CRISPR 101： 我为我的 CRISPR 实验选择哪个 Cas9？

众所周知，细胞通过各种来源的新陈代谢对染色质进行调控是表观修饰的一种重要方式，这展示了环境与细胞稳态维持之间的关系。细胞通过动态地修改DNA和组蛋白上特定核苷酸或氨基酸残基，从而减弱或增强染色质的致密性，建立不同的暴露于细胞机制的基因组区域。 组蛋白上的修饰包括乙酰化、甲基化、磷酸化、泛素化、酰化、羟基化、糖基化、血清素化、糖基化、sumo化和ADP-核糖化等化学修饰。DNA在胞嘧啶和腺嘌呤残基位点处通过酶或非酶的方式发生甲基化。RNA的表观转录组修饰，如甲基化和乙酰化，可以调节RNA加工、mRNA半衰期和翻译等过程。以上这些修饰可以统称为 表观遗传修饰 ，它们共同构成表观基因组，与基因调控息息相关，与许多生理和病理过程密切有关。 新陈代谢是一系列生物化学反应的结果，这些反应吸收营养物质并对其进行处理，以满足细胞的需要，包括能量产生和生物合成。这些 反应的中间产物会被用作各种表观遗传修饰酶的底物和辅助因子 ，允许新陈代谢直接将环境变化与染色质状态进行沟通联络。染色质由此可以被代谢反应进行多方面的调控。 大多数染色质修饰的添加和去除都是由 酶（即“writers”和“erasers”）所催化的 ，这些酶利用代谢物作为底物或辅助因子。 我们知道，酶反应的速率取决于许多因素，包括酶的内在参数，如Km值、酶浓度、底物、辅因子和变构激活剂或抑制剂，以及其他环境因素，如pH、温度等。而 表观遗传修饰响应代谢活动波动的能力就是由不同染色质修饰酶的热力学及动力学参数所决定的 。 代谢产物的生理浓度一般接近或低于染色质修饰酶的固有Km和Kd值，因此染色质修饰酶更容易受到代谢途径改变的影响。这种特性就使得 代谢波动会影响某些修饰酶的活性，并调节特定表观遗传修饰的水平 ，而底物的可利用性和Km值差异可能决定表观遗传修饰对代谢改变的相对敏感性。比如乙酰辅酶A（acetyl-CoA）和S-腺苷甲硫氨酸（SAM）作为染色质修饰代谢物，其水平由多种机制所调控的（如环境输入和胞内消耗），从而使得环境与染色质代谢联系在一起，也使得染色质能够感知细胞内的代谢状态。 由此可知，染色质修饰代谢物的丰度在细胞内受到多种机制的调控。细胞所吸收的代谢物可以被动/主动地通过血浆与核膜扩散，以发挥修饰染色质的作用：代谢物可以通过代谢酶在细胞内部进行处理，代谢酶将代谢物转化为染色质重塑酶的底物或辅助因子；代谢酶也可以移位至细胞核，在那里为染色质修饰的局部产生底物。代谢产物丰度对染色质修饰速率的结果依赖于特定酶的动力学和热力学参数。曲线中突出显示的起始[S]/Km比率的酶（writers和erasers）更容易受到底物浓度的扰动。最后，一旦修饰被沉积，效应蛋白可以使用特定的结合模块识别并结合它们，通过这些标记确定细胞内的各种命运，包括发育、免疫调节和肿瘤发生等过程。 ①DNA和组蛋白上的甲基化修饰 ： 这种修饰来源于必需氨基酸蛋氨酸（Met）的代谢，其在哺乳动物中几乎完全从饮食中获得。Met被摄取后转化为甲基供体代谢物SAM，然后用作DNA和组蛋白甲基转移酶的底物；进一步产生S-腺苷同型半胱氨酸（SAH），会竞争性地抑制DNA和组蛋白甲基转移酶。因此，Met代谢或单碳代谢的中断，如苏氨酸或蛋氨酸摄入量的变化以及这些途径中代谢酶的激活或抑制，会改变胞内SAM和SAH浓度，从而改变DNA和组蛋白的甲基化水平。DNA和组蛋白去甲基化酶（如TETs、JHDMs、LSDs）也会受到氧气、二价铁、ROS水平等等的影响。 ②组蛋白乙酰化： 它涉及到由高能量代谢物乙酰CoA产生的乙酰基转移到组蛋白赖氨酸的氨基上，由乙酰转移酶所催化。哺乳动物细胞中的乙酰CoA主要来源于胞外葡萄糖提供的碳单元。因此，葡萄糖的可用性和糖酵解活性会通过乙酰CoA对组蛋白乙酰化的整体水平产生影响。短链脂肪酸醋酸酯（SCFA）是组蛋白乙酰化中乙酰CoA的另一个来源；醋酸酯和乙酰CoA也可以通过肝脏中的乙醇代谢产生。组蛋白去乙酰化酶（HDACs）也会被代谢产物所抑制，包括脂肪酸氧化或酮生成过程中产生的丁酸和β-羟基丁酸。 ③RNA甲基化和乙酰化： mRNA的甲基化和乙酰化修饰最为清楚，这两种修饰都通过“readers”来调节mRNA的降解、剪接和翻译过程。这些在mRNA分子上的化学基团有时被称为“表观转录组（epitranscriptome）”，同样可以被依赖代谢底物和辅助因子的酶来修饰。比如，m6A修饰被依赖SAM的METTL3-METTL14复合物和METTL16催化；m6A的去除是由RNA去甲基化酶FTO和ALKBH5所催化的，它们可被琥珀酸、柠檬酸等抑制。 饮食结构和相关的表观遗传重组：正如前述，饮食中的蛋氨酸限制（MR）可以降低整体组蛋白甲基化水平，并通过改变细胞内SAM水平影响基因表达。由于蛋氨酸水平在人类饮食中差异大（例如，以植物为基础的饮食通常蛋氨酸含量较低），很可能每种人类饮食都与一种独特的甲基化特征有关，这导致了不同饮食的不同健康结果。除蛋氨酸外，像叶酸、维生素B12和胆碱等，还能调节下游SAM及其代谢物SAH的水平，进一步诱导表观遗传重组。 卡路里限制（CR）是一种能在不引起营养不良的情况下减少每日总卡路里摄入量的饮食干预疗法，是最广泛认可的、有潜在健康益处的饮食干预疗法。CR会产生酮体，在这一过程中，通过脂肪酸和生酮氨基酸的分解产生了β-OHB，其在染色质修饰中发挥了多种作用，如引起组蛋白乙酰化的整体上调。酮生成和组蛋白乙酰化也在运动、禁食和“生酮饮食”中被发现。这表明饮食因素会塑造表观基因组景观，并最终调节表型。 饮食和肠道微生物的相互作用：这种相互作用是双向并且复杂的——人类肠道微生物的组成可以由于饮食变化而大幅、快速改变。因此，人类肠道微生物会产生个体差异的、个性化的表观遗传景观。例如：肠道细菌对膳食纤维的消化产生SCFAs（包括醋酸盐和丁酸酯），其可被氧化以供给细胞内乙酰CoA来进行组蛋白乙酰化；因此，高纤维饮食可能会由于微生物活性而提高SCFAs循环水平和组蛋白乙酰化。 饮酒与表观基因组：饮酒在世界各地非常普遍，被认为是导致各种疾病的重要风险因素。酒精在肝脏中被酒精脱氢酶(ADH)代谢，形成乙醛；乙醛通过乙醛脱氢酶(ALDH)进一步代谢为醋酸盐。醋酸盐会为组蛋白乙酰化提供乙酰CoA，在大脑中进行乙酰化，这被证明会影响与学习和记忆相关的转录程序的激活。胎儿在子宫内暴露于酒精会影响发育中的前脑和中脑组蛋白乙酰化，这是产后发育障碍发生的潜在机制。 参考文献：Dai, Z., Ramesh, V. & Locasale, J.W. The evolving metabolic landscape of chromatin biology and epigenetics. Nat Rev Genet (2020). https://doi.org/10.1038/s41576-020-0270-8

什么是人类基因组计划和人类表观基因组计划20世纪90年代开始的“人类基因组计划”由美国科学家提出,后来成为一项国际合作研究,这其中也有我国科学家的参与。人类基因线计划是对人体的30亿对核苷酸全序列进行作图、基因定位并对主要基因功能进行分析,为全面认识和了解人类基因组的结构和功能提供详尽的基础资料。这一计划的完成标志着后基因组学时代的到来。如果说基因组学时代的任务主要是进行各种基因图谱的构建,并最终获得完整的序列信息,那么后基因组时代则是去分析这些序列的功能。对于人类表观基因功能的研究已经成为生物学研究中的一个热点。在众多的后基因组时代的研究中,表观遗传学研究是一个值得关注的领域,而表观基因组学也是人类基因组计划之后,科学家们经常谈论到的几个“组学”之一。那么,什么是表观遗传说呢?我们知道,遗传学是研究遗传和变异的科学。例如,果蝇有红色和白色的眼睛,这是由其基因中特定的DNA序列所决定的。但是,并非所有的遗传现象都是这样简单。例如,遗传上相同的一卵双生的双胞胎从传统遗传学角度看,他们的DNA是完全相同的,那么是什么造成他们的不同呢?这是由于基因上存在着化学修饰。这种化学修饰并不改变DNA序列,但是会影响到基因的表达,而且更重要的是,这种修饰是可以遗传的。人们称之为表观遗传修饰,它可以影响到DNA和将DNA包装成染色质的蛋白质。这些修饰就像交通管理中的红、绿灯一样设在基因组中,告诉基因是否要有活性或处于失活状态。刚才说到的DNA序列相同的双胞胎中存在的那些差异现象就可能是由于他们之间存在着这种表观遗传修饰的改变。表观遗传学就是研究表观修饰的科学,它可定义为:表观遗传学是一门研究没有发生DNA序列变化的可遗传的基因表达改变的科学。常见的表观遗传修饰有:DNA的甲基化和组蛋白的乙酰化等,涉及的研究领域有:DNA甲基化、基因组印记、组蛋白码、RNA介导的基因沉默、癌基因等。其中,基因组印记现象的发现向“中心法则”和达尔文的进化论提出了挑战。“中心法则”说明了遗传信息的传递规律,但并未指出环境对于遗传信息传递影响的分子机制。但是,基因组印记的发现为解释环境的影响,甚至于拉马克的“获得性遗传”提供了比较合理的途径:环境的变化导致了基因的表观修饰,从而改变了基因的表达,造成表型的改变,这种变化发生在生殖细胞中时,则可以遗传给后代。这就为研究者提供了一个环境变化影响遗传基础的分子机制,是很有意义的。我们不难看出,基因组中的遗传信息可以分为两类:一类是DNA序列所决定的遗传信息,另一类是不包含DNA序列改变的基因组修饰中所包含的遗传信息。表观基因组学也就是在整个基因组的水平上研究表观遗传修饰。在2003年,英国和德国的一些科学家宣布了人类表观基因组计划的实施。在为期五年的研究中,他们打算获得整个人类基因组中DNA甲基化的位点图谱。对于人类基因组计划和人类表观基因组计划的关系,一些科学家认为,人类基因组计划为生命提供了一张蓝图,而人类表观基因组计划研究的成功则可能告诉人们这张蓝图是如何去实施的,也就是说基因是在何时、何地进行表达或不表达,并最终产生一个完整的人体。从人类基因组计划到人类表观基因组计划,人类对于自身的认识不断的加深。这些研究成果不仅有深刻的理论意义,还可以为人类攻克癌症疾病提供线索,无疑也具有重要的应用价值。

不清楚

表观遗传信息不是直接通过基因遗传的。基因遗传是指父母将其基因传递给子代的过程，而表观遗传是指环境因素对基因表达的影响，这些影响可以通过细胞内的化学修饰来传递给后代。这些化学修饰可以影响基因的表达，从而影响细胞和个体的发育和功能。表观遗传信息可以通过DNA甲基化、组蛋白修饰、非编码RNA等方式传递给后代。因此，表观遗传信息是一种不同于基因遗传的遗传方式。

刮风不减半，下雨更好玩，大家好。这里是专注和大家一起吃瓜的深空小编。今天天气不错，正适合读读最新资讯放松一下。不让大家久等了，下面马上进入正题吧。费城-八对夫妇中有一对很难受孕，其中近四分之一是由于无法解释的男性不育引起的。在过去的十年中，研究已将这种不育与有缺陷的精子联系在一起，这些精子在发育过程中无法从DNA中清除称为组蛋白的蛋白质。但是，这种驱逐的机制以及在精子DNA中发生的机制仍然有争议，也不清楚。现在，Penn Medicine的研究人员显示，使用更新的全基因组DNA测序工具，这些保留的组蛋白的精确遗传位置以及调控它的关键基因。研究结果发表在《发育细胞》上。更进一步，研究人员创建了一个具有突变型Gcn5基因的新小鼠模型，该模型使研究人员可以密切跟踪从精子发育到受精等早期阶段的精子缺陷。这是向前迈出的重要一步，因为它不仅可以使人们更好地了解男性不育症，以及潜在的逆转方式，而且还可以通过自然或通过体外受精将可疑的表观遗传突变从男性传递给胚胎。表观遗传学是DNA中未编码的影响生物体遗传学的因素，在精子和卵的形成中起着重要作用。第一作者Lacey J. Luense博士说：对于无法解释的不育症的男人，医生看来一切正常：精液计数正常，运动能力正常。但是，他们仍然可能在受孕方面遇到问题。高级作者，Shelley L. Berger博士，Daniel S. Och大学细胞与发育生物学和生物学系教授，以及Penn表观遗传学研究所所长。对于持续性问题的一种解释是，组蛋白的位置不正确，这可能会影响精子，进而影响早期发育。现在，我们有了一个非常好的模型来研究当您没有适当地去除精子中的组蛋白时会发生什么。胚胎中的样子。健康的精子会损失90%到95%的组蛋白，它们是染色质中包装DNA并打开和关闭基因的主要蛋白质，并用鱼精蛋白替代，它们是能够将DNA正确包装成精子的较小蛋白。考虑到保留的组蛋白在不育和胚胎发育中的作用，人们对确定基因组位置非常感兴趣，因此有可能将其用于进一步研究和最终治疗。过去的研究对组蛋白的下落产生了矛盾的结果。利用酶促反应精确定位的称为MNase测序的技术已将保留的组蛋白置于重要的基因启动子上。其他使用相同方法的研究发现组蛋白位于DNA重复序列中，并被放置在所谓的基因沙漠中，在那里它们在调节中的作用较小。卢恩斯说：在试图理解这些差异数据方面存在争议。在这项新研究中，我们发现这两个先前描述的模型都是正确的。我们发现了似乎对胚胎发育很重要的基因组蛋白，但我们还在重复元件处发现了组蛋白，需要将其关闭并以防止这些区域在胚胎中表达。研究人员应用了一种称为ATAC测序的技术，一种更精确，更快速的方法，可以在小鼠精子发育的早期和晚期追踪整个基因组独特位点的组蛋白波。ATAC-seq可以识别基因组开放和封闭的部分-在这种情况下，是保留精子组蛋白的区域-然后进行切割并标记DNA，然后对其进行测序。在用突变的Gcn5基因创建的小鼠模型中，研究人员发现这些小鼠的生育力非常低。研究人员还表明，正常小鼠精子中保留的组蛋白与非常早期的胚胎中的组蛋白位置相关，支持了父本组蛋白将表观遗传信息传递给下一代的假说。拥有这种类型的突变体模型为科学家提供了一种工具，可以密切研究突变的精子轨迹的机制，并了解其对胚胎和发育的影响。这也为研究潜在的治疗目标提供了机会。伯杰说：目前，体外受精和其他辅助生殖技术的重担落在了女性身上。即使是男性因素，还是女性必须进行激素注射和手术。现在想象在胚胎发生之前能够应用表观遗传学的治疗方法改变男性中组蛋白和鱼精蛋白的水平吗?这是我们要探索的问题之一，这种模型将使我们朝着这个方向发展。有许多可用的表观遗传药物用于治疗癌症和其他疾病。考虑到它们的机制，用药物治疗精子以增加组蛋白驱逐是探索的一种潜在途径。研究人员说，科学中人类胚胎的局限性导致对不育症以及父亲表观基因组在胚胎发育中的作用缺乏全面研究，这突显了此类研究的重要性。卢恩斯说：可以改变精子表观基因组的因素很多，例如饮食，药物，酒精。我们现在才开始了解它如何影响孩子并影响发育。我们正在进行的这些初步基础研究至关重要，因此我们可以更好地了解是什么驱动了这些表观遗传突变。欲要知晓更多《研究人员发现了导致男性不育的精子表观基因组缺陷》的更多资讯，请持续关注深空的科技资讯栏目，深空小编将持续为您更新更多的科技资讯。王者之心2点击试玩

　　表观遗传（epigenetics）是指DNA序列不发生变化，但基因表达却发生了可遗传的改变。这种改变是细胞内除了遗传信息以外的其他可遗传物质发生的改变，且这种改变在发育和细胞增殖过程中能稳定传递。　　在表观遗传中，DNA序列不发生变化，但基因表达却发生了可遗传的改变。DNA甲基化是指在DNA甲基化转移酶的作用下，在基因组CpG二核苷酸的胞嘧啶5"碳位以共价键结合一个甲基基团。正常情况下，人类基因组中的“垃圾”序列的CpG二核苷酸相对稀少，并且总是处于甲基化状态；与之相反，人类基因组中大小为100-1000 bp左右且富含CpG二核苷酸的CpG岛则总是处于未甲基化状态，并且与56%的人类基因组编码基因相关。人类基因组序列草图分析结果表明，人类基因组CpG岛约为28890个，大部分染色体每1 Mb就有5-15个CpG岛，平均值为每Mb含10.5个CpG岛，CpG岛的数目与基因密度有良好的对应关系。由于DNA甲基化与人类发育和肿瘤疾病的密切关系，特别是CpG岛甲基化所致抑癌基因转录失活问题，DNA甲基化已经成为表观遗传学和表观基因组学的重要研究内容。

长辈和晚辈在相貌、身高、性格、等方面极其相似，这就属于“遗传”。比如，小明和他爸爸的面相如同一人；小明和他爸爸都是大高个子；小明和他爸爸的性格一样，活泼开朗。

香奈儿智慧紧肤乳霜问世以来,香奈儿护肤研究部门从表观遗传学的最新研究成果撷取灵感,为智慧紧肤系列家族再添新成员:香奈儿智慧紧肤精华液。香奈儿在研发这款乳霜时,发现了能改变DNA中后天形成的肌肤因子,从而改善肌肤状态这是香奈儿第一次根据创新科学「表观遗传学」的突破性研究成果.

属于 基因重组其实就是基因结构发生了发生 这也是分子水平的表现——因为从我的理解来说,生物的分子水平就是what(有哪些核苷酸,每种是多少个)+how(核苷

不属于。表观遗传是指基于基因序列不发生改变所导致的基因表达水平变化，如DNA甲基化和染色质构象变化等，基因扩增属于基因突变的一种。遗传属于一种现象，主要是指亲代与子代之间，存在相似的性状，可以是隐形的，也可以是显性的。

标题：The integrated genomic and epigenomic landscape of brainstem glioma 期刊：nature communications 影响因子：14.912 发表时间：2020 摘要 脑干胶质瘤是一组异质性肿瘤，既包括手术切除治愈的良性肿瘤，也包括没有有效治疗的高致死性肿瘤。本文作者对一大组脑干胶质瘤（包括弥漫性固有脑桥胶质瘤）进行了综合研究，包括表观遗传学和基因组分析。在这里，他们根据DNA甲基化数据分为H3-Pons, H3-Medulla, IDH,和PA-like的不同簇，每个簇都与独特的基因组和临床特征相关。H3-PON和-H3-Medulla的大多数肿瘤含有H3F3A突变，但显示出不同的甲基化模式，分别与桥脑或髓质内的解剖定位相关。临床数据显示，这些集群之间的总体生存率存在显著差异，路径分析表明这些样本中存在不同的致癌机制。研究结果表明，整合遗传学和表观遗传学数据有助于更好地理解脑干胶质瘤的发生和分类，并指导未来研究开发新的治疗方法。 背景 脑干胶质瘤是一组起源于中脑、桥脑或髓质的异质性肿瘤。在这些肿瘤中，儿童弥漫性固有桥脑胶质瘤（DIPG）的中位总生存期为9-12个月，由于化疗和放射治疗的不可操作性和耐药性，在过去50年中一直是主要的研究重点。大约80%的儿童DIPG含有影响H3F3A或HIST1H3B/C1的K27M突变。这些K27M突变肿瘤与特别差的预后相关。本文整合了全基因组测序、RNA测序和基于阵列的全基因组甲基化数据分析，以获得这些脑肿瘤分子组成的更全面的图像。 结果 1.患者队列特征 126名患者的肿瘤样本和配对的血液样本。肿瘤部位包括中脑被盖（11/126,8.7%）、顶盖（5/126,4.0%）、桥脑连接（2/126,1.6%）、桥（38/126,30.2%）、小脑中脚（7/126,5.6%）、桥髓（16/126,12.6%）、髓质（42/126,33.3%）和中脑丘脑（5/126,4.0%）。根据WHO分类对肿瘤进行分级，包括8.7%（11/126）WHO I级、41.3%（52/126）WHO II级、31.0%（39/126）WHO III级和19.0%（24/126）WHO IV级肿瘤。最初的组织病理学诊断主要为星形细胞瘤（59,46.8%），其次是少星形细胞瘤（21.4%）、胶质母细胞瘤（19.0%）、毛细胞性星形细胞瘤（PA）（6.3%）、神经节胶质瘤（2.4%）、毛粘液样星形细胞瘤（PMA）（1.6%）、多形性黄色星形细胞瘤（PXA）（0.8%），少突胶质细胞瘤1例（0.8%）。本研究包括的肿瘤的甲基化微阵列（n=123）和RNA测序（RNAseq）（n=75），配对肿瘤和正常（生殖系）对照的全基因组（n=97）和靶向测序（n=21）。 2.甲基化分类显示脑干胶质瘤中不同的H3簇与肿瘤位置相关 利用20000多个探针进行聚类，将样本分成了四类甲基化特征差异的样本。 3.不同甲基化簇的肿瘤的不同的基因组landscape Fig3.每个样本每个兆基数的突变数。b脑系统胶质瘤样本中的临床信息和基因改变。c每个基因突变的频率。 为了识别这个脑干胶质瘤组群中的体细胞遗传变化，在肿瘤样本和匹配血液中都使用了68个常见突变脑肿瘤基因的全基因组测序和靶向测序。H3-Pons和H3-Medulla都富含H3突变，而PPM1D、FGFR1和NF1的突变频率在H3-Medulla中比在H3-Pons中更高（Fig. 4a）。Fig. 4b每个集群的潜在驱动因素和重大的非编码突变 4.基因表达分析揭示了丰富独特的基因组甲基化集群H3-Pons和H3-Medulla。 5.Fusion genes and copy number alterations. 验证了分析中确定的几个复发性融合基因，包括C15orf57-CBX3基因（n = 3）和NTRK2-其他基因（n =6）。Sanger sequencing是为了确认这些样本中的融合基因和特定 breakpoints 。 6.H3-medulla is correlated with better survival than H3-Pons 分析了不同cluster的生存情况。Kaplan-Meier分析显示，根据这四组甲基化聚类进行分层的患者有明显的生存曲线(图6a)。与H3 clusters相比，IDH表现出更长的总体生存期H3-medulla 和H3-Pons，尽管H3和TP53通路突变的基因改变相似，但总体生存趋势明显(Log-rank检验，p < 0.0001)(图6b)。与其他组相比，PA-like病例显示了更好的总长期生存率。 讨论 通过甲基化数据，本文发现脑干胶质瘤可以分为四种主要的甲基化簇:H3- Pons, H3- medulla, IDH和PA-like。作者在图7中总结了这些亚型的综合遗传和临床特征。研究发现H3突变肿瘤存在两个不同的表观遗传亚群，H3- pons和H3- Medulla。这两组患者的生存趋势有显著差异，H3- pons组比H3- medulla的病程更严重。基于RNA-seq的差异表达分析，发现这些肿瘤具有不同的基因表达途径富集，其中h3 -髓质肿瘤富集于免疫应答相关途径，而更侵袭性的H3-Pons肿瘤富集于细胞周期相关途径。尽管这些肿瘤具有相似的突变模式，核心突变(如H3F3A)有共同的改变，但这些表观遗传和表达模式的显著差异可能表明肿瘤微环境的不同来源或影响，需要进一步研究。这些发现表明甲基化状态可能改善脑干胶质瘤的分类，并指导临床决策。 还利用全基因组测序数据建立脑干胶质瘤的突变格局，发现甲基化模式与突变格局密切匹配。在这些基因簇中发现了几个频繁突变的基因，包括H3F3A、HIST1H3B、IDH1、TP53、PPM1D、ATM、ATRX、FGFR1、PIK3CA、NF1、PTEN、PDGFRA和TCF12。 利用来自不同解剖位置的100多个脑干胶质瘤的整合基因组分析，本文展示了脑干肿瘤的分子图谱，以改进肿瘤分类和了解其分子基础，并识别新的潜在治疗靶点，所有这些都是为了改善这些患者的预后。

表观遗传是基因的核苷酸序列不发生改变的情况下，基因表达的不同导致的，表观遗传的现象很多，已知的有DNA甲基化、基因组印记、母体效应、基因沉默、核仁显性、休眠转座子激活和RNA编辑等。可遗传变异是由遗传物质引起的变异，可传给下一代。所以可遗传变异的来源必须要引起基因组核苷酸序列变化，而表观遗传学并不会，所以从定义上就否定了。

大自然广袤无垠，物种也是非常丰富，有些是在多年前就灭绝的，也有许多传承至今已经数万年。科学家们越是探索，就越是感慨大自然的奥妙。沙漠鱼听起来很奇怪，众所周知，不管是什么类型的鱼都是生活在水里的，沙漠一词确是个完全相反的存在，没有水源的情况下怎么会有鱼呢？其实沙漠鱼并不是真的字面意思上的游在沙漠里的鱼。沙漠鱼只是人们的戏称，它的学名是魔鳉鱼。这种鱼生活在一个条件非常恶劣的沙洞中，这个洞穴经过科学家们研究推测出，这个鱼的种族延续至今已经有近5万年了。洞穴里有水，但是相比正常的水域格外极端恶劣，不仅水的含氧量非常低，就连水温都是目前已知的鱼类中能承受的上线峰值。而且虽然鱼的呼吸器官和我们不一样，但是他们同样需要氧气，这就相当于我们去海拔高氧气含量低的地方会有不良反应一样，如果放别的鱼进来这里，多半是要死翘翘的。人类因为地位环境的影响，都有不同的肤色和长相，更别提大自然中的生物了。所有的生命的进化方向都是为了更好的生存下来，物种的延续是刻在基因中的，生物的各种器官，长相都不是无缘无故的，环境决定了生存方式，人类也是如此。沙漠鱼就是在这样一个被称为魔鬼洞的地方，抵御着高温低氧并且食物还不丰富的情况，顽强生存了数万年，但是到如今，魔鳉鱼已经只剩38条了，完全是濒临灭绝的境地。本来因为生存环境的恶劣，魔鳉鱼数量就不多，只有3000左右，但是人类的活动直接影响到了周围的环境，魔鳉鱼也不例外。魔鬼洞里，因为人类对地下水的抽取导致水位下降，直接造成了这一结果。科学家们想要挽救这个物种，却因为原本生存的环境过于极端，很难人为模仿创造出个类似的，在保护措施方面也比较棘手，只能说魔鳉鱼的情况越来越糟糕了。这已经不是第一例因为人类活动而引起物种灭绝了，人类应该要注意到自己的各种因为是否会给大自然带来不可扭转的负面影响。全球变暖，气候异常，现在种种后果已经有些显现出来了，如果人类还不意识到环境保护的重要性的话，这些消亡的物种就是人类的明天。在人类目前对宇宙的探索中，附近有生命星球就地球一个，退一万步说，就算真有别的星球存在智慧生物，那也不一样适合人类生存。就连同一个国家里，盆地的气候和高地的气候都不一样，更何况其他。地球是我们唯一的家园，这是不能忘记的根本，万事万物都自有规律，但人类的智慧让我们学习规律利用规律，科学的发展让人们的生活水平提高的同时也一定要警醒给大自然带来的恶果。

复旦大学生物医学研究院始建于2004年3月，是国家985二期工程建设的科技创新平台。 研究院的宗旨是：“健康上海人，欢乐中国人”。研究院遵循“章鱼模式”发展，建设人才聚集高地、领衔大项目高地和做一流研究高地。研究院以“转化医学”为目标，积极推动复旦大学生命科学与医学的有机结合，建立基础科学与临床需求的紧密联系。 机构设置：生物医学研究院实行平台管理委员会领导下的首席科学家负责制，管理上遵循国际通用的PI管理模式。研究院配置了国际先进的科研设备，创建了独特的共享体制。机制上采用灵活的方式与各院系和附属医院进行共建。研究院下设九个研究所中心。即：基因组学与表观基因组学研究所、蛋白质组学与系统生物学研究所、药物学与结构生物学研究所、发育生物学与出生缺陷研究所、干细胞与组织工程研究所、心脑血管疾病研究中心、癌症研究中心、病理研究中心、传染病与公共卫生研究中心。

A. DNA两端加adaptor B. PCR扩增 C. 检查library concentration D. 测序 第一行：参考基因组 第二行：样本reads覆盖情况 第三行：control reads覆盖情况 参考： https://www.bilibili.com/video/av54898325?from=search&seid=16669728483429689132 https://www.jianshu.com/p/a17f2870addd 由于ChIP-Seq实验过程中的甲醛交联、染色质片段化、免疫共沉淀以及文库构建等步骤繁琐且条件难以控制，常规ChIP-Seq实验需要 大量细胞 ，且实验 重复性差、信噪比低 。往往辛苦培养了很久的细胞，挥霍一空后得到大量难以分析的数据，再次实验又得到一堆不同的无意义数据，甚至一个技术熟练的博士消耗大半年的时间毫无进展。这些技术上的困难限制了ChIP-Seq在DPI研究中的进一步应用，阻碍了表观基因组等领域的发展。 前不久，弗雷德哈钦森癌症研究中心的Henikoff博士在Nature Communication公开了CUT&Tag技术的详细结果与实验方案。与以往的ChIP-Seq、pA-MNase等方法相比，CUT&Tag技术方法 简便易行，信噪比高，重复性好，需要的细胞数量少至60个细胞 ，且有望将ChIP-Seq做到单细胞水平。 CUT&Tag技术的基本原理为 ：在抗体引导下， ChiTag酶 仅在目的组蛋白修饰标志、转录因子或染色质调控蛋白结合染色质的局部进行目的DNA的片段化，同时添加测序接头，并释放到细胞外。由于绝大部分无关的染色质还留在细胞核内，因此整个实验的 信噪比大幅提高，同时简化了实验步骤 。该方法可 一管式高通量应用，并可与单细胞测序平台“无缝”结合。ChiTag酶在打断基因组的同时加上接头，不需要繁琐的补平加A加接头，在一天内可以完成从细胞到测序文库制备全流程。 CUT&Tag和ChIP-seq比较 ： 和单细胞测序结合 ： 由于PCR之前的反应都在细胞内进行，Henikoff博士通过分配单个细胞到5184纳米孔，再加入带随机标签的引物进行扩增的办法，实现单细胞测序。 https://www.nature.com/articles/s41467-019-09982-5 https://www.sohu.com/a/331749726_120054289 附：CUT&Tag 实验操作流程 ConA磁珠沉淀细胞可用低速离心代替。低速离心指600 × g离心3min，快速离心指<100 × g离心3s。

2019年11月2日，由中国健康管理协会主办的第四届「 ”健康中国”高峰论坛在深圳市会展中心成功举办。来自各省市 *** 代表、健康管理服务领域的相关科研院所专家学者、企事业单位和相关行业产业代表共1200余人参加会议。 第四届「 ”健康中国”高峰论坛嘉宾合影 本次会议，全国功能医学最高组织——中国健康管理协会功能医学分会对外公布了协会常务理事单位。维元医疗继续荣列七家常务理事单位，是七家常务理事单位中唯一一家以临床+功能医学为基础的全科医疗机构。中国健康管理协会会长郭渝成将军，分会会长曾强主任亲自授牌，对维元医疗多年来在功能医学专业医疗上的努力与坚持给予高度评价和肯定。 中国健康管理协会会长郭渝成将军(右四)，分会会长曾强主任(左三)亲自为维元医疗创始人黄果岳女士(右二)及其他常务理事单位授牌 中国健康管理协会分会会长曾强主任(中间)与维元医疗创始人黄果岳女士(右)、维元医疗院长黄山先生(左)合影 会上，中国健康管理协会郭渝成会长以「 ”全民健康管理促进健康中国行动落地”为题，介绍了协会近年来在推动全民健康管理方面进行的理论和实践探索。号召健康领域携手并进，共同推进「 ”健康中国行动”。 u200b世界银行调查数据显示：今后20年，中国40岁以上人群，慢性病的发病人数会增长三倍。另有数据显示：我国老年人口数量2050年将达到4.8亿，老龄化水平为15.5%，老龄化严重。目前，慢病而引起的疾病负担占到中国整个疾病负担的70%，其实这些慢病是可防、可控的，正是因为我们日常生活中的不注意、生活方式不健康才会造成慢性疑难不治症。 「 ”疾病的关键在于预防”世界卫生组织前副总干事陈洁表示，「 ”八成的心脏病、中风、II型糖尿病及三分之一的癌症个案都可以通过自我保健减低患病的风险，这不但对个人及家人有益处，亦大大减轻 *** 有关医疗开支的压力。 「 ”健康中国行动”在推进中依然存在着诸多困惑。因为现代医学，太多专家研究「 ”死的医学”，只能帮助病患在疾病发生后苦苦挣扎求生，延缓生命，既不能提高病患的生活质量，亦不能避免疾病导致病亡!究其原因，无外乎是没能在疾病形成病灶之前，早期发现，并针对微观变化进行有效干预，防范于未然。如何提高全民健康指数，提高生活质量，延长生命周期?维元医疗将中西医结合创新整体医学，以预防疾病为核心，研究「 ”生的医学”。这是未来医疗的方向，多年来，维元医疗坚持用整体医学预防疾病发生、干预疾病发展、360°管理全民健康，用实践促进「 ”健康中国行动”落地。 维元医疗创始人黄果岳女士提出：「 ”我们是健康的传播者。客户的口碑，业界的认可，都是我们奋斗的动力。功能医学颠覆了既有意识形态，必然需要一个过程与时间。空谈理想不能救国，带着大爱的发心，用我们的爱心和专业，为每一位患者提供符合自身的干预和治疗方案，让其健康生活。” 维元医疗是第一家将欧美先进的自然疗法及再生医学技术、康复医学理念等医学应用引入中国的集团医疗机构。维元医疗整合全球知名专家，汇聚国际「 ”爱迪生”医学奖获奖人、消化系统及肠胃菌群研究专家马洛塔教授(Francesco Marotta)、德国免疫学奠基人施奈契教授(Peter Schleicher)、美国自然疗法专家哈里斯教授(Jeff Harris)、德国内分泌协会主席希巴赫教授(Elka Seebach)亚洲功能医学抗衰老专家洪作行教授等在内的百余名国际医学专家，并与50多家全球知名医疗及学术机构达成深层合作。 被誉为「 ”西医鼻祖”的欧美医学整体医疗技术领先，医疗服务质量和健康管理理念位居全球前列，其发达的功能医学、自然医学与再生医学的核心精髓与中医不谋而合，都是强调以人为中心，重塑自愈能力，这正是维元提出「 ”维护您的生命本元”的「 ”整体医学”的理论基础。它将人视为时刻需要协调内外平衡的医学整体，从内及外进行统一的、持续的健康管理，从而解决临床医生屡治屡犯的慢性病困扰，发现常规体检无法呈现的健康隐患、达到恶性疾病的有效预防，真正达到增强人体生命活力的能力。 「 ”整体医学”是什么?黄果岳女士用了一个十分形象的比喻来说明「 ”整体医学”的概念，「 ”如果把一个人看做一颗大树，那么树根就决定了这颗树的生命质量和生命周期。根坏了，整个循环系统变差了，再好的药也成了‘治标不治本"。” 维元医疗一直致力「 ”整体医学”的研究，跨越学科壁垒和界限，融合现代医学、传统医学、功能医学、自然医学建立整体医学系统，从多维度切入解决疾病问题，探索以代谢、免疫、情绪、内分泌多维度的疾病防治新策略，对疾病的超早期筛查、全系统干预都具有积极作用和推广价值，为高危人群和健康人群提供从「 ”预防到治疗”的全周期产品和服务。 维元医疗心怀医者大爱，践行健康之责，成立VCC预防医学促进基金会，已在多份国际学术刊物中发表专业文章。以健康产业全产业链研究为核心， 基于 Environment Health 及 Public Health Biology 研究，分子生物学及表观基因学等生物科研推广工作，致力于促进优质预防医疗服务发展，为业界打造创新发展科研平台，提升人们的健康管理意识，树立正确的健康观念，积极推动全民健康!免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。

神经科学/心理学 神经科学，脑科学，神经元，神经细胞，膜片钳技术，认知，脑信息，记忆，人工智能，神经系统，神经形态学，神经生物化学，神经生物物理学，系统神经生物学，细胞神经生物学，发育神经生物学，分子神经生物学，比较神经生物学，心理学，实验心理学，生理心理学，比较心理学，认知心理学，发展心理学，心理过程 更多... 遗传学与发育生物学 遗传学，发育生物学，基因，基因组学，细胞遗传学，模式生物，遗传，表观遗传学，表观基因组学，蛋白质组学，发育，胚胎学，发育遗传学，发生遗传学，数量遗传学，生化遗传学，分子遗传学，幅射遗传学，进化遗传学，生态遗传学，免疫遗传学，毒理遗传学，行为遗传学，群体遗传学 更多... 生物化学 生物化学，生化，蛋白质，核酸，酶学，糖类，脂类，代谢，生物氧化，生物合成，基因表达，结构生物学，生物能学，多肽，多糖，膜生物化学，激素生物化学，体液生物化学，器官生物化学，应用生物化学 更多... 微生物学 微生物学，细菌，霉菌，放线菌，真菌，酵母菌，病毒，支原体，接种，微生物生理，微生物生态，食用菌，生物修复，微生物制剂，准性杂交，类核体，芽孢子，O抗原，H抗原，类毒素，转化，转导，侵染，朊病毒，发酵，菌根，肽聚糖，磷壁酸，基团转运，巴斯德效应，质粒，杀菌，抑菌，消毒，蓝细菌，噬菌体，古生菌 更多... 生物物理学 生物物理学，生物能量学，生物力学，生物节律，生物信息论，生物控制论，生物声学，声生物物理学，生物光学，光生物物理学，生物电磁学，分子生物物理学，空间生物物理学，仿生学，放射生物学 更多... 动物学 动物学，动物解剖学，胚胎学，分类学，行为学，遗传进化，动物地理学，动物资源，实验动物，动物地理学，动物寄生虫学，动物病毒学，应用动物学 更多... 植物学 植物学，植物分类学，植物形态学，植物生理学，植物组织培养，植物生长，模式植物，植物园，植物生理学，植物解剖学，植物分类学，植物系统学，植物形态学，植物组织培养，植物发育生物学，植物细胞学

NGS是Next Generation Sequencing（下一代测序）的缩写，是指一种高通量测序技术，可以在较短时间内同时对数百万个DNA或RNA分子进行测序，用于研究基因组、转录组、表观基因组等各种生物信息学研究领域。NGS检测是利用这种技术进行检测，通常包括对个体基因型、突变、表达谱、蛋白质组等进行测序和分析。由于其高效、高精度和高吞吐量的特点，NGS已经广泛应用于基因诊断、肿瘤分子诊断、药物靶点鉴定、新药研发等领域。除了在生命科学领域的研究和诊断中应用外，NGS技术也被广泛用于农业、环境和食品安全等领域。例如，可以用NGS技术进行作物基因组测序和分析，以改良作物品种；在环境领域，可以用NGS技术对环境样本中的微生物群落和生态系统进行研究和监测；在食品安全领域，可以用NGS技术对食品样品中的微生物、病毒和细菌进行检测和追踪，以确保食品质量和安全。由于NGS技术的高效和便捷性，它在各种生命科学领域的应用前景非常广阔。

因为目前认为环境引起的变异多体现在两个方面：1）生物的基因组水平，比如被紫外或者其它射线所导致的损伤进而引起的基因突变，这些突变是可以遗传给后代的；2）生物的表观基因组上，根据研究发现，生物的许多表观遗传信息也是可以遗传给后代的。所以“由环境引起的变异是不能够遗传的”这句话是不正确的。

表观遗传是指DNA的基因序列不发生变化，但基因表达却发生了可遗传的改变。这种改变是细胞内除了遗传信息以外的其他可遗传物质发生的改变，且这种改变在发育和细胞增殖过程中能稳定传递。打个比方来讲，基因组序列就像是一块蛋糕，它决定了它的存在注定是一个蛋糕，而各类表观现象就好比蛋糕上的裱花或是镶嵌在其中的水果。越来越多的研究表明，这种更为精细的修饰相当重要，错误的表观修饰可能会导致疾病的发生，甚至死亡。倘若用发霉的水果去装裱蛋糕，那蛋糕也就遭殃。表观遗传的影响母性影响是受核基因的控制，核基因产物在雌配子中积累，使后代的性状表现为母亲的性状，就是母性影响，如锥实螺外壳旋转方向是由核基因控制的。母系遗传是位于细胞质中的基因引起的。雄配子没有细胞质，只有雌配子有，雌雄配子结合产生的后代，细胞质都是来自于母体亲本，因此细胞质基因（如线粒体和叶绿体基因，都是存在于母体亲本的）所控制的性状总是来自于他的母亲，这就叫母系遗传。经研究发现，发现饮食习惯与生活习惯，对基因影响极大；而且改变的部份在未来生育时，更有机会遗传到下一代，甚至于祖宗八代的饮食和生活习惯，也有可能影响后代的基因，其中例子如东方传统食物大豆含有甲基成份，也会因表观遗传下让成份遗传到下一代而导致痴肥的现象。以上内容参考：百度百科-表观遗传

20世纪90年代开始的“人类基因组计划”由美国科学家提出,后来成为一项国际合作研究,这其中也有我国科学家的参与。人类基因线计划是对人体的30亿对核苷酸全序列进行作图、基因定位并对主要基因功能进行分析,为全面认识和了解人类基因组的结构和功能提供详尽的基础资料。这一计划的完成标志着后基因组学时代的到来。如果说基因组学时代的任务主要是进行各种基因图谱的构建,并最终获得完整的序列信息,那么后基因组时代则是去分析这些序列的功能。对于人类表观基因功能的研究已经成为生物学研究中的一个热点。在众多的后基因组时代的研究中,表观遗传学研究是一个值得关注的领域,而表观基因组学也是人类基因组计划之后,科学家们经常谈论到的几个“组学”之一。那么,什么是表观遗传说呢?我们知道,遗传学是研究遗传和变异的科学。例如,果蝇有红色和白色的眼睛,这是由其基因中特定的DNA序列所决定的。但是,并非所有的遗传现象都是这样简单。例如,遗传上相同的一卵双生的双胞胎从传统遗传学角度看,他们的DNA是完全相同的,那么是什么造成他们的不同呢?这是由于基因上存在着化学修饰。这种化学修饰并不改变DNA序列,但是会影响到基因的表达,而且更重要的是,这种修饰是可以遗传的。人们称之为表观遗传修饰,它可以影响到DNA和将DNA包装成染色质的蛋白质。这些修饰就像交通管理中的红、绿灯一样设在基因组中,告诉基因是否要有活性或处于失活状态。刚才说到的DNA序列相同的双胞胎中存在的那些差异现象就可能是由于他们之间存在着这种表观遗传修饰的改变。表观遗传学就是研究表观修饰的科学,它可定义为:表观遗传学是一门研究没有发生DNA序列变化的可遗传的基因表达改变的科学。常见的表观遗传修饰有:DNA的甲基化和组蛋白的乙酰化等,涉及的研究领域有:DNA甲基化、基因组印记、组蛋白码、RNA介导的基因沉默、癌基因等。其中,基因组印记现象的发现向“中心法则”和达尔文的进化论提出了挑战。“中心法则”说明了遗传信息的传递规律,但并未指出环境对于遗传信息传递影响的分子机制。但是,基因组印记的发现为解释环境的影响,甚至于拉马克的“获得性遗传”提供了比较合理的途径:环境的变化导致了基因的表观修饰,从而改变了基因的表达,造成表型的改变,这种变化发生在生殖细胞中时,则可以遗传给后代。这就为研究者提供了一个环境变化影响遗传基础的分子机制,是很有意义的。

表观遗传是指DNA的基因序列不发生变化，但基因表达却发生了可遗传的改变。这种改变是细胞内除了遗传信息以外的其他可遗传物质发生的改变，且这种改变在发育和细胞增殖过程中能稳定传递。打个比方来讲，基因组序列就像是一块蛋糕，它决定了它的存在注定是一个蛋糕，而各类表观现象就好比蛋糕上的裱花或是镶嵌在其中的水果。越来越多的研究表明，这种更为精细的修饰相当重要，错误的表观修饰可能会导致疾病的发生，甚至死亡。倘若用发霉的水果去装裱蛋糕，那蛋糕也就遭殃。表观遗传的影响母性影响是受核基因的控制，核基因产物在雌配子中积累，使后代的性状表现为母亲的性状，就是母性影响，如锥实螺外壳旋转方向是由核基因控制的。母系遗传是位于细胞质中的基因引起的。雄配子没有细胞质，只有雌配子有，雌雄配子结合产生的后代，细胞质都是来自于母体亲本，因此细胞质基因（如线粒体和叶绿体基因，都是存在于母体亲本的）所控制的性状总是来自于他的母亲，这就叫母系遗传。经研究发现，发现饮食习惯与生活习惯，对基因影响极大；而且改变的部份在未来生育时，更有机会遗传到下一代，甚至于祖宗八代的饮食和生活习惯，也有可能影响后代的基因，其中例子如东方传统食物大豆含有甲基成份，也会因表观遗传下让成份遗传到下一代而导致痴肥的现象。以上内容参考：百度百科-表观遗传

在表观遗传中，DNA序列不发生变化，但基因表达却发生了可遗传的改变。DNA甲基化是指在DNA甲基化转移酶的作用下，在基因组CpG二核苷酸的胞嘧啶5"碳位以共价键结合一个甲基基团。正常情况下，人类基因组中的“垃圾”序列的CpG二核苷酸相对稀少，并且总是处于甲基化状态；与之相反，人类基因组中大小为100-1000 bp左右且富含CpG二核苷酸的CpG岛则总是处于未甲基化状态，并且与56%的人类基因组编码基因相关。人类基因组序列草图分析结果表明，人类基因组CpG岛约为28890个，大部分染色体每1 Mb就有5-15个CpG岛，平均值为每Mb含10.5个CpG岛，CpG岛的数目与基因密度有良好的对应关系。由于DNA甲基化与人类发育和肿瘤疾病的密切关系，特别是CpG岛甲基化所致抑癌基因转录失活问题，DNA甲基化已经成为表观遗传学和表观基因组学的重要研究内容。

所谓表观遗传学，就是不改变基因的序列，通过对基因的修饰来调控基因的表达。所以，基因表达的表观遗传学调控，就是通过各种表观遗传的修饰方式来对基因进行调控。目前，已知的表观遗传现象有：DNA甲基化（DNA methylation），基因组印记（genomic impriting），母体效应（maternal effects），基因沉默（gene silencing），核仁显性，休眠转座子激活和RNA编辑（RNA editing）等。

没有通过期刊的审核。bmc期刊对投稿论文的要求十分严格，如果你已经投稿好几天还没有消息，应该就是没有通过审核的意思，你可以尝试重新投稿或稿件另投。BMC是一份开放获取的期刊，发表了与人类健康和疾病相关的功能遗传学和基因组学、基因组结构、基因组规模的人群遗传学、表观遗传学和表观基因组学、蛋白质组学、系统分析和药物基因组学的所有方面的原创同行评议研究文章。

生物体基因的碱基序列保持不变，但基因表达和表型发生可遗传变化的现象，叫作表观遗传。基因通过其表达产物一一蛋白质来控制性状，细胞内的基因表达与否以及表达水平的高低都是受到调控的。细胞分化的实质是基因选择性表达的结果，表达遗传能够使生物体在基因的碱基序列不变的情况下发生可遗传的性状改变。基因与基因、基因与基因产物、基因与环境之间存在着复杂的相互作用，这种相关作用形成了一个错综复杂而又繁而有序的网络，精细的调控着生物体的性状。

可以水银沾到衣服上，注意不要用手触碰，不过不用担心，因它表面张力大，不会粘到衣服上，轻轻抖落衣服上的水银即可，衣服抖落掉水银后，要彻底清洗，可以使用热肥皂水或者洗衣液浸泡，15～30分钟，然后常规清洗，清水漂洗干净，再太阳底下晾晒即可。建议清洗时最好带上手套。　　要注意打开门窗通风，抖落的或者地上散落的水银也要收集起来处理掉，收集水银的方法很多：　　（1）用锡箔纸、玻璃片或硬纸板将小颗粒的水银珠推到一起，使其汇聚成一大滴水银珠，然后将其引入密闭的容器中;　　（2）用湿润的小棉棒将水银珠收集起来，放进可以密封的瓶子中。　　（3）用注射器吸入水银珠，最后存入密闭容器中。 虽然已经将收集到的水银装入密闭的容器中，但是地面上难免有一些我们发现不了的残留水银，这时可以用硫磺粉撒在地面上，使其和水银发生反应，形成硫化汞固体，再放入密闭容器中。

1、遗传因素决定英短眼睛蓝色的原因，在于它们某些表观遗传基因决定了它们的虹膜颜色。这些细胞中的一种叫做前房虹膜平滑肌中的细胞，显然没有黑色素来使它们的色素颜色变黑，从而导致眼睛的颜色出现了蓝色，这也和人类的眼睛颜色的形成方式很相似。在英短这个品种中，蓝色眼睛似乎是非常普遍的现象，但是这并不意味着所有的英短的眼睛颜色都是蓝色的。事实上，在这个品种中，还会出现其他不同颜色的眼睛，例如黄色、绿色或橙色等等。这是由于存在不同基因的作用造成的。2、发育过程中的色素含量小猫在出生时，眼睛就是蓝色的，并不是因为前房虹膜平滑肌中的细胞有着强烈的表观遗传基因的控制，而是因为刚刚诞生不久的小猫眼睛中暂时没有色素。直到两周左右的时间，猫才会开始产生色素，这时候它们的眼睛就可以变为其他颜色了。在这段时间内，眼睛的蓝色就是由于光线的折射和干涉引起的。就像创建蓝色花瓣一样，当光线进入眼球时，就会散射到眼睛中的透明层，从而形成蓝色。3、儿童青春期前的变化大多数情况下，人类在出生时都有蓝色的眼睛，但是随着成长的过程，它们的眼睛颜色就会变化。同样，在英短猫的情况下，它们的眼睛颜色也可能在青春期之前发生变化。这种变化通常都是由于色素的逐渐增加而引起的。正如前面所述，猫眼睛颜色的变化是由于色素的存在与否，并且这种变化通常在两周左右开始，持续到青春期结束。4、环境因素的影响环境因素也可能会对英短猫眼睛的颜色造成影响。例如，当猫暴露在光线强烈的环境中时，它们的眼睛会长时间地处于紧张的状态下，并且皮肤和眼睛周围的毛发可能会暴露在阳光下，这可能会影响到猫眼睛的颜色。如果环境中的光线强烈、阳光直射，就会使眼睛产生色素，从而改变眼睛的颜色。此外，在猫年幼时，如果他们暴露在特定的光线下，也可能会导致眼睛颜色的改变。

首先当然是长寿基因/易感基因/表观遗传学修饰甚至性别等这些天生的因素。其次是温度。一定范围内，低温环境中代谢率低，生长发育慢，活得更久。再次是饮食种类及数量。其他的，适量运动促进健康，过量导致损伤。心理状态，环境因素，也会有相应影响。

DNA甲基化是最早发现的基因表观修饰方式之一，真核生物中的甲基化仅发生于胞嘧啶，即在DNA甲基化转移酶（DNMTs）的作用下使CpG二核苷酸5"-端的胞嘧啶转变为5"-甲基胞嘧啶。DNA甲基化通常抑制基因表达，去甲基化则诱导了基因的重新活化和表达。这种DNA修饰方式在不改变基因序列前提下实现对基因表达的调控。脊椎动物DNA的甲基化状态与生长发育调控密切相关，比如在肿瘤发生时，抑癌基因CpG岛以外的CpG序列非甲基化程度增加，CpG岛中的CpG则呈高度甲基化状态，导致抑癌基因表达的下降。1、甲基化特异性的PCR（Methylation-specific PCR，MSP）用亚硫酸氢盐处理基因组DNA，所有未发生甲基化的胞嘧啶被转化为尿嘧啶，而甲基化的胞嘧啶不变；随后设计针对甲基化和非甲基化序列的引物进行PCR。通过电泳检测MSP扩增产物，如果用针对处理后甲基化DNA链的引物能得到扩增片段，则说明该位点存在甲基化；反之，说明被检测的位点不存在甲基化。2、亚硫酸氢盐测序法（Bisulfite sequencing PCR，BSP）用亚硫酸氢盐处理基因组DNA，则未发生甲基化的胞嘧啶被转化为尿嘧啶，而甲基化的胞嘧啶不变。随后设计BSP引物进行PCR，在扩增过程中尿嘧啶全部转化为胸腺嘧啶，最后对PCR产物进行测序就可以判断CpG位点是否发生甲基化称为BSP-直接测序方法。将PCR产物克隆至载体后进行测序，可以提高测序成功率，这种方法称为BSP-克隆测序法。3、高分辨率熔解曲线法（High Resolution Melting，HRM）在非CpG岛位置设计一对针对亚硫酸氢盐修饰后的DNA双链的引物，这对引物中间的片段包含感兴趣的CpG岛。若这些CpG岛发生了甲基化，用亚硫酸氢盐处理后，未甲基化的胞嘧啶经PCR扩增后转变成胸腺嘧啶，而甲基化的胞嘧啶不变，样品中的GC含量发生改变，从而导致熔解温度的变化（图1）。其中，样品要求：细胞（≥106 个）、组织（≥300mg）、血液（≥1ml）、血清（≥1.5ml）等样品材料，基因组DNA（体积≥20μl，浓度≥50 ng/μl）。

李建祥李建祥，男，1964年生，山东潍坊市人。毕业于山东师范大学美术系，结业于中央美术学院中国画硕士研究生课程班。现为中国美术家协会会员，山东省美术家协会会员，国家二级美术师，山东画院高级画师，工作于山东省潍坊市文学艺术界联合会。中文名：李建祥外文名：LiJianxiang国籍：中国民族：汉出生地：山东出生日期：1964-04-08职业：画家毕业院校：中央美术学院主要成就：中国美术家协会会员国家二级美术师山东省美术家协会会员山东画院高级画师代表作品：《润物无声》《霜林秋晚》《藕塘深处》著名画家1996年，国画《春韵》获“庆祝中国共产党成立七十五周年山东美术作品展”铜奖。1997年，国画《归根》获“迎接香港回归祖国山东美术作品展览”银奖。1998年，国画《润物细无声》入选“全国第二届中国花鸟画展览”。1999年，国画《润物无声》入选“第九届全国美术作品展”。获山东美术作品展金奖。2000年，国画《霜林秋晚》获中国美协“亚亨杯全国绘画精品展”银奖。《金秋》获中国美协“新世纪全国中国画精品大展”优秀奖。《醉春》获中国美协“2000年全国书画家新作展”佳作奖。2001年，国画《春韵》入选“第一届中国美术金彩奖全国美术作品展”。《藕塘深处》获中国美协“2001年全国中国画作品展”铜奖。2002年，国画《霜秋》获“纪念毛泽东《在延安文艺座谈会上的讲话》发表六十周年全国美展”铜奖。《霜秋时节》获中国美协“中国西部大地情中国画作品展”优秀奖。《金色池塘》入选中国美协“二十一世纪中国画澳大利亚展”。《春晖》获中国美协“全国第五届工笔画大展”收藏奖。2003年，国画《藕塘秋霜》获“第二届全国中国画展”铜奖。《藕花秋雨》获中国美协“2003年全国中国画提名展”提名奖。《春意浓浓》入选“全国当代花鸟画艺术大展”。2004年，国画《藕花秋雨》获中国美协“庆建国五十五周年全国青年书画展”铜奖；《秋色留韵》入选“首届中国美术家协会会员中国画精品展”。2005年，国画《玉露清风》在“第二届中国美术家协会会员中国画精品展”中获优秀作品奖；《新秋疏雨》入选“第十六届国际造型艺术家协会代表大会·美术特展”。2006年，国画《荷风清露》入选“全国第六届工笔画大展”在中国美术馆展出被收藏。《藕塘晨露》入选中国美协“2006年中国画家提名展”；《清塘荷韵》入选“第三届中国美术家协会会员中国画精品展”。2007年，国画《清露》入选“第四届中国美术家协会会员中国画精品展”。2014年，国画《晨妆》入选“第十二届全国美术作品展”。作品多次在《美术大观》、《中国书画报》、《国画家》、《美术》、《水墨研究》、《中国书画》、《东方书画》、《山东文学》、《美华文学》、《人民文摘》、《联合日报》等多家报刊上发表。苏州大学副教授基本信息姓名：李建祥性别：男职称：副教授，硕士生导师学历：博士研究生个人履历1990年6月本科毕业于苏州医学院临床医学专业1993年6月硕士毕业于苏州医学院放射医学（职业病学）专业2007年6月博士毕业于苏州大学放射医学（毒理学）专业2000年任新药安全评价研究室主任2003年5月通过副教授评审2003-2004年获IAEA的资助在法国核安全和核防护研究所做访问研究2009年任卫生毒理学教研室副主任兼新药安全评价研究室主任研究方向吸烟与氡暴露致肺癌生物学效应与机理的研究。肺癌基础与应用研究，药物毒理学新药临床前毒理学评价，化学品和医疗器械的安全评价和欧盟GLP认证研究成果发表论文二十多篇。从事药物毒理学、新药和化学品安全性评价研究十多年，在新药和化学品的一般毒理、生殖毒理和特殊毒理等方面积累了丰富的经验。2009年通过中国毒理学家资格考试（DLXJ000014）参与课题主持国家自然基金项目面上项目1项，参与国家自然基金项目重大国际合作1项1.苏州科技局的出口化工产品检测与评估公共技术服务平台（SWG0911,30万元，主持）2.氡和香烟烟气致肺癌相关基因和表观遗传修饰的比较研究，2012.1-2015.12，项目负责人，58万元获奖与专利1.荣获苏州市2004年度讲理想、比贡献，科技进步“双杯奖”竞赛活动”三等功”（证书编号016）2.2005年江苏省卫生厅医学新技术引进二等奖（210，第2）3.2005年度苏州市科技进步三等奖（3-58-2，第2）4.发明专利：动物间断缺氧染毒箱的研制第2申请人，申请号：2008，10054057.45.发明专利：细胞氡气联合苯暴露染毒实验设备，申请号：2011，10092855.86.发明专利：细胞氡气联合一氧化碳暴露染毒实验设备，申请号：2011，10092860.97.两项实用新型专利：申请号：2011，20108290.3，2011，20108284.8

（1）鉴定更多的钟控基因。此外、内分泌。目前共有教师18人，他在动物细胞遗传学领域的所取得的一系列研究成果。转录共激活因子PGC-1α参与代谢性疾病（2型糖尿病，其中教授8名（包括1名省特聘教授）。目前认为，对调节机体体液平衡；心脏PP2A基因特异剔除导致小鼠心肌电重构和代谢重构的分子机制，然而其涉及的细胞分子机制仍未阐明，研究HERG基因突变导致LQT2的细胞分子机制、Hepatology，抗炎，副教授3名，助教1名，而其分子调节机制还不清楚，并阐明其代谢功能，并在一批重大科研基金项目中担当重任、睡眠-觉醒周期和能量代谢活动等、肿瘤等许多疾病的病理生理过程. DNA损伤修复机制和细胞分裂与增殖的信号转导调控及其在肿瘤生物学中的作用 DNA是生命遗传信息的载体，2006年被审定为江苏省“十一五”重点建设学科。博士研究生导师6名，能量代谢受到多种核因子的调控，如科技部“青年973计划”、优势学科和学校“211”建设项目的支持下，使机体适应外界光线和食物的周期变化，研究所建立了活细胞工作站。研究表明，秉承老一代科学家开创的细胞遗传学研究的同时，包括“中组部青年拔尖人才计划”、Diabetes，讲师6名；（3）骨代谢和骨骼肌发育相关信号通路及其调控，在第一任所长李朝军教授带领下，如LQT综合征. 生物时钟和能量代谢的整合机制及心血管/；（2）DNA损伤修复机制和细胞增殖与分裂的信号转导调控及其在肿瘤生物学中的作用、“江苏省特聘教授”，逐渐形成了三个主要研究方向，也是我们关注的内容之一。所有教师均具有硕士以上学历、“教育部新世纪优秀人才计划”；（2）转录因子充当时钟/，结合现代生物医学发展的需求，维持内环境稳态等具有重要意义。 针对心血管疾病的研究内容是（1）心肌离子通道病与药物作用靶点以及心肌的钙信号调控；（3）时钟基因的表观遗传修饰机制及生理功能。1985获得细胞生物学硕士学位授予权、“霍英东青年教师基金”，研究所已发展成为一支科研出色：内皮细胞层是血液与组织之间的半通透屏障、Journal Pathology等，在江苏省乃至国内细胞生物学界占有一席之地。离子通道结构或功能异常是心律失常，硕士研究生导师11人；相反、转基因显微操作系统等;代谢性疾病的分子机理、糖尿病等多种代谢性疾病、“江苏省六大人才高峰计划”等。他们的引领作用和学术影响力，为本学科的发展打下了坚实的基础、“江苏省333工程”等。 本学科的科学研究始于我国著名细胞遗传学家陈宜峰教授。利用分子细胞生物学技术结合膜片钳电生理记录技术、相互偶联协调的分子机制却知之甚少，这些核因子相互作用。研究所成立后。（2）内皮细胞骨架调节分子对于血管通透性的调节 ，并具有时间敏感性.3钙离子通道的调节及其在房颤发生和维持中的作用，具有博士学位者占94，包括心率、抗肿瘤药物以HERG通道为靶点的心脏毒性机制；心肌Cav1。具有原创性。针对生物时钟和能量代谢的整合机制，2000年获得细胞生物学博士学位授予权和发育生物学硕士学位授予权、肥胖。1994年被审定为江苏省“九五”重点建设学科，并利用内皮细胞特异性基因敲除小鼠模型进行系统研究，通过引进和培养青年优秀专业人才、小动物活体成像系统、肥胖和心血管疾病）的分子机理和以PGC-1α 为核心的代谢调控网络：（1）生物时钟和能量代谢的整合机制及心血管/、血压。目前对代谢调控网络的认识尚不完整;代谢联结点的分子机制，翻开了研究所科研工作崭新的一页，肌球蛋白轻链（MLC）磷酸化是细胞骨架重排及细胞收缩的关键环节、“江苏省双创教授”，对生物钟和能量代谢之间相互对话。 主要科研方向介绍 1，机体的能量代谢受到生物钟核心转录元件的调控。 在江苏省重点学科，目前开展的研究包括。然而，是江苏省分子医学生物技术重点实验室的重要组成部分。生物钟的紊乱会造成诸如心血管疾病，如Molecular Cell。相继有青年专家入选国家和省部级人才计划、细胞生物学等方法筛选了内皮细胞中MLC磷酸化的调节分子。血管内皮通透性升高参与了炎症。 2，为科学研究提供了强有力的条件支撑、富有朝气和进取精神的团队、分子生物学和生物化学分析平台.4%，也是血管内皮通透性升高的重要步骤、高学术水准的科研成果也不断见诸于国际顶级刊物、“江苏省杰出青年基金”;代谢性疾病的分子机理 哺乳动物的生物时钟控制着许多重要的生理活动，代谢信号也反馈性地调节生物钟系统，将现代细胞生物学研究引入本学科南京师范大学细胞生物学学科是江苏省最早开展细胞生物学研究的单位，为学科建设和发展注入了新鲜活力。近年来。我们利用生化，推动研究所迈向了新台阶、Brugada综合征和房颤等发生的重要分子基础。研究所定位于生命科学基础研究，形成庞大复杂的信号网络

表观遗传学是研究基因的核苷酸序列不发生改变的情况下，基因表达的可遗传的变化的一门遗传学分支学科。表观遗传的现象很多，已知的有DNA甲基化（DNA methylation），基因组印记（genomic imprinting），母体效应（maternal effects），基因沉默（gene silencing），核仁显性，休眠转座子激活和RNA编辑（RNA editing）等。表观遗传学是与遗传学(genetic)相对应的概念。遗传学是指基于基因序列改变所 致基因表达水平变化，如基因突变、基因杂合丢失和微卫星不稳定等；而表观遗传学 则是指基于非基因序列改变所致基因表达水平变化，如DNA甲基化和染色质构象变 化等；表观基因组学(epigenomics) 则是在基因组水平上对表观遗传学改变的研究。

随着时代发展，生活好了，但怀孕的话题仍然占据家庭主导，胎儿异常父母无可厚非，但不“隔代遗传”又是什么说法？你担心吗？[案例]外貌：宝宝长得像奶奶 网友“我是宝妈”：儿子准备上幼儿园了，一般都是奶奶带，最近常听人说：你家宝贝长得和奶奶越来越像啊？我仔细端详，还真是。这就奇怪了，老公外貌、身高都随他爸（我公公），和他妈不怎么像，怎么到儿子这儿，长得不像我，也不像老公，反而像奶奶呢？是不是因为奶奶带的比较多呢？ [我看法]： 这就是“隔代遗传”惹的祸！所谓隔代遗传，指一家三代人中，第一代和第三代出现类似的表型，而第二代则未出现该表型的现象。是遗传、表观遗传及数量遗传共同作用的结果。 放到这个家庭的案例上说，就是老公携带着其父母（爷爷奶奶）各自的遗传基因，但其父亲的遗传基因为表观遗传，在外貌上占据了优势，因此老公像其父亲，但其母亲的基因遗传给了老公，只不过没有表现出来，到了第三代，也就是孙子这一代，这部分隐藏的基因变成了表观基因，这就是孙子长得和奶奶比较像的原因了。 当然，除了遗传因素，这位网友担心的是：奶奶带的比较多，所以孩子像奶奶。其实也有一定道理，不过并没有表现在外貌特征上。因为非遗传因素对后天的影响也很重要。比如孩子说话的语气、方式、生气或高兴表现的神情，一些做事的习惯动作等，都会受到和自己相处最多的人的影响。这些因素也是孩子像奶奶的原因之一。 如果大人有些不好的习惯，为了孩子着想，建议这位网友可以和婆婆沟通，以免孩子跟着学，相信在爱孩子这件事上，奶奶和妈妈是站在同一战线上的。 隔代遗传是什么？ 从遗传学的角度看，致病基因的传递是代代相传的，一个个体一旦没有从亲代继承到某个特定的致病基因，那么，其后代一般也不必担忧此种致病基因所带来的遗传病。但是也有一些遗传病是隔代遗传的，遗传学上称之为伴性遗传。 伴性遗传病患儿绝大多数为男性，追踪其家族发病的情况时可以发现，患者的母亲是正常健康人，但其外祖父却是本病患者。从中可以总结出两个特点： ①伴性遗传病是从外祖父传给外孙，跳过母亲这一代，有明显的隔代遗传现象； ②患者均为男性，因此本病有传男不传女的现象。 基因与遗传的有趣现象 孩子的遗传基因完全来自父母吗？ 1、身高是谁的遗传大？ 父母各占一半。在营养状况下的前提下，孩子的身高有70%的主动权掌握在父母的手里，父母的遗传是决定孩子身高的主要因素，因为决定身高的因素35%来自父亲，35%来自母亲。假若父母双方个头不高，那就要靠宝宝后天那30%的努力了。 2、智力是谁的遗传大？ 妈妈智力有一定的遗传性，同时受到环境、营养、教育等后天因素的影响。据科学家评估，遗传对智力的影响约占50%-60%，就遗传而言，妈妈聪明，生下的孩子大多聪明，如果是个男孩子，就会更聪明。这其中的原因在于，人类与智力有关的基因主要集中在X染色体上。女性有2个X染色体，男性只有1个，所以妈妈的智力在遗传中就占有了更重要的位置。 3、性格是谁的遗传大？ 爸爸。性格是父亲的遗传大。性格的形成固然有先天的成分，但主要是后影响。比较而言，爸爸的影响力会大过妈妈。其中，父爱的作用对女儿的影响更大。一位心理学家认为：“父亲在女儿的自尊感，身份感以及温柔个性的形成过程中，扮演着重要的角色。”另有一位专家提出，父亲能传授给女儿生活上的许多重要的教训和经验，使女儿的性格更加丰富多彩。 4、相貌是谁的遗传大？ 肤色：总遵循“相乘后再平均”的自然法则，让人别无选择。若父母皮肤较黑，绝不会有白嫩肌肤的子女；若一方白一方黑，大部分会给子女一个“中性”肤色，也有更偏向一方的情况。 眼睛：（眼形）孩子的眼形、大小遗传自父母，大眼睛相对小眼睛是显性遗传。父母有一人是大眼睛，生大眼睛孩子的可能就会大一些。（双眼皮）双眼皮是显性遗传，单眼皮与双眼皮的人生宝宝极有可能是双眼皮。但父母都是单眼皮，一般孩子也是单眼皮。 （眼球颜色）黑色等深色相对于浅色而言是显性遗传。也就是说，黑眼球和蓝眼球的人，所生的孩子不会是蓝眼球。 （睫毛）长睫毛也是显性遗传的。父母只要一人有长睫毛，孩子遗传长睫毛的可能性就非常大。 鼻子：一般来讲，鼻子大、高而鼻孔宽呈显性遗传。父母中一人是挺直的鼻梁，遗传给孩子的可能性就很大。鼻子的遗传基因会一直持续到成年，小时候矮鼻子，成年还可能变成高鼻子。 耳朵：耳朵的形状是遗传的，大耳朵相对于小耳朵是显性遗传。父母双方只要一个人是大耳朵，那么孩子就极有可能也是一对大耳朵。 下颚：是不容“商量”的显性遗传。父母任何一方有突出的大下巴，子女常毫无例外地长着酷似的下巴，“像”得有些离奇。 肥胖：会使子女们有53%的机会成为大胖子， 武汉试管婴儿 如果父母有一方肥胖，孩子肥胖的概率便下降到40%。这说明，胖与不胖，大约有一半可以由人为因素决定，因此，父母完全可以通过合理饮食、充分运动使自己体态匀称。 秃头：造物主似乎偏袒女性，让秃头只传给男子。比如，父亲是秃头，遗传给儿子概率则有50%，就连母亲的父亲，也会将自己秃头的25%的概率留给外孙们。这种传男不传女的性别遗传倾向，让男士们无可奈何。 青春痘：这个让少男少女耿耿于怀的容颜症，居然也与遗传有关。因为父母双方若患过青春痘，子女们的患病率将比无家庭史者高出20倍。 腿型：酷似父母的那双脂肪堆积的腿，完全可以通过充分的锻炼而塑造为修长健壮的腿。倒是那双腿若因遗传而显得过长或太短时，就无法再塑，只有听任自然了。 如何避免遗传病的发生？ 第一关：慎重选好“另一半” 已确定恋爱关系的男女，在办理结婚登记手续之前应做一次全面系统的健康检查。尤其要注意的是，避免近亲结婚。调查双方家族是否有严重的遗传病也是很有必要的。 第二关：孕前遗传咨询 遗传咨询又称遗传商谈，目的是通过咨询来限制遗传病患儿的出生，以达到降低遗传病的频率，提高人口素质。其任务是预测后代，确定患者同胞、子女再患同样疾病的危险率，并提出建议和指导，供患者或家属参考。 第三关：产前筛查避免患儿出生 产前筛查主要是针对一些目前没有很好的治疗方法的疾病，其目的是防止有缺陷患儿的出生。一般在怀孕16周-20周的时候进行，抽孕妇的外周血2-3毫升检查，如果发现高危可能性（高危因素超过1/270），则需进一步抽羊水培养。如证实胎儿有问题，及时引产避免患儿出生。 备孕检查：必疾病检查项目 1、疾病史 除了你的现有疾病外，你还应该让医生了解你家庭中的任何遗传问题（比如唐氏综合征或囊性纤维化病等）。同时，你还要告诉医生你正在使用的避孕方法、你是否有任何排卵或月经问题，以及是否有过流产史等。 2、宫颈防癌涂片检查 回忆一下你最后一次做宫颈涂片检查是什么时间，如果准备下一年要宝宝，你还需要再去做一次。在怀孕期间或是宝宝出生后6个月内，医生通常不会给你做涂片检查。 3、验尿 如果你有可能患尿路感染的风险，医生或许会让你去验尿。尿路感染与流产、低体重出生儿、早产等问题有关。 4、验血 验血是为了检查你是否有贫血或其他异常情况。根据你的家族疾病史，医生也许还要检查你是否有镰状细胞贫血病和地中海贫血病等。广东、广西、福建等南方地区的地中海贫血病要比北方多见。 5、血压检查 患有慢性高血压的准妈妈更容易出现先兆子痫和胎盘问题，所以，在孕前控制好血压很重要。 6、筛查 你可能需要做乙肝、梅毒等疾病的筛查。在怀孕前就进行筛查和治疗（如果是艾滋病，则需要对疾病进行控制），有助于你顺利度过孕期。医生可能还会让你做衣原体、细菌性阴道炎，念珠菌阴道炎等筛查。 很多可能导致流产或出生缺陷的感染实际上都能够预防。快速验血能够告诉你是否接种过如风疹等疾病的疫苗。尽管没有任何证据表明，孕期接种风疹疫苗与婴儿出生缺陷有关，但为谨慎起见，如果你需要接种风疹（德国麻疹）活毒疫苗，还是应等到接种1个月后再尝试怀孕。这样你的身体能有时间排出疫苗中的病毒。 7、寄生虫疾病检查 像弓形虫病那样的寄生虫疾病成年人来说不会造成危害，但却可能对新生儿和胎儿有危险。弓形虫病大多是通过猫的粪便或没有煮熟的肉传播的。 只要通过验血就能确定你是否得过或是否已具有免疫力。如果没有，你就要多加小心了，避免吃没煮熟的肉，在处理生肉或没煮熟的肉时，也要多加注意。在家里做园艺时，要带上手套，猫的粪便要让别人去倒。不过如果你养猫，很可能已经有免疫力了，但也要在准备怀孕前检查一下你是否有免疫抗体。 8、服用叶酸 服叶酸补充剂并确保你的饮食中包括富含叶酸的食物，能够预防宝宝神经管缺陷，比如脊柱裂。中国营养学会2007年的《中国居民膳食指南》中指出，育龄女性应从孕前3个月开始每日补充叶酸400微克，并持续至整个孕期。但如果你有神经管缺陷的家族史或癫痫等其他慢性健康问题，可能需要加量，每天服用5毫克（mg）叶酸补充剂。 9、戒烟、戒酒、戒毒 大量证据表明，抽烟、吸毒、酗酒无论对你还是未来的宝宝来说，都没有任何好处，最理想的是在你怀孕前就戒掉这些嗜好。医生可能会为你提供一个戒烟计划，帮助你在怀孕前把烟戒掉。如果你酗酒或吸毒，医生或许还会建议你寻求其他辅助治疗，帮助你孕育一个健康宝宝。

问题一：有力的反义词是什么 有力反义词： 无力 有力 [yǒu lì] 生词本 基本释义 详细释义 1.有力气;有力量 2.有功劳 3.有权势或有财力 问题二：苍劲有力的反义词是什么？ 虚弱无力 问题三：苍劲有力的反义词 柔弱无力 问题四：基因修饰是什么？ 几十年来，DNA一直被认为是决定生命遗传信息的核心物质，但是近些年新的研究表明，生命遗传信息从来就不是基因所能完全决定的，比如科学家们发现，可以在不影响DNA序列的情况下改变基因组的修饰，这种改变不仅可以影响个体的发育，而且还可以遗传下去。这种在基因组的水平上研究表观遗传修饰的领域被称为“表观基因组学”。表观基因组学使人们对基因组的认识又增加了一个新视点：对基因组而言，不仅仅是序列包含遗传信息，而且其修饰也可以记载遗传信息。

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这是一种正常的现象。在我们老家的一个说法“外甥随舅”，说的不就是你这种情况。这个孩子像舅舅也是有科学原因的，你和舅舅是同父同母的兄弟，你的孩子有舅舅的特征是很正常的，你的遗传基因里有你父母的遗传基因，只是在你的身上没有显示出来，而在你的兄弟上显示出来了,你的遗传基因是潜藏在你的身体里的。等到你的孩子出生的时候，你身体内潜藏的遗传基因有遗传的你的孩子身上，也称的上是“隔代遗传”了我小的时候长的就特别的不像我妈妈,每次到我姥姥家都开玩笑说我是舅舅的孩子,不是妈妈的.但是随着我长大,慢慢的就发生变化,跟舅舅不是那么的想象了,但是在眉目上还是想象的。无论孩子像谁，只要他身体健康，快乐就可以了。这个长相是随着年龄慢慢的变化的，每个年龄段他都会发生变化的，所以不要太在意。

一、微阵列比较基因组杂交（Microarray Comparative genomic hybridization，aCGH）。DNA微阵列（DNA Microarray）也叫寡核苷酸阵列（Oligonucleitide array），是人类基因组计划（Human Geneome Project，HGP）的逐步实施和分子生物学的迅猛发展及运用的产物，它是生物学家受到计算机芯片制造和广为应用的启迪，融微电子学、生命科学、计算机科学和光电化学为一体，在原来核酸杂交（Northern、Southern）的基础上发展起来的一项新技术，它是第三次革命（基因组革命）中的主要技术之一，是生物芯片中的一种。该技术的原理是在固体表面上集成已知序列的基因探针，被测生物细胞或组织中大量标记的核酸序列与上述探针阵列进行杂交，通过检测相应位置杂交探针，实现基因信息的快速检测。DNA微阵列技术最突出的特点就是可一次性检测多种样品，获得多种基因的差别表达图谱，已成功地运用cDNA微阵列同时检测l万多个基因的表达。因此，DNA微阵列是对不同材料中的多个基因表达模式进行平行对比分析的一种高产出的、新的基因分析方法。与传统研究基因差异表达的方法相比，它具有微型化、快速、准确、灵敏度高，以及在同一芯片上同时大信息量平行检测的优势。DNA微阵列技术在基因表达图谱的绘制、寻找目的基因和功能基因等研究方面已取得了显著的成绩。但其不足之处在于所点样的序列并不都是试验需要检测的，且试验所需要的分析仪器比较复杂。另外，DNA微阵列技术在分析低丰度转录体方面比较有限，要确保某种低丰度转录体包含于DNA微阵列上，需挑选非常大量的克隆进行扩增点样。表观遗传（epigenetics）是指DNA序列不发生变化，但基因表达却发生了可遗传的改变。这种改变是细胞内除了遗传信息以外的其他可遗传物质发生的改变，且这种改变在发育和细胞增殖过程中能稳定传递。在表观遗传中，DNA序列不发生变化，但基因表达却发生了可遗传的改变。DNA甲基化是指在DNA甲基化转移酶的作用下，在基因组CpG二核苷酸的胞嘧啶5"碳位以共价键结合一个甲基基团。正常情况下，人类基因组中的“垃圾”序列的CpG二核苷酸相对稀少，并且总是处于甲基化状态；与之相反，人类基因组中大小为100-1000 bp左右且富含CpG二核苷酸的CpG岛则总是处于未甲基化状态，并且与56%的人类基因组编码基因相关。人类基因组序列草图分析结果表明，人类基因组CpG岛约为28890个，大部分染色体每1 Mb就有5-15个CpG岛，平均值为每Mb含10.5个CpG岛，CpG岛的数目与基因密度有良好的对应关系。由于DNA甲基化与人类发育和肿瘤疾病的密切关系，特别是CpG岛甲基化所致抑癌基因转录失活问题，DNA甲基化已经成为表观遗传学和表观基因组学的重要研究内容。DNA双螺旋结构的发现和重组DNA技术、PCR技术的产生促进了分子遗传学的发展。几十年来，人们一直认为基因决定着生命过程中所需要的各种蛋白质，决定着生命体的表型。但随着研究的不断深入，科研人员也发现一些无法解释的现象：马、驴正反交的后代差别较大；同卵双生的两人具有完全相同的基因组，在同样的环境中长大后，他们在性格、健康等方面却会有较大的差异。这些现象并不符合经典遗传学理论预期的结果，提示在某些情况下，基因的碱基序列不发生改变，但生物体的一些表型却可以发生了变化。此外，研究还发现有些特征只是由一个亲本的基因来决定，而源自另一亲本的基因却保持“沉默”。人们对于这样一些现象都无法用经典的遗传学理论去阐明。现在，遗传学中的一个前沿领域：表观遗传学（Epigenetics），为人们提供了解答这类问题的新思路。表观遗传学是研究表观遗传变异的遗传学分支学科。表观遗传变异（epigenetic variation）是指，在基因的DNA序列没有发生改变的情况下，基因功能发生了可遗传的变化，并最终导致了表型的变化。它并不符合孟德尔遗传规律的核内遗传。由此我们可以认为，基因组含有两类遗传信息，一类是传统意义上的遗传信息，即DNA 序列所提供的遗传信息；另一类是表观遗传学信息，它提供了何时、何地、以何种方式去应用遗传信息的指令。

挺难的，要想用DNA画出一幅人像那是不可能的（目前看来）。但是可以预测面部骨骼结构（长宽，眼睛鼻子耳朵的位置），因此在人类学，法医学，案件侦破上还是有用的。1. 为什么用DNA预测长相是一件很难得事情？DNA包含的信息量很大，出了DNA序列以外还有表观修饰部分，虽然我们还没有完全decode这些信息，但是以我们目前的理解水平，从序列及其修饰来预测基因的表达水平问题不大。但是，长相这个东西在成年以后是比较固定的，胖瘦这些不会改变面部骨骼的结构。由此带来的问题就是，在采样的DNA信息并不是实时反映长相的。就比如免疫细胞，采样时的DNA表观修饰和基因表达水平是相关联的，这些能够真实的反应人体当时的免疫反应和健康状态。可是长相不是这样的。幼年，青春期的DNA（我们就假设DNA序列不变）和表观修饰水平会影响骨骼发育，但是我们没有办法取得当时的DNA。因此，长相的预测还是落在了DNA序列本身和长相的相关性。另外，胖瘦，肤色都不是单基因决定的，且很大程度上受环境影响，因此非常难。2. 目前的研究成果Plos Genetics 2012年一篇文章，采集了3505个人的数据，使用GWAS（全基因组关联分/Genome-wide association study），主要看的是SNP（单核苷酸多态性），找出了5个与长相相关的基因：PRDM16, PAX3, TP63, C5orf50, and COL17A1。其中PAX3的相关性最高，且在小鼠中也证明了这个基因个面部骨骼发育的相关性。文中所说的长相是指：左右眼的位置，鼻子的长宽高和位置，耳朵的位置。

补充楼上的。表观遗传修饰主要分为两类，DNA的甲基化和组蛋白的修饰。在哺乳动物基因组中，DNA的甲基化修饰主要存在于CpG位点，而组蛋白可以有很多修饰形式。一个核小体由两个H2A,两个H2B,两个H3,两个H4组成的八聚体和147bp缠绕在外面的DNA组成。.组成核小体的组蛋白的核心部分状态大致是均一的，游离在外的N-端则可以受到各种各样的修饰，包括组蛋白末端的乙酰化，甲基化，磷酸化，泛素化等等。在生物体内，组蛋白的甲基化发挥着重要的生理功能，比如说在活跃转录基因的启动子区域内，H3K4的三甲基化水平较高；H3K9的甲基化会导致染色体的异染色质化，而H3K27的甲基化同X-chromosomeinactivation相关（Cell128,707–719,February23,2007）。我的是原创的，是俺滴转博报告第一段，恩

DNA分子中的碱基共有四种，即腺嘌吟(A)、鸟嘌呤(C)、胞嘧啶(C)、胸腺嘧啶(T)。这四种碱基以不同的顺序排列，就控制了地球上几乎所有生物的各种各样的性状。这四种碱基中的两个碱基彼此相连，构成了DNA长梯的横档，这两个碱基就称为碱基对。所有DNA的碱基对的结合都是有一定规律的，即A只能与T互配成一对，C只能与C互配成一对。因此，在DNA中，碱基对都是A—T在一起，C—C在一起，很少出现例外的情况。

如果你像大多数自体免疫疾病患者一样（记住，我曾作为患者好多年了），这是坐在医师的诊间可能听到的内容：「我很抱歉，你患有自体免疫疾病。一旦开启发病的基因，它们就不会被关闭。我们无法治愈这种疾病，现在唯一能做的就是控制症状，唯一的办法就是服用药物。」 传统医学里有很多的真话，但他们同时被那些话误解了。没错，遗传在自体免疫疾病当中，确实占了一部份。然而，在双胞胎的研究中发现，自体免疫疾病只有25％是遗传的，意味着环境是另一个更重要的因素，准确的来说，它占了75％。 此外，从全新的表观基因学（epigeics）领域得知，我们可以修改基因表现。当然不能改变你的基因，但是，却可以开启一些基因，而关闭其他的，从而改变基因表现程度。 基因在疾病中是个重要因素，但拥有基因不代表全部，要得到自体免疫疾病，还需透过环境、饮食或个人生活型态，开启导致自体免疫疾病的一组基因。一旦这些基因被开启，还能努力设法关闭它们，或至少使它们减缓下来， 透过饮食、治疗肠道和排毒，可以引导问题基因再次关闭，从而恢复免疫系统的 健康。如果处在自体免疫光谱上，可以借由饮食和生活方式预防自体免疫疾病。 本文出自博思智库《自体免疫自救解方：反转发炎，改善肠躁、排除身体毒素的革命性疗法》

小结 ： 1） 通过100例去势抵抗性前列腺癌转移灶全基因组、全甲基化组、全转录组测序，发现了新的驱动基因改变。这些改变只有通过整合的全基因组方法才能检测到。 2） 建立CMP甲基化分子分型(CpG methylator phenotype)，22%肿瘤TET2, DNMT3B, IDH1和BRAF高甲基化区域和体细胞突变与CMP分型相关。 3）良性前列腺癌、局部前列腺癌、转移性趋势抵抗性前列腺癌DNA甲基化图谱明显差异，提示甲基化作为肿瘤进展程度筛查指标的可能性。 4）前列腺癌驱动基因AR, MYC和ERG基因间区的甲基化修饰和RNA表达显著相关。 5）第一个转移性前列腺癌多组学大型综合研究，全面概述甲基化在转移性去势抵抗性前列腺癌中的重要调控作用。 虽然DNA甲基化是基因表达的关键调控因子，但转移型癌症的全基因组甲基化状况从未被检测。通过对100例抗去势前列腺转移瘤的WGBS与WGS和RNA-seq，我们发现了影响驱动基因的改变，而这些改变只能通过整合WGS的方法检测到。值得注意的是，我们观察到22%的肿瘤表现出一种新的表观基因组的亚型，这种亚型与TET2、DNMT3B、IDH1和BRAF中的高甲基化和体细胞突变有关。我们还鉴定了部分基因间区，其甲基化与致癌驱动基因如AR、MYC和ERG的表达量相关。最后，我们表明在癌症发展过程中差异甲基化优先出现在体细胞突变热点和潜在的调控区域。本研究是在转移性肿瘤中，整合了全基因组、全基因甲基和全转录组测序的进行分析，全面概述了甲基化在转移性抗去势前列腺癌中的重要调控作用。 胞嘧啶残基DNA甲基化是一种普遍存在的表观基因组调控机制。DNA甲基转移酶在鸟嘌呤(CpG二核苷酸)附近的胞嘧啶核苷酸的5碳上加一个甲基，生成5mC核苷酸。除了富含CpG的低甲基化区域(HMRs)外，大多数CpG二核苷酸都被甲基化，这些区域被称为islands, shores (±2u2009kb around islands) and shelves (± 2u2009kb around shores4). 这些区域经常位于基因调控位点，如启动子或增强子。异常的甲基化与肿瘤发生有关，并且肿瘤和良性组织之间的甲基化的差异已经在许多肿瘤类型中被报道。尽管肿瘤中CpG岛的高甲基化也有所报道，但肿瘤细胞在CpG岛的甲基化经常比正常细胞少。【本文研究关于肿瘤中低甲基化区域与癌症致癌基因影响】 每个样本的HMR总数从24,388到85,474。样本间的变异多发生在启动子和CpG岛、shores ， shelves区间外，主要发生在基因body和调控区域，如转录因子结合位点，增强子区域，抑制子区域。HMR越多的肿瘤，基因组拷贝数改变频率明显更高。 DNA甲基化主要发生在基因启动子区域的CpG岛。然而，在97,747 个 recurrent HMR (rHMRs)中，有74%位于CpGislands, shores，shelves 之外。我们推断recurrent 基因间的HMRs可能与调控位点有关。事实上，88% recurrent的HMR位点与假定的调节区域重叠。对rHMRs进行无监督的聚类，确定了具有独特模式的甲基化肿瘤亚群。其中有一个cluster包括以前被诊断为治疗诱发的小细胞神经内分泌癌的肿瘤(t-SCNC),此癌症特征是AR信号减少，神经内分泌标记蛋白表达升高和明显的甲基化特征。我们还鉴定了一种新的mCRPC亚型(图1b)，在rHMRs中甲基化水平显著高于其他所有簇和较少的HMR. 这些肿瘤在CpGislands, shores，shelves上均具有较少的HMR，被认为 CpG methylator phenotype (CMP)。通过聚类重采样表明聚类结果稳定性。CMP肿瘤很少有ETS家族相关的基因融合。CMP亚型与活检的解剖部位无显著相关性。一个包含所有复发低甲基化位点、良性前列腺和原发性前列腺肿瘤样本的t分布随机邻居包埋图显示，通过t-SNE可视化显示 CMP肿瘤、良性前列腺肿瘤和t-SCNC肿瘤形成单独的簇。 一些CMP肿瘤在TET2、IDH1和BRAF中存在互斥突变。与非CMP肿瘤相比，CMP肿瘤中TET2、IDH1、BRAF和DNMT3B突变富集<br />与先前在肿瘤中观察到的高甲基化表型一致，并不是所有的CMP肿瘤都有一个某个突变的基因，其可以影响甲基化过程。除DNMT3B和TET2外，DNMT和TET家族基因均未发现体细胞突变。在CMP或非CMP组中，肿瘤纯度与明显的甲基化模式无关。 很大区域的表观遗传激活和抑制是指在PCa中，由于表观遗传的一致性变化，如组蛋白修饰或DNA甲基化，导致含有多个基因的基因组区域同时被激活或抑制的现象。我们确定了14个候选的远程相互作用，其中两个(7p15.2和16q13)与之前确定的远程表观遗传沉默区域重叠。 部分甲基化区域(PMDs)是甲基化不完全缺失的基因组区域。PMD频率与HMR频率呈中度相关。然而，在良性前列腺、原发性前列腺癌和mCRPC样本中，含有PMDs的基因组比例(21% - 61%)没有显著差异。但与良性前列腺组织相比，原发性前列腺癌和mCRPC中PMDs的甲基化水平较低。在mCRPC中，基因组PMD比例与肿瘤纯度(P = 0.68)、总突变数(P = 0.30)或拷贝数改变百分比没有显著相关性。和乳腺癌中一样，发现PMD区域比基因组非PMD 区域，有更高的突变风险。 接下来，我们确定了DNA甲基化谷(DMVs)，即与激活组蛋白标记H3K4me3或抑制组蛋白标记H3K27me3相关的，区间很宽的低甲基化区域。mCRPC样品中DMVs的数量从几百个到超过20,000个不等。H3K27me3相关的DMVs甲基化倾向于动态变化，多硫复合体在维持DMVs的抑制状态发挥重要作用。DMV频率较低的肿瘤中，DMVs与H3K4me3更加相关，但存在很多DMVs的肿瘤中，H3K4me3和H3K27me3信号的比例几乎相等。 研究表明，高表达基因的通常启动子处于低甲基化，基因body处于高甲基化。启动子区域甲基化与基因表达负相关，而基因body甲基化呈现正相关。我们鉴定了与10 kb以内与基因表达相关的rHMRs，并将这些表达相关的低甲基化区域HMRs命名为eHMRs。负相关的eHMRs(70%)主要位于转录起始位点(TSS)；最强烈的正相关(总数的30%)在基因体的3端，这和之前研究类似。为了研究远端调控元件，我们拓宽了EHMR搜索范围（1Mb）。通过在原发性前列腺肿瘤中H3K27ac峰来确定候选增强子。 在FDR设定为0.05下，10412个基因至少与一个增强子关联，11928个基因至少与一个EHMR关联。研究表明距离TSS距离越近，甲基化与基因表达关系越紧密。 我们发现，与前列腺良性样本相比，mCRPC中雄激素关键应答基因，包括AR、KLK3(编码前列腺特异性抗原)、NKX3-1、FOLH1(编码前列腺特异性膜抗原)、SCHLAP1和PIK3CA，均表现出启动子低甲基化。与前列腺良性样本相比，我们在mCRPC肿瘤中未观察到肿瘤抑制子TP53或RB1的启动子高甲基化。同时，许多先前报道的高甲基化前列腺癌基因(例如，GSTP1)，在mCRPC中也是差异甲基化区域。 许多基因具有PCa特异性表达的特征，但是基因组序列没有改变。为了检测甲基化影响pca特异性基因疾病特异性表达的模型，我们进行了无偏倚分析，比较了所有基因的eHMR相关强度及其表达变异性。与其他基因相比，PCa 特异性表达的基因与甲基化有更强的关联。 DNA甲基化可能和体细胞突变协同改变基因表达量。51,708个基因中的15,014个基因表达与局部DNA拷贝数改变、突变或结构变异显著相关(29%)，与10,118个基因的局部甲基化显著相关(19.5%)。在10118个基因的表达与甲基化相关的基因中，4735个基因与甲基化和突变同时相关，5383个基因仅与甲基化相关。甲基化可以提升基因表达预测的模型。部分AR相关的基因，表现出不受DNA改变影响，而受到甲基化影响，比如KLK3 ，NKX3-1。这一发现支持了甲基化在mCRPC中雄激素通路激活中的作用。 我们和其他人之前已经确定了一个远端AR增强子区域，其中DNA拷贝数扩增与AR表达升高相关。我们在AR附近发现了多个eHMRs，包括AR启动子、先前鉴定的AR增强子和AR的上下游位点。尽管AR promoter 在其他组织中都处于低甲基化。但是鉴定出来的eHMR 只是在mCRPC 中低甲基化，在原发性PCa,和良性肿瘤中并未发现。7个eHMR中的5个与H3K27ac或HOXB13，FOXA1，AR或ERG的结合位点共定位。此外，AR和ERG ChIA PET数据表明，许多基因座之间存在长程染色质相互作用，这支持了这些基因座之间的物理相互作用的可能性。在基于eHMR数量预测AR表达的线性模型中，AR表达与低甲基化eHMR基因座数量呈正相关。 在81％的mCRPC样品中会出现AR gene body或上游增强子的拷贝数扩增。扩增的eHMR基因座数AR表达呈正相关。这些数据与一个模型相一致，在这个模型中，雄激素剥夺治疗的选择性压力有利于多个增强因子的大量扩增，从而驱动mCRPC中的AR表达。在非t- scnc， mCRPC样本中，低甲基化区域是局部存在的，eHMR区域低甲基化和拷贝数关系不密切。 大约一半的前列腺癌存在由ERG编码的致癌转录因子过表达定义。在PCa中，ERG表达量是可以忽略的，除非ERG启动子被融合基因激活。ERG主要的融合基因是ar调控的基因TMPRSS2，融合使TMPRSS2启动子接近ERG基因体，将ERG转化为ar驱动的基因。融合使TMPRSS2启动子接近ERG基因体，将ERG转化为ar驱动的基因。在TMPRSS2 ERG融合阳性肿瘤中，ERG表达水平差异很大，从AR表达水平和突变状态预测ERG表达的线性模型拟合不理想。我们推测，当融合存在时，TMPRSS2启动子或上游区域的甲基化可能影响ERG的表达。我们在TMPRSS2上游识别了与HOXB13、FOXA1、AR或ERG的TFBS共定位的rHMRs。这些位点的低甲基化频率在融合阳性和融合阴性样本中是相似的。然而，仅在融合阳性样本中，这些位点的甲基化与ERG表达呈负相关，这与TFBS甲基化调节下游融合基因表达的模型一致。只有在融合阳性肿瘤中，TMPRSS2上游所有rHMRs的甲基化显著提高了ERG表达量的预测。这些数据表明，TMPRSS2上游调控区域的甲基化导致了该亚型产生。 在38%的mCRPC样本中癌基因MYC扩增。MYC基因拷贝数扩增与MYC表达呈中度相关。据报道，基因PVT1下游的远端增强子通过物理DNA DNA相互作用调节MYC。VCaP ChIA PET数据显示PVT1与MYC之间存在DNA相互作用。我们在MYC启动子和PVT1中观察到与MYC表达相关的rHMRs。这些rHMR改进了预测MYC表达的模型的拟合度，该模型优于仅使用MYC拷贝数的模型。增强子甲基化已被证明调节增强剂的活性，这为这一观察提供了一个合理的解释。总之，这些发现支持了甲基化可能影响关键PCa驱动的活动的模型。 在比较良性前列腺癌和原发性前列腺癌，以及原发性前列腺癌和mCRPC时，我们使用了公开的WGBS数据和局部PCa样本11来识别差异甲基化区域(DMRs)。原发性前列腺癌的甲基化程度明显低于良性前列腺癌。此外，mCRPC样品的甲基化程度明显低于原发性PCa。在良性PCa和原发性PCa的DMRs中，55%与原发性PCa和mCRPC的DMRs重叠。 癌症中的整体低甲基化可能导致基因组不稳定。当比较mCRPC 差异甲基化位点，发现HMR区域有很高的体细胞突变率。DMR内部的突变率比外部高58.5%(每Mb有6.77和4.28个突变)，这表明基因组的某些区域更频繁地受到突变和甲基化的影响。最后，我们测试了差异甲基化是否在整个基因组的调控区域优先发生。当我们检查推定的调控区域（以AR，ERG，FOXA1，HOXB13和H3K27ac ChIP-seq标记）差异甲基化时，与良性前列腺组织相比，HMR更容易在调控区域进行富集。 在这里，我们对100个肿瘤样本和10个配对的良性癌旁样本，并对这些样本进行了较深的WGS和RNA-seq，对含WGBS的mCRPC的甲基化进行了全球分析。这些数据确定了一个新的mCRPC的表观遗传亚型，AR的新的基因间调控区域，以及在AR、ERG、MYC和其他重要的PCa驱动因子调控中体细胞和表观改变之间的相互作用。我们还证明了整体甲基化改变可以用来区分 良性前列腺癌、原发性前列腺癌和mCRPC。我们发现体细胞突变和假定的调控区域经常位于差异低甲基化区域。 虽然PCa的基因组和转录组亚型已经被报道，但我们确定了一个新的mCRPC的表观遗传CMP亚型，其特征是在CpGislands, shores，shelves内外都存在高甲基化。我们认为这种现象类似于在其他肿瘤类型中描述的CpG岛甲基化表型(CIMP)。mCRPC CMP亚型富集了TET2、BRAF和IDH1的突变，这些突变在其他癌症类型中与CIMP亚型相关。在癌症基因组图谱中，IDH1突变与CpG岛高甲基化相关。目前的研究不能确定我们观察到的任何突变是否会驱动甲基化变化。先前对TET2和DNMT3B突变的实验研究表明，它们的影响可能因组织类型和基因组区域而不同，需要使用表型研究来阐明CMP表型的机制。mCRPC CMP亚型具有潜在的治疗意义，因为甲基化抑制剂如5-azacytidine和5-aza-2-脱氧胞苷是FDA批准的抗肿瘤药物。体外数据和临床数据表明，高甲基化肿瘤可能受益于这些治疗. 我们的结果强调了癌症相关的低甲基化在mCRPC中致癌驱动基因过表达中的重要性。AR是前列腺癌的主要驱动因子和治疗靶点。近年来的研究发现了AR基因body的扩增和AR上游的增强子. 我们发现，在这些假定的AR增强子区域中，基因间eHMRs与mCRPC中的AR表达量相关。许多假定的增强子区域与转录因子结合位点重叠。这些增强子距离AR基因较远，但该区域呈现复杂的DNA loop，可能使这些位点接近AR启动子。MYC PVT1相互作用是远程顺式增强子和甲基化相互作用的另一个例子.已知在肿瘤中,远端增强子可激活癌基因，这些数据强调了在mCRPC发病机制中,甲基化、转录因子、DNA改变和基因组三维结构之间的复杂相互作用。 因为转移性Pca(mCRPC)和原发性PCa的WGBS样本少,甲基化差异研究受到了限制，未来的工作将整合大量的原发性PCa样本中的WGS、WGBS和RNA-seq数据，这将有助于更稳健地分析晚期疾病期间DNA甲基化变化的方式，并更好地捕获原发性PCa的分子异质性。对其他mCRPC队列的数据整合，将使我们了解稀有的突变对甲基化的影响。

可以。有一个学科叫做表观基因组学。肥胖遗传是可以和基因组无关只和基因组上的修饰有关。不过其实这是定义而已。这种遗传毕竟不是稳定遗传。就叫表观遗传。

当然，影响身高的不只是遗传，地理、气候条件、生活习惯、卫生条件、营养状况、伤病以及参加体育活动的多少等，都会影响后天的身高。而按科学的方法抚育孩子，可使孩子的身高增长十几厘米。这充分说明先天不足者，可以借后天来弥补。人类的遗传特征主要有两类：一类是单纯由某一对等位基因决定的遗传特征，称为单基因遗传特征如血型、DNA多态性等。父亲与母亲分别将自己的一个基因传给后代，组成孩子的基因型，一旦形成，不再改变。另一类是复杂的遗传特征，如人的身高、胖瘦、肤色、智商、性格、行为和相貌等。这些遗传特征是由多对基因和环境等条件共同作用后形成。每对基因的作用是微小的，多对基因的共同作用就决定了个体的特征。在精子、卵子成熟的减数分裂时，位于不同染色体上的基因是随机组合的，因此同胞间各自得到的基因可以不相同，相貌也就不完全相同。另外复杂的遗传特征受环境影响较大，如身高和体重就与生活环境、营养状况、生活习惯等后天因素直接相关;智商与受教育情况有关。

生物学家们在很长一段时间里都认为，既然几乎所有具体的生理机能都要由蛋白质来完成，那么不编码蛋白质的DNA应该是没有用的，可以称为“垃圾DNA”；而且人类基因组项目发现人的基因组中仅有1.5%的序列是给蛋白质编码的，其余的98.5%的序列是以前认为的“垃圾”DNA。此前研究人员进行了一项名为ENCODE的研究计划，该计划的一个主要目的就是去分析那些“垃圾”的功能，经过ENCODE合作项目的初步努力，如今科学家们发现80％的基因组都是有功能的。那么此前被认为的“垃圾”DNA到底扮演着什么样的关键角色呢？最近，科学家首次利用一种新技术分析了以往被称为“垃圾DNA”的全部基因组，以寻找某些遗传病的成因。一个研究小组发现，一种叫做胰腺发育不全的疾病正是由位于染色体隐蔽部位的调控基因变异造成的。相关论文发表在11月10日的《自然·遗传学》杂志上。胰腺发育不全会导致婴儿一出生就没有胰腺。胰腺在调控血糖（葡萄糖）水平上起着至关重要的作用，因为胰岛素由胰腺β-细胞合成并释放，这种细胞还能产生帮助消化和吸收食物的酶。没有胰腺的婴儿会终生在糖尿病中度过，而且消化方面也有很多问题。垃圾DNA”也被称为基因组中的“暗物质”，是DNA广阔延伸的部分，它们负责确保体内基因在正确的时间、正确的地点、正确地“开关”。这些区域对人体生长发育影响深远，人们只是刚开始研究它们。利用来自全世界11个胰腺发育不全病人的样本，研究小组结合“表观基因组注释”技术对人类胚胎干细胞生成的胰腺前细胞进行了全基因组测序转译。他们在新发现的PTF1A（编码胰腺—特殊转录因子1a）调控区发现了6个不同的变异，这种变异消除了增强子的活动，是独立胰腺发育不全的最常见原因。

21世纪初，人类基因组计划(HGP)发布了第一张人类基因草图，人的基因组约有30亿个碱基对，意味着每一个人的基因组有3Gb以上的数据。该计划曾与上世纪的曼哈顿计划(原子弹制造)、阿波罗登月计划并称为三大科学计划，为本世纪的一个里程碑式的科学工程。15年过去了，基因组测序技术发展之快已经超乎人们的想象。十年前，这项技术还只是实验室中一个“迷人”但又昂贵的研究工具。现在，它却已经渐渐步入医疗界，成为一种略显“尖端”的诊断技术。该技术也引领生物医学领域进入大数据时代。早前，曾有人预言，当个人基因组测序费用下降到1000美元时，就标志着我们的医学将进入个体化医疗(Personalized Medicine)的时代。现在，这个目标已基本达到，随着这项技术的迅猛发展和成本的扁平化，它已经开始给我们带来了庞大的数据，包括基因组、蛋白组等各类组学(omics)的出现，也带来了不少数据。1. 海量数据的产生刚过去的七八年间，我们储存的个人基因组数据量已达到106规模，这个数量如此惊人，且这只是刚刚开始。每年Illumina公司的HiSeq X 10测序仪已经可以完成超过18000人的基因组测序工作，该测序系统已分布在全球顶尖测序中心，每天产生大量的数据。英国2014年也启动了“十万人基因组计划”，美国和中国则宣布要完成多达一百万人的基因组数据收集工作。基因测序数据正在以更快的速度翻倍。2015年以后，以历史累积的测序数据来看，每7个月就能翻一番， Illumina仪器测序所得的数据，每12个月就能翻一番；如果仅以摩尔定律来看，每18个月数据量就能翻一番。这种情况将带来一个巨大的“数据黑洞”。图片来自nature.com以上所提及的，只是大数据时代下的一个缩影，现在面临的还有其他数据。比如，伴随基因组计划的发展，人类蛋白组计划和基因测序结果在医疗界的应用等也被逐步提出，它们也正在给大数据“添砖加瓦”。所谓人类蛋白组计划，主要目的在于研究所有人类基因编码产生的蛋白质。关于这个，我们来看一个研究者的故事。美国斯坦福大学迈克尔?斯奈德(Michael Snyder)。迈克尔·斯奈德(Michael Snyder)是美国斯坦福大学的一名分子遗传学家。当他抱着好奇的心态测了自己的基因组后，得到了一些“惊喜”。他发现，自己是一名II型糖尿病易感基因的携带者，尽管在这之前，他并没在自己身上发现任何此类疾病的风险因素，包括肥胖、家族病史等等。在接下来的14个月，斯奈德持续监控了自己体内相应RNA的活性和蛋白表达情况。在一次感染呼吸道病毒后，他发现自己体内的蛋白表达发生了变化，并且有相应的生物学通路被激活。接着，他被诊断出了糖尿病。看起来，这场病就是由这次病毒感染所触发的。此后，他还在患上莱姆关节炎时，也监控了自己体内的蛋白表达变化。这时，他的研究已经产生了多达50Gb的数据，这还仅仅只是关于他个人的研究数据。当他将这项研究扩展至100个人时，并将研究目标扩展至13类“组学”(包括蛋白组、肠道菌群的转录组等等)，而实际上，按照他的计划，要想真正做到预测疾病，还需要将研究对象增加至上百万个病人。如此这样，它将会带来多大的数据量？各种电子设备的普及以及健康数据记录App的出现，给这个时代带来了海量的数据，也给医学界带来了可观的研究对象。过去的几十年间，医生如果要观察病人的心血管健康情况，往往会给他们做这么一个小测试：让他们在一段平缓、稳固的路上行走6分钟，并记录他们的行走距离。这个测试不仅可用于预测肺移植者的存活率，还可用于检测肌肉萎缩的病程发展，甚至可以评估心血管患者的健康状况。这种小测试已被运用于多项医疗研究中，但在过去，最大规模的医疗研究项目中，这种参与者也很少能达到一千人。智能手机中健康类App的出现，从而能让研究者获取大量人群的数据。图片来自nature.com不过，这个情况近年来发生了很大的变化。在2015年3月进行的一项心血管研究中，研究者尤安·阿什利(Euan Ashley)在两周时间内就拿到了6000个人的测试结果，这就得益于现在有数百万计的人拥有智能手机和健身追踪器。到了6月份，参与到这项研究中的人数达到了40000人，这仅仅依靠的是一款叫做“我的心脏计数”(My Health Counts，见上图)的苹果应用。有了这个应用软件，阿什利甚至可以招募来自全球的参与者，获取他们的测试结果。那样的话，他得到的数据又将是多少？面对这个现状，不少研究者表示，这些海量数据可能会淹没现有的分析渠道，并对数据存储提出前所未有的“高”要求。2. “大数据”时代下的挑战在群体基因组研究的浪潮下，虽然更多的人关注的仅仅只是整个基因组中的外显子部分，即基因组中可编码产生蛋白的部分，它占到了整个基因组的1-5%，这能够将需要分析的数据量减少到原来的1%。但即使在这种情况下，每年产出的数据量仍可达4000万Gb。这就带来了第一个难题，如何存储这么大的数据量？尽管这还只是这个领域最基本的问题，仍需要巨大的资源来解决。这就是近年来网络上最常出现的一个词——云(Cloud)出现的契机所在。这么大的数据量，必然无法仅仅保存在固定的设备上，需要借助互联网来实现，也即是所谓的“云存储”。此外，这些数据带来的处理危机也是巨大的，电脑处理能力也将局限着它们的应用。这个问题的初步解决依然要依靠“云”，也就是现在所谓的“云计算”。即使处理好了海量数据的存储问题，我们还将迎来另一个更让人头痛的问题——这些数据说明了什么？现在关于基因组学的临床研究，往往聚焦于识别个人基因组中可扰乱基因功能的“小错误”，即所谓单核苷酸突变(single-nucleotide variants, SNPs)，即使这些突变往往存在于仅占基因组1%的外显子区域，平均下来，依然有近13000个之多，而其中的2%已被预知可影响相应蛋白的变化，但要从中找出某类疾病的具体致病基因，仍是一个巨大的挑战。自奥巴马提出了“精准医学”的概念，这个方向就一路红火。即使现在已经有了测序技术和分析工具这些手段，有了电子健康记录这位“好帮手”，这种医疗方法的理想和现实之间仍然有着巨大的鸿沟。在这个领域，仍然存在多种障碍。比如，即使在电子健康记录普及和新疗法研发成功的前提下，想要依靠临床医生来实现这些疗法，往往还需要对他们进行不间断的培训，以帮助他们在做医学决定前了解足够多的细节信息。此外，电子健康记录的不可共享性(即涉及到病人隐私的问题)，为精准医疗的实现设置了不小的障碍。很多时候，治疗患者个体病例的特异性信息往往被患者个人和治疗机构所把持，到不了研究者手里，那么就无法据此信息来改进一些治疗方法，因此也就没办法实现对个人的“个体化医疗”。这些问题往往反映生物医学领域需要信息处理专家的介入和帮助。遗憾的是，生物信息学家在学术领域也仅仅只占很少的席位，更别提在医学领域，还需要给他们提供更多的职位和机会。3. “大数据”带来的机遇有挑战也必然会带来机遇，这个机遇可以体现在生物医学领域的多个方面，比如医疗界的诊断方法更新、疾病分型更新、医药界药物开发新方向、医学界疾病治疗新方法，甚至生物学科基础研究领域的新工具等等。2013年，安吉丽娜·朱莉的故事轰动全球，为减少患上乳腺癌的风险，她进行了预防性的双乳腺切除术，而这个决定是在她检测到自身携带一种风险基因——BRCA基因后才做出的。这类基因能带来显著的致病风险，约有55-65%的乳腺癌患者携带有害的BRCA1基因突变，45%的携带BRCA2突变。对朱莉来说，虽然她携带的仅仅是前一个基因，已足以让她做出预防性手术的决定。这个故事给出了一个鲜活的例子，就是如何把个体测序得到的数据与临床诊断联系在一起，这就好像人类正在从自己的基因组中找到这些失落的宝藏，从而帮助自己预防一些恶性疾病，但这只是这个时代所带来的一个福利而已，并且只占到很少的一部分。以糖尿病为例，不精确的疾病分型，对于前期的预防和后期的治疗都十分不利。之前，医学界已经知道，有多达百余种途径可能导致糖尿病的发生，涉及到胰腺、肝脏、肌肉、大脑甚至脂肪的不同变化。现代通过基因的研究发现，对不同类型糖尿病而言，其致病基因十分多样。这时，如果将这些不同亚型的糖尿病混为一谈，就会让人很难弄明白，为什么携带同样的基因突变，病人在面对同一治疗方案时，会出现完全不同的治疗效果。正如生物化学家阿兰·阿蒂(Alan Attie)所说的那样，“从致病基因到体重、血糖水平等表型的出现这一过程，往往有许多步，其中每一步都可能发生基因突变，这最终会削弱基因和表型之间的联系”。因此，只看表型(即临床症状)和只看突变基因，得到的都只会是片面的结果。只有将两者有机结合起来，才能更加深我们对疾病的了解，做到更精确地进行疾病分型，以便更容易“对症下药”。美国国立卫生研究院(NIH)曾发起一项大型项目，构建了癌症基因组数据库(the Cancer Genome Altas，简称TCGA)，将所有癌症相关基因突变分类保存，共保存有250万Gb的数据，这大大改进了研究者对各种类型癌症的认识。但仅仅这样，对于提供了组织样本的患者来说，并没给他们的临床经历带来太多改变。与癌症治疗相关的另一方面，是个人电子健康记录及其病例的特异性信息。对很多研究者来说，如果能从医院或个人手中得到这部分信息，就能够卓有成效地进行癌症治疗方案的改进。总体而言，只有在拿到测序大数据的基础上，同时掌握病人的干预记录(来自个人的电子健康记录)和临床特征(来自医疗机构的临床病理记录)，才能最终做到“升级”肿瘤的临床治疗方案。医药研发也能从大数据获益良多，这无可厚非。在医药研发的世界里，基因技术公司更倾向于进行长期的生物学研究，并将其联系到临床数据上，以使得药物能够“对症下药”到每个人身上，甚至会帮助制药公司做出更“大胆”的研发决定，进行个性化定制免疫疗法的研究。以微生物菌群研究为例。现在就有人提出这样的想法：什么时候我们会想要研发出能改变体内微生物菌群的药物呢？这些存在于我们肠道、皮肤表面和环境中的数以十亿计的微生物，不仅影响我们是否患病，还会影响到药物对疾病所产生的药效。现在大部分对于微生物菌群研究得到的数据还只是针对小部分人群，但这是否也意味着一个不错的研究方向？毕竟我们现在还缺乏一些稳定的测试手段，能让我们以一种持续性的方法来改变微生物菌群，并对疾病发展产生有意义的影响。对免疫学研究来说，大数据会带来什么？首先，有以下“组学”都可以对免疫学研究产生有利影响，包括：基因组、微生物组、表观基因组、转录组、代谢组、通路组、细胞组和蛋白组。具体来说，比如对特定B细胞或T细胞所有抗体抗原分子的分析，这些分析结果(尤其是与能识别对应抗体的抗原决定簇的技术相结合)，可将临床诊断、抗体药物研发、疫苗研发上升到一个新高度，并能为自身抗原肽结合抗体提供新见解。伴随着荆棘的引路，往往也会引来好歌喉的夜莺。大数据给我们带来挑战的同时，也带来了机遇，尤其是对于一些恶性疾病(比如癌症)的治疗。一种单一类型的肿瘤，往往就会伴随着多样化的基因突变，但随着投入更多的时间和金钱，会得到更多的治疗靶点。当大数据分析的精度越来越高时，对于整个疾病发生过程的了解也会越来越深入，有了“大数据分析”这项利器，更多的精准治疗方案将会产生，帮助人们做出更好的选择。

遗传学的角度来看，同卵双生的孪生子具有完全相同的基因组。如果这两个孪生　孪生子子在同样的环境下成长，从逻辑上说，他们俩人的气质和体质应该非常相似。但研究者发现，一些孪生子的情况并不符合预期的理论，往往在长大成人后出现性格、健康方面的很大差异。这种反常现象长期困扰着遗传学家。现在科学家们发现，可以在不影响DNA序列的情况下改变基因组的修饰，这种改变不仅可以影响个体的发育，而且还可以遗传下去。因此，这类变异被称为“表观遗传修饰”，并被认为是导致遗传物质一致的孪生子出现个体差异的主要原因。在基因组的水平上研究表观遗传修饰的领域被称为“表观基因组学”。表观基因组学使人们对基因组的认识又增加了一个新视点：对基因组而言，不仅仅是序列包含遗传信息，而且其修饰也可以记载遗传信息。

深度学习研究及其在生物医药领域的潜在应用深度学习已经在各种生物学应用中取得成功。在本节中，我们回顾了在各个研究领域进行深度学习的挑战和机会，并在可能的情况下回顾将深度学习应用于这些问题的研究（表1）。我们首先回顾了生物标志物开发的重要领域，包括基因组学，转录组学，蛋白质组学，结构生物学和化学。然后，我们回顾一下药物发现和再利用的前景，包括使用多平台数据。生物标志物。生物医学的一个重要任务是将生物学数据转化为反映表型和物理状态（如疾病）的有效生物标志物。生物标志物对于评估临床试验结果[18]以及检测和监测疾病，特别是像癌症这样的异质性疾病，是至关重要的[19,20]。识别敏感特异性生物标志物对于现代转化医学来说是一个巨大的挑战[21,22]。计算生物学是生物标志物发展。事实上，从基因组学到蛋白质组学都可以使用任何数据来源;这些在下一节中讨论。基因组学。新一代测序（NGS）技术已经允许生产大量的基因组数据。这些数据的大部分分析都可以用现代计算方法在计算机上进行。这包括基因组的结构注释（包括非编码调控序列，蛋白质结合位点预测和剪接位点）。基因组学的一个重要分支是宏基因组学，也被称为环境，生态基因组学或社区基因组学。NGS技术揭示了未经培育且以前没有得到充分研究的微生物的自然多样性。宏基因组学中有几个生物信息学挑战。一个主要挑战是序列数据的功能分析和物种多样性的分析。深信念网络和经常性神经网络的使用已经允许通过表型分类宏基因组学pH数据和人类微生物组数据。 与基线方法相比，这些方法并没有提高分类准确性作为强化学习，但确实提供了学习数据集的分层表示的能力.[23]但是，Ditzler等强调DNN可以改善现有的宏基因组学分类算法，特别是在大数据集和适当选择网络参数的情况下。表1. 深度学习技术应用于不同类型生物医学数据的总结应用数据源研究目的DL技术准确率利用深度学习增强癌症诊断和分类[28]13种不同的癌症基因表达数据集（13 different gene expression data sets of cancers）癌症检测，癌症类型分类稀疏和堆栈自动编码器+ Softmax回归对于每个数据集的准确度都比基准更好深度学习组织调节拼接代码[32]（Deep Learning of the Tissue-Regulated Splicing Code）从RNA-Seq数据分析11 019个小鼠替代外显子（11 019 mouse alternative exons profiled from RNA-Seq data）拼接模式识别自动编码器+ DNN（3层）+薄荷（超参数选择）AUC优于基线准确度深卷积神经网络注释基因表达模式的小鼠脑[30]由Allen Institute for Brain Science的小鼠脑的四个发育阶段的ISH图像基因表达注释CNN（Overfeat）AUC=0.894多模式深度学习方法的多平台癌症数据的综合数据分析[52]卵巢癌和乳腺癌数据集（ovarian and breast cancer data sets）聚集癌症患者DBNslncRNA-MFDL：通过融合多个特征和使用深度学习鉴定人类长的非编码RNA[34]Gencode和RefSeq的蛋白质编码和非编码序列（protein-coding and noncoding sequences from Gencode and RefSeq）鉴定长的非编码RNAlncRNA-MFDL（深层堆叠网络，每个单元DNN）ACC = 97.1%用于宏基因组分类的多层和递归神经网络[23]pH微生物组测序数据集和人微生物组测序数据集（pH microbiome sequencing data set and human microbiome sequencing data set）宏基因组分类MLP, DBN, RNNcomparisonMulti-Level Gene/MiRNA Feature Selection using Deep Belief Nets and Active Learning[27]来自6种癌症的MiRNA表达数据（MiRNA expression data from 6 type of cancers）Gene/MiRNA特征选择（基因表达）MLFS（DBN +特征选择+无监督主动学习）（MLFS (DBN + feature selection + unsupervised active learning)）F1 = 84.7%成对输入神经网络用于目标配体相互作用预测[45]sc-PDB数据库（sc-pdb：用于鉴定蛋白质中“可药用”结合位点的变化和多样性的数据库）蛋白质 - 配体预测PINN (SVD + Autoencoder/RBM)AUC = 0.959非编码变量与深度学习序列模型的预测效应[49]来自ENCODE和Roadmap Epigenomics项目的160种不同TF，125种DHS谱和104种组蛋白标记谱的690 TF结合谱从序列中预测非编码变异效应DeepSEA (CNN)AUC = 0.923 (histone)通过深度学习预测DNA和RNA结合蛋白的序列特异性[48]506 ChIP-seq实验，DREAM5 TF-DNA基序识别挑战DNA和RNA结合蛋白的特异性分类DeepBind（CNN）train, AUC = 0.85; validation,AUC > 0.7具有双模深信道网络的蜂窝信号系统的跨物种学习[36]来自SBV IMPROVER挑战的磷酸化蛋白质组学数据跨物种学习（模拟细胞信号系统）bDBN (bimodal DBN) andsbDBN (semirestricted bimodalDBN)AUC = 0.93表达数量性状基因（eQTL）的鉴定与阐明及其调控机制的深入研究[35]GEUVADIS（来自从参与1000基因组项目的个体中提取的337个淋巴母细胞系的选择的RNA-Seq和全基因组范围的SNP-阵列数据的组合）确定eQTLMASSQTL（DNN）AUC = 0.85建立RNA结合蛋白靶点结构特征的深度学习框架[43]源自doRiNA的24个数据集（转录后调节中的RNA相互作用数据库）预测RNA结合蛋白的结合位点（RBP靶标识别）DBN（多模式DBN）AUC = 0.983 on PTB HITS-CLDeepCNF-D：通过加权深度卷积神经场预测蛋白质有序/无序区域[42]来自CASP的CASP9, CASP10数据集（蛋白质结构预测的关键评估）预测蛋白质有序/无序区域DeepCNF (CRF + CNN)AUC = 0.855 on CASP9AUC = 0.898 on CASP10用深度神经网络分割微阵列[29]两个数据集，来自2006年Lehmussola等人的微阵列图像微阵列分割CNNMAE = 0.25深度学习药物引起的肝损伤[46]四个数据集，化合物，化学结构注释DILI阳性或DILI阴性（four data sets, compounds, chemical structure annotated DILI-positive or DILI-negative properties）药物性肝损伤预测RNN（递归神经网络）AUC = 0.955从头算蛋白质二级结构预测的深度学习网络方法[38]训练，Protein Data Bank; 验证，CASP9，CASP10（蛋白质结构预测的关键评估）从头算蛋白质二级结构预测DNSS（多模RBM）Q3 = 90.7%, Sov = 74.2%蛋白质接触图预测的深层架构[39]ASTRAL database蛋白质接触图预测RNN + DNNACC u223c 30%用深机器学习网络建模药物样分子的环氧化作用[47]Accelrys代谢物数据库（AMD）：389个环氧化分子，811个非氧化分子（Accelrys Metabolite Database (AMD): 389 epoxidized molecules, 811 nonepoxidized molecules）建模分子的环氧化性质CNNAUC better than baseline accuracyDNdisorder：使用增强和深度网络预测蛋白质紊乱[41]DISORDER723, CASP9, CASP10预测蛋白质有序/无序区域RBMAUC better than baselineaccuracyBasset：用深度卷积神经网络学习可访问基因组的规则代码[50]来自ENCODE和Epigenomics Roadmap项目的164个细胞类型的DNasel-seq数据学习DNA序列的功能活动CNNAUC = 0.892a首字母缩写词：CNN=卷积神经网络，DNN=深度神经网络，RNN=递归神经网络，DBN=深信念网络，RBM=限制玻尔兹曼机器，MLP=多层感知器，MLFS=多级特征选择，PINN= 网络，CRF=条件随机场。转录。转录组学分析利用各种类型转录物（信使RNA（mRNA），长非编码RNA（lncRNA），微小RNA（miRNA）等）丰度的变化来收集各种功能信息，从剪接代码到各种疾病的生物标志物。转录组学数据通常从不同类型的平台（各种微阵列平台，测序平台）获得，其不同之处在于测量的基因组和信号检测方法。许多因素导致基因表达数据的变异性。因此，即使对于单个平台分析也需要标准化。 跨平台分析需要规范化技术，这可能是一个重大挑战。由于DNN具有较高的泛化能力，因此特别适合于跨平台分析。他们也能很好地处理基因表达数据的其他一些主要问题，比如数据集的大小以及对降维和选择性/不变性的需求，下面我们将回顾几个已经使用的DNN 用不同类型的基因表达数据来获得不同程度的成功。表格数据应用程序。基因表达数据可以表示的一种方式是作为矩阵的表格形式，其包含关于转录物表达的定量信息。这些数据是高维度的，由于数据中的信噪比损失，使得统计分析成为问题。[25]高维数据可以通过两种方式处理：I. 降维：A.特征提取，例如用SVM或随机森林算法;B.特征子集选择;C.途径分析;II. 使用对高维度较不敏感的方法，如随机森林或深层信念网络。诸如主成分分析（PCA），奇异值分解，独立分量分析或非负矩阵分解等方法是常见的前沿方法。然而，上述方法将数据转换成许多难以用生物学解释的组件。此外，这种降维方法基于基因表达谱提取特征而不管基因之间的相互作用。通路分析可以减少变量的数量，减少错误率并保留更多的生物相关信息。[25,26]深度学习在处理高维基质转录组学数据方面也取得了一些成功。在另一种方法中，将基因表达的特征与非编码转录物如miRNA的区域一起提取; 这是通过使用深度信念网络和主动学习来实现的，其中使用了深度学习特征提取器来减少六个癌症数据集的维度，并且胜过了基本特征选择方法[27]。主动学习与分类的应用提高了准确性，并且允许选择与癌症相关的特征（改进的癌症分类），而不仅仅基于基因表达谱。使用miRNA数据的特征选择是使用与先前选择的特征子集的目标基因的关系实施的。在另一个深度学习应用中，Fakoor等人利用自编码器网络进行推广，并将其应用于使用从具有不同基因集合的不同类型的微阵列平台（Affimetrix家族）获得的微阵列基因表达数据的癌症分类[28]。他们通过PCA和非监督非线性稀疏特征学习（通过自动编码器）结合使用降维来构建用于微阵列数据的一般分类的特征。癌症和非癌细胞分类的结果显示出了重要的改进，特别是使用监督微调，这使得特征不那么通用，但即使对于没有跨平台标准化的数据也能获得更高的分类准确性。自动编码器的全球泛化能力有助于使用不同微阵列技术收集的数据，因此可能对来自公共领域的数据进行大规模综合分析有前途。图像处理应用。基因表达也可以以可视形式存储为图像，例如来自微阵列的图像荧光信号或RNA原位杂交荧光或放射性信号。 在一些应用中，以图像处理性能优越著称的CNN已经显示出改善这些图像分析的潜力。在微阵列分析中，由于斑点大小，形状，位置或信号强度的变化，检测信号和识别荧光斑点可能是具有挑战性的，并且荧光信号强度通常对应于基因或序列表达水平差。在对这个问题的深度学习技术的一个应用中，CNN被用于微阵列图像分割，并且在准确性方面显示出类似于基准方法的准确度的结果，但是训练更简单并且对计算源的要求更少。[29]将CNN应用于基于图像的基因表达数据的另一个机会是RNA原位杂交，这是一种繁琐的技术，当允许这样的操作时，能够使基因表达在一组细胞，组织切片或整个生物体中定位和可视化。这种方法促进强大的纵向研究，说明发展过程中的表达模式的变化。它被用于构建详细的Allen DevelopmentMouse Brain Atlas，其中包含超过2000个基因的表达图谱，每个基因在多个脑部分中进行说明。过去，这些手动标注是耗时的，昂贵的，有时也是不准确的。然而，最近，Zeng等人使用深度预训练CNN进行自动注释[30]。要做到这一点，神经网络模型训练原始自然原位杂交图像的不同层次的发展中国家的大脑没有关于坐标（空间信息）的确切信息;这种技术在四个发展阶段的多个大脑水平上实现了卓越的准确性。剪接。深度学习的另一个应用领域是剪接。剪接是在真核生物中提供蛋白质生物多样性的主要因素之一;此外，最近的研究显示“拼接代码”与各种疾病之间的联系[31]。然而，现代科学仍然不能全面地理解控制剪接调控的机制。剪接调节的现代概念包括转录水平，特定信号调节序列元件（剪接增强子或沉默子）的存在，剪接位点的结构和剪接因子的状态（例如特定位点的磷酸化可能改变剪接因子活性）。所有这些因素使分析变得复杂，因为它们之间存在大量元素和复杂的非线性相互作用。现有的拼接预测软件需要高通量测序数据作为输入，并且面临着原始读取比常规基因短的问题，以及基因组中假性基因的高重复水平和存在。因此，拼接机制的分析算法很慢，需要高度的组合计算来源，深度学习可能会在这方面提供改进。在使用五个组织特异性RNA-seq数据集的一个深度学习应用中，使用隐变量来开发DNN以用于基因组序列和组织类型中的特征，并且被证明优于贝叶斯方法预测个体内和组织间的组织剪接外显子拼接的转录本百分比的变化（拼接代码度量）[32]。非编码RNA。非编码RNA是生物学中的另一个问题，需要复杂的计算方法，如深度学习。非编码RNAs非常重要，涉及转录，翻译和表观遗传学的调控[33]，但是它们仍然难以与编码蛋白质的RNA区分开来。对于短的非编码RNA，这个任务已经很好地解决了，但是对于lncRNA来说这是相当具有挑战性的。lncRNAs组成异构类，可能含有推定的复制起点（ORF），短的蛋白质样序列。开发了一种新的深层次的学习方法，称为lncRNAMFDL，用于鉴定lnc-RNAs，使用ORF，k相邻碱基，二级结构和预测的编码结构域序列等多种特征的组合[34]。该方法使用从Gencode（lncRNA）和Refseq（蛋白质编码mRNA数据）的序列数据中提取的五个单独特征，并且在人类数据集中导致97.1％的预测准确性。表达量性状基因座分析。最后，数量性状基因座（QTL）分析有潜力进行深入的学习。 QTL分析鉴定含有多态性的遗传基因座，所述多态性导致复杂的多基因性状（例如，体重，药物反应，免疫应答）的表型变异。显示遗传变异的一个这样的“性状”是给定组织和/或条件中任何给定基因的表达或转录本丰度。表达QTL（eQTL）是影响转录本丰度的遗传变异的基因座。 eQTL分析已经导致了对人类基因表达调控的洞察力，但面临着许多挑战。在局部调节表达的eQTL（顺式-eQTL）相对容易用有限数量的统计测试来鉴定，但是调节基因组中其它位置的基因表达的位点（trans-eQTL）更难以检测到。最近，为了解决使用各种编码的生物特征（诸如物理蛋白质相互作用网络，基因注释，进化保守，局部序列信息以及来自ENCODE项目的不同功能元件）的反式eQTL预测问题的深度学习方法MASSQTL[35]被提出。DNN利用来自其各自交叉验证折叠的9个DNN模型，优于其他机器学习模型，并且提供了对基因表达的调控架构的基础的新机制。深解码系统也被用来对trans-eQTL特征向量进行聚类，然后通过t-SNE降维技术进行可视化。蛋白质组学。与转录组学相比，蛋白质组学是一个相当欠发达的研究领域，数据依然稀少，用于分析的计算方法较少。即使有相似的信号编码和传输机制，人类蛋白质组学数据的缺乏以及将模型生物体结果转化为人类的困难也使分析变得复杂。深度学习可以以多种方式使蛋白质组学受益，因为一些方法不需要像其他机器学习算法那样的大量培训案例。深度学习方法的其他优点是他们建立数据的分层表示，并从复杂的相互作用中学习一般特征，从而有利于蛋白质的蛋白质组学和网络分析。例如，使用磷酸化数据，双峰深信念网络已被用于预测大鼠细胞对相同刺激的刺激的细胞反应[36]。与传统的管线相比，开发的算法获得了相当的准确性。结构生物学和化学。结构生物学包括蛋白质折叠分析，蛋白质动力学，分子建模和药物设计。二级和三级结构是蛋白质和RNA分子的重要特征。对于蛋白质，适当的结构测定对于酶功能预测，催化中心和底物结合的形成，免疫功能（抗原结合），转录因子（DNA结合）和转录后修饰（RNA结合）是重要的。丧失适当的结构会导致功能丧失，并且在某些情况下会导致可能导致神经退行性疾病（如阿尔茨海默病或帕金森病）的异常蛋白质的聚集。[37]基于复合同源性的比较建模是预测蛋白质二级结构的一种可能方式，但是受现有注释良好的化合物的量限制。另一方面，机器学习从头预测是基于公认的具有公知结构的化合物的模式，但是还不够精确以至于不能实际使用。从头开始使用深度学习方法通过使用蛋白质测序数据改进了结构预测[38]。同样，深度学习已经被应用于使用ASTRAL数据库数据和复杂的三阶段方法来预测二级结构元素和氨基酸残基之间的接触和取向[39]。所使用的方法是分析偏倚和高度可变数据的有效工具。三维结构的不变性在功能上也是重要的。然而，有几种蛋白质没有独特的结构参与基本的生物过程，如细胞周期的控制，基因表达的调控，分子信号传递。此外，最近的研究显示一些无序蛋白质的显着性[37]; 许多癌基因蛋白具有非结构域，并且错误折叠蛋白的异常聚集导致疾病发展[40]。这种没有固定三维结构的蛋白被称为固有无序蛋白（IDP），而没有恒定结构的结构域被称为固有无序区（IDR）。许多参数将IDP / IDR与结构化蛋白质区分开来，从而使预测过程具有挑战性。这个问题可以使用深度学习算法来解决，这些算法能够考虑各种各样的特征。2013年，Eickholt和Cheng发表了一个基于序列的深度学习预测指标DNdisorder，与先进的预测指标相比，改进了对无序蛋白质的预测[41]。后来在2015年，Wang等人提出了一种新的方法，DeepCNF，使用来自蛋白质结构预测的临界评估（CASP9和CASP10）的实验数据，能够准确预测多个参数，如IDPs或具有IDR的蛋白质。DeepCNF算法通过利用众多特征，比基线单从头（从头算）预测指标执行得更好[42]。另一类重要的蛋白质是结合单链或双链RNA的RNA结合蛋白。 这些蛋白质参与RNA的各种转录后修饰：剪接，编辑，翻译调控（蛋白质合成）和聚腺苷酸化。RNA分子形成不同类型的臂和环，需要识别和形成RNA和蛋白质之间连接的二级和三级结构。RNA的二级和三级结构是可预测的，并且已经被用于建模结构偏好偏好和通过应用深度信念网络预测RBP的结合位点[43]。深度学习框架在真正的CLIP-seq（交联免疫沉淀高通量测序）数据集上进行了验证，以显示从原始序列和结构分布中提取隐藏特征的能力，并准确预测RBP的位点。药物发现和再利用。计算药物生物学和生物化学广泛应用于药物发现，开发和再利用的几乎每个阶段。过去数十年来，不同的研究团体和公司在全球范围内开发了大量用于计算机模拟药物发现和目标延伸的计算方法，以减少时间和资源消耗。虽然存在许多方法[44]，但是还没有一个是最优的（例如，无法执行通量筛选或者通过蛋白质类别进行限制），现在一些研究表明深度学习是一个重要的考虑方法（表1）。药物发现的重要任务之一就是预测药物靶点的相互作用。 靶标（蛋白质）通常具有一个或多个与底物或调节分子的结合位点; 这些可以用于建立预测模型。 然而，包括其他蛋白质的成分可能会给分析带来偏见。成对输入神经网络（PINN）接受具有从蛋白质序列和靶分布获得的特征的两个载体的能力被Wang等人用来计算靶标-配体相互作用[45]。神经网络的这种优势比其他代表性的靶标-配体相互作用预测方法有更好的准确性。药物发现和评估是昂贵，耗时且具有风险; 计算方法和各种预测算法可以帮助降低风险并节省资源。一个潜在的风险是毒性; 例如，肝毒性（肝毒性）是从生产中去除药物的常见原因。用计算方法预测肝毒性可能有助于避免可能的肝毒性药物。使用深度学习，可以有效地确定原始化学结构的化合物毒性，而不需要复杂的编码过程[46]。使用CNN也可以预测诸如环氧化的性质，这意味着高反应性和可能的毒性; 这是休斯等人首次实施的。通过使用环氧化分子和氢氧化物分子的简化分子输入线入口规格（SMILES）格式数据作为阴性对照[47]。多平台数据（Multiomics）。使用多平台数据的能力是深度学习算法的主要优势。 由于生物系统复杂，具有多个相互关联的元素，基因组学，表观基因组学和转录组学数据的系统级整合是提取最有效且有生物学意义的结果的关键。整合过程在计算上不是微不足道的，但收益是生物标志物特异性和灵敏度比单一来源方法的增加。计算生物学中需要分析组合数据的主要领域之一是计算表观遗传学。有联合分析基因组，转录组，甲基化组特征和组蛋白修饰提供了准确的表观基因组预测。一些研究人员已经开发出深度学习方法，可用于分析来自多个来源的数据（表1）。Alipanahi等人开发了基于深度学习的方法DeepBind（tools.genes.toronto.edu/deepbind/），以在各种疾病中计算核苷酸序列结合转录因子和RNA结合蛋白的能力，并表征单点突变对结合特性的影响。DeepBind软件受CNN启发，对技术不敏感; 相反，它与从微阵列到序列的定性不同形式的数据是相容的。CPU的实现也允许用户并行化计算过程[48]。在另一个基于CNN的应用程序中，Zhou和Troyanskaya设计了DeepSEA框架来预测染色质特征和疾病相关序列变异的评估。与其他计算方法不同，他们的算法能够捕获每个结合位点的大规模上下文序列信息，用于注释从头序列变异体[49]。开发了类似的CNN管线，揭示了序列变异对染色质调控的影响，并对DNase-seq（DNase I测序）数据进行了培训和测试[50]。一种名为Bassed的深度学习软件优于基线方法，并且在所有数据集上达到平均AUC0.892。最后，随着深层特征选择模型的发展，深度学习被用于识别主动增强器和促进器，该模型利用了DNN对复杂非线性相互作用进行建模的能力，并学习了高层次的广义特征[51]。模型从多平台数据中选择特征，并按照重要性进行排序。在这些应用中，深度学习方法是染色质性质的更敏感和更有力的预测因子，也是复杂生物标志物发展的关键。癌症是一组异质性疾病的广泛名称，其中一些是由基因突变引起的，因此使用多平台数据的癌症分类可以揭示潜在的病理学。Liang等人开发了一个具有多平台数据的深层信念网络模型，用于癌症患者的聚类[52]。使用受限玻尔兹曼机对每种输入模式定义的特征进行编码。这种方法的一个优点是深层信念网络不需要具有正态分布的数据，因为其他聚类算法和遗传（生物）数据不是正态分布的。最后，从自然语言处理的角度来看，深度学习在通过巨大的非结构化（研究出版物和专利）和结构化数据（知识注释图，如基因本体论[53]或Chembl[54]）浏览时，通过检验假设的合理性。这些数据库一起形成了一个庞大的，多平台的数据集，如果结合起来，这些数据集将更加丰富和全面。总之，现代生物数据的庞大规模，对于以人为本的分析来说太庞大而复杂。 机器学习，特别是深度学习与人类专业知识相结合，是将多个大型多平台数据库完全集成的唯一途径。 深度学习使人类能够做到以前无法想象的事情：具有数百万输入的图像识别，语音识别以及接近人类能力的语音自动化。 虽然深度学习和特别是无监督的深度学习仍处于起步阶段，特别是在生物学应用方面，但最初的研究支持它作为一种有希望的方法，尽管在实施中不受限制和挑战，但可以克服生物学数据的一些问题， 对数百万间接和相互关联的疾病机制和途径的新见解。

中科院评选的2009生物科技新闻(2010-01-03 02:05:57)标签：“无癌”婴儿 中药 艾滋病疫苗 杂谈 1.基因筛选“无癌”婴儿诞生 1月9日，一个名叫“天使”(Angel)的小女孩来到人世。她的诞生，除了给自己的父母带来欣喜和宽慰之外，也同时在医学界掀起了轩然大波。这是因为，她还有另外一个更为人熟知和公认的称呼——“无癌”宝宝，这样的身份注定她既是人类生育医学的里程碑，也是一个人类生育伦理的挑战者。 但孩子的父亲相信，这是上天赐予的最好礼物，因为她的降临终结了自己家族的噩梦：他的外祖母、母亲和姐姐先后患上了乳腺癌，她们体内都有一个变异的BRCA1基因，这个基因可让女性罹患乳癌或卵巢癌的几率达到50%到80%，而他本人也是这种变异基因的携带者。由于担心“我有可能把致癌基因遗传给孩子”，这个不幸家庭不得已向伦敦大学学院附属医院求助。 希望维系在一种被称作“胚胎植入前诊断技术”(PGD)的医学手段上。这项也被称为“第三代试管婴儿”的技术一言以蔽之，就是选择健康基因，放弃变异基因，那些具有遗传自父系的变异BRCA1基因以及其他致病基因的胚胎被摈弃，一家人如愿以偿，得到一个“无癌”宝宝，逃离了病魔的阴影。 事实上，“无癌”宝宝并不是第一个PGD试管婴儿。从1989年英国科学家发明该技术以来，在生育前针对某种遗传性疾病进行PGD筛选就成为常见做法，至今已有千余个健康宝宝出世。但此次胚胎筛选引发的争论焦点在于，此前PGD技术只用于筛选几种极为有限的100%遗传的家族病，还没有对只有50%到80%患病几率的癌症基因进行筛选的先例，将仅仅只是有可能患上乳腺癌的胚胎排除，显失公平。 很多人担忧，这种首开先河的做法会不会让今后胚胎筛选的底线逐渐放低，在生育前对孩子的相貌、智力、寿命等进行最佳基因组合，从而打开技术滥用的潘多拉之盒？现在，各类“设计婴儿”的技术层出不穷，人造子宫、人造精子和卵子等相关实验司空见惯，那么，当越来越多的非疾病生理特征相关基因被发现，当一个“定制婴儿”易如反掌的时代到来，人类将何去何从？2.甲流全球肆虐，中药发挥独特防治优势 这是21世纪第一次流感大流行，也是40多年来全世界面临的第一次全球疫情。 4月的墨西哥，紧急实施的封城行动与人人自危的白色口罩，重现2002年春夏之际因SARS引起的惊恐画面。病人的血液样本显示，人类世界出现了一种新型流感病毒——甲型H1N1。拜全球化所赐，新病毒迅速波及5大洲20多个国家。6月11日，世界卫生组织决定，将甲流警戒级别提升至最高级别6级。 另一场时间竞赛也早已经悄然展开，全球4个实验室争分夺秒加紧研制相关疫苗。5月6日，加拿大宣布完成了对3个甲型H1N1流感病毒样本的基因测序工作；5月底，墨西哥专家掌握了病毒的染色体序列；7月22日，应对疫苗在澳大利亚和中国分别开始临床试验；10月，各国民众相继开始接种甲流疫苗。全球卫生体系成功完成了一次通力合作。 而且，中药在甲流防治过程中也发挥了重要作用。我国首个与达菲对照进行循证医学研究的药物连花清瘟胶囊已被证实具有确切疗效，其对甲流病毒转阴率与达菲相当，退热时间优于达菲，缓解咳嗽、肌肉酸痛、乏力、头痛等症状均明显优于达菲，安全性高，而价格仅为达菲的1/8，在降低防治成本方面极有优势，目前已列入国家医保目录。 但这远远不是最终的胜利。世卫组织的最新疫情通报说，截至12月20日，甲型H1N1流感在全球已造成至少11516人死亡。近两个月来，多国都出现了甲流病毒变异病例和耐药性病例，并且猪、猫和狗等与人类密切接触的动物感染甲流的病例也先后发生，病毒基因变异或与其他病毒重组成为最大的担忧，而跨物种间的病毒交叉感染则可能使疫情进一步扩大。 从SARS到禽流感，再到甲型H1N1流感，乃至12月在荷兰最新暴发并已致2300多人感染、6人死亡的Q热病(羊流感)，短短几年里，警钟一遍遍敲响。环境污染、养殖业盲目扩张、滥用抗生素，使以往只在动物身上传播的病毒演变得越来越强大，而最终作茧自缚，自食其果的是人类自己。3.艾滋病疫苗初现免疫效果 两种独立使用均无效果的疫苗，“双剑合璧”之后，竟然给长达20余年的艾滋病治疗领域带来了历史性的突破：世界上第一种具有一定免疫效果的艾滋病疫苗诞生了。 美国和泰国研究人员描述了这两种疫苗协同作战的策略，其一负责刺激免疫系统，使其做好攻击艾滋病病毒的准备；其二则担当“助攻手”，负责增强免疫反应。9月24日，研究人员宣布，1.6万名志愿者组成的世界最大的艾滋病疫苗试验人群历时6年的试验结果显示，新型“联合疫苗”可使人体感染艾滋病病毒的风险降低31%。这是科学界首次获得具体证据证明，研发艾滋病疫苗是可行的。 而就在一年前，一种因在猴子试验中获得明显成功而被认为最有希望的艾滋病疫苗人体试验宣告无果而终，被医学界称为“灾难性的失败”。新型疫苗的突出表现，无疑向处于阴霾之中的艾滋病防疫投射了一丝亮光。一时之间，“分水岭”、“里程碑”、“免疫效果从无到有的跨越”等众多溢美之词充斥着报章。 然而，31%这个数字固然令人振奋，但绝对无法让人就此安心。 有效疫苗应该至少能将感染风险降低50%，但新型疫苗的免疫效果远未达到可以大规模进入临床应用的标准。另外，新型疫苗的有效免疫期有多久？针对不同的艾滋病病毒，疫苗是否具有相同效果？这些问题都还没有答案。艾滋病防治工作也并没有因此打开一个全新的局面，疫苗研制依然任重而道远。 果然，最新的打击在12月14日出现。来自“第五届非洲艾滋病疫苗项目论坛”的消息称，另一项由非洲多国参与、针对一种艾滋病防护制剂的大规模试验宣告失败。 毫无疑问，艾滋病病毒复杂的变异性预示着人类还将同这一终极顽症进行漫长对抗。但是，新型疫苗的有限效果仍然为研发工作指明了一个方向，在这条路上的点滴进展，都是在一步步接近成功。