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    Nat. Commun |基于基因表达和临床数据的高血脂高血压疾病的药物重定位研究

    今天给大家介绍一篇刚被nature communications接收的文章,“Integrating gene expression and clinical data to identify drug repurposing candidates for hyperlipidemia and hypertension”。本研究的主要贡献是提出了一种高通量的方法来识别和验证药物重定位的候选药物。这种方法综合了人类基因表达特征、药物干扰数据和公共可用资源中的临床数据,并成功应用于高血脂和高血压疾病的药物重定位预测中,通过筛选21000多种化合物,识别出了10个已被批准的药物和25个(7个用于高血脂,18个用于高血压)对临床相关的生物标志物有治疗作用的药物。该工作还鼓励研究人员整合更多公开可用的数据集,以提高药物重定位预测的准确率。

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    Nucleic Acids Res. | 一个全面的药物耐受性信息数据库

    今天为大家介绍的是来自Feng Zhu团队的一篇数据库论文。药物耐受性已经成为全球医疗保健中的一个关键问题。研究人员为揭示与药物耐受性相关的各种疾病,以及耐受性背后的不同分子机制,做出了很多努力。目前迫切需要一个数据库,不仅列出了所有具有药物耐受性的疾病(不仅限于癌症或感染),还包括所有类型的耐受性机制。因此作者研究开发了一个名为“DRESIS”的全面药物耐受性信息数据库。DRESIS的目的是:(i) 系统地首次提供所有现有类型的药物耐受性分子机制;(ii) 广泛覆盖所有现有数据库中最广泛的疾病范围;(iii) 明确描述最大数量药物的临床/实验验证的耐受性数据。由于药物耐受性问题日益严重,DRESIS预计对未来新药发现和临床治疗优化将具有重大意义。

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    高通量筛选技术加速联合用药研究 | MedChemExpress

    目前,药物开发主要通过针对与疾病相关靶点进行高选择性药物进行筛选。然而,高选择性药物并不一定体内仍然表现出选择性和高效性。这可能是因为在有效剂量下的不良反应或生物系统的补偿机制导致的。高通量筛选技术因其微量、快速、灵敏、高效等特点,已经逐渐成为加快药物联合治疗研究的有力工具。与单一给药相比,联合用药具有增强药物疗效、减少剂量依赖性毒性和防止出现耐药性等潜在优势,尤其是在癌症及抗感染治疗方面。然而,由于可能的药物组合的数量特别巨大,发现具有协同作用药物组合的筛选仍然是一个费力且偶然的过程。近年来,高通量筛选技术高通量筛选技术作为药物开发的重要工具,在加速药物组合研究中同样发挥重要作用,使药物组合测试更加系统化。

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    肿瘤全面分析数据库:oncomine使用介绍

    在做肿瘤研究的时候,我们现在都知道可以提前查一下基因的表达和临床特征有没有相关性 ,这样对我们的下一步实验也是一个预测的方向。经典的我们可以使用TCGA的数据来进行分析,我们之前介绍的GEPIA就可以来进行分析。但是对于测序的结果而言,其检测的结果不管是基于人种或者其他的原因,可能和我们的实验结果有可能存在偏差。这个时候其实多分析几个结果,多看个数据集的结果会更好一些。常用的数据库就是GEO了,但是使用GEO还要一个一个数据集找,这样又很浪费时间。所以有没有简单的方法呢?今天就给大家介绍一个汇总了多个癌种,多个数据集的综合性分析基因表达和临床相关性的数据库:oncomine(https://www.oncomine.org/)。

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