Las interacciones neuronales-gliales son cruciales para la homeostasis de la mente, y la interrupción de este curso podría dar lugar a una activación glial extrema y a respuestas proinflamatorias insuficientes. Las anormalidades en las interacciones neuronal-glial se han reportado dentro de la fisiopatología de la enfermedad de Alzheimer (AD), el lugar de litio se ha demostrado que ejercen resultados neuroprotectores, junto con el up-regulación de las proteínas citoprotectoras. En la presente investigación, caracterizamos mediante Gene Ontology (GO) las vías de señalización asociadas a las interacciones neuronales-gliales en respuesta al litio en un maniquí de ratón triplemente transgénico de EA (3×-TgAD).
Los ratones fueron tratados durante ocho meses con carbonato de litio (Li) complementado con comida, utilizando dos rangos de dosis para obtener concentraciones de trabajo subterráneas (Li1, 1,0 g/kg; y Li2, 2,0 g/kg de comida), o con comida normal (Li0). Los hipocampos fueron eliminados y analizados por proteómica. Se creó una comunidad de interacción neuronal-glial mediante una búsqueda en la literatura científica, y los genes elegidos se habían sometido a STRING, una comunidad práctica para investigar las interacciones proteicas. Los conocimientos de proteómica y los interactomas neuronal-glial habían sido contrastados por GO utilizando ClueGo (plugin de Cytoscape) con p ≤ 0,05.
| variable Volume 0,1 -2,5 µl | |||
| Phoenix instrument | |||
| variable volume 0,5 -10 µl | |||
| Phoenix instrument | |||
| variable volume 10 -100 µl | |||
| Phoenix instrument | |||
| variable volume 100-1000 µl | |||
| Phoenix instrument | |||
Los resultados proporcionales de las interacciones neurona-glía se habían decidido en tres dominios GO: (i) curso orgánico de; (ii) parte móvil; y (iii) operación molecular. La ontología génica de esta comunidad enriquecida de genes se estratificó adicionalmente en función de los remedios de litio, con resultados estadísticamente importantes observados dentro del grupo Li2 (en comparación con los controles) para los dominios GO curso orgánico y parte móvil. Dentro de la primera, hubo una distribución justa de las interacciones que se producen en las siguientes capacidades: «regulación constructiva de la localización de proteínas a la membrana», «regulación de la localización de proteínas a la periferia de la célula», «diferenciación de oligodendrocitos» y «regulación de la localización de proteínas a la membrana plasmática».
» En la parte móvil, las interacciones habían sido equilibradas adicionalmente para «vaina de mielina» y «retículo endoplásmico resistente». Concluimos que las interacciones neuronal-glial están implicadas en la respuesta neuroprotectora mediada por el litio en el hipocampo de ratones transgénicos con EA. El impacto del litio en las vías homeostáticas mediadas por la interacción entre las neuronas y las células gliales están implicadas en la permeabilidad de la membrana, la síntesis de proteínas y la restauración del ADN, que pueden estar relacionadas con la supervivencia de las células nerviosas en medio de la patología de la EA.
| variable Volume 0,1 -2,5 µl | |
| -LHP1-V01 | Phoenix instrument |
| variable volume 0,5 -10 µl | |
| -LHP1-V05 | Phoenix instrument |
| variable volume 10 -100 µl | |
| -LHP1-V10 | Phoenix instrument |
| variable volume 100-1000 µl | |
| -LHP1-V100 | Phoenix instrument |
| variable volume 1000 -5000 µl | |
| -LHP1-V1000 | Phoenix instrument |
El reconocimiento de ideas de la ontología genética utilizando la idea de nombre: la comprensión de las variadas pantallas de las capacidades de los genes en la literatura biomédica.
Un problema importante en los fármacos de precisión es la aparición de biomarcadores genéticos específicos para cada paciente o dianas farmacológicas. Los datos de primera mano de los genes relacionados con las vías patológicas de interés están enterrados en el océano de la literatura biomédica. El reconocimiento de ideas de ontología genética (GOCR) es un proceso de procesamiento de lenguaje puro biomédico que se utiliza para extraer y normalizar las menciones de la ontología genética (GO), el vocabulario gestionado para las capacidades de los genes a través de muchas especies, a partir del contenido textual biomédico. Los programas anteriores de GOCR, que utilizaban estrategias basadas en reglas o de aprendizaje automático, manejaban las ideas de GO como frases separadas y no tenían un medio amigable para compartir los sinónimos frecuentes entre las muchas ideas.
| variable Volume 0,1 -2,5 µl | |
| -LHP1-V01 | Phoenix instrument |
| variable volume 0,5 -10 µl | |
| -LHP1-V05 | Phoenix instrument |
| variable volume 10 -100 µl | |
| -LHP1-V10 | Phoenix instrument |
| variable volume 100-1000 µl | |
| -LHP1-V100 | Phoenix instrument |
| Rat Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A11128 | BlueGene |
| Goat Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A46041 | BlueGene |
En esta investigación utilizamos el corpus CRAFT. Concentrándonos en la construcción compositiva del GO, lanzamos la idea nombrada, la unidad conceptual fundamental que tiene un título conservado y se utiliza en diferentes ideas avanzadas. Utilizando las ideas nombradas, separamos el proceso de GOCR en pasos de emparejamiento de diccionario y de aprendizaje automático. Al cosechar los nombres de piso utilizados dentro del conocimiento de entrenamiento, aumentamos salvajemente los sinónimos de las ideas GO a través de la conexión de las ideas nombradas después de lo cual mejoró el potencial para reconocer ideas GO adicionales dentro del contenido textual. El código de suministro está disponible en https://github.com/jeroyang/ncgocr.
El reconocedor de ideas de ontología genética con nombre (NCGOCR) logró una precisión de 0,804 y una recuperación de 0,715 mediante el reconocimiento correcto de las menciones no estándar de las ideas GO.
La escasez de consenso en la denominación de las ideas GO provoca la dispersión de las menciones GO en los manuscritos biomédicos. La excesiva eficacia se debe a la solidez de las ideas GO que las componen y a la escasez de variación en la ortografía de las ideas nombradas.
| Rat Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A11128 | BlueGene |
| Goat Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A46041 | BlueGene |
| Mouse Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A19869 | BlueGene |
| Human Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A2368 | BlueGene |
| Sheep Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A98335 | BlueGene |
NCGOCR disminuyó el arduo trabajo de anotación de GO y modificó el método de búsqueda de los biomarcadores o de las dianas de los fármacos, lo que dio lugar a una mejora de los biomarcadores y a un mayor éxito de los fármacos de precisión.
| MULTIPLEX KIT PCR MASTITIS PCR kit | |||
| Bioingentech | |||
| MULTIPLEX KIT PCR MASTITIS PCR kit | |||
| Bioingentech | |||
| PCR-EZ D-PCR MASTER MIX | |||
| Bio Basic | |||
| MULTIPLEX KIT PCR Babesia & Theileria PCR kit | |||
| Bioingentech | |||
| MULTIPLEX KIT PCR Babesia & Theileria PCR kit | |||
| Bioingentech | |||
Un estudio de los métodos de estudio de ontologías y sus propósitos.
Las ontologías han ganado mucho reconocimiento y notoriedad dentro de la red semántica debido a su profundo uso en los propósitos basados en la web. Las ontologías se consideran a veces como un enorme suministro de semántica e interoperabilidad en todos los programas artificialmente buenos. El aumento exponencial del conocimiento no estructurado en Internet ha hecho que la adquisición automatizada de ontologías a partir de contenido textual no estructurado sea un espacio de análisis muy destacado.
Se están proponiendo una serie de metodologías que explotan bastantes métodos de campos variados (estudio de máquinas, minería de contenido textual, ilustración y razonamiento de datos, recuperación de datos y procesamiento de lenguaje puro) para transmitir cierto grado de automatización dentro de la técnica de adquisición de ontología a partir de contenido textual no estructurado. Este documento describe el método de estudio de ontologías y la clasificación adicional de los métodos de estudio de ontologías en tres clases (lingüística, estadística y lógica) y discute muchos algoritmos bajo cada clase.
| Paraffin Wax | |||
| Toronto Research Chemicals | |||
| Paraffin wax pellets | |||
| EWC Diagnostics | |||
| Paraffin wax pellets | |||
| EWC Diagnostics | |||
| Paraffin wax Pellets | |||
| EWC Diagnostics | |||
| Paraffin wax Pellets | |||
| EWC Diagnostics | |||
Además, este documento explora los métodos de análisis de ontologías destacando sus ventajas y desventajas. Además, describe el alcance y el uso del estudio de ontologías en una serie de industrias. Por último, el artículo analiza los retos del estudio de ontologías junto con sus correspondientes instrucciones futuras.
| Protein-Export Protein SecB (SecB) Protein | |||
| Abbexa | |||
| Protein-Export Protein SecB (SecB) Protein | |||
| Abbexa | |||
| Protein-Export Protein SecB (SecB) Protein | |||
| Abbexa | |||