期刊文献+
共找到7篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
企业基础研究行为驱动因素的分层结构及其作用图谱变异 被引量:9
1
作者 高锡荣 刘思念 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2019年第20期21-29,共9页
在提炼企业基础研究行为驱动因素基础上,采用解释结构模型原理,构建企业基础研究行为驱动因素的层级递阶结构模型,从上到下依次为企业内部驱动、市场驱动、国家战略驱动、国际竞争驱动和社会驱动。划分企业基础研究行为的强关系驱动层... 在提炼企业基础研究行为驱动因素基础上,采用解释结构模型原理,构建企业基础研究行为驱动因素的层级递阶结构模型,从上到下依次为企业内部驱动、市场驱动、国家战略驱动、国际竞争驱动和社会驱动。划分企业基础研究行为的强关系驱动层、中关系驱动层和弱关系驱动层。选取在基础研究领域具有引领性的企业进行典型案例研究,得到企业基础研究行为驱动因素分层结构作用图谱。结论对我国企业基础研究驱动工作实践具有一定的理论参考和应用价值。 展开更多
关键词 企业基础研究 驱动因素 分层结构 作用图谱
下载PDF
蛋白质相互作用图谱及其研究方法 被引量:2
2
作者 李宏 《重庆教育学院学报》 2001年第3期60-63,共4页
蛋白质相互作用图谱的研究是后基因时代的重要研究课题。本文介绍了蛋白质相互作用和蛋白质相互作用图谱的研究方法。
关键词 蛋白质相互作用图谱 经典蛋白质组学 逆向蛋白质学 生命科学 基因序列
下载PDF
大规模的酵母双杂交系统在蛋白质相互作用组图谱中的应用
3
作者 马海蓉 李维琪 《微生物学通报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期119-123,共5页
蛋白质-蛋白质之间的相互作用是蛋白质发挥其功能的重要途径之一。通过研究蛋白质组中所有蛋白质之间的相互作用做出蛋白质相互作用对图谱是功能基因组时代许多科学家关注的问题,而大规模的酵母双杂交系统是蛋白质相互作用对图谱的研究... 蛋白质-蛋白质之间的相互作用是蛋白质发挥其功能的重要途径之一。通过研究蛋白质组中所有蛋白质之间的相互作用做出蛋白质相互作用对图谱是功能基因组时代许多科学家关注的问题,而大规模的酵母双杂交系统是蛋白质相互作用对图谱的研究中应用较为广泛的策略。近两年来该策略最具代表的实例是用它进行酵母中所有蛋白之间相互作用的检查。但是巨大的蛋白质网络比我们想象要大得多,单一的双杂交系统不能解决所有问题,需要同其它的方法有效地结合。 展开更多
关键词 大规模的酵母双杂交系统 蛋白质相互作用图谱 阵列筛选 文库筛选
下载PDF
基于网络药理学和分子对接技术探讨十九畏药对“郁金-丁香”抗肝纤维化作用机制 被引量:1
4
作者 汪居安 王居义 +5 位作者 蔡叶 李幸蓉 吴凌 伊艳敏 檀啸 王继洲 《安徽医药》 CAS 2023年第6期1083-1087,F0002,I0001,共7页
目的 通过网络药理学和分子对接技术探讨郁金-丁香药对抗肝纤维化的作用机制。方法 于2022年1月8日检索中药系统药理学数据平台(TCMSP)获取郁金和丁香的有效活性成分及相关靶点并进行筛选和预测;肝纤维化相关靶点的数据通过NCBI基因数据... 目的 通过网络药理学和分子对接技术探讨郁金-丁香药对抗肝纤维化的作用机制。方法 于2022年1月8日检索中药系统药理学数据平台(TCMSP)获取郁金和丁香的有效活性成分及相关靶点并进行筛选和预测;肝纤维化相关靶点的数据通过NCBI基因数据、OMIM数据库和Genecards数据库获取;运用软件Venny 2.1绘制药物-疾病靶点韦恩图,得到药物抗肝纤维化的作用靶点;运用Cytoscape 3.8.2软件构建药物-活性成分-靶点相互作用网络并分析其拓扑结构;运用String数据库构建蛋白质相互作用(PPI)网络图;利用David和Metascape数据库对关键靶点分别进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析;利用PubChem和RCSBPDB数据库对关键成分和靶点进行分子对接。结果 筛选得到郁金-丁香药活性成分44个,对应作用靶点200个,肝纤维化候选靶点3 951个,药物与疾病交集靶点155个。药物-活性成分-靶点网络和PPI网络分析显示槲皮素、山柰酚、柚皮素、β-谷甾醇等是药对治疗肝纤维化的关键成分,蛋白激酶B1(AKT1)、白细胞介素(IL)-6、IL-1β、牛胱天蛋白酶3(CASP3)等为治疗的核心靶点。155个潜在靶点经GO富集至1 889条生物学过程、44条细胞组分表达和94个分子功能相关的过程中。KEGG通路分析显示与133条通路有关,涉及癌症信号通路、乙型肝炎信号通路、TNF信号通路、Toll样受体信号通路等。分子对接表明关键成分与核心靶点结合良好。结论 从网络药理学角度阐明了郁金-丁香药多成分、多靶点、多途径的整体调节特点,初步揭示了其抗肝纤维化的作用机制,为后续研究提供思路与依据。 展开更多
关键词 肝纤维化 十九畏 郁金 丁香 网络药理学 分子对接 蛋白质相互作用图谱
下载PDF
基于生物信息学对肝细胞癌潜在枢纽基因的筛选及验证 被引量:2
5
作者 李攀龙 郑小芳 +5 位作者 何进勇 洪炜龙 彭旭云 杜聪 梁伟铖 邱东波 《暨南大学学报(自然科学与医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期535-546,共12页
目的:筛选网络数据库中肝细胞癌组织与非癌性肝组织中差异表达的基因,并探讨其中适合作为早期筛查肝癌及治疗晚期肝细胞癌(HCC)的分子标记.方法:从GEO数据库中下载3个数据集GSE121248、GSE101685和GSE14520,筛选差异表达显著的基因(DEG... 目的:筛选网络数据库中肝细胞癌组织与非癌性肝组织中差异表达的基因,并探讨其中适合作为早期筛查肝癌及治疗晚期肝细胞癌(HCC)的分子标记.方法:从GEO数据库中下载3个数据集GSE121248、GSE101685和GSE14520,筛选差异表达显著的基因(DEGs),并对其进行基因功能富集和信号通路富集分析,利用STRING网站构建对应蛋白的相互作用网络,导入Cytoscape软件后用CytoHubb插件筛选处于关键位置前10位的枢纽基因.利用Kaplan-Meier生存分析比较枢纽基因表达差异对肝癌患者平均生存率的影响,并通过GEPIA验证枢纽基因在肝癌组织中的表达变化情况,进一步分析各枢纽基因所涉及的信号通路.结果:数据集GSE121248、GSE101685和GSE14520分别筛选出为187、536和253个DEGs(|log2FC|>2, adj.P<0.01).Venn图显示3个数据集中共同包含的DEGs有87个,其所涉及的细胞功能为类固醇代谢和氧化还原酶活性,所涉及的通路为视黄醇代谢及p53信号通路.87个DEGs对应的69个蛋白的相互作用网络中,筛选最大团中心性(maximal clique centrality, MCC)前10位的枢纽基因为CDK1、CCNB1、TOP2A、PRC1、ECT2、RACGAP1、DTL、RRM2、ASPM和ESR1.Kaplan-Meier生存分析提示9个基因(CDK1、CCNB1、TOP2A、PRC1、ECT2、RACGAP1、DTL、RRM2和ASPM)高表达可能导致HCC患者的总生存期(OS)较差,而ESR1基因高表达时患者OS延长(P<0.05).GEPIA分析369例HCC组织和160例正常肝组织的结果显示,CDK1、CCNB1、TOP2A、PRC1、ECT2、RACGAP1、DTL、RRM2和ASPM表达升高,而ESR1表达下调(|log2FC|>1,P<0.05).这10个枢纽基因所涉及的信号通路主要为p53信号通路、细胞周期和孕酮介导的卵母细胞成熟.结论:9个枢纽基因CDK1、CCNB1、TOP2A、PRC1、ECT2、RACGAP1、DTL、RRM2和ASPM的高表达以及ESR1的低表达与肝癌患者的不良生存率密切相关,提示它们作为检测对象预测肝癌预后及作为干预靶点改善肝癌预后的可能. 展开更多
关键词 肝细胞癌 生物信息学 基因表达谱分析 蛋白质相互作用图谱
下载PDF
HPLC Fingerprinting and Spectrum-antitumor Effect Relationship for Discrimination between Mylabris phalerata Pallas and Mylabris cichorii Linnaeus
6
作者 Jian-Yong Zhang Qi-Hong Chen +4 位作者 Xian Pei Rong Yan Can-Can Duan Yun Liu Xiao-Fei Li 《TMR Modern Herbal Medicine》 2018年第1期11-18,共8页
Objective: Evaluation of discrimination between two Mylabris Species based on HPLC fingerprinting andspectrum-antitumor effect relationship. Methods: In this study, a simple and efficient high-performance liquidchro... Objective: Evaluation of discrimination between two Mylabris Species based on HPLC fingerprinting andspectrum-antitumor effect relationship. Methods: In this study, a simple and efficient high-performance liquidchromatography (HPLC) method integrating with chemometric analysis and spectrum-antitumor effect relationship wasdeveloped for discrimination between two species of Mylabris: Mylabris phalerata Pallas (MP) and Mylabris cichoriiLinnaeus (MC). Results: In the fingerprint analysis, 14 characteristic peaks were selected to assess the differencesbetween MP and MC using the similarity and pattern recognition analysis using PCA and OPLS-DA. The HPLCchromatograms of samples from 10 regions of China showed differences between MP and MC, and 7 characteristicchemical markers were found. In the spectrum-antitumor effect relationship analysis, 4 activity markers played a vitalrole in decreasing the IC50 and might be the antitumor components of Mylabris by grey relational analysis andmultivariate linear regression analysis. The chemometric analysis in combination with spectrum-effect relationshipresults indicated that peaks 2 (cytosine), 4 (unknown) and 14 (unknown) were important differential markers fordistinguishing the two species of Mylabris. Conclusion: The method is applicable, credible and more efficient todiscriminate MP and MC, and will offer a new way for facilitating quality control of insect medicines. 展开更多
关键词 HPLC Fingerprinting Spectrum-antitumor effect MYLABRIS DISCRIMINATION
下载PDF
非梗阻性无精子症的生物信息学分析
7
作者 卢振权 侯健 +10 位作者 梁松武 易翔 段永刚 许祥 罗兵锋 袁渊 程小宝 廖苏才 季瑞东 吕娴媛 罗光彦 《中国男科学杂志》 CAS CSCD 2021年第5期17-23,共7页
目的利用整合生物信息学筛选非梗阻性无精子症(NOA)组织相关的生物标志物及其调控途径,揭示其潜在的分子机制。方法从GEO(Gene Expression Omnibus)数据库中获得GSE145467,GSE25518和GSE9210的基因表达谱矩阵,提取了正常生精的睾丸活检... 目的利用整合生物信息学筛选非梗阻性无精子症(NOA)组织相关的生物标志物及其调控途径,揭示其潜在的分子机制。方法从GEO(Gene Expression Omnibus)数据库中获得GSE145467,GSE25518和GSE9210的基因表达谱矩阵,提取了正常生精的睾丸活检样本10例,无精子症患者睾丸活检样本76例。对这三个GEO芯片数据整合归一化并进行批次矫正后取交集。使用R软件鉴定正常生精样本组织(NS)与NOA之间的差异表达基因(DEGs),对差异表达的基因进行GO富集分析和KEGG通路富集分析,获取关键通路。然后基于在线工具(STRING)构建蛋白质与蛋白质相互作用网络图(PPI)。最后利用Cytoscape中的Cytohubba对枢纽基因(HUB基因)进行筛选。结果共筛选出489个常见的DEGs,包括10个上调基因和479个下调基因。它们通过对一些重要的途径,包括糖代谢,脂肪酸代谢,炭代谢、氨基酸合成、细胞周期及肌肉萎缩等的调控来参与精子发生。利用在线生物信息学工具String成功构建PPI网络图并使用Cytoscape筛选出网络中前30个关键基因(HUB genes)。包括BUB1、BIRC5、TTK、HMMR、RACGAP1、NEK2、DYNLL2、PBK、KIF15、UBB、KIF18A、OIP5、PTTG1、SPAG5、CKS2、CEP55、CDKN3、HIST1H2BA、TYMS、KPNA2、SGOL2、KIF2B、H2AFJ、DNALI1、SYCP1、SMC1B、DNAI1、DYNLRB2、FKBP6、SYCP3,这些基因都是下调基因。结论识别上述HUB基因和通路将有助于我们更好地理解NOA的发生机制,并为疾病的诊治提供潜在的生物标记物和治疗靶点。 展开更多
关键词 非梗阻性无精症 基因表达谱 功能富集分析 蛋白质相互作用图谱 生物标志物
原文传递
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部