赖氨酸巴豆酰化是一种新发现的蛋白质翻译后修饰, 其在人类生理发育和疾病发生过程中发挥重要调控作用。本文总结了赖氨酸巴豆酰化修饰可逆过程的调控机制, 并重点讨论了赖氨酸巴豆酰化动态变化如何影响动物生理发育和疾病发生。尽管赖氨酸巴豆酰化相关研究已经取得长足进步, 但仍具有较大的发展空间, 其中发现并鉴定调控赖氨酸巴豆酰化的特异性蛋白质, 进而通过改变细胞赖氨酸巴豆酰化水平来开发疾病治疗策略将是未来研究的重点。
线粒体是具有双层膜结构的半自主性细胞器, 是细胞内能量产生、新陈代谢和信号转导的核心。线粒体内膜蛋白(inner membrane mitochondrial protein, IMMT)是线粒体结构所需的一种关键跨膜蛋白, 其异常表达、缺失或突变会导致线粒体结构的异常, 从而影响线粒体的功能。基于IMMT在线粒体中的生物学意义, 本文将从蛋白质输入、线粒体动力学、线粒体自噬、细胞凋亡及相关疾病等方面对IMMT的生物学功能进行系统阐述, 以期为通过IMMT调节线粒体功能来治疗相关疾病提供新的视角。
肺腺癌作为常见的肺癌亚型之一, 预后较差, 对其进行精准分型有助于指导治疗。本文介绍了肺腺癌分型的主流方法, 即其根据数据来源可以分为基于表型特征和分子特征的分类方法, 根据数据类型的数量可以分为基于单一组学和整合多种组学的分类方法, 并总结了不同方法在临床中的应用及前景。当前, 基于传统表型特征的分类方法在肺腺癌治疗过程中发挥了一定作用, 但也存在较大的局限性。为了更全面、精准地揭示肺腺癌的病理特征, 研究者们正积极探索肺腺癌新的分子亚型。通过整合基因组学、转录组学、蛋白质组学、影像组学等多种组学数据, 研究者们能够深入了解不同因素之间的复杂相互作用, 进而更全面地理解肺腺癌的分子机制。深度学习算法为高效整合多种组学信息提供了重要的技术支撑, 它可以将不同组学的信息相互关联, 迅速且精准地分析海量的数据集。因此, 深度学习算法作为肿瘤研究的强大工具, 使研究人员能够更深入地探索肺腺癌的复杂性, 推动肺腺癌研究的持续进步, 从而为个体化治疗提供更准确的指导。
人文素养教育对于提高医学生的医学教育、科研及医疗服务水平具有重要意义。细胞生物学是医学大类学生的第一门专业课程, 可为医学生确立终身继续教育和未来走向临床岗位打下坚实基础。然而, 目前尚无将人文素养教育融入细胞生物学教学的相关经验报道。本团队通过在细胞生物学教学计划、运作机制和教学模式等方面融入人文素养教育, 从课程设计、教学内容、教学方法和评价方式等环节进行改革与创新, 建立并完善了细胞生物学教学与人文素养培育互作体系, 以期提升医学生人文素养, 为国家和社会培育出高素质型人才。
近年来, 以“互联网+教育”为特征的混合式教学作为一种新兴的教学模式, 逐渐受到教育界的广泛关注, 它把传统教学的优势和网络教学的优势结合起来, 既发挥了教师引导、启发、监控教学过程的主导作用, 又充分体现了学生作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性。本文通过对比遗传学课程中实施的混合式教学与传统教学两种模式, 探讨混合式教学模式在教学效果、学生参与度、教学资源利用等方面的优势, 以期为高等教育教学改革提供参考。