最新文章

最近技术的改进使生物样品中大量代谢物的同时检测和定量成为可能。在这里，我们研究了代谢组学技术的挑战和创新，并找出这些工具是如何影响临床生物标志物发现的。

下一代多组学的发展使得生成和处理大量数据成为可能，这些数据涵盖了从基因组突变到代谢组学和微生物过程的任何内容。然而，即使对最有经验的生物信息学专家来说，处理和分析所有这些数据仍然是一个挑战。在本文中，我们将探讨多组学和宏蛋白质组学数据分析方法的一些解决方案和进步。

我们采访了格罗宁根大学(University of Groningen)化学生物学小组负责人乔瓦尼·麦格利亚(Giovanni Maglia)教授，了解他和他的团队在利用纳米孔技术解决蛋白质问题方面所取得的进展。

纳米孔测序现在被证明是一个富有成效的领域，以阐明蛋白质，因为它已经在以前的DNA测序。然而，它还没有达到DNA技术所达到的程度，仍然有挑战需要克服，还有谜团需要解决。在这里，我们采访了格罗宁根大学化学生物学小组的负责人乔瓦尼·麦格利亚教授，谈谈他的小组最近在该领域的工作，他们正在努力应对的挑战以及该领域的未来。

科学家描述了80种突触蛋白的磷酸化如何驱动我们的睡眠/清醒周期

一个雄心勃勃的新工作流程结合了两种前沿的蛋白质组学分析技术，以改善大型蛋白质组合的成像。电子冷冻显微镜(cryo-EM)和交联耦合质谱(CX-MS)的结合可以更深入地研究蛋白质结构，达到技术本身无法获得的细节水平。

研究人员首次发表了端粒酶三维分子结构的详细图片和描述，这一发现可能使更好的靶向药物筛选成为可能，并可能导致更成功的端粒酶相关临床治疗。

在后基因组学时代，我们看到蛋白质组学强大的新革命。我们发现进步是如何加深我们对癌症生物学和耐药过程的理解的，这将导致新的临床应用，如非侵入性生物标志物和药物开发。

RNA-seq (RNA-测序)是一种可以使用下一代测序(NGS)检测样本中RNA的数量和序列的技术。在这里，我们看看为什么RNA-seq是有用的，这项技术是如何工作的，目前常用的基本协议以及仍然存在的挑战。

许多神经退行性疾病——如阿尔茨海默病、帕金森病或慢性创伤性脑病(CTE)——的明确诊断往往来得太晚。阿尔茨海默氏症和CTE诊断的“真正的黄金标准”是通过对脑组织的直接尸检。现在，研究人员和运动员都在努力改变这种状况。