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在生命的最早期，地球上的环境充满了化学反应的可能性。科学家们一直试图解开生命是如何从无机物质演变而来的谜团。其中一个备受关注的假说是“RNA世界”假说，该假说认为在生命的起源阶段，RNA分子既是遗传信息的载体，又是功能分子。

最近，由中国武汉大学的研究团队进行的一项研究，通过计算机模拟深入探讨了早期RNA世界中的环形RNA基因组的可能性，提出了许多引人入胜的新观点。


环形RNA：生命起源的“奇点”

《拥抱癌症的复杂性：系统性疾病的标志》在2024年发表于Cell杂志，对癌症作为一种系统性疾病进行了全面的分析，强调了肿瘤与宿主有机体之间在多个生物和环境层面的复杂相互作用。以下是对关键要点的总结及详细讨论。

关键要点及其讨论

	1.	肿瘤形成的多面性:
      •	研究强调癌症发展的复杂性，强调了遗传突变、环境暴露与宿主生理之间的相互作用。这种全面的视角挑战了传统的还原主义观点，提倡更广泛地理解癌症的根源和机制。
	2.	肿瘤微环境与免疫系统的相互作用:
       •	论文详细阐述了肿瘤微环境内的动态变化，专注于癌细胞如何操纵局部及全身环境以获利。这包括逃避免疫监测和抑制免疫反应，对肿瘤的生存与发展至关重要。
	3.	衰老对癌症的影响:
      •	论文突出显示衰老作为癌症的一个显著风险因素，指出大多数癌症诊断发生在50岁以上的人群中。这表明，针对衰老相关途径的干预措施可能为癌症预防和治疗开辟新途径。
	4.	代谢重编程及其系统效应:
       •	研究讨论了癌症如何在局部和系统层面改变代谢，影响宿主的整体代谢状态。这些改变可以导致恶病质等状况，凸显了癌症对患者健康的广泛影响。

《Cell》癌症研究五十年：癌症是系统性疾病

《细胞》杂志近期发表标题为“五十年来癌症研究的进展”，强调了过去五十年中癌症研究领域的重大进步，着重说明了我们对癌症的理解和治疗方式是如何演变的：

《Cell》癌症研究五十年：十大要点总结

文章《大数据与人工智能在癌症研究中的应用》全面概述了肿瘤学领域的当前状态和未来展望。以下是其关键要点和启示的总结：

1. **大数据与AI在肿瘤学中的整合：** 文章强调了大数据和人工智能在癌症研究中的变革性影响。它突出了AI用于多模态数据融合和分析的作用，促进了从复杂数据中提取信息的新时代。

2. **挑战与解决方案：** 论文讨论了癌症研究中数据整理和利用的挑战，并提供了战略性解决方案。它强调了高效数据整理、深入分析和利用的必要性。

3. **多组学分析及应用：** 作者详细介绍了AI方法在处理癌症大数据中的角色和应用，重点是多组学分析。这包括识别新的生物标志物、理解机制和开发疗法。

4. **智能服务平台：** 文章提出了一个基于机器学习的智能服务平台，旨在整合癌症大数据并使用AI算法进行个性化健康管理。

5. **成功案例：** 文章提供了大数据和AI在发现可修改的风险因素、生物标志物、药物发现和重新定位以及风险预测建模方面成功应用的例子。

6. **未来机遇和挑战：** 它概述了精准肿瘤学中当前的挑战和未来机遇，强调了提高患者结局和深入了解癌症的跨学科合作的必要性。

**启示：**
- **精准肿瘤学的进步：** 大数据与AI的整合在精准肿瘤学方面标志着重大飞跃，从早期诊断到个性化治疗。
- **跨学科方法：** 文章强调了研究人员、临床医生和数据科学家之间合作的必要性，以有效利用癌症研究中的大数据。
- **创新方法论：** AI和大数据在肿瘤学研究中的成功应用为创新方法论铺平了道路，这些方法论可能会显著增强癌症的诊断、治疗和管理。
- **挑战即机遇：** 识别的挑战，如数据整理和模型解释，为肿瘤学领域的进一步创新和完善提供了机会。

总之，该文章全面展现了当前在利用大数据和AI进行癌症研究方面的进展和挑战，凸显了在更有效地理解和治疗癌症方面取得重大突破的潜力。

【ChatGPT读文献】人工智能大数据在肿瘤研究的应用

这篇名为“压力表观遗传学与衰老：揭示复杂的交叉作用”的综述文章全面探讨了各种类型的压力与衰老过程的复杂关系，特别是通过表观遗传变化的视角。文章的主要内容包括：

1. 衰老与压力：强调衰老是涉及多种细胞和分子途径的复杂过程，受到氧化、基因毒性、炎症和代谢等压力的加剧。这些压力与表观组学相互作用，促进与年龄相关疾病的发展。

2. 压力类型与表观遗传调控：讨论与衰老相关的不同类型的压力及其底层的表观遗传调控。强调内部和外部刺激如何通过触发细胞损伤来塑造衰老，以及这些如何与表观遗传变化相互关联。

3. 氧化压力：探讨氧化压力在衰老中的作用，包括它如何诱导表观遗传改变，并促进衰老和相关疾病的发展。文章讨论了表观遗传调控ROS产生酶和抗氧化因子的作用。

4. 基因毒性压力：详细介绍基因毒性压力对衰老的影响，强调由氧化损伤和辐射等因素引起的基因组稳定性扰乱如何导致DNA损伤和遗传突变，这是衰老和与年龄相关疾病的关键因素。

5. 炎症压力：文章讨论了慢性低度炎症（即炎症衰老）与衰老的关联。探讨了表观遗传修饰在调控衰老相关炎症过程中基因表达的作用。

6. 代谢压力：审视营养和代谢信号失衡如何影响细胞功能并促进加速衰老。强调表观遗传修饰在介导代谢压力对衰老影响中的作用。

7. 其他类型的压力：还提到了其他类型的压力，如蛋白稳态和热应激，它们对衰老过程的影响，以及表观遗传学在这些过程中的作用。

8. 抗衰老干预：讨论了对抗衰老和与年龄相关的疾病的各种干预策略。这些包括生活方式改变、基于小分子的干预、基因疗法和细胞移植策略，每一种都可能对减轻压力和表观遗传更新产生影响。

这篇文献提供了详细的探讨，说明了不同类型的压力如何促进衰老过程，以及表观遗传学在这一交互作用中的角色，为潜在的干预和治疗方法提供了见解。

【ChatGPT读文献】Mol Cell：压力表观遗传学与衰老：揭示复杂的交叉作用

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/729483v1.full.pdf

ChatGPT做审稿人：评审BioRxiv一篇文章

ChatGPT 4.0！根据以往写标书经验，站长基于ChatGPT做了个NS基金GPT：就是通过中标题目，扩展写出摘要、立项依据以及可能用到的实验内容。于是，你们懂得，站长打算连载有2023新题目生成的这部分内容，每次最后会有一个打分，也希望能给个反馈互动一下！老站友欢迎留言互动！

【NS基金GPT】课题3：基于R-loop结构的m6A修饰介导基因组稳定性及转录调控在前列腺癌进展中的作用及分子机制

【NS基金GPT】课题2：LECT2调控NLRP3 mRNA m6A修饰诱导内皮细胞焦亡加速糖尿病动脉粥样硬化进展的机制研究

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【NS基金GPT】课题1：运用3D打印和生物反应器构建仿生尿道模型探索Hippo-YAP信号通路调控尿道损伤修复的机制研究

达尔文的断言：“目前关于生命起源的思考纯粹是废话”，现在已经不再成立。通过综合生命起源（OoL）研究，从其开始到最近的发现，重点关注（i）原生物化学合成的原理证明和（ii）古代RNA世界的分子遗迹，我们提供了科学对OoL和RNA世界假说的全面最新描述。基于这些观察，我们巩固了这样的共识：RNA在编码蛋白质和DNA基因组之前演化，因此生物圈从一个RNA核心开始，在RNA转录和DNA复制之前产生了大部分的翻译装置和相关RNA结构。这支持了这样的结论：OoL是一个渐进的化学演化过程，涉及一系列介于原生物化学和最后的普遍共同祖先（LUCA）之间的过渡形式，其中RNA起到了核心作用，沿着这条路径的许多事件及其相对发生顺序是已知的。这一综合性合成的本质还扩展了以前的描述和概念，并应有助于提出关于古代RNA世界和OoL的未来问题和实验。

【RNA】万字综述：生命的起源于RNA？

尽管科学界取得了许多进展，转移性疾病仍然基本上是不可治愈的。因此，科研人员迫切需要更好地理解促进转移、驱动肿瘤进化以及导致先天和获得性药物抗性的机制。为了实现这一目标，人们认为复杂的肿瘤生态系统可以通过精细的转化前模型来再现。文章首先介绍了同基因和患者来源的小鼠模型，这些模型是大多数转化前研究的基础。接着，文章展示了鱼和果蝇模型的一些独特优势。之后，他们考虑了3D培养模型在解决剩余知识差距方面的优势。最后，文章提供了关于多重技术的小插图，以深化对转移性疾病的理解。

【Cell】万字综述：临床转化前药物发现的疾病模型（活体模型使用指南，建议收藏！）

空间组学被广泛宣称为生命科学的新前沿。这个术语涵盖了一系列技术，承诺将改变生物学的许多领域，并通过同时测量物理组织结构和分子特性，有望彻底革新病理学。尽管这个领域在过去5年已经成熟，但它仍然面临一些成长中的困扰：进入的门槛、稳定性、实验设计和分析的最佳实践不明确，以及缺乏标准化。在这篇综述中，我们系统地列举了空间组学技术的各种类型；强调了它们的原理、优势和局限性；并对这个极具潜力但仍难以驾驭的领域未来面临的最大挑战提出了一些观点和建议。

【Science】万字综述：空间组学将去何方

人工智能（AI）正日益融入科学发现中，以增强和加速研究，帮助科学家生成假设、设计实验、收集和解释大量数据集，并获得可能无法仅通过传统科学方法获得的洞见。我们审查了过去十年的突破，其中包括自监督学习，它允许模型在大量未标记的数据上进行训练，以及几何深度学习，它利用有关科学数据结构的知识来提高模型的准确性和效率。生成性AI方法可以通过分析多样化的数据形式（包括图像和序列）来创建设计，例如小分子药物和蛋白质。我们讨论了这些方法如何在整个科学过程中帮助科学家，以及尽管有这样的进展，仍然存在的核心问题。AI工具的开发者和用户都需要更好地了解何时需要改进这些方法，以及由于数据质量和管理不佳而带来的挑战。这些问题贯穿于科学学科，并需要开发可以促进科学理解或自主获取的基础算法方法，使它们成为AI创新的关键关注领域。

【Nature】万字综述：人工智能如何促进科学发现

迄今为止，许多蛋白质已被证明在理想条件下在体外发生相分离。经常情况下，同样的蛋白质在活细胞中也会形成聚集体，特别是当这些蛋白质被过度表达时。然而，一个给定蛋白质在高浓度下形成聚集体并不一定证明该蛋白质的相分离能力在功能上是相关的。要证明这一点，需要仔细设计实验来调控蛋白质的相分离，同时不改变其其他功能或特性。这样的实验基础可以是体外相分离分析。在序列分析的指导下，可以通过引入突变来改变蛋白质的相分离特性。然而，突变相分离蛋白质可能不像结构化蛋白质那样简单。例如，为了改变低复杂度蛋白质的相行为，可能需要引入多个突变来显著改变蛋白质的多价性。一旦确定了具有特定相分离缺陷的变异体，可以将其引入细胞中以替代野生型蛋白质。然后可以测试这些细胞系在生理条件下或在受到干扰时促进无膜细胞区域形成的能力。理想情况下，这些实验应与功能测定结合起来，以确定LLPS缺陷是否与蛋白质功能缺陷相伴而行。

【Cell】有关生物大分子凝聚体以及液液相分离的知识汇总（六）

肺癌是全球癌症死亡的主要原因。最常见的形式，肺腺癌，起源于肺泡类型2（AT2）细胞，这些细胞存在于肺部进行气体交换的囊状结构——肺泡中。大约一半的人类肺腺癌患者携带的突变会使编码肿瘤抑制蛋白p53的基因失活，从而导致疾病更为侵袭性，预后更糟。然而，非突变型p53是如何抑制肺癌的，这一点一直不明确。p53蛋白是一种转录因子，意味着它可以控制数百种基因的表达。我们试图阐明那些基因表达程序，这些程序是p53在肺癌中具有强大肿瘤抑制效果的基础。理解这些程序可能有助于开发模拟p53的物质，这些物质可能用作治疗药物。

【Nature】p53蛋白如何抑制肺癌？

该领域的一个主要挑战是拥有准确的指标，以确定一个特定的蛋白质或结构在细胞环境中确实是一个相分离的体。在某些条件下，当处于足够的浓度和/或人工缓冲条件时，许多蛋白质和RNA都能进行体外LLPS。此外，常见的情况是过度表达一个蛋白质，看到一个大的、球形的滴，并推断内源性表达的蛋白质也必须在较低的浓度下形成类似液体的滴，只是这些滴的大小低于光学显微镜的检测限制。然而，由于相分离需要越过一个饱和浓度，因此在解释过度表达数据时应谨慎。应该尽量找到除过度表达之外的其他指标，以支持一个区室确实是相分离的，而不仅仅是一个宏观的点状结构。

【Cell】有关生物大分子凝聚体以及液液相分离的知识汇总（五）

显然，细胞内凝聚物的物质性质可以有很大的变化。这些结构可以在连续体上呈现出高度流动和液态，也可以更粘稠、粘弹性或多孔固体或凝胶。这些变化的物质状态可能是由于凝聚过程中涉及的特定分子组分，以及液滴的时间和成熟度以及淬灭深度，即系统在两相范围内的深度所导致的。RNA的存在—无论是特定的还是非特定序列—都可以影响液滴的物质性质；然而，RNA是使液滴流动化还是固化，这取决于具体的条件和环境，可能是由于价态和静电效应的贡献。在几个环境中，已经证明，随着时间的推移，或者在促进稳定蛋白质相互作用的突变或阻止蛋白质与RNA结合的能力的突变下，液滴变得更像固体。此外，在更像凝胶的状态下，固态是否可逆是需要考虑的一个重要特性，因为不可逆性对生理学和病理学的可能影响非常重要。尽管关于可以在重组系统中检测到的物理状态的描述越来越多，但某一特定物质状态在细胞中的实际功能仍然不清楚。特定的粘度或粘弹性在进化过程中被选择的程度，或者是凝聚成分的紧急性质，并不一定为结构的功能调整，这还不清楚。因此，仍然很重要的是要表征和操纵液态或凝胶状的隔室的物质状态，最终的目标是理解物质状态与功能是否以及如何相关。

【Cell】有关生物大分子凝聚体以及液液相分离的知识汇总（四）

癌变的特征是多种细胞过程的失调，这些过程一直是详细的遗传学、生物化学和结构学研究的主题，但直到最近，才有证据显示许多这些过程发生在生物分子凝结体的背景下。凝结体是无膜的团体，通常由液液相分离形成，将具有相关功能的蛋白质和RNA分子隔离开来。来自凝结体研究的新见解预示着我们对癌症细胞失调机制的理解将发生深刻的变化。在这里，我们总结生物分子凝结体的关键特征，指出它们已经被暗示（或很可能被暗示）在致癌发生中的作用，描述癌症治疗药物的药动学可能会受到凝结体的极大影响，并讨论一些必须解决的问题，以进一步提高我们对癌症的理解和治疗。

【Cancer Cell】生物分子凝聚体与肿瘤（完整版）

虽然在几个细胞过程中，有序的R环都是相关的，但不计划的R环会导致DNA损伤，最终导致基因组不稳定性。这首先在参与mRNP的生物合成和出口以及pre-mRNA剪接的基因突变中得到证实，这些突变显示出增加的R环，这与增加的DNA损伤和转录相关的重组相关（Huertas和Aguilera，2003年;Li和Manley，2005年;Paulsen等人，2009年）。这背后的一个原因可能依赖于R环的ssDNA纤维，它更易于核酸酶和基因毒性的作用（图3A）。然而，R环在细胞周期中的S-G2细胞引起基因组不稳定的最相关机制是其阻止RF进展的能力，可能导致叉断裂（图3B）。这一观点得到了许多不同研究的强烈支持，这些研究显示出通过R环富集区域的复制障碍，或者在细菌和酵母的R环积累突变体（Gan等人，2011年;Wellinger等人，2006年;Go ́mez-Gonza ́lez等人，2011年）中的复制障碍，或者通过在人类细胞中进行DNA梳理检测到的RFs的不对称性增加（Salas-Armenteros等人，2017年;Tuduri等人，2009年）。

【Cell】R-Loop 从生理到病理（三）

在仔细分析蛋白质序列和明确证明一个细胞结构通过LLPS形成之间的步骤是具有挑战性的。研究生物凝聚过程中的一个步骤是在体外重建关键成分的简化装配，并测试这个装配是否通过LLPS形成。如果可以确定驱动装配的力量（例如，通过特定界面的蛋白质相互作用），那么消除这个驱动力（例如，通过突变这个界面）将在体外抑制LLPS。然后使用这些相同的突变体可以在细胞中测试装配体是否通过相同的相互作用，从而通过LLPS形成。这种体外策略具有固有的优势，即它使用纯化的成分进行，可以明确测试哪些成分对过程至关重要。关于通过体外和细胞内的LLPS形成凝聚体的详细方法集合可以在Mitrea等人的2018年的工作中找到。

【Cell】有关生物大分子凝聚体以及液液相分离的知识汇总（三）

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