使用全面的生物信息学分析和分子实验研究，利用泛癌数据，特别是胃癌（GC）数据来研究肌动蛋白原四（TPM4）的功能。我们使用UCSC Xena、癌症基因组图谱（TCGA）、基因型组织表达项目（GTEx）、TIMER2.0、GEPIA、cBioPortal、先导工具和UALCAN网站和数据库来提取TPM4的泛癌数据。将TPM4表达与预后，基因改变，表观遗传改变和免疫浸润相结合进行了研究。使用RNA22、miRWalk、miRDB、Starbase 2.0和Cytoscape来确定和构建GC中长链非编码RNA、microRNA和TPM4的调控网络。使用GSCALite，drug bank数据库和相连图谱（CMap）等数据进行药物敏感性分析。使用基因本体论（GO）、京都基因和基因组百科全书（KEGG）的富集分析、伤口愈合实验以及（Matrigel）转移实验来研究TPM4在GC中的生物功能。全面泛癌分析的结果表明，TPM4在大多数癌症中具有一定的诊断和预后价值。TPM4表达的改变（包括复制和深度突变）和表观遗传改变表明，TPM4表达与高浓度DNA甲基化抑制剂和RNA甲基化调节剂的表达相关。此外，TPM4表达与免疫细胞浸润、免疫检查点（ICP）基因表达、肿瘤突变负担（TMB）和微卫星不稳定性（MSI）相关。新抗原（NEO）也被发现影响其对免疫疗法的反应。发现了一个长链非编码RNA - microRNA - TPM4网络来调节GC的发展和进展。TPM4表达与多西他赛、5-氟尿嘧啶和八种小分子靶向药物的敏感性相关。基因功能富集分析表明，与TPM4共同表达的基因富集在细胞外基质（ECM）相关通路内。伤口愈合实验和（Matrigel）转移实验表明，TPM4促进了细胞迁移和侵袭。TPM4作为一个致癌基因，在GC中发挥生物学作用，可能通过ECM重塑来促进GC细胞的侵袭和迁移。TPM4是一个潜在的标记物，可用于泛癌治疗的诊断，治疗结果，免疫学，化疗和小分子药物靶向治疗，包括胃癌治疗。长链非编码RNA - microRNA - TPM4网络调节GC进展的机制。TPM4可能通过ECM重塑来促进GC细胞的侵袭和迁移。版权所有©2023年郭，赵，严，李，郭，党，沈，韩和罗。

Crohn's病（CD）是一种复杂的、临床上异质的、多因素起源的疾病；目前没有完美的临床前模型，对于这种异质性的基础还知之甚少，也还没有根治方法。为了解决这些亟需的问题，我们尝试探索成体干细胞源性器官的转化潜力，这些器官不仅保留其组织认同，而且还保留了其基因和表观遗传性疾病驱动特征。我们预期地创建了来自所有临床亚型（蒙特利尔分类B1-B3和会阴部疾病）的34个连续受试者结肠组织中的CD患者衍生的器官样本库（PDO）以及健康受试者的PDO。通过比较基因表达分析，确定了PDO作为活动性疾病的结肠上皮建模工具的基准线，并揭示了尽管有临床上的异质性，但有两个重要的分子亚型：免疫缺陷感染性CD [IDICD]和压力和衰老诱导的纤维化硬化综合征CD [S2FCD]。转录组、基因组和表型显示了在每个分子亚型中具有惊人的内部一致性。在“存活生物库”的形态学、表型和功能变化范围中，显示了不同分子亚型之间明显的差异。这些观察结果使得我们可以进行药物筛选，翻转亚型特异性表型，例如，在IDICD中受损的微生物清除使用核受体激动剂被逆转，而在S2FCD中的衰老则被使用抗衰老药物纠正，但反之不然。定量表型和基因型的CD-PDO 可以通过进行前临床0期人体试验，弥补基础生物学和患者试验之间的差距，实现个性化治疗。该研究提供了有前途的细菌培养物库及有表型-基因型的 Crohn疾病患者衍生的器官（CD-PDO）作为疾病分子亚型的平台，并列举了这些器官的优势，以及他们在未来如何用来实现个性化治疗的方法。前瞻性的定量表型和基因型的CD-器官样品在患者中重现了疾病的表皮。CD-器官样品的表象-转录组-基因组聚合成两种分子亚型。一种亚型表现为微生物清除减退，另一种表现为细胞衰老增加。将表型-基因型的PDO用于整合和个性化治疗。

细胞的氧化平衡由Kelch-like ECH-associated protein 1（KEAP1）/ nuclear factor erythroid 2-related factor 2（NRF2）通路维持。这种细胞保护通路可以解毒活性氧和异物。在癌变的不同阶段（包括启动、促进、恶化和转移），KEAP1 / NRF2通路作为促癌或抗癌的角色都很复杂。本篇小型综述聚焦于关键研究，描述KEAP1 / NRF2通路如何在不同阶段影响肿瘤。汇编的数据表明，KEAP1 / NRF2在癌症中的作用高度依赖于背景；具体包括使用的模型（致癌剂诱导vs遗传）、肿瘤类型和癌症的阶段。此外，新兴数据表明，KEAP1 / NRF2对调节肿瘤微环境非常重要，其影响可以通过表观遗传或对共存突变的响应进行放大。需要进一步解析这种通路的复杂性以开发新的药物和药物治疗方案，以改善患者的临床疗效。

实质分析通过乳腺X线摄影图像的纹理特征的表征，对评估乳腺癌风险表现出了良好的性能。然而，这种实践背后的工作原理尚未得到很好的理解。领域癌变是一种现象，与大量细胞中的遗传和表观遗传变化有关，使它们在出现可识别的癌症迹象之前走向恶性。有证据表明，它可以引起组织的生化和光学特性的变化。本研究的目的是研究由于领域癌变引起的扩展基因突变和表观遗传变化，以及它们对乳腺组织生物化学的影响，是否可以通过乳腺X线摄影图像的放射学模式来检测。设计了一个计算机模拟实验，其中涉及开发领域癌变模型来修改60个像素化虚拟乳房模型的光学组织特性。从这些模型中生成乳腺X线摄影图像，并与没有领域癌变的乳腺X线摄影图像进行比较。我们从乳房区域提取了33个纹理特征，以定量评估领域癌变模型的影响。我们使用t检验、Wilcoxon符号秩检验和Kolmogorov-Smirnov检验分析带有和不带有领域癌变的纹理特征的相似性和统计等价性，并使用套索正则化的多项式Logistic回归分析进行鉴别测试。通过对3.9%的乳房体积进行光学组织性质的修改，一些纹理特征开始无法显示相等性(p≤0.05)。在7.9％的体积修改情况下，高比例的纹理特征显示出显着的差异(p≤0.05)和不等效性。在这个级别上，纹理特征的多项式逻辑回归分析表明，在乳房有和没有领域癌变的情况下区分乳腺X线摄影图像具有统计显著的性能(AUC = 0.89，95％CI：0.75-1.00)。这些结果支持领域癌变是实质分析在乳腺癌风险评估中具有独特性能的可行工作原理。本文受版权保护。版权所有。

组蛋白去乙酰化酶（HDAC）是重要的表观遗传药物靶点，在治疗癌症方面引起了科学界的广泛关注。目前市售的HDAC抑制剂缺乏对各种HDAC同工酶的选择性。在这里，我们通过药效团建模、虚拟筛选、对接、分子动力学（MD）模拟和毒理学研究等步骤，描述了我们用于发现新型潜在的羟基脂肪酸基HDAC3抑制剂的协议。建立了十种药效团假设，并通过不同的ROC（接收操作符曲线）分析验证了它们的可靠性。其中最佳的模型（假设9或RRRA）被用来搜索SCHEMBL、ZINC和MolPort数据库，以筛选出作为选择性HDAC3抑制剂的中间体，并进行不同的对接阶段。进行MD模拟（50ns）和MMGBSA研究来研究配体结合模式的稳定性，并通过轨迹分析，计算配体-受体复合物的RMSD（均方根偏差）、RMSF（均方根波动）和H键距离等。最后，对筛选出的前几种分子进行了体外毒性研究，并与参考药物SAHA和已建立的结构-活性关系（SAR）进行比较。结果表明，化合物31具有高抑制效力和较少的毒性（概率值为0.418），适合进一步的实验分析。

为比较基于涡轮自旋回波（TSE）和回声计划成像（EPI）的IVIM成像在口腔癌患者中的图像质量、表观弥散系数（ADC）和IVIM衍生参数，并评估ADC和IVIM衍生参数的等效性，30名口腔癌患者接受了3.0T系统下的TSE-IVIM和EPI-IVIM成像。比较了两个序列之间的扭曲比（DR）、信噪比（SNR）、对比度噪声比（CNR）、图像质量的定性评估、ADC、纯弥散系数（D）、伪弥散系数（D*）和灌注分数（f）。使用Bland-Altman分析评估口腔癌定量参数在TSE和EPI序列之间的一致性。结果表明，TSE-IVIM的DR明显小于EPI-IVIM（P < 0.001）。EPI-IVIM的大部分解剖部位的CNR显著高于TSE-IVIM（P < 0.05），而SNR没有显著差异（P > 0.05）。与EPI-IVIM相比，TSE-IVIM具有更高的图像质量、更少的失真和伪影以及更低的图像对比度（P < 0.05）。尽管没有显著差异存在（P > 0.05），但EPI-IVIM的病变边缘锐度和诊断信心低于TSE-IVIM。TSE-IVIM的ADC和D具有更好的重复性（ICC > 0.9）。尽管在两个序列之间的病变的ADC和IVIM衍生参数没有显著差异（P > 0.05），但在Bland-Altman图中发现了较宽的协议限。因为比起EPI-IVIM，TSE-IVIM具有更好的图像质量，因此可以作为口腔癌患者的替代技术。此外，TSE-IVIM可以提供更准确的定量参数。然而，两个IVIM技术衍生的定量参数不能用于口腔癌患者的等效参数。

WIF1（Wnt抑制因子1）是一种强效的肿瘤抑制基因，在许多恶性肿瘤中表观遗传学上被沉默。尽管它们参与了几种恶性肿瘤的下调，但WIF1蛋白与Wnt通路分子的关联尚未得到充分探索。本研究采用表达、基因本体分析和通路分析相结合的计算方法，以了解WIF1蛋白的作用。此外，我们通过Wnt通路分子与WIF1领域的交互来确定其抑制肿瘤的作用，同时确定它们的可能相互作用。初步的蛋白质相互作用网络分析赋予了我们Wnt配体（如Wnt1、Wnt3a、Wnt4、Wnt5a、Wnt8a和Wnt9a）、Frizzled受体（Fzd1和Fzd2）和低密度脂蛋白复合物（Lrp5/6）作为蛋白的最重要的相互作用因素。进一步，我们使用癌症基因图谱来确定上述基因和蛋白的表达分析，以了解这些信号分子在主要癌症亚型中的重要性。此外，使用分子对接研究探索上述大分子实体与WIF1领域的关联，而使用100ns的分子动力学模拟研究它们的动力学和稳定性。因此，我们了解到WIF1在抑制各种恶性肿瘤中的Wnt通路中扮演着可能的角色。由Ramaswamy H.Sarma传达。

接受化疗治疗后康复的育龄女性的生育能力在全球范围内逐渐下降。作为一种广谱化疗药物，在临床上，顺铂（CDDP）对女性生殖功能的损伤不容忽视。目前，CDDP对子宫损伤的研究还不足，需要进一步探索其确切机制。因此，我们进行了这项研究，旨在确定是否可以通过注入人脐带间充质干细胞（hUMSCs）来改善CDDP诱导损伤大鼠的子宫损伤，并进一步探索其确切机制。通过腹腔注射CDDP建立了损伤大鼠模型，七天后尾静脉注射hUMSCs。在体内，CDDP诱导损伤大鼠的子宫功能受到了hUMSC移植的影响。在体外，从细胞和蛋白质水平进一步探索了具体机制。总体而言，CDDP诱导的大鼠子宫功能障碍的具体原因是子宫内膜纤维化，在hUMSC移植后得到了明显的改善。进一步的研究发现，CDDP损伤后，hUMSCs可以调节内膜基质细胞中基质金属蛋白酶-9（MMP-9）/组织金属蛋白酶抑制剂-1（TIMP-1）的比例。版权所有 © 2023 Yu Tang等。

即使肿瘤标志物通常是连续评估的，但少有研究报道关于肿瘤标志物的△标准。因此，本研究旨在为五种肿瘤标志物（甲胎蛋白，癌抗原19-9，癌抗原125，癌胚抗原和前列腺特异性抗原）在不同临床设置下建立实用的△参考值。我们回顾性地收集了2020年至2021年三所大学医院病人五种肿瘤标志物的近期和先前结果的对比数据。将数据分为三个亚组，即体检接受者亚组（H），门诊患者亚组（O）和住院患者亚组（I）。使用发展集（头18个月，n=179,929）确定每个测试的△百分比变化（DPC），绝对DPC（absDPC）和参考变化值（RCV）的检查限制，并通过应用验证集（最后6个月，n=66,332）进行验证和模拟。DPC和absDPC的检查限制在大多数测试中在亚组之间变化显着。同样，通过排除当前和先前结果均在参考范围内的样本计算出需要进一步评估的样本比例为0.2-2.9％（DPC下限），0.2-2.7％（DPC上限），0.3-5.6％（absDPC）和0.8-35.3％（RCV99.9％）。此外，在所有亚组的模拟中观察到了高于0.99的阴性预测值。利用真实世界的数据，我们发现DPC是评估肿瘤标志物的最合适的△检查方法，并且应根据临床设置应用肿瘤标志物的△检查限值。©2023 Walter de Gruyter GmbH，柏林/波士顿。

背景：涉及氨基酸的代谢过程与癌症的发生和进展密切相关。长链非编码RNA（LncRNA）在调节代谢过程和促进肿瘤发展中起着不可或缺的作用。然而，尚未对与氨基酸代谢相关的LncRNA（AMML）在预测胃腺癌（STAD）预后中可能发挥的作用进行研究。因此，本研究旨在设计一个AMML模型来预测STAD相关的预后，并阐明它们的免疫特性和分子机制。 方法：在TCGA-STAD数据集中，将STAD RNA-seq数据按1：1的比例随机分为训练组和验证组，并分别构建和验证模型。在分子签名数据库中，本研究筛选了涉及氨基酸代谢的基因。通过Pearson相关分析获得AMML并使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归、单变量Cox分析和多元Cox分析建立预测风险特征。随后，检查高风险和低风险患者的免疫和分子特征以及药物的受益情况。 结果：使用11个AMML（LINC01697、LINC00460、LINC00592、MIR548XHG、LINC02728、RBAKDN、LINCOG、LINC00449、LINC01819和UBE2R2-AS1）开发了一个预后模型。此外，验证组和综合组中高风险个体的总体生存率（OS）均低于低风险患者。高风险评分与癌症转移，血管生成途径和肿瘤相关成纤维细胞、Treg细胞和M2巨噬细胞的高浸润、免疫抑制反应以及更具侵略性的表型有关。 结论：本研究确定了与11个AMML相关的风险信号，并建立了STAD的OS预测图。这些发现将帮助我们个性化治疗胃癌患者。版权所有 © 2023 Jin、Ou、Li、Liu和Zhao。