Nature | “癌症之王”治疗新突破!全新蛋白质组学策略,寻找胰腺癌新靶点
2024年11月13日,南方科技大学理学院化学系田瑞军教授团队联合海内外团队在 Nature期刊发表题为“ Clinical functional proteomics of intercellular signaling in pancreatic cancer ”的研究论文,新研究开发了一类多维度临床功能蛋白质组学分析策略,并利用该策略系统解析了胰腺癌肿瘤微环境中的细胞间信号转导网络。 研究为 发现全新胰腺癌标志物、药物靶点提供了系统功能蛋白质组大数据和新思路。 胰腺导管腺癌(PDAC)是胰腺癌的主要类型,也是最致命的癌症类型之一。
Being科学
【合作文章】|Nat. Chem(IF=19.2)化学蛋白质组学分析揭示内源性三链DNA相互作用蛋白
近日, 南京大学生命科学学院的陈加余 课题组在 Nat. Chem. 上发表了题为“ Chemoproteomic profiling unveils binding and functional diversity of endogenous proteins that interact with endogenous triplex DNA ”(IF因子:19.2)的论文。 陈加余教授课题组主要致力于非经典核酸结构和调控RNA的生物学机制研究。 DNA不仅以经典的双螺旋结构存在,还能够形成多种非经典的构象,比如 三链DNA 。
科络思生物
Nat Commun AI+组学又一力作!|生物信息神经网络(BINN)加速蛋白质组学数据挖掘
随着质谱技术的发展,蛋白质组学已成为生物医学研究中的关键工具。 然而,如何从庞大的蛋白质组数据中有效提取与疾病相关的生物标志物和关键生物学通路,仍是研究人员面临的重大挑战。 来自瑞典隆德大学医学院的Erik Hartman等人提出了一种名为生物信息神经网络(Biologically Informed Neural Networks, BINN)的新方法,用于提高蛋白质组学数据分析的解释性和生物学意义。
AliveX 焕一生物
化学蛋白质组学在乳腺癌治疗中的创新应用
乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一,其中三阴性乳腺癌(TNBC)由于缺乏有效的治疗靶点而具有较高的复发率和死亡率。 化学蛋白质组学作为一种新兴的技术手段,在精准医疗领域展现出巨大的潜力。 Nimbolide与RNF114的选择性降解研究。
科络思生物
JEV|程晓东教授团队基于组织EVs蛋白质组学特征建立预测卵巢癌铂类药物化疗反应性新模型
上皮性卵巢癌(EOC)是致死率最高的妇科恶性肿瘤,对于初次诊断的大部分EOC患者,实施最大程度的肿瘤细胞减灭术,结合以铂类药物为基础的联合化疗和靶向维持治疗是主要的治疗模式,其中化疗是基础性的治疗手段,但仍有约15%的患者会在短时间内(化疗结束后6个月内)复发,出现化疗耐药,目前尚无公认可靠的生物标志物可有效预测EOC患者初次铂类药物化疗的反应性。 细胞外囊泡(EVs),尤其是小细胞外囊泡(sEVs)可搭载并在细胞间传递包括蛋白质、核酸、脂质和代谢物等各种生物成分的信息,由于受到磷脂双层膜结构的保护,sEVs内的物质比传统的液体活检标志物具有更高的稳定性,为捕捉源细胞状态提供了更重要的保真生物信息,尤其是血浆来源sEVs的蛋白质,近年来在肿瘤诊断领域得到了广泛的关注。 近日, 浙江大学医学院附属妇产科医院程晓东教授团队在外泌体领域TOP期刊《细胞外囊泡杂志》(Journal of Extracellular Vesicles,JEV)发表了 题为“ A Predictive Model for Initial Platinum-Based Chemotherapy Efficacy in Patients w
恩泽康泰