肿瘤早筛有望实现新的突破

 

肿瘤的发生与人类基因组的变化有密不可分的关系,其实,微生物和病毒的也和癌症发生有着千丝万缕的联系,例如胃癌的发生和EBV病毒感染直接存在关联关系,HPV感染也可能导致宫颈癌的发生。2020年3月11日,Nature期刊发表了一篇基于微生物与肿瘤发生的文章,美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的科研人员,整理了TCGA(癌症基因组数据库)33种癌症中的18116个样本的全基因组和全转录组的数据,利用机器学习的方法建立了基于微生物基因组作为分类模型,发现了在不同类型的癌症中标志性的微生物标志物,这些标志物在肿瘤的早期(Ia-IIc)检测中也具有很好的预测效果。

 

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总结:

目前,肿瘤早筛技术中应用的主要方法包括DNA甲基化,突变,CNV,外泌体,蛋白等几个维度的marker,由于癌症早期血液中ctDNA含量很低,因此在基于早期的marker筛选过程中需要解决的问题还有很多,如克隆性造血造成的假阳性问题,本篇文章从新的角度发现了在肿瘤早筛中可以值得研究的新的marker,当然,检测血液中的微生物需要考虑到环境中微生物污染的问题,同时基于全基因组的方法中由于人的基因组占比较大(90%以上),这些问题都还需要进一步的研究。

 

参考资料:

Rob Knight et al. Microbiome analyses of blood and tissues suggest cancer diagnostic approach. Nature. 2020. DOI https://doi.org/10.1038/s41586-020-2095-1

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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 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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