clinical trial. Radiother Oncol 32: 12–20, 1994

Lefaix JL, Delanian S, Leplat JJ, Tricaud Y, Martin M, Nimrod A, Baillet F, Daburon F: Successful treatment of radiation-induced fibrosis using Cu/Zn-SOD and Mn-SOD: An experimental study. Int J Radiat Oncol Biol Phys 35: 305–312, 1996

Greenberger JS, Epperly MW, Gretton J, Jefferson M, Nie S, Bernarding M, Kagan V, Guo HL: Radioprotective gene therapy. Current Gene Therapy 3(3): 183–195, 2003

Kang SK, Rabbani ZN, Folz RJ, Golson ML, Huang H, Yu D, Samulski TS, Dewhirst MW, Anscher MS, Vujaskovic Z: Overexpression of extracellular superoxide dismutase protects mice from radiation-induced lung injury. Int J Radiat Oncol Biol Phys 57(4): 1056–1066, 2003

Zhao W, Spitz DR, Oberley LW Robbins MEC: Redox modulation of the pro-fibrogenic mediator plasminogen activator inhibitor-1. Cancer Res 61: 5537–5543, 2001

Azzam EI, de Toledo SM, Spitz DR, Little JB: Oxidative metabolism modulates signal transduction and micronucleus formation in bystander cells from ?-particle-irradiated normal human fibroblasts. Cancer Res 62: 5436–5442, 2002

Leach JK, Black SM, Schmidt-Ullrich RK, Mikkelsen RB: Activation of constitutive nitric-oxide synthase activity is an early signaling event induced by ionizing radiation. J Biol Chem 277(18): 15400–15406, 2002

Leach JK, Van Tuyle G, Lin PS, Schmidt-Ullrich R, Mikkelsen RB: Ionizing radiation-induced, mitochondria-dependent generation of reactive oxygen/nitrogen. Cancer Res 61(10): 3894–3901, 2001

Mikkelsen RB, Wardman P: Biological chemistry of reactive oxygen and nitrogen and radiation-induced signal transduction mechanisms. Oncogene 22(37): 5734–5754, 2003

Wu LJ, Randers-Pehrson G, Xu A, Waldren CA, Geard CR, Yu Z, Hei TK: Targeted cytoplasmic irradiation with alpha particles induces mutations in mammalian cells. Proc Natl Acad Sci USA 96(9): 4959–4964, 1999

Boveris A: Mitochondrial production of superoxide radical and hydrogen peroxide. Adv Exp Med Biol 78: 67–82, 1977

Morgan WF: Non-targeted and delayed effects of exposure to ionizing radiation: II. Radiation-induced genomic instability and bystander effects in vivo, clastogenic factors and transgenerational effects. Radiat Res 159: 581–596, 2003

Buettner GR, Ng C, Oberley LW, Rodgers VG, Schafer FQ: Does MnSOD influence H2О2 production in mitochondria. Free Radic Biol Med 29(supplement 1): S21, 2000

Cecchii G: Function and structure of complex II of the respiratory chain. Ану. Rev. Biochem. 72: 77–109, 2003

Hamilton ML, Van Remmen H, Drake JA, Yang H, Guo ZM, Kewitt K, Walter CA, Richardson A: Does oxidative damage to DNA increase with age? Proc Natl Acad Sci USA 98(18): 10469–10474, 2001

Lu CY, Lee HC, Fahn HJ, Wei YH: Oxidative damage elicited by imbalance of free radical scavenging enzymes is associated with large-scale mtDNA deletions in aging human skin. Mutation Res 423(1-2): 11–21, 1999

Beckman KB, Ames BN: Mitochondrial aging: Open questions. Ann NY Acad Sci 854: 118–127, 1998

Hunt CR, Sim JE, Featherstone T, Golden W, Von Kapp-Herr C, Hock RA, Gomez RA, Parsian AJ, Spitz DR: Genomic instability and catalase gene amplification induced by chronic exposure to oxidative stress. Cancer Res 58: 3986–3992, 1998

Clutton SM, Townsend KM, Walker C, Ansell JD, Wright EG: Radiation-induced genomic instability and persisting oxidative stress in primary bone marrow cultures. Carcinogenesis 17(8): 1633–1639, 1996

Limoli CL, Giedzinski E, Morgan WF, Swarts SG, Jones GD, Hyun W: Persistent oxidative stress in chromosomally unstable cells. Cancer Res 63(12): 3107–3111, 2003

Varnes ME: Inhibition of pentose cycle of A549 cells by 6-aminonicotinamide: Consequences for aerobic and hypoxic radiation response and for radiosensitizer action. NCI Monographs (6): 199–203, 1988

Dent P, Yacoub A, Fisher PB, Hagan MP, Grant S: MAPK pathways in radiation responses. Oncogene 22(37): 5885–5896, 2003

Watters DJ: Oxidative stress in ataxia telangiectasia. Redox Report 8(1): 23–29, 2003

Wei SJ, Botero A, Hirota K, Bradbury CM, Markovina S, Laszlo A, Spitz DR, Yodoi J, Gius D: Thioredoxin nuclear translocation and interaction with redox factor-1 activates the AP-1 transcription factor in response to ionizing radiation. Cancer Res 60: 6688–6695, 2000

Bradbury CM, Locke JE, Wei SJ, Rene LM, Karimpour S, Hunt C, Spitz DR, Gius D: Increased activator protein 1 activity as well as resistance to heat-induced radiosensitization, hydrogen peroxide, and cisplatin are inhibited by indomethacin in oxidative stress-resistant cells. Cancer Res 61(8): 3486–3492, 2001

Karimpour S, Lou J, Lin LL, Rene LM, Lagunas L, Ma X, Karra S, Bradbury CM, Markovina S, Goswami PC, Spitz DR, Hirota K, Kalvakolanu DV, Yodoi J, Gius D: Thioredoxin reductase regulates AP-1 activity as well as thioredoxin nuclear localization via active cysteines in response to ionizing radiation. Oncogene 21: 6317–6327, 2002

Heinloth AN, Shackelford RE, Innes CL, Bennett L, Li L, Amin RP, Sieber SO, Flores KG, Bushel PR, Paules RS: ATM-dependent and-independent gene expression changes in response to oxidative stress, gamma irradiation, and UV irradiation. Radiat Res 160(3): 273–290, 2003

Suh YA, Arnold RS, Lassegue B, Shi J, Xu X, Sorescu D, Chung AB, Griendling KK, Lambeth JD: Cell transformation by the superoxide-generating oxidase Mox1. Nature 401(6748): 79–82, 1999

Li W-G, Miller FJ, Zhang HJ, Spitz DR, Oberley LW, Weintraub NL: H2О2-induced O2-production by a nonphagocytic NAD(P)H oxidase causes oxidant injury. J Biol Chem 276: 29251–29256, 2001

Bokoch GM, Knaus UG: NADPH oxidases: Not just for leukocytes anymore! Trends in Biochemical Sciences 28(9): 502–508, 2003

Cai H, Griendling KK, Harrison DG: The vascular NAD(P)H oxidases as therapeutic targets in cardiovascular diseases. Trends in Pharmacological Sciences 24(9): 471–478, 2003

Ohshima H, Tatemichi M, Sawa T: Chemical basis of inflammation-induced carcinogenesis. арх. Biochem Biophys 417(1): 3–11, 2003

Sorescu D, Griendling KK: Reactive oxygen species, mitochondria, and NAD(P)H oxidases in the development and progression of heart failure. Congestive Heart Failure 8(3): 132–140, 2002

Azzam EI, Toledo SM, Little JB: Oxidative metabolism, gap junctions and ionizing radiation-induced bystander effect. Oncogene 22: 7050–7057, 2003

Emerit I, Garban F, Vassy J, Levy A, Filipe P, Freitas J: Superoxide-mediated clastogenesis and anticlastogenic effects of exogenous superoxide dismutase. Proc Natl Acad Sci USA 93(23): 12799–12804, 1996

Wong GH, Elwell JH, Oberley LW, Goeddel DV: Manganous superoxide dismutase is essential for cellular resistance to cytotoxicity of tumor necrosis factor. Cell 58(5): 923–931, 1989

Xu Y, Greenstock CL, Trivedi A, Mitchel RE: Occupational levels of radiation exposure induce surface expression of interleukin-2 receptors in stimulated human peripheral blood lymphocytes. Radiat Environ Biophys 35(2): 89–93, 1996

Weichselbaum RR, Kufe DW, Hellman S, Rasmussen HS, King CR, Fischer PH, Mauceri HJ: Radiation-induced tumor necrosis factor-alpha expression: Clinical application of transcriptional and physical targeting of gene therapy. Lancet Oncol 3(11): 665–671, 2002

Tribble DL, Krauss RM, Chu BM, Gong EL, Kullgren BR, Nagy JO, La Belle M: Increased low density lipoprotein degradation in aorta of irradiated mice is inhibited by preenrichment of low density lipoprotein with alpha-tocopherol. J Lipid Res 41(10): 1666–1672, 2000

Shadley JD, Afzal V, Wolff S: Characterization of the adaptive response to ionizing radiation induced by low doses of X rays to human lymphocytes. Radiat Res 111(3): 511–517, 1987

Wolff S: The adaptive response in radiobiology: Evolving insights and implications. Environmental Health Perspectives 106(Suppl 1): 277–283, 1998

Waldren CA: Adaptive response induced by low levels of radiation. Summary and comments. Human & Experimental Toxicology 18(7): 452–453, 1999

Spitz DR, Dewey WC, Li GC: Hydrogen peroxide or heat shock induces resistance to hydrogen peroxide in Chinese hamster fibroblasts. J Cell Physiol 131: 364–373, 1987

Sullivan SJ, Roberts RJ, Spitz DR: Replacement of media in cell culture alters oxygen toxicity: Possible role of lipid aldehydes and glutathione transferases in O2 токсичност. J Cell Physiol 147: 427–433, 1991

Sullivan SJ, Oberley TD, Roberts RJ, Spitz DR: A stable O2-resistant cell line: Role of lipid peroxidation byproducts in O2-mediated injury. Am J Physiol (Lung Cell Mol Physiol) 262: L748–L756, 1992

Lee AK, Cho CK, Kim MS, Kim SG: Enhanced expression of microsomal epoxide hydrolase and glutathione S-transferase by imidazole correlates with the radioprotective effect. Res Commun Mol Path Pharmacol 108(3-4): 155–165, 2000

Park WY, Hwang CI, Im CN, Kang MJ, Woo JH, Kim JH, Kim YS, Kim JH, Kim H, Kim KA, Yu HJ, Lee SJ, Lee YS, Seo JS: Identification of radiation-specific responses from gene expression profile. Oncogene 21(55): 8521–8528, 2002


Информация за автора

Ruiting Lin, Shannon Elf and Changliang Shan: These authors contributed equally to this work.

Принадлежности

Department of Hematology and Medical Oncology, Winship Cancer Institute of Emory, Emory University School of Medicine, Atlanta, Georgia 30322, USA

Ruiting Lin, Shannon Elf, Changliang Shan, Hee-Bum Kang, Taro Hitosugi, Jae Ho Seo, Dongsheng Wang, Georgia Zhuo Chen, Sagar Lonial, Martha L. Arellano, Hanna J. Khoury, Fadlo R. Khuri, Sumin Kang, Jun Fan & Jing Chen

Department of Chemistry and Institute for Biophysical Dynamics, University of Chicago, Chicago, Illinois 60637, USA

Quanjiang Ji, Lu Zhou, Liang Zhang & Chuan He

Department of Pathology and Laboratory Medicine, Emory University School of Medicine, Atlanta, Georgia 30322, USA

Shuai Zhang, Daniel J. Brat & Keqiang Ye

Cell Signaling Technology, Inc. (CST), Danvers, Massachusetts 01923, USA

Jianxin Xie, Meghan Tucker & Ting-Lei Gu

Children’s Research Institute, UT Southwestern Medical Center, Dallas, Texas 75390, USA

Jessica Sudderth, Lei Jiang & Ralph J. DeBerardinis

Eugene McDermott Center for Human Growth and Development, UT Southwestern Medical Center, Dallas, Texas 75390, USA

Department of Chemistry, Emory University School of Medicine, Atlanta, Georgia 30322, USA

Department of Radiology, Emory University School of Medicine, Atlanta, Georgia 30322, USA

College of Chemistry and Molecular Engineering, Peking University, Beijing 100871, China

Department of Pediatrics, Emory University School of Medicine, Atlanta, Georgia 30322, USA

Novartis Institutes for BioMedical Research, Cambridge, Massachusetts 02139, USA

School of Basic Medical Sciences, Fudan University, Shanghai 200032, China

Department of Pharmacology, Yale University School of Medicine, New Haven, Connecticut 06520, USA

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Можете също да търсите този автор в PubMed Google Scholar

Вноски

R.L., S.E. and C.S. contributed equally to this work. J.X., T.-L.G., S.Z., K.Y., P.R.C., D.J.B., M.L.A., S.L., H.J.K., Q.L. and F.R.K. provided critical reagents. S.J.H. performed data analysis of pharmacokinetics studies. M.T. and T.-L.G. performed mass spectrometry-based assays. Q.J., L.Zhou, L.Zhang and C.H. performed biochemical analysis of lysine-acetylated 6PGD and molecular docking studies and analysed the data. J.S., L.J., M.M., R.J.D., S.W., Y.L. and H.M. performed quantitative mass spectrometry and NMR-based assays, and analysed data. B.H.L. performed the histopathological analyses. T.J.B. performed structural analyses. Д.В. and G.Z.C. helped with xenograft experiments. C.S., S.E., H.-B.K., J.H.S., T.H. and J.F. performed all other experiments. R.L., S.E., C.S., S.K., J.F. and J.C. designed the study and wrote the paper. S.K., J.F. and J.C. are senior authors and jointly managed the project. All authors read and approved the final manuscript.

Автори-кореспонденти


Абстрактно

Tomato (Lycopersicon esculentum) is one of the widely grown vegetables worldwide. Fusarium oxysporum е. sp. lycopersici (FOL) is the significant contributory pathogen of tomato vascular wilt. The initial symptoms of the disease appear in the lower leaves gradually, trail by wilting of the plants. It has been reported that FOL penetrates the tomato plant, colonizing and leaving the vascular tissue dark brown, and this discoloration extends to the apex, leading to the plants wilting, collapsing and dying. Therefore, it has been widely accepted that wilting caused by this fungus is the result of a combination of various physiological activities, including the accumulation of fungal mycelia in and around xylem, mycotoxin production, inactivation of host defense, and the production of tyloses however, wilting symptoms are variable. Therefore, the selection of molecular markers may be a more effective means of screening tomato races. Several studies on the detection of FOL have been carried out and have suggested the potency of the technique for diagnosing FOL. This review focuses on biology and variability of FOL, understanding and presenting a holistic picture of the vascular wilt disease of tomato in relation to disease model, biology, virulence. We conclude that genomic and proteomic approachesare greater tools for identification of informative candidates involved in pathogenicity, which can be considered as one of the approaches in managing the disease.


Препратки

Wang T, Birsoy K, Hughes NW, Krupczak KM, Post Y, Wei JJ, Lander ES, Sabatini DM. Identification and characterization of essential genes in the human genome. наука. 2015 350(6264):1096–101. https://doi.org/10.1126/science.aac7041.

Hart T, Chandrashekhar M, Aregger M, Steinhart Z, Brown KR, MacLeod G, Mis M, Zimmermann M, Fradet-Turcotte A, Sun S, Mero P, Dirks P, Sidhu S, Roth FP, Rissland OS, Durocher D, Angers S, Moffat J. High-resolution CRISPR screens reveal fitness genes and genotype-specific cancer liabilities. клетка. 2015 163(6):1515–26. https://doi.org/10.1016/j.cell.2015.11.015.

Tsherniak A, Vazquez F, Montgomery PG, Weir BA, Kryukov G, Cowley GS, Gill S, Harrington WF, Pantel S, Krill-Burger JM, Meyers RM, Ali L, Goodale A, Lee Y, Jiang G, Hsiao J, Gerath WFJ, Howell S, Merkel E, Ghandi M, Garraway LA, Root DE, Golub TR, Boehm JS, Hahn WC. Defining a cancer dependency map. клетка. 2017 170(3):564–57616. https://doi.org/10.1016/J.CELL.2017.06.010.

Wang T, Yu H, Hughes NW, Liu B, Kendirli A, Klein K, Chen WW, Lander ES, Sabatini DM. Gene essentiality profiling reveals gene networks and synthetic lethal interactions with oncogenic Ras. клетка. 2017 168(5):890–90315. https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.01.013.

Steinhart Z, Pavlovic Z, Chandrashekhar M, Hart T, Wang X, Zhang X, Robitaille M, Brown KR, Jaksani S, Overmeer R, Boj SF, Adams J, Pan J, Clevers H, Sidhu S, Moffat J, Angers S. Genome-wide CRISPR screens reveal a Wnt–FZD5 signaling circuit as a druggable vulnerability of RNF43-mutant pancreatic tumors. Nat Med. 2017 23(1):60–8. https://doi.org/10.1038/nm.4219.

Wang T, Wei JJ, Sabatini DM, Lander ES. Genetic screens in human cells using the CRISPR-Cas9 system. наука. 2014 343(6166):80–4. https://doi.org/10.1126/SCIENCE.1246981.

Shalem O, Sanjana NE, Hartenian E, Shi X, Scott DA, Mikkelson T, Heckl D, Ebert BL, Root DE, Doench JG, Zhang F. Genome-scale CRISPR-Cas9 knockout screening in human cells. наука. 2014 343(6166):84–7. https://doi.org/10.1126/science.1247005.

Shi J, Wang E, Milazzo JP, Wang Z, Kinney JB, Vakoc CR. Discovery of cancer drug targets by CRISPR-Cas9 screening of protein domains. Nat Biotechnol. 2015 33(6):661–7. https://doi.org/10.1038/nbt.3235.

Kim HS, Lee K, Bae S, Park J, Lee C-K, Kim M, Kim E, Kim M, Kim S, Kim C, Kim J-S. CRISPR/Cas9-mediated gene knockout screens and target identification via whole-genome sequencing uncover host genes required for picornavirus infection. J Biol Chem. 2017 292(25):10664–71. https://doi.org/10.1074/jbc.M117.782425.

Han J, Perez JT, Chen C, Li Y, Benitez A, Kandasamy M, Lee Y, Andrade J, TenOever B, Manicassamy B. Genome-wide CRISPR/Cas9 screen identifies host factors essential for influenza virus replication. Cell Rep. 2018 23(2):596–607. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2018.03.045.

Koike-Yusa H, Li Y, Tan E-P, Velasco-Herrera MDC, Yusa K. Genome-wide recessive genetic screening in mammalian cells with a lentiviral CRISPR-guide RNA library. Nat Biotechnol. 2014 32(3):267–73. https://doi.org/10.1038/nbt.2800.

Charton K, Suel L, Henriques SF, Moussu J-P, Bovolenta M, Taillepierre M, Becker C, Lipson K, Richard I. Exploiting the CRISPR/Cas9 system to study alternative splicing in vivo: application to titin. Hum Mol Genet. 2016 25(20):280. https://doi.org/10.1093/hmg/ddw280.

Gapinske M, Luu A, Winter J, Woods WS, Kostan KA, Shiva N, Song JS, Perez-Pinera P. CRISPR-SKIP: programmable gene splicing with single base editors. Геном Biol. 2018 19(1):107. https://doi.org/10.1186/s13059-018-1482-5.

Horlbeck MA, Gilbert LA, Villalta JE, Adamson B, Pak RA, Chen Y, Fields AP, Park CY, Corn JE, Kampmann M, Weissman JS. Compact and highly active next-generation libraries for CRISPR-mediated gene repression and activation. eLife. 2016 5:19760. https://doi.org/10.7554/eLife.19760.

Hilton IB, D’Ippolito AM, Vockley CM, Thakore PI, Crawford GE, Reddy TE, Gersbach CA. Epigenome editing by a CRISPR-Cas9-based acetyltransferase activates genes from promoters and enhancers. Nat Biotechnol. 2015 33(5):510–7. https://doi.org/10.1038/nbt.3199.

Liu XS, Wu H, Ji X, Stelzer Y, Wu X, Czauderna S, Shu J, Dadon D, Young RA, Jaenisch R. Editing DNA methylation in the mammalian genome. клетка. 2016 167(1):233–24717. https://doi.org/10.1016/J.CELL.2016.08.056.

Morita S, Noguchi H, Horii T, Nakabayashi K, Kimura M, Okamura K, Sakai A, Nakashima H, Hata K, Nakashima K, Hatada I. Targeted DNA demethylation in vivo using dCas9–peptide repeat and scFv–TET1 catalytic domain fusions. Nat Biotechnol. 2016 34(10):1060–5. https://doi.org/10.1038/nbt.3658.

Gilbert LA, Horlbeck MA, Adamson B, Villalta JE, Chen Y, Whitehead EH, Guimaraes C, Panning B, Ploegh HL, Bassik MC, Qi LS, Kampmann M, Weissman JS. Genome-scale CRISPR-mediated control of gene repression and activation. клетка. 2014 159(3):647–61. https://doi.org/10.1016/J.CELL.2014.09.029.

Konermann S, Brigham MD, Trevino AE, Joung J, Abudayyeh OO, Barcena C, Hsu PD, Habib N, Gootenberg JS, Nishimasu H, Nureki O, Zhang F. Genome-scale transcriptional activation by an engineered CRISPR-Cas9 complex. природата. 2015 517(7536):583–8. https://doi.org/10.1038/nature14136.

Chavez A, Scheiman J, Vora S, Pruitt BW, Tuttle M, P R Iyer E, Lin S, Kiani S, Guzman CD, Wiegand DJ, Ter-Ovanesyan D, Braff JL, Davidsohn N, Housden BE, Perrimon N, Weiss R, Aach J, Collins JJ, Church GM. Highly efficient Cas9-mediated transcriptional programming. Nat Методи. 2015 12(4):326–8. https://doi.org/10.1038/nmeth.3312.

Nishida K, Arazoe T, Yachie N, Banno S, Kakimoto M, Tabata M, Mochizuki M, Miyabe A, Araki M, Hara KY, Shimatani Z, Kondo A. Targeted nucleotide editing using hybrid prokaryotic and vertebrate adaptive immune systems. наука. 2016 353(6305):8729. https://doi.org/10.1126/science.aaf8729.

Komor AC, Kim YB, Packer MS, Zuris JA, Liu DR. Програмируемо редактиране на целева база в геномна ДНК без двойно-верижно ДНК разцепване. природата. 2016 533(7603):420–4. https://doi.org/10.1038/nature17946.

Joung J, Konermann S, Gootenberg JS, Abudayyeh OO, Platt RJ, Brigham MD, Sanjana NE, Zhang F. Genome-scale CRISPR-Cas9 knockout and transcriptional activation screening. Nat Protoc. 2017 12(4):828–63. https://doi.org/10.1038/nprot.2017.016.

Doench JG. Am I ready for CRISPR? A user’s guide to genetic screens. Nat Rev Genet. 2018 19(2):67–80. https://doi.org/10.1038/nrg.2017.97.

Hart T, Brown KR, Sircoulomb F, Rottapel R, Moffat J. Measuring error rates in genomic perturbation screens: gold standards for human functional genomics. Mol Syst Biol. 2014 10(7):733. https://doi.org/10.15252/msb.20145216.

Sanjana NE, Shalem O, Zhang F. Improved vectors and genome-wide libraries for CRISPR screening. Nat Методи. 2014 11(8):783–4. https://doi.org/10.1038/nmeth.3047.

Tzelepis K, Koike-Yusa H, De Braekeleer E, Li Y, Metzakopian E, Dovey OM, Mupo A, Grinkevich V, Li M, Mazan M, Gozdecka M, Ohnishi S, Cooper J, Patel M, McKerrell T, Chen B, Domingues AF, Gallipoli P, Teichmann S, Ponstingl H, McDermott U, Saez-Rodriguez J, Huntly BJP, Iorio F, Pina C, Vassiliou GS, Yusa K. A CRISPR dropout screen identifies genetic vulnerabilities and therapeutic targets in acute myeloid leukemia. Cell Rep. 2016 17(4):1193–205. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2016.09.079.

Aregger M, Chandrashekhar M, Tong AHY, Chan K, Moffat J. Pooled lentiviral CRISPR-Cas9 screens for functional genomics in mammalian cells. In: Methods in Molecular Biology, vol 1869. New York: Humana Press: 2019. p. 169–88. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-8805-1_15.

Nagy T, Kampmann M. CRISPulator: A discrete simulation tool for pooled genetic screens. BMC Биоинформатика. 2017 18(1):1–12. https://doi.org/10.1186/s12859-017-1759-9.

Li W, Xu H, Xiao T, Cong L, Love MI, Zhang F, Irizarry RA, Liu JS, Brown M, Liu XS. MAGeCK enables robust identification of essential genes from genome-scale CRISPR/Cas9 knockout screens. Геном Biol. 2014 15(12):554. https://doi.org/10.1186/s13059-014-0554-4.

Yu J, Silva J, Califano A. ScreenBEAM: a novel meta-analysis algorithm for functional genomics screens via Bayesian hierarchical modeling. Биоинформатика. 2015 32(2):556. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv556.

Diaz AA, Qin H, Ramalho-Santos M, Song JS. HiTSelect: a comprehensive tool for high-complexity-pooled screen analysis. Нуклеинови киселини Res. 2015 43(3):16. https://doi.org/10.1093/nar/gku1197.

Hart T, Moffat J. BAGEL: A computational framework for identifying essential genes from pooled library screens. BMC Биоинформатика. 2016 17(1):1–7. https://doi.org/10.1186/s12859-016-1015-8.

Jia G, Wang X, Xiao G. A permutation-based non-parametric analysis of CRISPR screen data. BMC Genomics. 2017 18(1):545. https://doi.org/10.1186/s12864-017-3938-5.

Daley TP, Lin Z, Lin X, Liu Y, Wong WH, Qi LS. CRISPhieRmix: a hierarchical mixture model for CRISPR pooled screens. Геном Biol. 2018 19(1):159. https://doi.org/10.1186/s13059-018-1538-6.

Allen F, Khodak A, Behan F, Iorio F, Yusa K, Garnett M, Parts L. JACKS: joint analysis of CRISPR/Cas9 knockout screens. Геном Res. 2019 29:464–71. https://doi.org/10.1101/gr.238923.118.

Jeong H-H, Kim SY, Rousseaux MWC, Zoghbi HY, Liu Z. Beta-binomial modeling of CRISPR pooled screen data identifies target genes with greater sensitivity and fewer false negatives. Геном Res. 2019 29(6):999–1008. https://doi.org/10.1101/gr.245571.118.

Zhou Y, Zhu S, Cai C, Yuan P, Li C, Huang Y, Wei W. High-throughput screening of a CRISPR/Cas9 library for functional genomics in human cells. природата. 2014 509(7501):487–91. https://doi.org/10.1038/nature13166.

Parnas O, Jovanovic M, Eisenhaure TM, Herbst RH, Dixit A, Ye CJ, Przybylski D, Platt RJ, Tirosh I, Sanjana NE, Shalem O, Satija R, Raychowdhury R, Mertins P, Carr SA, Zhang F, Hacohen N, Regev A. A genome-wide CRISPR screen in primary immune cells to dissect regulatory networks. клетка. 2015 162(3):675–86. https://doi.org/10.1016/J.CELL.2015.06.059.

DepMap Broad. DepMap Achilles 19Q1 Public. figshare. 2019 Fileset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7655150.

Behan FM, Iorio F, Picco G, Gonçalves E, Beaver CM, Migliardi G, Santos R, Rao Y, Sassi F, Pinnelli M, Ansari R, Harper S, Jackson DA, McRae R, Pooley R, Wilkinson P, van der Meer D, Dow D, Buser-Doepner C, Bertotti A, Trusolino L, Stronach EA, Saez-Rodriguez J, Yusa K, Garnett MJ. Prioritization of cancer therapeutic targets using CRISPR–Cas9 screens. природата. 2019 568(7753):511–6. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1103-9.

Hart T, Tong AHY, Chan K, Van Leeuwen J, Seetharaman A, Aregger M, Chandrashekhar M, Hustedt N, Seth S, Noonan A, Habsid A, Sizova O, Nedyalkova L, Climie R, Tworzyanski L, Lawson K, Sartori MA, Alibeh S, Tieu D, Masud S, Mero P, Weiss A, Brown KR, Usaj M, Billmann M, Rahman M, Costanzo M, Myers CL, Andrews BJ, Boone C, Durocher D, Moffat J. Evaluation and design of genome-wide CRISPR/SpCas9 knockout screens. G3 Genes|Genomes|Genetics. 2017 7(8):2719–27. https://doi.org/10.1534/g3.117.041277.

Meyers RM, Bryan JG, McFarland JM, Weir BA, Sizemore AE, Xu H, Dharia NV, Montgomery PG, Cowley GS, Pantel S, Goodale A, Lee Y, Ali LD, Jiang G, Lubonja R, Harrington WF, Strickland M, Wu T, Hawes DC, Zhivich VA, Wyatt MR, Kalani Z, Chang JJ, Okamoto M, Stegmaier K, Golub TR, Boehm JS, Vazquez F, Root DE, Hahn WC, Tsherniak A. Computational correction of copy number effect improves specificity of CRISPR–Cas9 essentiality screens in cancer cells. Нат Женет. 2017 49(12):1779–84. https://doi.org/10.1038/ng.3984.

Ong SH, Li Y, Koike-Yusa H, Yusa K. Optimised metrics for CRISPR-KO screens with second-generation gRNA libraries. Sci Rep. 2017 7(1):1–10. https://doi.org/10.1038/s41598-017-07827-z.

Sidik SM, Huet D, Ganesan SM, Huynh MH, Wang T, Nasamu AS, Thiru P, Saeij JPJ, Carruthers VB, Niles JC, Lourido S. A genome-wide CRISPR screen in toxoplasma identifies essential apicomplexan genes. клетка. 2016 166(6):1423–143512. https://doi.org/10.1016/j.cell.2016.08.019.

O’Shea J. P, Chou MF, Quader SA, Ryan JK, Church GM, Schwartz D. PLogo: a probabilistic approach to visualizing sequence motifs. Nat Методи. 2013 10(12):1211–2. https://doi.org/10.1038/nmeth.2646.

Efron B. Large-scale simultaneous hypothesis testing: the choice of a null hypothesis. J Am Stat Assoc. 2004 99:96–104.

Strimmer K. A unified approach to false discovery rate estimation. BMC Биоинформатика. 2008 9(1):303. https://doi.org/10.1186/1471-2105-9-303.

Rousseeuw PJ, Leroy AM. Robust regression and outlier detection.Wiley Ser Probab Stat 1987, p. 329. https://doi.org/10.1002/0471725382.

Kolde R, Laur S, Adler P, Vilo J. Robust rank aggregation for gene list integration and meta-analysis. Биоинформатика. 2012 28(4):573–80. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr709.

Shifrut E, Carnevale J, Tobin V, Roth TL, Woo JM, Bui CT, Li PJ, Diolaiti ME, Ashworth A, Marson A. Genome-wide CRISPR screens in primary human T cells reveal key regulators of immune function. клетка. 2018 175(7):1958–197115. https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.10.024.

Wegner M, Diehl V, Bittl V, de Bruyn R, Wiechmann S, Matthess Y, Hebel M, Hayes MG, Schaubeck S, Benner C, Heinz S, Bremm A, Dikic I, Ernst A, Kaulich M. Circular synthesized CRISPR/Cas gRNAs for functional interrogations in the coding and noncoding genome. eLife. 2019 8. https://doi.org/10.7554/eLife.42549.

Chen C-H, Xiao T, Xu H, Jiang P, Meyer CA, Li W, Brown M, Liu XS. Improved design and analysis of CRISPR knockout screens. Bioinformatics (June). 2018:1–7. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty450.

Imkeller K. Simulation of pooled screens. Github. 2019. https://github.com/imkeller/simulate_pooled_screen. Accessed 31 Jan 2020.

Imkeller K, Huber W. gscreend - analysis of pooled CRISPR screens. Bioconductor. 2019. http://bioconductor.org/s/gscreend. Accessed 31 Jan 2020.


Заключения

We developed MESSA, a web server that integrates the results of a dozen state-of-the-art sequence analysis tools to provide predictions on local sequence properties, three-dimensional structure and function of a given protein. MESSA offers a user-friendly interface and display the results in a manner convenient for navigation. Our benchmark study showed that MESSA was able to offer extensive information for most of the proteins in a genome. We hope MESSA can help biologists to gain insights about proteins under study.


Human neuroma contains increased levels of semaphorin 3A, which surrounds nerve fibers and reduces neurite extension in vitro.
Verhaagen J
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 27.52 (2007 Dec 26): 14260-4.

Neuromuscular Disease Models and Analysis.
Seburn KL
Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) 1438. (2016): 349-94.

Sympathetic and sensory neural elements in the tendon of the long head of the biceps.
Kontakis G
The Journal of bone and joint surgery. American volume 87.7 (2005 Jul): 1580-3.

Integration and differentiation of human embryonic stem cells transplanted to the chick embryo.
Benvenisty N
Developmental dynamics : an official publication of the American Association of Anatomists 225.1 (2002 Sep): 80-6.

Nicotinamide mononucleotide adenylyltransferase expression in mitochondrial matrix delays Wallerian degeneration.
Araki T
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 29.19 (2009 May 13): 6276-84.

CLAC-P/collagen type XXV is required for the intramuscular innervation of motoneurons during neuromuscular development.
Iwatsubo T
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 34.4 (2014 Jan 22): 1370-9.

Sympathetic and sensory neural elements in the tendon of the long head of the biceps.
Kontakis G
The Journal of bone and joint surgery. American volume 87.7 (2005 Jul): 1580-3.

Integration and differentiation of human embryonic stem cells transplanted to the chick embryo.
Benvenisty N
Developmental dynamics : an official publication of the American Association of Anatomists 225.1 (2002 Sep): 80-6.

Nicotinamide mononucleotide adenylyltransferase expression in mitochondrial matrix delays Wallerian degeneration.
Araki T
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 29.19 (2009 May 13): 6276-84.

CLAC-P/collagen type XXV is required for the intramuscular innervation of motoneurons during neuromuscular development.
Iwatsubo T
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience 34.4 (2014 Jan 22): 1370-9.


Гледай видеото: Ферменты биологические катализаторы. Значение ферментов. Видеоурок по биологии 10 класс (Февруари 2023).