Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America

Một phương pháp mới để xác định trình tự nucleotide trong DNA được mô tả. Phương pháp này tương tự như phương pháp "cộng và trừ" [Sanger, F. & Coulson, A. R. (1975) J. Mol. Biol. 94, 441-448] nhưng sử dụng các đồng phân 2′,3′-dideoxy và arabinonucleoside của các triphosphat deoxynucleoside bình thường, những chất này hoạt động như là các chất ức chế kết thúc chuỗi đặc hiệu của DNA polymerase. Kỹ thuật này đã được áp dụng cho DNA của bacteriophage ϕX174 và nhanh hơn cũng như chính xác hơn cả phương pháp cộng lẫn phương pháp trừ.

Một phương pháp đã được đưa ra để chuyển giao điện di protein từ gel polyacrylamide sang tấm nitrocellulose. Phương pháp này cho phép chuyển giao định lượng protein ribosome từ gel có chứa ure. Đối với gel natri dodecyl sulfate, mô hình ban đầu của dải vẫn giữ nguyên mà không mất độ phân giải, nhưng việc chuyển giao không hoàn toàn định lượng. Phương pháp này cho phép phát hiện protein bằng phương pháp tự động chụp ảnh phóng xạ và dễ dàng hơn so với các quy trình thông thường. Các protein cố định có thể được phát hiện bằng các quy trình miễn dịch học. Tất cả dung lượng liên kết bổ sung trên nitrocellulose được chặn bằng protein dư thừa, sau đó một kháng thể đặc hiệu được liên kết và cuối cùng, kháng thể thứ hai chống lại kháng thể thứ nhất được liên kết tiếp. Kháng thể thứ hai được đánh dấu phóng xạ hoặc liên hợp với fluorescein hoặc với peroxidase. Protein đặc hiệu sau đó được phát hiện bằng cách chụp ảnh phóng xạ tự động, dưới ánh sáng UV, hoặc bằng sản phẩm phản ứng với peroxidase, tương ứng. Trong trường hợp sau, chỉ cần 100 pg protein có thể được phát hiện rõ ràng. Dự kiến phương pháp này sẽ có thể áp dụng để phân tích nhiều loại protein khác nhau với các phản ứng hoặc liên kết đặc hiệu.

Mặc dù phân tích biểu hiện RNA toàn bộ hệ gen đã trở thành một công cụ thường xuyên trong nghiên cứu y sinh, việc rút ra hiểu biết sinh học từ thông tin đó vẫn là một thách thức lớn. Tại đây, chúng tôi mô tả một phương pháp phân tích mạnh mẽ gọi là Phân tích Làm giàu Bộ gen (GSEA) để diễn giải dữ liệu biểu hiện gen. Phương pháp này đạt được sức mạnh của nó bằng cách tập trung vào các bộ gen, tức là các nhóm gen chia sẻ chức năng sinh học chung, vị trí nhiễm sắc thể hoặc sự điều hòa. Chúng tôi chứng minh cách GSEA cung cấp những hiểu biết sâu sắc vào một số tập dữ liệu liên quan đến ung thư, bao gồm bệnh bạch cầu và ung thư phổi. Đáng chú ý, trong khi phân tích từng gen cho thấy ít giống nhau giữa hai nghiên cứu độc lập về sự sống sót của bệnh nhân ung thư phổi, GSEA lại tiết lộ nhiều con đường sinh học chung. Phương pháp GSEA được hiện thực hóa trong một gói phần mềm miễn phí, cùng với một cơ sở dữ liệu ban đầu gồm 1.325 bộ gen định nghĩa sinh học.

Các đặc tính tính toán của việc sử dụng các sinh vật sống hoặc xây dựng máy tính có thể xuất hiện như những thuộc tính tập hợp của các hệ thống có một số lượng lớn các thành phần đơn giản tương đương (hoặc nơ-ron). Ý nghĩa vật lý của bộ nhớ có thể tìm kiếm theo nội dung được mô tả bởi một dòng không gian pha thích hợp của trạng thái của một hệ thống. Một mô hình cho hệ thống như vậy được cung cấp, dựa trên các khía cạnh của thần kinh sinh học nhưng dễ dàng thích nghi với mạch tích hợp. Các thuộc tính tập hợp của mô hình này tạo ra một bộ nhớ có thể tìm kiếm theo nội dung, mà từ đó có thể thu được toàn bộ bộ nhớ từ bất kỳ phần nào có kích thước đủ lớn. Thuật toán cho sự tiến hóa theo thời gian của trạng thái của hệ thống dựa trên xử lý song song không đồng bộ. Các thuộc tính tập hợp phát sinh bổ sung bao gồm một số khả năng tổng quát, nhận diện quen thuộc, phân loại, sửa lỗi, và giữ lại chuỗi thời gian. Các thuộc tính tập hợp chỉ nhạy cảm yếu với các chi tiết của mô hình hoặc sự cố của các thiết bị cá nhân.

Một số nghiên cứu gần đây đã tập trung vào các thuộc tính thống kê của các hệ thống mạng như mạng xã hội và Mạng toàn cầu. Các nhà nghiên cứu đặc biệt chú ý đến một vài thuộc tính dường như phổ biến ở nhiều mạng: thuộc tính thế giới nhỏ, phân phối bậc theo luật công suất, và tính chuyển tiếp của mạng. Trong bài báo này, chúng tôi làm nổi bật một thuộc tính khác được tìm thấy trong nhiều mạng, đó là thuộc tính cấu trúc cộng đồng, trong đó các nút mạng được kết nối với nhau thành các nhóm chặt chẽ, giữa các nhóm đó có chỉ những kết nối lỏng lẻo hơn. Chúng tôi đề xuất một phương pháp để phát hiện các cộng đồng như vậy, được xây dựng dựa trên ý tưởng sử dụng các chỉ số trung tâm để tìm ranh giới cộng đồng. Chúng tôi thử nghiệm phương pháp của mình trên các đồ thị do máy tính tạo ra và các đồ thị trong thế giới thực, có cấu trúc cộng đồng đã biết và phát hiện rằng phương pháp này phát hiện cấu trúc đã biết này với độ nhạy và độ tin cậy cao. Chúng tôi cũng áp dụng phương pháp này cho hai mạng có cấu trúc cộng đồng chưa được biết rõ—mạng hợp tác và mạng thức ăn—và thấy rằng nó phát hiện các phân chia cộng đồng quan trọng và có thông tin ở cả hai trường hợp.

Chúng tôi đã phát triển một phương pháp đơn giản và hiệu quả cao để xóa bỏ các gen nhiễm sắc thể trong Escherichia coli mà trong đó các mồi PCR cung cấp sự đồng đồng nội cho các gen mục tiêu. Trong quy trình này, sự tái tổ hợp yêu cầu enzym tái tổ hợp phage λ Red, được tổng hợp dưới sự kiểm soát của một promoter có thể kích hoạt trên một plasmid mang số lượng bản sao thấp và dễ tháo bỏ. Để chứng minh tính khả thi của phương pháp này, chúng tôi đã tạo ra các sản phẩm PCR bằng cách sử dụng các mồi có độ dài 36- đến 50-nucleotide nối với các vùng liền kề gen cần inactivate và các plasmid khuôn mang các gen kháng sinh được bao quanh bởi các vị trí FRT (đích nhận diện FLP). Bằng cách sử dụng các sản phẩm PCR tương ứng, chúng tôi đã thực hiện 13 sự phá vỡ khác nhau của các gen nhiễm sắc thể. Các đột biến của arcB, cyaA, lacZYA, ompR-envZ, phnR, pstB, pstCA, pstS, pstSCAB-phoU, recA, và torSTRCAD đã được phân lập dưới dạng các thuộc địa kháng sinh sau khi đưa vào vi khuẩn mang plasmid biểu hiện Red DNA tổng hợp (tạo ra bằng PCR). Các gen kháng thuốc sau đó được loại bỏ bằng cách sử dụng một plasmid hỗ trợ mã hóa FLP tái tổ hợp, cũng dễ dàng tháo bỏ. Quy trình này nên được áp dụng rộng rãi, đặc biệt trong phân tích gen của E. coli và các vi khuẩn khác vì quy trình này có thể được thực hiện trong các tế bào kiểu hoang.

Trạng thái cơ sở hoặc trạng thái kiểm soát là cơ bản để hiểu biết về hầu hết các hệ thống phức tạp. Việc định nghĩa trạng thái cơ bản trong não người, có thể nói là hệ thống phức tạp nhất của chúng ta, đặt ra nhiều thách thức đặc biệt. Nhiều người nghi ngờ rằng, nếu không có sự kiềm chế, hoạt động của nó sẽ thay đổi một cách không thể đoán trước. Mặc dù có dự đoán này, chúng tôi đã xác định được một trạng thái cơ bản của não người trưởng thành bình thường dựa trên tỷ lệ chiết xuất oxy não, hay OEF. OEF được định nghĩa là tỷ lệ giữa oxy mà não sử dụng và oxy được cung cấp bởi máu lưu thông, và có tính đồng nhất đáng kể trong trạng thái tỉnh nhưng nghỉ ngơi (ví dụ: nằm yên lặng với mắt nhắm). Các độ lệch địa phương trong OEF đại diện cho cơ sở sinh lý của các tín hiệu thay đổi trong hoạt động nơron thu được thông qua cộng hưởng từ chức năng (fMRI) trong nhiều hành vi của con người. Chúng tôi đã sử dụng các phép đo lượng hóa về chuyển hóa và tuần hoàn từ chụp cắt lớp phát xạ positron (PET) để lấy OEF một cách khu vực trong não. Các khu vực hoạt động được nhận thấy rõ ràng bởi sự vắng mặt của chúng. Tất cả các độ lệch đáng kể so với OEF trung bình của bán cầu não đều là tăng, biểu thị cho sự phi hoạt động, và gần như chỉ nằm trong hệ thống thị giác. Định nghĩa trạng thái cơ bản của một khu vực theo cách này gán ý nghĩa cho một nhóm các khu vực thường xuyên thể hiện sự giảm sút so với trạng thái cơ bản này trong một loạt các hành vi hướng đến mục tiêu được theo dõi bằng PET và fMRI. Những sự giảm sút này gợi ý sự tồn tại của một chế độ mặc định có tổ chức, cơ bản của chức năng não bộ, bị ngưng lại trong các hành vi hướng đến mục tiêu cụ thể.

Chúng tôi đã phát triển ba chương trình máy tính để so sánh các chuỗi protein và DNA. Chúng có thể được sử dụng để tìm kiếm cơ sở dữ liệu chuỗi, đánh giá điểm tương đồng, và xác định cấu trúc định kỳ dựa trên sự tương đồng chuỗi cục bộ. Chương trình FASTA là một biến thể nhạy cảm hơn của chương trình FASTP, có thể được sử dụng để tìm kiếm cơ sở dữ liệu chuỗi protein hoặc DNA và có thể so sánh một chuỗi protein với một cơ sở dữ liệu chuỗi DNA bằng cách dịch cơ sở dữ liệu DNA trong quá trình tìm kiếm. FASTA bao gồm một bước bổ sung trong việc tính toán điểm tương đồng cặp ban đầu cho phép nhiều vùng tương đồng được kết hợp lại để tăng điểm số của các chuỗi liên quan. Chương trình RDF2 có thể được sử dụng để đánh giá mức độ ý nghĩa của các điểm tương đồng bằng cách sử dụng phương pháp xáo trộn mà vẫn giữ gìn được thành phần chuỗi cục bộ. Chương trình LFASTA có thể hiển thị tất cả các vùng tương đồng cục bộ giữa hai chuỗi với các điểm số lớn hơn ngưỡng, sử dụng cùng các tham số chấm điểm và một thuật toán căn chỉnh tương tự; các sự tương đồng cục bộ này có thể được hiển thị dưới dạng một đồ thị “ma trận đồ họa” hoặc dưới dạng các căn chỉnh riêng lẻ. Ngoài ra, các chương trình này còn được tổng quát hóa để cho phép so sánh các chuỗi DNA hoặc protein dựa trên nhiều ma trận chấm điểm thay thế khác nhau.

Chúng tôi báo cáo về các tinh thể nguyên tử tự do hoàn toàn hai chiều có thể được xem như là các mặt phẳng nguyên tử riêng lẻ được kéo ra từ các tinh thể khối hoặc như những ống nanotube đơn tường được mở ra. Bằng cách sử dụng phương pháp tách micromechanical, chúng tôi đã chuẩn bị và nghiên cứu một loạt các tinh thể hai chiều bao gồm các lớp đơn của nitrua boron, than chì, một số điôxít kim loại và các oxit phức tạp. Các tấm nguyên tử mỏng này (về cơ bản là những phân tử 2D khổng lồ không được bảo vệ khỏi môi trường ngay xung quanh) ổn định dưới điều kiện môi trường, biểu hiện chất lượng tinh thể cao và liên tục trên quy mô vĩ mô.