50、表观遗传学在白血病治疗中的重要性

表观遗传学在白血病治疗中的应用

表观遗传学在白血病治疗中的重要性

1. 基因沉默:基础与应用

基因沉默是一种使基因关闭或失活的过程,从而阻止其产生蛋白质或其他表达形式。在许多情况下,这一过程自然发生,旨在调节基因表达并防止病毒造成的潜在损害。如今,基因沉默已成为一项非常重要的实验室技术,因为关闭一个基因是确定其功能的有力方法。

基因沉默与染色质状态密切相关。浓缩的染色质与转录沉默相关,这一过程由组蛋白修饰和 DNA 甲基化介导,并由蛋白质复合物维持。而具有激活组蛋白标记、启动子区域无 DNA 甲基化的染色质,则允许转录因子进入,从而促进基因表达。

在全能细胞分化过程中,单一的 DNA 序列会在染色质(表观基因组)中产生多种状态。DNA 中胞嘧啶残基的甲基化通过组蛋白的化学修饰(如乙酰化、甲基化)以及非编码或干扰 RNA 分子介导的调节过程,重塑染色质结构。例如,乙酰化由乙酰转移酶催化,将乙酰基转移到组蛋白尾部的赖氨酸上,改变赖氨酸的正电荷,从而削弱 DNA 与组蛋白的相互作用。

mRNA 诱导的沉默发生在蛋白质与来自非编码转录本的 RNA 干扰(RNAi)之间。基因沉默会阻碍遗传信息的流动,阻止转录、诱导降解或阻止翻译。RNA 通过与新形成的 mRNA 序列中的特定核苷酸区域结合,识别这些区域,从而阻止 mRNA 的翻译并导致其降解。

2. 常见表观遗传方法对比

科学家常用的三种表观遗传方法在白血病治疗中各有特点,以下是它们的对比:
| 方法 | 额外益处 | 副作用 |
| — | — | — |
| DNA 甲基化 | 为基因组提供稳定性,参与转录调控,可解决多种癌症问题,还可能参与人体衰老过程,处理存在的缺陷激素

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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