Phụ gia là gì? Các công bố khoa học về Phụ gia

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.

Phương pháp Agrobacterium nhúng chân không đã tạo điều kiện để biến đổi Arabidopsis thaliana mà không cần nuôi cấy mô thực vật hoặc tái sinh. Trong nghiên cứu hiện tại, phương pháp này đã được đánh giá và một phương pháp biến đổi đã được cải tiến đáng kể. Quá trình nhúng chân không tốn sức lao động đã được loại bỏ để thay thế bằng việc nhúng các mô hoa đang phát triển vào dung dịch chứa Agrobacterium tumefaciens , 5% sucrose và 500 microlit trên lít chất hoạt động bề mặt Silwet L-77. Sucrose và chất hoạt động bề mặt là yếu tố quan trọng cho sự thành công của phương pháp nhúng hoa. Cây trồng được tiêm nhiễm khi có nhiều chồi hoa non và ít quả đã cho ra thế hệ biến đổi với tỷ lệ cao nhất. Môi trường nuôi cấy mô thực vật, hormone benzylaminopurine và điều chỉnh pH không cần thiết, và Agrobacterium có thể được áp dụng cho cây trồng với nhiều mật độ tế bào khác nhau. Việc lặp lại việc áp dụng Agrobacterium đã cải thiện tỷ lệ biến đổi và tổng năng suất cây biến đổi lên khoảng gấp đôi. Che phủ cây trồng trong 1 ngày để giữ độ ẩm sau khi tiêm nhiễm cũng làm tăng tỷ lệ biến đổi gấp đôi. Nhiều loại sinh thái khác nhau có thể được biến đổi bằng phương pháp này. Phương pháp đã được cải tiến này sẽ tạo điều kiện cho sự biến đổi cao qua việc hỗ trợ cho các nỗ lực như đánh dấu gen T-DNA, cloning vị trí, hoặc các nỗ lực thay thế gen mục tiêu.

Một tập hợp cơ sở Gaussian loại thu gọn (6-311G**) đã được phát triển bằng cách tối ưu hóa các số mũ và hệ số ở cấp độ bậc hai của lý thuyết Mo/ller–Plesset (MP) cho trạng thái cơ bản của các nguyên tố hàng đầu tiên. Tập hợp này có sự tách ba trong các vỏ valence s và p cùng với một bộ các hàm phân cực chưa thu gọn đơn lẻ trên mỗi nguyên tố. Tập cơ sở được kiểm tra bằng cách tính toán cấu trúc và năng lượng cho một số phân tử đơn giản ở các cấp độ lý thuyết MP khác nhau và so sánh với thực nghiệm.

Chúng tôi trình bày một khung nghiên cứu về sự biến đổi phân tử trong một loài. Dữ liệu về sự khác biệt giữa các haplotype DNA đã được tích hợp vào một định dạng phân tích phương sai, xuất phát từ ma trận khoảng cách bình phương giữa tất cả các cặp haplotype. Phân tích phương sai phân tử (AMOVA) này cung cấp các ước tính về thành phần phương sai và các đồng vị thống kê F, được gọi là phi-statistics, phản ánh sự tương quan của độ đa dạng haplotype ở các cấp độ phân chia thứ bậc khác nhau. Phương pháp này khá linh hoạt để thích ứng với các ma trận đầu vào thay thế, tương ứng với các loại dữ liệu phân tử khác nhau, cũng như các giả định tiến hóa khác nhau, mà không làm thay đổi cấu trúc cơ bản của phân tích. Ý nghĩa của các thành phần phương sai và phi-statistics được kiểm định bằng cách tiếp cận hoán vị, loại bỏ giả định về chuẩn tính thông thường trong phân tích phương sai nhưng không phù hợp cho dữ liệu phân tử. Áp dụng AMOVA cho dữ liệu haplotype DNA ty thể của con người cho thấy, sự phân chia dân số được giải quyết tốt hơn khi một số biện pháp khác biệt phân tử giữa các haplotype được đưa vào phân tích. Tuy nhiên, ở cấp độ nội bộ loài, thông tin bổ sung từ việc biết quan hệ phân loại chính xác giữa các haplotype hoặc thông qua việc dịch phi tuyến thay đổi vị trí hạn chế thành độ đa dạng nucleotide không làm thay đổi đáng kể cấu trúc di truyền dân số suy luận. Các nghiên cứu Monte Carlo cho thấy việc lấy mẫu vị trí không ảnh hưởng căn bản tới ý nghĩa của các thành phần phương sai phân tử. Việc xử lý AMOVA dễ dàng mở rộng theo nhiều hướng khác nhau và cấu thành một khung hợp lý và linh hoạt cho việc phân tích thống kê dữ liệu phân tử.

Kháng insulin đối với việc hấp thu glucose kích thích insulin hiện diện ở phần lớn bệnh nhân bị giảm dung nạp glucose (IGT) hoặc đái tháo đường không phụ thuộc insulin (NIDDM) và ở ∼25% những cá nhân không béo phì có khả năng dung nạp glucose miệng bình thường. Trong những điều kiện này, chỉ có thể ngăn ngừa sự suy giảm dung nạp glucose nếu tế bào β có thể tăng phản ứng tiết insulin và duy trì trạng thái tăng insulin mãn tính. Khi không đạt được mục tiêu này, sự mất cân bằng nghiêm trọng của cân bằng glucose xảy ra. Mối quan hệ giữa kháng insulin, mức insulin trong huyết tương và dung nạp glucose bị suy giảm liên quan đến sự thay đổi đáng kể nồng độ axit béo tự do (FFA) trong huyết tương môi trường. Bệnh nhân NIDDM cũng kháng với việc ức chế insulin của nồng độ FFA trong huyết tương, nhưng nồng độ FFA trong huyết tương có thể giảm bằng tăng nhỏ về nồng độ insulin. Do đó, sự gia tăng nồng độ FFA trong huyết tương tuần hoàn có thể tránh được nếu lượng insulin lớn có thể tiết ra. Nếu không thể duy trì tăng insulin, nồng độ FFA trong huyết tương sẽ không bị ức chế như bình thường, và sự gia tăng kết quả của nồng độ FFA trong huyết tương sẽ dẫn đến tăng sản xuất glucose tại gan. Bởi vì các sự kiện này diễn ra ở những cá nhân có sự kháng đáng kể đối với việc hấp thu glucose kích thích insulin, rõ ràng là ngay cả những sự gia tăng nhỏ trong sản xuất glucose tại gan có khả năng dẫn đến tăng glucose máu trong lúc đói đáng kể trong những điều kiện này. Mặc dù tăng insulin có thể ngăn ngừa sự mất cân bằng cụ thể của cân bằng glucose ở những người kháng insulin, nhưng phản ứng bù của tuyến tụy nội tiết này không phải là không có giá. Những bệnh nhân mắc tăng huyết áp, được điều trị hoặc không, kháng insulin, tăng glucose máu và tăng insulin máu. Ngoài ra, mối quan hệ trực tiếp giữa nồng độ insulin trong huyết tương và huyết áp đã được ghi nhận. Tăng huyết áp cũng có thể được sản sinh ở những con chuột bình thường khi chúng được cho ăn chế độ ăn giàu fructose, một can thiệp cũng dẫn đến phát triển khả năng kháng insulin và tăng insulin máu. Sự phát triển của tăng huyết áp ở chuột bình thường thông qua một can thiệp thử nghiệm được biết là gây ra kháng insulin và tăng insulin máu cung cấp thêm sự ủng hộ cho quan điểm rằng mối quan hệ giữa ba biến số có thể là mối quan hệ nhân quả. Tuy nhiên, thậm chí nếu kháng insulin và tăng insulin không liên quan đến căn nguyên của tăng huyết áp, nhiều khả năng rằng tăng nguy cơ bệnh mạch vành tim (CAD) ở bệnh nhân mắc tăng huyết áp và thực tế là nguy cơ này không giảm với điều trị tăng huyết áp là do sự kết hợp của các yếu tố nguy cơ cho CAD, thêm vào huyết áp cao, liên quan đến kháng insulin. Các yếu tố này bao gồm tăng insulin máu, IGT, tăng nồng độ triglyceride trong huyết tương và giảm nồng độ cholesterol lipoprotein tỷ trọng cao, tất cả đều liên quan đến nguy cơ tăng CAD. Nhiều khả năng rằng các yếu tố nguy cơ này đóng vai trò quan trọng trong sự hình thành của CAD trong tổng thể quần thể. Dựa trên những cân nhắc này, khả năng được nêu ra rằng kháng insulin kích thích hấp thu glucose và tăng insulin máu có liên quan đến căn nguyên và tiến trình lâm sàng của ba bệnh chính liên quan—NIDDM, tăng huyết áp và CAD.

Vấn đề xác định các gen được biểu hiện khác biệt trong các thí nghiệm vi mạch được thiết kế đã được xem xét. Lonnstedt và Speed (2002) đã đưa ra một biểu thức cho tỷ lệ hậu nghiệm của sự biểu hiện khác biệt trong một thí nghiệm hai màu được lặp lại bằng cách sử dụng một mô hình tham số phân cấp đơn giản. Mục đích của bài báo này là phát triển mô hình phân cấp của Lonnstedt và Speed (2002) thành một phương pháp thực tiễn cho các thí nghiệm vi mạch tổng quát với số lượng điều trị và mẫu RNA tùy ý. Mô hình được thiết lập lại trong bối cảnh của các mô hình tuyến tính tổng quát với các hệ số và độ tương phản của mối quan tâm tùy ý. Phương pháp này áp dụng tốt cho cả các thí nghiệm vi mạch kênh đơn và hai màu. Các ước lượng nhất quán, có hình thức kín được đưa ra cho các siêu tham số trong mô hình. Các ước lượng được đề xuất có hành vi vững bền ngay cả với số lượng vi mạch nhỏ và cho phép dữ liệu không đầy đủ phát sinh từ việc lọc điểm hoặc trọng số chất lượng điểm. Thống kê tỷ lệ hậu nghiệm được cấu trúc lại theo dạng một thống kê t đã điều chỉnh, trong đó các độ lệch chuẩn dư hậu nghiệm được sử dụng thay cho các độ lệch chuẩn thông thường. Phương pháp Bayes thực nghiệm tương đương với giảm độ biến của các phương sai mẫu ước lượng hướng tới một ước lượng tập hợp, dẫn đến suy diễn ổn định hơn khi số lượng vi mạch nhỏ. Việc sử dụng các thống kê t đã điều chỉnh có lợi thế so với tỷ lệ hậu nghiệm trong việc làm giảm số lượng siêu tham số cần ước lượng; đặc biệt, không yêu cầu biết trước thông tin về các thay đổi gấp đôi khác không. Thống kê t đã điều chỉnh được chỉ ra là tuân theo phân phối t với bậc tự do mở rộng. Phương pháp suy diễn t đã điều chỉnh có thể mở rộng để tiếp nhận các kiểm định các giả thuyết null tổng hợp thông qua việc sử dụng các thống kê F đã điều chỉnh. Hiệu suất của các phương pháp được chứng minh qua một nghiên cứu mô phỏng. Kết quả được trình bày cho hai tập dữ liệu có sẵn công khai.

Nguyên nhân học của đột quỵ thiếu máu não ảnh hưởng đến tiên lượng, kết quả và việc quản lý. Các thử nghiệm điều trị cho bệnh nhân đột quỵ cấp nên bao gồm đo lường các phản ứng bị ảnh hưởng bởi phân nhóm của đột quỵ thiếu máu não. Một hệ thống phân loại các phân nhóm đột quỵ thiếu máu não chủ yếu dựa trên nguyên nhân học đã được phát triển cho Thử nghiệm Org 10172 trong Việc Điều Trị Đột Quỵ Cấp (TOAST).

Một phân loại các phân nhóm đã được chuẩn bị dựa trên các đặc điểm lâm sàng và kết quả của các nghiên cứu chẩn đoán phụ trợ. "Có thể" và "khả năng lớn" chẩn đoán có thể được thực hiện dựa trên mức độ chắc chắn về chẩn đoán của bác sĩ. Tính hữu ích và sự đồng thuận giữa các nhà chẩn đoán của phân loại này đã được kiểm tra bởi hai bác sĩ thần kinh không tham gia vào việc viết tiêu chí. Các bác sĩ thần kinh đã độc lập sử dụng hệ thống phân loại TOAST trong việc đánh giá tại giường 20 bệnh nhân, đầu tiên chỉ dựa trên các đặc điểm lâm sàng, sau đó là sau khi xem xét kết quả của các xét nghiệm chẩn đoán.

Hệ thống phân loại TOAST chia đột quỵ thiếu máu não thành năm phân nhóm: 1) xơ vữa động mạch lớn, 2) huyết tắc từ tim, 3) tắc vi mạch, 4) đột quỵ do nguyên nhân khác đã xác định, và 5) đột quỵ do nguyên nhân chưa xác định. Sử dụng hệ thống này, sự đồng thuận giữa các bác sĩ rất cao. Hai bác sĩ chỉ không đồng ý ở một bệnh nhân. Cả hai đều có thể đưa ra chẩn đoán nguyên nhân cụ thể ở 11 bệnh nhân, trong khi nguyên nhân gây đột quỵ không được xác định ở chín bệnh nhân.

Hệ thống phân loại phân nhóm đột quỵ TOAST dễ sử dụng và có sự đồng thuận tốt giữa những người quan sát. Hệ thống này nên cho phép các nhà nghiên cứu báo cáo các phản ứng với điều trị trong các nhóm bệnh nhân quan trọng bị đột quỵ thiếu máu não. Các thử nghiệm lâm sàng kiểm tra các phương pháp điều trị cho đột quỵ thiếu máu não cấp nên bao gồm các phương pháp tương tự để chẩn đoán phân nhóm đột quỵ.

Tiến hành một đánh giá về văn liệu là một phần quan trọng của bất kỳ dự án nghiên cứu nào. Nhà nghiên cứu có thể xác định và đánh giá lãnh thổ tri thức liên quan để chỉ định một câu hỏi nghiên cứu nhằm phát triển thêm cơ sở tri thức. Tuy nhiên, các bản đánh giá 'mô tả' truyền thống thường thiếu tính toàn diện, và trong nhiều trường hợp, không được thực hiện như những mảnh ghép đích thực của khoa học điều tra. Do đó, chúng có thể thiếu phương tiện để hiểu những gì tập hợp các nghiên cứu đang nói. Những đánh giá này có thể bị nghiên cứu viên thiên vị và thường thiếu đi tính chặt chẽ. Hơn nữa, việc sử dụng các đánh giá về bằng chứng sẵn có để cung cấp cái nhìn sâu sắc và hướng dẫn cho can thiệp vào nhu cầu hoạt động của người thực hành và nhà làm chính sách chủ yếu là yếu tố thứ cấp. Đối với người thực hành, việc hiểu một khối chứng cứ thường mang tính mâu thuẫn đã trở nên ngày càng khó khăn hơn. Chất lượng của bằng chứng hỗ trợ việc ra quyết định và hành động đã bị đặt dấu hỏi, vì bằng chứng không đầy đủ hoặc hoàn chỉnh nghiêm trọng cản trở việc hình thành và thực thi chính sách. Khi nghiên cứu các cách mà các đánh giá quản lý dựa trên bằng chứng có thể đạt được, các tác giả đánh giá quy trình đánh giá hệ thống được sử dụng trong khoa học y học. Trong 15 năm qua, khoa học y học đã cố gắng cải thiện quy trình đánh giá bằng cách tổng hợp nghiên cứu một cách hệ thống, minh bạch và tái sản xuất với cả hai mục tiêu nâng cao cơ sở tri thức và thông tin hoá việc ra quyết định chính sách và thực hành. Bài báo này đánh giá mức độ mà quy trình đánh giá hệ thống có thể được áp dụng cho lĩnh vực quản lý nhằm tạo ra một khối dự trữ tri thức đáng tin cậy và nâng cao thực hành bằng cách phát triển nghiên cứu nhạy cảm với bối cảnh. Bài viết nêu bật các thách thức trong việc phát triển một phương pháp luận thích hợp.

Các khả năng về hình ảnh hóa, truy xuất dữ liệu nhanh chóng và thao tác trong các hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã tạo ra nhu cầu về những kỹ thuật mới cho phân tích dữ liệu khám phá tập trung vào các khía cạnh "không gian" của dữ liệu. Việc xác định các mẫu địa phương của sự liên kết không gian là một mối quan tâm quan trọng trong bối cảnh này. Trong bài báo này, tôi phác thảo một lớp chỉ số địa phương chung mới về sự liên kết không gian (LISA) và trình bày cách mà chúng cho phép phân tách các chỉ số toàn cầu, chẳng hạn như chỉ số Moran's I, thành sự đóng góp của từng quan sát. Các thống kê LISA phục vụ hai mục đích. Một mặt, chúng có thể được hiểu như là các chỉ số của những khu vực địa phương không ổn định, hoặc 'hot spots', tương tự như các thống kê G_i và G*_i của Getis và Ord (1992). Mặt khác, chúng có thể được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của từng địa điểm đến độ lớn của thống kê toàn cầu và để xác định các "giá trị ngoại lai", như trong biểu đồ tán xạ Moran của Anselin (1993a). Một đánh giá ban đầu về các thuộc tính của một thống kê LISA được thực hiện cho Moran địa phương, được áp dụng trong một nghiên cứu về mô hình không gian của xung đột cho các quốc gia châu Phi và trong một số mô phỏng Monte Carlo.

Một phương pháp tính toán chức năng mật độ cục bộ chính xác và hiệu quả (LDF) trên các phân tử được mô tả và trình bày với các kết quả. Phương pháp này, viết tắt là Dmol, sử dụng các tích phân số ba chiều hội tụ nhanh để tính toán các phần tử ma trận xảy ra trong phương pháp biến thiên Ritz. Sự linh hoạt của kỹ thuật tích phân mở ra con đường cho việc sử dụng các tập cơ sở biến thiên hiệu quả nhất. Một lựa chọn thực tiễn về các tập cơ sở số được trình bày với khả năng tích hợp sẵn để đạt được giới hạn phân ly LDF một cách chính xác. Dmol cũng bao gồm một phương pháp hiệu quả và chính xác để tính toán tiềm năng tĩnh điện. Các kết quả trên các phân tử nhỏ minh họa độ chính xác và tính chất lỗi hiện tại của phương pháp này. Nỗ lực tính toán cho phương pháp này tăng lên theo bậc ba với kích thước phân tử. Trừ khi giải một bài toán trị riêng đại số, phương pháp có thể được tinh chỉnh để tăng trưởng bậc hai đối với các phân tử lớn.