利用mRNA结构和表达特征预测免疫系统相关基因
研究突变基因的方法
研究突变基因的方法1. 序列比对方法：通过比较患者基因组与正常人基因组序列，发现患者的突变基因。
2. 基因芯片技术：利用基因芯片对大规模基因进行分析，发现与疾病相关的突变基因。
3. 下一代测序技术：通过高通量测序技术，对整个基因组进行大规模测序，识别出突变基因。
4. 突变分析软件：利用专门设计的软件对基因序列进行分析，识别突变位点和突变类型。
5. 基因编辑技术：利用CRISPR/Cas9等基因编辑技术对候选基因进行编辑，验证其对疾病的影响。
6. 蛋白质组学分析：通过蛋白质组学方法研究蛋白表达的变化，发现与突变基因相关的蛋白。
7. 单细胞测序技术：对单个细胞进行高通量测序，发现细胞间基因表达的差异，包括突变基因。
8. 人工智能分析：利用人工智能算法对基因组数据进行分析，预测可能存在的突变基因。
9. 组织芯片技术：使用组织芯片对特定组织的基因表达进行高通量分析，寻找突变基因。
10. 转录组学分析：通过分析RNA转录组数据，识别潜在的突变基因。
11. 基因敲除技术：利用CRISPR/Cas9等技术制备基因敲除模型，验证突变基因对疾病的影响。
12. 蛋白质互作网络分析：构建蛋白质互作网络，分析突变基因在蛋白质相互作用网络中的作用。
13. 集成分析方法：将多种数据来源整合分析，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学等，寻找突变基因。
14. 细胞系功能筛选：利用细胞系对候选基因进行功能筛选，验证其对细胞功能的影响。
15. 进化比较分析：通过比较不同物种的基因组数据，发现可能与疾病相关的突变基因。
16. 复杂疾病关联分析：利用复杂疾病关联分析方法，寻找与疾病相关的突变基因。
17. 突变基因功能实验：通过细胞培养或动物模型进行实验，研究突变基因对生物体的影响。
18. 免疫组学分析：研究免疫系统中相关基因的变化，寻找与突变基因相关的免疫调节机制。
19. 基因表达谱分析：对大规模的基因表达数据进行分析，发现与疾病相关的突变基因。
mRNA_疫苗的研究及应用进展
生物技术进展 2023 年 第 13 卷 第 4 期 492 ~ 498Current Biotechnology ISSN 2095‑2341进展评述ReviewsmRNA 疫苗的研究及应用进展蔚丹1 ， 马云龙1 ， 万方1 * ， 武建强2 *1.内蒙古农业大学生命科学学院，呼和浩特 010010；2.内蒙古医科大学基础医学院，呼和浩特 010107摘要：与传统疫苗相比，mRNA 疫苗具有高效、安全、低成本等优点，但它的应用一直受到体内传递不稳定、翻译效率较低等技术问题的限制。
新型冠状病毒的流行及其疫苗的研发加速了mRNA 疫苗的研发和批准，特别是在mRNA 结构修饰及脂质纳米颗粒构建等方面有了突破性进展，如使用优化后核苷、帽子结构的mRNA 疫苗稳定性大大提高，替换低使用频率的密码子可提高其翻译效率等。
目前常用的mRNA 递送系统有脂质纳米颗粒、聚合物载体、类病毒载体等。
综述了mRNA 疫苗的发展历程、作用机制、修饰技术突破和递送系统方面的研究及应用进展，以期促进mRNA 疫苗的深入研究及应用。
关键词：mRNA 疫苗；作用机制；递送系统DOI ：10.19586/j.20952341.2023.0015中图分类号：Q812， R373 文献标志码：AAdvances on Research and Application of mRNA VaccinesYU Dan 1 ， MA Yunlong 1 ， WAN Fang 1 * ， WU Jianqiang 2 *1.Faculty of Life Science ， Inner Mongolia Agricultural University ， Huhehot 010010， China ；2.College of Basic Medicine ， Inner Mongolia Medical University ， Huhehot 010107， ChinaAbstract ：Compared with traditional vaccines ， mRNA vaccines have the advantages of high efficiency ， safety and low cost ， but its application has been limited by technical problems such as unstable in vivo delivery and low translation efficiency. The prevalence of SARS -CoV -2 virus and their vaccine development have accelerated the development and approval of mRNA vaccines ，especially breakthroughs in mRNA structural modification and construction of lipid nanoparticles ， for example ， the stability of mRNA vaccines using optimized nucleoside and cap structures is greatly improved ， and the replacement of codons with low fre⁃quency of use can improve their translation efficiency. The commonly used mRNA delivery systems are lipid nanoparticles ， poly⁃mer vectors ， virus -like vectors ， etc. The research and application progress of development history ， mechanism of action ， techno⁃logical breakthroughs in modification ， and delivery systems of mRNA vaccines were reviewed in order to promote the in -depth re⁃search and application of mRNA vaccines.Key words ：mRNA vaccine ； mechanism of action ； delivery systemmRNA 疫苗是一种通过体外转录技术合成后选择合适的递送系统将mRNA 运输进入机体，依靠细胞自身的翻译系统将mRNA 翻译成目标蛋白，从而达到临床治疗目的的先进疗法［1］。
免疫评分及肿瘤免疫系统的研究进展
免疫评分及肿瘤免疫系统的研究进展编译：赵海燕内蒙古医科⼤学附属医院来源：肿瘤资讯肿瘤通过与周围的微环境密切相互作⽤（包括肿瘤与免疫系统之间的双向作⽤）⽽⽣长。
临床试验表明，适当增强肿瘤的免疫原性能增强患者对治疗的反应并长期获益。
除了掌握不同肿瘤分⼦亚型的适应症外，了解免疫结构的组成有助于指导免疫治疗的联合应⽤。
为了更好地为临床研究提供信息，我们必须⾸先努⼒了解肿瘤与免疫系统相互作⽤的多⽅⾯因素，众多不同免疫细胞类型的时空相互作⽤，以及可能引起新表位出现并推动肿瘤微环境变化的致癌驱动因素和基因突变。
⽽在这其中，免疫评分可以限定肿瘤“不限癌种”疗法的适应性免疫条件，并预测和分层治疗⽅案的受益因素（尤其是免疫疗法），从⽽提⾼临床治疗的准确性。
在近⽇发表于Clinical Cancer Research的⼀篇综述中，研究⼈员对免疫评分及其⼀般特征，并联合分析免疫细胞量化与疾病分⼦特征及其如何分层肿瘤⾼复发风险因素进⾏了讨论。
⽬前癌症分期主要依据是由美国癌症联合委员会/国际抗癌联盟（AJCC/UICC）制定的严格依赖于肿瘤TNM分期标准，例如原发肿瘤的范围（T），局部淋巴结的累及（N），以及是否存在远处转移（M）。
其他肿瘤细胞参数被⽤来标识肿瘤的⽣物学特性和评估⼿术切除后肿瘤复发的风险。
尽管AJCC/UICC分期评估功能强⼤，但仍⽆法提供完整的预测信息。
相同组织学肿瘤分期的患者，预后可能会有很⼤差异。
TNM分期系统评估预后的⽅法尽管已经应⽤很久，但是它不能完整的提供肿瘤细胞以外的预后信息，⽽且不能提供肿瘤免疫状态的信息，因此可能⽆法预测对多种治疗⽅式的反应（图1）。
图1：基于肿瘤细胞特性的癌症分类⽅法免疫评分在结肠癌中的应⽤越来越多的证据表明，肿瘤的发展在很⼤程度上取决于其所处的复杂的肿瘤微环境（TME），包括肿瘤细胞及其周围的免疫细胞、肿瘤相关成纤维细胞，⾎管内⽪细胞等。
适应性免疫细胞浸润的预后价值优于经典的肿瘤浸润标准，例如核分级、分期和转移状态。
长链非编码RNA核旁斑组装转录本1(NEAT1)在免疫相关性疾病中的研究进展
细胞与分子免疫学杂志(Chin J Cell Mol Immunol )2020, 36( 12)1141•综述• 文章编号：1007 -8738(2020)12 -1141 -04长链非编码RNA 核旁斑组装转录本1 ( NEAT1)在免疫相关性疾病中的 研究进展张鑫'，任启伟S 董冠军彳* ('潍坊医学院医学检验学院，潍坊医学院临床检验诊断学山东省“十二五”高校重点实验室， 山东潍坊261053； 2济宁医学院基础医学院病理生理学教研室，山东济宁272067；'济宁医学院基础医学院免疫学与分子医学 研究所，泰山学者实验室，山东济宁272067)收稿日期：2020-09 -20；接受日期：2020-11 -24基金项目：国家自然科学基金(81601426)；济宁医学院青年基金(JYQ2011KM015)作者简介：张鑫(1994-)，女，山东青岛人，硕士研究生Tel : 130****8582 ； E-mail : kaimenfanggou@ 126. com*通讯作者，董冠军，E-mail : guanjun0323@ mail. jnmc. edu. cn［摘要］严格调控免疫反应是有效清除病原体和防止过度炎症的基础。
核旁斑组装转录本l(NEATl)是近年来被广泛关注的参与调控免疫反应的长链非编码RNA 。
已证实，NEAT1在免疫相关性疾病中异常表达(多数是上调)，如脓毒症、炎症性肠病、 自身免疫性疾病及病毒感染。
然而，其在疾病发病进程的作用却错综复杂。
在机制上，主要作为微小RNA (miRNA)海绵来抑 制miRNA 与目标mRNA 之间的相互作用，也可以影响核旁斑介导的基因表达调控。
我们总结了 NEAT1在免疫相关性疾病中的表达变化及作用，重点分析其调控免疫细胞分化和功能的机制，为人们理解NEAT1在免疫相关性疾病中的作用提供理论依据。
［关键词］核旁斑组装转录本KNEAT1)；感染；炎症；自身免疫性疾病；综述［中图分类号］R392.9, R593.2, G353.ll ［文献标志码］A近年来，微小RNA(microRNA, miRNA)和长链非 编码 RNA(long non-coding RNA, IncRNA)在免疫系统应 答和癌症免疫治疗过程中发挥重要作用。
生物体内微小RNA对基因表达调控
生物体内微小RNA对基因表达调控在生物体内，微小RNA（miRNA）是一类长度约为22个核苷酸的非编码RNA分子，能够在转录或翻译过程中调节基因表达。
miRNA通过与靶基因的mRNA结合，可以产生翻译抑制或降解靶基因mRNA的效果，从而影响靶基因的表达水平。
miRNA对基因表达调控的功能广泛，涉及到生物体的发育、生理过程以及疾病的发生发展等多个方面。
首先，miRNA可以在生物体发育过程中发挥重要作用。
一些miRNA对于胚胎的发育和器官形成起着关键的调节作用。
例如，在果蝇的发育过程中，miRNA miR-1和miR-124被发现与肌肉细胞分化和神经元形成密切相关。
通过抑制特定靶基因的表达，它们能够促进或抑制特定细胞类型的发育。
类似地，一些miRNA也在植物的根系、茎和叶子的分化中发挥作用。
通过调控基因表达，miRNA可以帮助生物体实现对称分化和器官发育的正常进程。
其次，miRNA对于生理过程的调控也至关重要。
在生物体内，miRNA可以通过抑制或降解特定基因的mRNA，参与调控多个重要的生理过程。
例如，在人类免疫系统的调节中，miRNA能够通过调控与免疫细胞活化、增殖和分化相关的基因表达，参与免疫细胞的免疫应答。
同样，在生物体的代谢过程中，一些miRNA 也能够调控与脂质代谢、葡萄糖代谢和胰岛素分泌相关的基因表达，从而对整体代谢状态产生影响。
这些生理过程的异常调控可能导致疾病的发生，例如免疫系统的失调可能导致自身免疫性疾病，代谢异常可能导致肥胖和糖尿病等。
此外，miRNA也在某些疾病的发生发展中发挥着重要的作用。
miRNA在癌症中的调控机制尤为重要。
多个研究表明，癌细胞的miRNA表达模式与正常细胞存在显著差异。
一些miRNA能够表现出肿瘤抑制基因或肿瘤促进基因的功能，通过调控与肿瘤增殖、侵袭和转移相关的基因表达，参与肿瘤的发生和发展。
研究者通过研究和分析肿瘤相关的miRNA，在肿瘤精准医学中已经发现了一些潜在的治疗靶点和生物标志物。
蛋白结合mrna预测
蛋白结合mRNA预测引言在生物学研究中，蛋白质与mRNA的结合关系对于理解细胞的功能和调控机制至关重要。
通过准确预测蛋白质与mRNA的结合关系，我们可以揭示基因表达调控的细节，并对疾病发生和发展的机制进行深入研究。
本文将介绍蛋白结合mRNA预测的方法、应用及其在生物研究中的潜在意义。
蛋白结合mRNA预测的方法实验方法1.CLIP-Seq：Crosslinking and immunoprecipitation combined with high-throughput sequencing，通过反应蛋白质与mRNA交联，然后对交联产物进行免疫沉淀，并使用高通量测序技术鉴定蛋白质结合的mRNA序列。
这种方法能够直接检测到蛋白质与mRNA的物理交互，但需要耗费大量时间和资源。
2.RIP-Seq：RNA immunoprecipitation combined with high-throughputsequencing，利用特定抗体免疫沉淀mRNA结合的蛋白质，并通过高通量测序技术分析蛋白质结合的mRNA序列。
相比于CLIP-Seq，这种方法对实验条件要求较低，但无法直接测定蛋白质与mRNA的物理交互。
计算预测方法1.序列基于方法：通过分析蛋白质和mRNA的序列特征，如RNA结构、氨基酸序列、核酸序列等，建立基于逻辑回归、随机森林等机器学习方法的模型来预测蛋白质与mRNA的结合概率。
2. 结构基于方法：通过分析蛋白质和mRNA的三维结构特征，如蛋白质二级结构、mRNA互补区域等，利用分子对接和模拟的方法预测蛋白质与mRNA的结合位点和亲和力。
3. 整合方法：综合利用序列基于方法和结构基于方法，通过融合多种特征和模型来提高预测的准确性。
蛋白结合mRNA预测的应用蛋白结合mRNA预测在生物学研究中有着广泛的应用。
基因表达调控1.识别转录因子与mRNA的结合：通过预测蛋白质与mRNA的结合关系，可以揭示转录因子与靶基因间的调控关系，进而了解基因的表达和调控机制。
免疫组学的研究进展
免疫组学的研究进展唐康侯永利王亚珍陈丽华（中国人民解放军空军军医大学基础医学院免疫学教研室，西安 710032）中图分类号R392.9 文献标志码 A 文章编号1000-484X（2024）01-0185-07［摘要］随着高通量测序技术、生物信息学等相关领域进展以及人类对免疫系统功能认识的逐步深入，免疫组学从最初解析B细胞受体（BCR）、T细胞受体（TCR）基因序列逐渐发展为解析和绘制宿主免疫系统和抗原的互作关系以及宿主免疫系统应答机制的全景图谱，主要包括抗原表位组学、免疫基因组学、免疫蛋白质组学、抗体组学和免疫信息学等方面的研究，并基于大量免疫学研究数据建立了ImmPort、VDJdb和IEDB等免疫学数据库，加速了新抗原表位的发现和免疫应答机制等研究。
免疫组学能够揭示免疫系统与疾病的关联，促进新型疫苗和免疫治疗策略开发，将有效推动个体化医疗和精准药物治疗。
近年免疫组与暴露组等的整合以及与人工智能的融合将对全面理解免疫系统对环境因素的响应和调节机制、解析疾病发生和发展的分子机制产生重大影响。
［关键词］免疫组；免疫组学；免疫信息学；人工智能Advances in immunomics researchTANG Kang， HOU Yongli， WANG Yazhen， CHEN Lihua. Department of Immunology， School of Basic Medicine，Air Force Medical University， Xi'an 710032， China［Abstract］With the progress of high-throughput sequencing technologies and bioinformatics， and deepening understanding of immune system，immunomics has evolved from initially deciphering gene sequences of B cell receptor （BCR）and T cell receptor （TCR） to unraveling and mapping interactions between host immune system and antigens， as well as panorama of host immune system response mechanisms， which now encompasses various research areas， such as antigen epitopeomics， immunogenomics， immunopro‐teomics， antibodyomics and immunoinformatics. Based on a large amount of immunological research data， immunological databases such as ImmPort， VDJdb and IEDB have been established to accelerate discovery of new antigen epitopes and study of immune response mechanisms. Immunomics has revealed the association between immune system and diseases， promoted the development of novel vac‐cines and immunotherapeutic strategies， and effectively drove the development of personalized medicine and precision medicine. In recent years， integration of immunome with exposome and fusion it with artificial intelligence will have a significant impact on compre‐hensively understanding immune system's response and regulatory mechanisms to environmental factors， as well as deciphering molecular mechanisms underlying disease occurrence and progression.［Key words］Immunome；Immunomics；Immunoinformatics；Artificial intelligence免疫组（immunome）是宿主免疫系统与抗原的互作关系以及宿主免疫系统应答机制的全景图谱，包括免疫系统的识别对象、识别受体以及参与免疫应答过程的其他分子［1-3］。
2020年湖南省衡阳市高考生物二模试卷 (含答案解析)
2020年湖南省衡阳市高考生物二模试卷一、单选题（本大题共6小题，共18.0分）1.关于病毒的叙述，正确的是（）A. 病毒是一种生物，在分类上属于原核生物B. 高温消灭病毒其中的一个原因是高温可以使蛋白质变性C. 由于病毒体内只有一种细胞器核糖体，所以病毒需要营寄生生活D. 获取大量病毒的方法是将其接种在营养齐全经灭菌处理的培养基上培养2.下列有关实验的叙述不正确的是( )A. 观察DNA和RNA在细胞中的分布时利用甲基绿、吡罗红混合染色剂染色B. 在观察DNA和RNA在细胞中的分布的实验中用质量分数为15%的盐酸处理细胞，可以改变细胞膜的通透性。
C. 用高倍显微镜观察线粒体时要用健那绿染色D. 用高倍显微镜观察叶绿体时可以用黑藻叶做实验材料3.格里菲斯通过实验发现，S型肺炎双球菌是人类肺炎和小鼠败血症的病原体，而R型菌却无致病性。
下列说法中不正确的是（）A. S型菌与R型菌的致病性差异是由于细胞中遗传信息的表达差异造成的B. R型菌感染人体后激发产生的抗体也可能对S型菌有一定的免疫作用C. S型肺炎双球菌再次进入人体后，可刺激记忆细胞中某些基因的表达D. 对肺炎双球菌产生免疫的过程中可以体现细胞内各种生物膜在结构和功能上的联系4.如图为小鼠结肠癌发病过程中细胞形态和部分染色体上基因的变化过程，下列叙述正确的是（）A. 结肠癌的发生是多个基因突变累积的结果B. 与结肠癌有关的基因互为等位基因C. 结肠癌细胞具有无限增殖、形态改变和酶活性降低的特点D. 结肠癌患者的后代也一定患结肠癌5.溶菌酶是一种能水解细菌细胞壁主要成分的酶。
溶菌酶还可以与带负电的病毒蛋白质直接结合，使病毒失活。
下列相关叙述正确的是( )A. 溶菌酶可参与构成人体的第二道防线B. 人体内的溶菌酶、淋巴因子、抗原、抗体都是免疫活性物质C. 溶菌酶均由免疫细胞产生D. 溶菌酶与病毒蛋白的结合体现了细胞膜信息交流的功能6.关于生长素的两重性，以下说法不正确．．．的是A. 既能促进生长，也能抑制生长B. 既能疏花疏果，也能防止落花落果C. 既能促进果实成熟，也能使水果保鲜D. 既能促进发芽，也能抑制发芽二、探究题（本大题共6小题，共30.0分）7.研究人员探究影响某绿色植物光合作用的外界因素，设计了如下实验：在适宜温度下将离体叶绿体、一定量的ATP、NADPH、NaHC03等加入一个密闭容器内，按图示的条件进行Ⅰ、Ⅱ两个阶段的实验，实验结果如图。
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利用mRNA结构和表达特征预测免疫系统相关
基因
随着生物学研究的深入，越来越多的人开始关注免疫系统及其相关基因的研究。
然而，传统的基因预测方法需要花费大量的时间和精力，而且结果也不够准确。
近年来，利用mRNA的结构和表达特征预测基因已经成为了一个热门的研究领域。
mRNA结构是指mRNA分子的二级和三级结构，其中二级结构是指碱基对的
形成，三级结构则是指分子中不同区域之间的相对位置，包括环、螺旋、内环、外环等。
研究表明，mRNA结构与其功能密切相关，可以影响翻译的速率、效率，
以及特异性。
同时，mRNA的表达特征也是基因预测中不可忽视的因素。
在免疫系统中，某
些基因只在特定的组织或时期表达，而在其他时期则不表达。
这些基因的特定表达模式是防御疾病和维持身体健康的关键。
基于这些原因，利用mRNA结构和表达特征预测免疫系统相关基因已经成为
了一个重要的研究课题。
当前的研究主要分为以下几个方向：
1. 基于RNA序列的二级结构预测
RNA二级结构预测是利用计算机算法从RNA序列直接预测结构，该方法已经
被广泛应用于RNA结构解析领域。
在免疫系统相关基因预测中，二级结构预测方
法已经得到了成功的应用。
研究者通常会先从参考数据库中获取RNA序列，然后
通过二级结构算法计算其结构。
利用基于二级结构的算法，研究者可以预测基因的结构和特征，从而更好地了解其功能和调控机制。
2. 基于RNA结构和基因表达的机器学习模型
机器学习是利用算法和数学模型进行预测和决策的一种方法。
利用机器学习模型，研究者可以将RNA结构和基因表达这些信息结合起来，通过学习数据生成预测模型。
机器学习方法的优势在于它可以提高准确性、提高预测效率和解析数据中的模式等。
研究者通常会提取RNA结构和表达特征对免疫系统相关基因进行分类和预测。
3. 基于RNA序列和mRNA亚细胞定位的预测
mRNA在细胞中可定位于不同的亚细胞位置，支持一些蛋白质的合成和调控。
由于定位对基因功能的影响，因此研究者将RNA序列和亚细胞定位这些信息进行结合，预测免疫系统相关基因。
在研究中，研究者通常会提取RNA序列和mRNA 定位特征之后，通过机器学习算法进行基因分类和预测。
总结：
综上所述，利用mRNA结构和表达特征预测免疫系统相关基因已经成为了生物学研究领域的热点之一。
通过RNA序列和二级结构算法、机器学习模型等多种方法，可以更好地理解和预测免疫系统相关基因的功能和调控机制。
未来，基于mRNA结构和表达特征的基因预测方法仍将不断得到改进和发展，成为更深入的基础研究工具，从而为疾病预防和治疗提供更多的科学依据。