目的:通过对癌症基因组图片(TCGA)数据库中转录组数据进行分析，筛选与膀胱尿路上皮癌相关的预后分子标签。方法:提取TCGA数据库中膀胱尿路上皮癌患者的临床数据以及膀胱尿路上皮癌和癌旁组织中的转录组数据，采用LASSO-Cox回归分析筛选膀胱尿路上皮癌预后相关的mRNA，并构建膀胱尿路上皮癌的预后分子标签。结果:首先筛选出膀胱尿路上皮癌和膀胱正常组织中差异表达基因8738个，经过单因素Cox分析得到2824个与膀胱尿路上皮癌预后相关的基因( P<0.05)，选取 P<0.0001的mRNA 225个，进一步采用LASSO-Cox回归分析筛选出11个与膀胱尿路上皮癌预后相关的基因，分别为TPST1、ANXA1、LINC01138、AMIGO2、HOOK1、AC005730.2、KANK4、PEX5L、AL353572.1、CATSPER4、AL645939.1，最后联合这11个基因构建出膀胱尿路上皮癌的预后分子标签。利用分子标签基因构建的模型能将膀胱尿路上皮癌划分为高表达组和低表达组，绘制分子标签生存曲线及受试者工作特征(ROC)曲线，结果显示：分子标签表达水平与膀胱尿路上皮癌患者的预后有显著性关联，分子标签值越高，患者预后越差。 结论:通过对TCGA数据库的分析，发现TPST1、ANXA1、LINC01138、AMIGO2、HOOK1、AC005730.2、KANK4、PEX5L、AL353572.1、CATSPER4、AL645939.1和AL645939.1对膀胱尿路上皮癌的预后有影响，且构建的分子标签表达水平与膀胱尿路上皮癌的预后有显著性关联。

目的:筛选肾透明细胞癌甲基化驱动基因，并基于肾透明细胞癌甲基化驱动基因构建预后分子标签，探索其在肾透明细胞中的预后作用。方法:下载TCGA数据库中肾透明细胞癌基因的表达数据、DNA甲基化数据及临床信息资料。使用R语言MethylMix包综合分析患者的基因表达数据和DNA甲基化数据，筛选甲基化驱动基因，然后随机抽取70%肾透明细胞癌患者的转录组数据，应用LASSO-Cox回归分析构建预后分子标签，取其余30%的数据验证构建分子标签。结果:根据肾透明细胞癌表达谱数据和甲基化数据，筛选得到188种肾透明细胞癌甲基化驱动基因(Cor<－0.3，均 P<0.05)，其中104种低甲基化驱动基因，84种高甲基化驱动基因；基于ccRCC转录组数据和生存数据，发现188种甲基化驱动基因中有91种与ccRCC预后相关的基因(均 P<0.05)。联合临床预后数据采用LASSO-Cox回归分析从中筛选出8种与肾透明细胞癌预后相关甲基化驱动基因EPB41L4B、GOLGA6L2、HHLA2、HOXA2、LINC00944、SPINT2、ZNF382、ZNF888，并联合8种甲基化驱动基因构建预后分子标签：分子标签得分＝0.130004056×EXPEPB41L4B＋0.110026099×EXPGOLGA6L2-0.116610796×EXPHHLA2＋0.438033838×EXPHOXA2＋0.180898961×EXPLINC00944-0.168803405×EXPSPINT2-0.326061874×EXPZNF3821-0.152001589×EXPZNF888。生存曲线分析结果显示，构建的分子标签值在训练组、测试组、全部数据组与ccRCC患者的生存期均显著相关(均 P<0.05)，分子标签值越高患者预后越差。 结论:通过对TCGA数据库的挖掘，筛选得到188种肾透明细胞癌甲基化驱动基因，从中筛选出由8种基因联合组成的预后分子标签与肾透细胞癌患者的预后有显著性关联，为肾透细胞癌精准治疗提供了新的预后模型。

目的:构建细粒棘球蚴pET30a-EgG1Y162-2原核表达重组质粒，诱导表达EgG1Y162-2重组蛋白，为研制细粒棘球蚴疫苗提供研究基础。方法:以细粒棘球蚴cDNA为模板，利用PCR法合成EgG1Y162-2目的基因，经限制性内切酶 EcoRⅠ和 HindⅢ双酶切后连接到原核表达载体pET30a中，构建pET30a-EgG1Y162-2重组质粒；将重组质粒转化至大肠埃希菌BL21（DE3）感受态细胞中，经异丙基硫代半乳糖苷（IPTG）诱导表达大量蛋白，采用亲和层析方法纯化重组蛋白；经十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳（SDS-PAGE）分析蛋白纯化水平，蛋白免疫印迹（Western blot）法鉴定表达产物。 结果:成功构建pET30a-EgG1Y162-2重组质粒，诱导表达后菌体上清液和洗脱液均在相对分子质量约15 × 10 3处出现EgG1Y162-2蛋白目的条带，且200 mmol/L咪唑洗脱的蛋白抗原成分较纯。Western blot结果显示，纯化后带有His标签的EgG1Y162-2重组蛋白能被抗His单克隆抗体识别。 结论:成功构建了细粒棘球蚴pET30a-EgG1Y162-2原核表达重组质粒，诱导表达了EgG1Y162-2重组蛋白，为进一步开展抗细粒棘球蚴疫苗的研究奠定基础。

目的:用高通量方法筛选口腔鳞癌放疗抵抗相关的激酶基因，为口腔鳞癌的临床治疗决策提供理论基础。方法:以慢病毒构建的短发夹核糖核酸(shRNA)激酶文库(含4 675个不同shRNA序列，覆盖709个人激酶基因)感染舌鳞癌Cal-27细胞，嘌呤霉素筛选去除未成功感染的细胞后，以光子射线进行照射(0、10和15 cGy)，然后继续培养3 d，以增加不同射线抗性细胞的丰度差异。提取细胞基因组DNA，利用PCR获得完整shRNA序列，同时每组引入不同标签序列，利用illumina平台进行二代测序，找出丰度发生显著变化的shRNA，其对应基因即为影响射线抗性的基因。结果:本次实验共筛选到5个影响口腔鳞癌放射线抗性的激酶基因，其中，PKLR和IPMK敲减后会增加射线抵抗，AURKB、ITPKB和DLG2敲减后会导致放射敏感，其高表达会导致患者对放疗耐受。结论:本研究利用shRNA慢病毒文库结合二代测序方法筛选到3个口腔鳞癌放射抵抗基因，但具体作用机制尚需进一步探究。

目的:初步了解重组人tau441 (P301S)蛋白体外聚集、抗原性及免疫原性等生物学性质。方法:原核表达带His标签的tau441 (P301S)重组质粒，镍亲和层析纯化重组蛋白，BCA测定蛋白浓度，SDS-PAGE凝胶考马斯亮蓝染色确定蛋白的纯度；采用Western blot (WB)和负染透射电镜(transmission electron microscopy, TEM)鉴定；间接酶联免疫吸附实验(enzyme linked immunosorbent assay, ELISA)检测所得蛋白的抗原性；以重组蛋白免疫小鼠，检测免疫血清特异性抗体滴度来分析其免疫原性。结果:所得重组人tau441 (P301S)纯度为70%，WB显示在相对分子质量(Mr.×10 3)64和更高相对分子质量处有特异性条带。TEM显示，tau441 (P301S)呈絮状团块聚集，团状面积显著大于tau441野生型蛋白(t＝6.439, P＝0.003)；4 ℃孵育9 d后，tau441 (P301S)形成明显的纤维状结构。间接ELISA结果显示，tau441 (P301S)能被tau单抗HT7(1∶80 000)识别；小鼠免疫血清tau特异性抗体滴度达到1∶128 000，且WB显示，免疫后血清识别阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)转基因小鼠脑裂解抽提物。 结论:重组人tau441 (P301S)蛋白具有体外聚集性增强的特性但其抗原性和免疫原性未改变。

目的:建立猪带绦虫（Ts）14-3-3.2原核表达系统，并观察Ts14-3-3.2蛋白在Ts成虫和囊尾蚴中的表达情况。方法:在遵义医科大学寄生虫学教研室前期获得Ts14-3-3.2基因序列的基础上，采用基于PCR的精确合成（PAS）方法全基因合成Ts14-3-3.2基因，经限制性内切酶 NdeⅠ和 XbaⅠ双酶切后连接质粒pCzn1，构建重组质粒pCzn1-Ts14-3-3.2。将重组质粒转化至大肠埃希菌ArcticExpress感受态细胞中诱导表达，采用十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳（SDS-PAGE）和考马斯亮蓝染色分析和鉴定表达产物，通过镍（Ni）柱亲和纯化获得纯化Ts14-3-3.2重组蛋白。采用该纯化重组蛋白免疫新西兰大白兔，制备Ts14-3-3.2重组蛋白多克隆抗体，采用免疫印迹法（Western blot）检测Ts14-3-3.2蛋白在Ts成虫和囊尾蚴中的表达情况。 结果:成功构建重组质粒pCzn1-Ts14-3-3.2，诱导表达后菌体上清液和沉淀均在相对分子质量约29.31 × 10 3处出现Ts14-3-3.2目的蛋白条带。纯化后带有His标签的Ts14-3-3.2重组蛋白能被抗His单克隆抗体识别，获得效价为1∶512 000的Ts14-3-3.2重组蛋白多克隆抗体。Western blot结果显示，Ts14-3-3.2蛋白在Ts成虫和囊尾蚴中均有表达。 结论:成功建立Ts14-3-3.2原核表达系统，获得了高纯度、高效价的Ts14-3-3.2重组蛋白多克隆抗体。Ts14-3-3.2蛋白在Ts成虫和囊尾蚴阶段均有表达。

目的:探讨基于脂代谢相关基因（LMRG）预测局部晚期直肠癌（LARC）新辅助放化疗疗效的价值。方法:于基因表达数据库获得接受新辅助放化疗的LARC的全基因组表达数据GSE46862，进行差异表达分析以获得差异表达基因。于分子标签数据库（MSigDB数据库）搜集LMRG并与差异表达基因取交集获得差异表达的LMRG。基于最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归、支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）、随机森林（RF）三种机器学习算法筛选获得候选LMRG。采用基因本体论（GO）与京都基因与基因组百科全书（KEGG）分析进行功能富集分析以获得潜在的功能与作用通路。采用受试者操作特征（ROC）曲线分析评估候选LMRG预测LARC新辅助放化疗疗效的准确性。结果:共筛选出8个候选LMRG（ ALOX5AP、 FADS2、 GALC、 PLA2G12A、 AGPAT1、 AACS、 DGKG、 ACSBG2），这些LMRG主要涉及脂质代谢相关生物进程，并参与调控多个重要的脂质代谢相关信号通路。此外，这8个候选LMRG拥有较高的预测LARC新辅助放化疗疗效的曲线下面积（AUC）值。 结论:基于3种机器学习算法鉴定出的8个LMRG拥有较高的预测LARC新辅助放化疗疗效的准确性，可为寻找LARC术前新辅助放化疗疗效评估的分子标志物及潜在的治疗靶点提供线索。

目的:通过TCGA数据库中膀胱尿路上皮癌(BLCA)中炎症反应相关基因(IRRGS)的表达数据和临床数据，构建BLCA分子亚型和预后分子标签，探索其在BLCA中的预后作用。方法:检索TCGA数据库中412例BLCA患者的转录组数据及临床预后数据，利用R语言中NMF包对BLCA中的IRRGS表达进行无监督聚类分析，构建基于IRRGS的BLCA分子亚型，探索不同亚型的预后情况和肿瘤微环境情况；采用LASSO-Cox回归进行BLCA预后相关甲基化标志物筛选，并构建预后分子标签，进一步分析其在BLCA中的预后作用。结果:基于BLCA转录组数据和生存数据，发现200种IRRGS中有33种基因与BLCA预后相关(均 P<0.05)，基于33种IRRGS构建BLCA分子亚型，将412例BLCA患者分为3个亚组，不同亚型具有不同预后，且不同亚型具有不同肿瘤微环境；基于33种IRRGS采用LASSO-Cox回归分析从中筛选出9种与BLCA预后相关IRRGS(DCBLD2、IL-10、IRAK2、IRF1、LDLR、PVR、RIPK2、SEMA4D、TLR2)，并联合9种IRRGS构建预后分子标签，结果显示，该分子标签可以很好地判断BLCA患者预后。 结论:基于IRRGS构建的BLCA分子亚型，不同亚型间预后不同；不同亚型间肿瘤微环境不同。基于9种IRRGS构建的BLCA预后分子标签可以很好地判断BLCA预后，提示IRRGS在BLCA中可发挥重要作用。

目的:通过蛋白重组技术低成本、快速制备高浓度人视黄醇结合蛋白4（hRBP4）参考物质，解决临床hRBP4高值参考物质难以获取的需求。方法:在美国国立生物技术信息中心NCB查找hRBP4的互补DNA序列，经大肠埃希菌密码子优化后人工合成，然后将DNA片段克隆至原核表达质粒pET-28a（+）中，以构建重组hRBP4表达载体。将重组质粒转化至 E. coli BL21感受肽中，优化诱导表达条件（如温度、转速和异丙基硫代半乳糖苷IPTG浓度等）、诱导质粒表达并对重组蛋白进行His融合标签纯化，获取纯化后的hRBP4重组蛋白。 结果:DNAMAN软件对比显示编码hRBP4蛋白的碱基序列完全正确，成功构建重组hRBP4原核表达质粒；SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳结果显示亲和纯化产物中可清晰可见约相对分子质量26 000电泳条带；临床尿液和血清hRBP4常规检测系统均可检测到纯化的hRBP4蛋白，且稀释倍数与检测浓度间呈现良好线性关系。结论:成功构建重组hRBP4高水平表达系统，重组hRBP4蛋白纯度大、浓度高、生产周期短，有望在室间质量评价质控品和有证参考物质研制中发挥重要作用。

目的:应用综合机器学习(ML)模型开发新的精确生物标志物，以预测胰腺癌(PC)患者预后及药物敏感性。方法:从公共多中心队列中获取768例患者的数据，并从CTRP-V2.0数据库中检索PC细胞的吉西他滨耐药数据。采用由9种ML算法组成的95个ML模型创建吉西他滨耐药相关基因特征(GRGS)。根据GRGS，PC患者被分为高危(共385例)和低危(共383例)两组。通过R 4.1.3软件的不同软件包，在纳入队列中评估GRGS预测PC患者总生存率(OS)的风险比( HR)；并将CRGS与已发表基因标签进行比较。运用AutodockVina 1.2.2软件筛选药物与GRGS核心基因进行分子对接，记录药物与核心基因的结合能评分。单因素多因素分析均采用cox回归模型，Kaplan-Meier法绘制生存曲线，HR评估两组个体之间生存时间的差异， t检验比较连续性变量，c指数值(c-index)用来比较模型和基因标签效能。 结果:在95个模型中，最小绝对收缩和选择操作＋随机生存森林模型(LASSO＋RSF)开发的GRGS显示出最高的c-index，在5个队列中的平均值为0.674。在癌症基因组图谱(TCGA)中，CRGS分数较高的PDAC患者，其OS越差[ HR＝7.40，95%可信区间( CI)：4.42～12.41， P<0.01]，相较于Grade分级、TNM分期、性别和年龄，CRGS是PADC患者较差OS的独立风险因素[ HR＝1.07，95% CI：1.05～1.08， P<0.01]。与已发表的43个基因标签比较，GRGS在评估多个队列的预后方面表现更佳(c-index＝0.94)。SMC4是组成GMGS的九个基因之一，达沙替尼结合SMC4蛋白分子的效能为－0.246。 结论:GRGS可作为评估PC患者临床预后和全身治疗的有前途的生物标志物。