科学家获得了改进基因组编辑系统的新方法

科学家们开发出一种能装载siRNA到mRNA的通用聚合物载体,可用于非病毒传递,有望改进基因疗法。研究由SPbPU教授指导,与儿童肿瘤研究所合作,未来将测试在肿瘤中的应用。

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研究人员彼得大帝圣彼得堡理工大学与来自比利时的同事合作(SPbPU)参加基因组编辑技术发展的一个步骤。目前,可以将不同大小和结构的遗传物质输送到器官和组织。这是消除DNA缺陷并治疗更多患者的关键。该项目由Gleb Sukhorukov教授指导,并得到俄罗斯科学基金会的支持。研究结果发表在《粒子与粒子系统表征》杂志上。

一个国际研究小组开发了一种具有许多独特特性的聚合物载体,可以在其结构中装载多种类型的遗传物质。特别是,科学家设法将各种大小和结构的遗传物质装载到“通用容器”中。从小型干扰RNA(siRNA)到信使RNA(mRNA)。在人干细胞上证明了递送效率。

“如今,大多数疫苗,包括用于COVID-19的疫苗,都是在mRNA的基础上制成的。这是一种“基因SD卡”,具有激活人类免疫系统的信息,因此教给它如何处理“通常,出于医学目的,使用不同类型的载体来递送特定分子,我们证明了可以使用一种类型的载体来递送不同大小的遗传材料。这项技术开辟了新的视野非病毒传递系统的发展”,-圣彼得堡理工大学微囊化和生物活性化合物的受控传递实验室负责人Alexander Timin指出。

科学家补充说,带有遗传物质的微米级载体可以通过全身给药或局部给药(直接进入癌症的肿瘤灶)。

“这项研究是与Raisa Gorbacheva纪念儿童肿瘤,血液学和移植研究所共同进行的,该研究所为患者提供了间充质干细胞(用于构建器官和组织的细胞)。将来,我们计划在携带肿瘤的实验动物,以便找出将如何管理传递给肿瘤的遗传物质,”-“ RASA-Polytech”中心主任Igor Radchenko说。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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