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临床队列临床研究Frontiers in cell and developmental biology

Gut microbial immunometabolic pathways associated with cardiac arrest risk: genetic evidence and exploratory fecal microbiome profiling.

作者信息暂未整理DOI: 10.3389/fcell.2026.1931987
队列研究
0 次引用趋势数据不足

一项研究采用双向两样本孟德尔随机化，优先筛选与心脏骤停风险相关的肠道微生物特征，并通过两步中介分析评估循环代谢物、免疫细胞表型和炎症蛋白是否可能构成中介通路；另对心脏骤停患者与健康对照的粪便16S rRNA队列进行探索性分析。结果优先识别出14个与心脏骤停风险相关的候选肠道微生物分类群或微生物代谢通路；中介分析发现55条候选中介通路，涉及41个候选中介因子，其中10条通路依据联合显著性标准和Sobel检验具有相对更强的统计学支持。代谢物相关信号占候选中介通路的大多数，免疫细胞表型和炎症因子亦有贡献。探索性16S队列中，多样性和排序模式未见稳健的组间分离，描述性组成总结与遗传分析提示的信号存在部分分类学重叠，但不构成方向性或因果性验证。结论认为，这些发现优先提示连接肠道微生物变异与心脏骤停风险的免疫代谢框架，代谢中介是后续研究的主要候选层面；探索性临床16S结果仅提供心脏骤停后的描述性背景，遗传发现应视为需更大规模前瞻性和实验性研究确认的候选关联。

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最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/10/31 11:42
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临床队列临床研究Nature medicine

A health-system-scale, episode-resolved multimodal atlas of cancer cachexia.

Venise Jan Castillon、Amy X Xie、Sonia Boscenco 等DOI: 10.1038/s41591-026-04689-9
肿瘤与癌症多组学风险模型多中心队列研究
0 次引用趋势数据不足

《自然·医学》发表的一项研究利用纪念斯隆-凯特琳癌症中心2010至2024年间52,236例癌症患者的纵向临床基因组数据，构建了按发作解析的癌症恶病质多模态图谱。研究发现，恶病质性体重减轻发作集中于疾病进展期附近，并与几乎所有癌种的不良结局相关；不同恶性肿瘤的恶病质发作具有一致的血清学特征，即白蛋白和血红蛋白降低、肝酶升高。多种肿瘤体细胞基因型（包括多种疾病中的TP53突变）与恶病质发作更频繁相关。基于上述发现，研究者建立了多变量模型，用于预测肺癌、结直肠癌和前列腺癌患者即将发生恶病质性体重减轻的风险，并在丹娜法伯癌症研究院5,785例独立外部队列中完成验证。研究表明，常规临床基因组数据可作为癌症恶病质研究的可扩展资源。

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Venise Jan Castillon、Amy X Xie、Sonia Boscenco、Ethan Tse、Neil Ruthen、Jamie Wang、Ziad Bakouny、Michele Waters、Chenlian Fu、Christopher Fong、Mustafa Saleh、Tarek Baroud、Wungki Park、Urvi A Shah、A Ari Hakimi、Puneeth Iyengar、Justin Jee、Eileen White、Alexander Gusev、Tobias Janowitz、Marcus D Goncalves、Ed Reznik

作者机构

  • Computational Oncology Service, Department of Epidemiology and Biostatistics, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
  • Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA.
  • Department of Medicine, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
  • Weill Cornell Medical College, New York, NY, USA.
  • Urology Service, Department of Surgery, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
  • Department of Radiation Oncology, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
  • Human Oncology and Pathogenesis Program, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA.
  • Rutgers Cancer Institute, Rutgers University, New Brunswick, NJ, USA.
  • Ludwig Princeton Branch, Ludwig Institute for Cancer Research, Princeton University, Princeton, NJ, USA.
  • Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA.
  • Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
  • Cold Spring Harbor Laboratory, Cold Spring Harbor, NY, USA.
  • Northwell Health Cancer Institute, Northwell Health, New Hyde Park, NY, USA.
  • Holman Division of Endocrinology, Diabetes & Metabolism, Department of Medicine and Radiation Oncology, NYU Langone Health, New York, NY, USA.
  • Computational Oncology Service, Department of Epidemiology and Biostatistics, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA. reznike@mskcc.org.

技术路线

纵向临床基因组数据（MSK-IMPACT，52,236例患者，2010-2024）→定义共识性恶病质体重减轻的发作分辨轨迹并关联结局、血清学与肿瘤基因型→多变量模型预测肺癌、结直肠癌和前列腺癌的恶病质体重减轻风险→在Dana-Farber癌症研究所独立外部队列（n=5,785）中验证

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/10/30 06:02
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AI 靶点发现基础研究Nutrients

Deep Learning-Driven Identification and Experimental Validation of COX-2 and ERK1/2 as Anti-Inflammatory Targets of Avenanthramides.

Jingjie Zhang、Tengyu Li、Chi Yan 等DOI: 10.3390/nu18203339
深度学习KEGG
0 次引用趋势数据不足

研究构建了整合异质网络传播、堆叠去噪自编码器和CNN分类器的深度学习模型，用于预测食源化合物的炎症相关靶点，并通过交叉验证及8种不同结构类别化合物验证其泛化性。模型平均AUC为0.9587，AUPR为0.9590。将燕麦酰胺A、B、C输入模型后预测获得118个重叠抗炎靶点，网络分析与KEGG通路富集显示ERK1/2为MAPK和PI3K-AKT通路关键节点，COX-2因预测评分较高被优先验证。分子对接显示Avns结合于COX-2环氧合酶通道入口（结合能-7.7至-8.0 kcal/mol）及ERK1/2 ATP结合口袋（-7.0至-7.7 kcal/mol）。在LPS刺激巨噬细胞中，Avns剂量依赖性抑制COX-2酶活性和PGE2生成，减弱ERK1/2及c-Fos磷酸化，抑制IL-6和IL-1β表达。结论认为该模型成功识别COX-2和ERK1/2为Avns抗炎作用的关键介导因子，揭示COX-2抑制与ERK/c-Fos通路阻断的双重机制，为Avns分子靶点提供新证据并展示深度学习在食源生物活性化合物靶点发现中的应用价值。

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Jingjie Zhang、Tengyu Li、Chi Yan、Zeran Wang、Zhiyao Zhao、Yonghui Yu、Ding Wang

作者机构

  • Key Laboratory of Geriatric Nutrition and Health, Ministry of Education, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China.
  • China-Canada Joint Lab of Food Nutrition and Health, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China.
  • Key Laboratory of Special Food Supervision Technology for State Market Regulation, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China.
  • School of Computer and Artificial Intelligence, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China.

技术路线

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最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/10/30 19:01
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AI 靶点发现综述Neurotherapeutics : the journal of the American Society for Experimental NeuroTherapeutics

Immunosenescence as a modifiable driver of neurodegenerative diseases: Pathways and multidimensional emerging strategies for Alzheimer's and Parkinson's diseases.

Jingyu Zhao、Linzhuo Qu、Hongjian Guan 等DOI: 10.1016/j.neurot.2026.e01096
阿尔茨海默病帕金森病综述
0 次引用趋势数据不足

免疫衰老是阿尔茨海默病（AD）和帕金森病（PD）的核心上游驱动因素，通过四条机制相互关联的级联通路发挥病理作用：衰老相关分泌表型（SASP）介导的慢性炎症失衡、免疫代谢重编程引起的氧化应激、自噬-溶酶体功能障碍导致的蛋白稳态异常，以及中枢神经系统免疫特权破坏所致的神经-免疫交流紊乱。当前临床实践仍主要局限于基于神经递质的对症管理，既无法阻止上游病理进展，也不能恢复丢失的神经元群体。靶向免疫衰老的新兴干预策略包括衰老细胞清除剂、抗氧化与代谢调节剂、自噬恢复及精准靶向纳米载体递送，在临床前和早期临床研究中已显示出延缓疾病进展的能力，其作用机制涉及选择性清除衰老免疫细胞、重塑神经炎症微环境和恢复细胞质量控制。多维治疗策略从人工智能引导的靶点发现、纳米载体工程和肠道菌群干预等角度，同时作用于免疫衰老网络的多个节点，以克服单靶点策略的固有局限。本文综述现有机制证据和转化数据，确立免疫衰老作为可干预治疗靶点，并为AD和PD的精准疾病修饰治疗提供概念框架。

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Jingyu Zhao、Linzhuo Qu、Hongjian Guan、Huiying Che、Fei Shi、Yang Yang

作者机构

  • Central Laboratory, the Affiliated Hospital of Yanbian University(Yanbian Hospital), Yanji, 133000, PR China; Key Laboratory of Pathobiology, Yanbian University, Yanji, 133000, PR China.
  • Department of Neurology, Jilin City Central Hospital, Jilin, 132001, PR China. Electronic address: 405700019@qq.com.
  • Central Laboratory, the Affiliated Hospital of Yanbian University(Yanbian Hospital), Yanji, 133000, PR China; Key Laboratory of Pathobiology, Yanbian University, Yanji, 133000, PR China. Electronic address: yangyang@ybu.edu.cn.

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最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/10/30 06:05
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临床队列临床研究Nature biotechnology

Decoding systemic vascular health and hypertensive disorders in pregnancy through retinal imaging and Visionary AI.

Srilaxmi Bearelly、Cassandra Areff、Matthew K Hoffman 等DOI: 10.1038/s41587-026-03303-0
深度学习风险模型孕产妇队列研究
0 次引用趋势数据不足

妊娠期高血压疾病源于早期胎盘和全身血管功能障碍，现有早孕期筛查不够精准且生物学机制不明确。研究提出可解释平台Visionary AI，将视网膜成像与基于图的血管建模相结合，把视网膜图像转化为微血管结构的拓扑和几何表征，基于血管特征而非通用图像嵌入或临床变量进行风险预测。在1267例妊娠的前瞻性开发队列中，子痫前期预测的曲线下面积为0.91，平均精度为0.81；经稳定性优化的模型无需重新训练即转移至独立外部验证队列，AUC为0.81，AP为0.68，优于临床和深度学习基准。视网膜血管拓扑、几何、网络复杂性和层级组织等重复出现的特征，使母体视网膜可作为全身血管健康的微创生物传感器，Visionary AI为妊娠风险分层提供了具有生物学可解释性的框架。

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摘要展示了基于视网膜图像和图建模的可解释AI用于妊娠高血压疾病预测。开发队列AUC 0.91，外部验证AUC 0.81且优于临床与深度学习基准，提示一定泛化性。但摘要未报告校准、决策曲线或亚组表现，且外部验证细节有限，临床效用仍需前瞻性影响研究确认。

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完整作者

Srilaxmi Bearelly、Cassandra Areff、Matthew K Hoffman、Daniel Sunko、Andrew F Laine、Bin Choi、Hanna Rodriguez Coleman、Bianca Cordazzo Vargas、Chloe Y Li、Jennifer J Dawkins、Emily Amir、Sahar Paz、Lisa A Hark、Whitney A Booker、April A Jauhal、Justin S Brandt、Ronald J Wapner、Liat Shenhav

作者机构

  • Department of Ophthalmology, Columbia University Irving Medical Center, New York, NY, USA.
  • Department of Obstetrics and Gynecology, Columbia University Irving Medical Center, New York, NY, USA.
  • Institute for Systems Genetics, NYU Grossman School of Medicine, New York University, New York, NY, USA.
  • Division of Obstetrics and Gynecology, ChristianaCare, Newark, DE, USA.
  • Department of Biomedical Engineering, Columbia University, New York, NY, USA.
  • Department of Radiology, Columbia University Irving Medical Center, New York, NY, USA.
  • Center for Health Analytics, Data Science Institute, Columbia University, New York, NY, USA.
  • Department of Obstetrics and Gynecology, NYU Grossman School of Medicine, New York University, New York, NY, USA.
  • Institute for Systems Genetics, NYU Grossman School of Medicine, New York University, New York, NY, USA. liat.shenhav@nyulangone.org.
  • Department of Microbiology, NYU Grossman School of Medicine, New York University, New York, NY, USA. liat.shenhav@nyulangone.org.
  • Department of Obstetrics and Gynecology, NYU Grossman School of Medicine, New York University, New York, NY, USA. liat.shenhav@nyulangone.org.
  • Department of Computer Science, Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, New York, NY, USA. liat.shenhav@nyulangone.org.

技术路线

数据/样本：前瞻性开发队列1,267例妊娠的视网膜图像；分析：将视网膜图像转换为微血管结构的拓扑与几何表示，结合基于图的血管建模进行风险预测；验证：稳定性优化模型未重新训练迁移至独立外部验证队列。

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/10/30 06:02
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公共数据库研究类型未标注Nature genetics

Imputation of fluid intelligence scores reduces ascertainment bias and increases power for analyses of common and rare variants.

David M van den Berg、Daniel S Malawsky、Wei Huang 等DOI: 10.1038/s41588-026-02787-5
UK Biobank罕见病风险模型多中心队列研究
5 次引用趋势数据不足

本研究整合英国生物银行多项流体智力测试数据，并对未测量个体进行流体智力估算，使样本量从约27万人增至45.5万人以上。广泛验证显示，估算表型在遗传上类似实测流体智力，但仍可能残留部分非认知信号。合并实测与估算流体智力后，独立显著常见单核苷酸多态性关联数由390增至550，并减少了因测试参与者平均受教育程度较高而引入的确认偏倚。罕见变异分析识别出26个显著关联基因（错误发现率<1%），其中8个缺乏智力或神经发育疾病关联的强先验证据，并在外部队列中整体重复。结果表明，估算智力可提升遗传发现效能，并有助于发现新的神经发育疾病相关基因。

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David M van den Berg、Daniel S Malawsky、Wei Huang、Petr Danecek、Klaudia Walter、Georgios Kalantzis、Isaac Wade、Duncan Palmer、Ewan Birney、Karin J H Verweij、Dirk J A Smit、Sarah J Lindsay、Matthew E Hurles、Abdel Abdellaoui、Hilary C Martin

作者机构

  • Department of Psychiatry, Amsterdam UMC, University of Amsterdam, Amsterdam, the Netherlands.
  • Wellcome Sanger Institute, Wellcome Genome Campus, Hinxton, UK.
  • Nuffield Department of Population Health, Medical Sciences Division, University of Oxford, Oxford, UK.
  • Department of Statistics, University of Oxford, Oxford, UK.
  • The Pioneer Centre for SMARTbiomed, Big Data Institute, Li Ka Shing Centre for Health Information and Discovery, University of Oxford, Oxford, UK.
  • European Molecular Biology Laboratory, European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), Cambridge, UK.
  • Wellcome Sanger Institute, Wellcome Genome Campus, Hinxton, UK. meh@sanger.ac.uk.
  • Department of Psychiatry, Amsterdam UMC, University of Amsterdam, Amsterdam, the Netherlands. a.abdellaoui@amsterdamumc.nl.
  • Wellcome Sanger Institute, Wellcome Genome Campus, Hinxton, UK. hcm@sanger.ac.uk.

技术路线

数据/样本：整合UK Biobank多项流体智力(FI)测量，对未测量个体进行FI插补，样本量由约27万扩至超45.5万→分析：将实测与插补FI合并用于常见变异关联分析(独立显著SNP由390增至550)及罕见变异分析(识别26个FDR<1%显著基因)→验证：对插补表型进行广泛验证，显示其遗传上类似实测FI但可能残留部分非认知信号；罕见变异结果在外部队列中总体重复。

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202412025

不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/10/29 12:36
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临床队列综述Laboratory medicine

Extending the clinical utility of exome sequencing: reanalysis, variant reclassification, and dynamic reporting in molecular diagnosis.

Lupeng Ji、Xue Zhou、Jiong Gao 等DOI: 10.1093/labmed/lmag081
罕见病多组学综述
暂无引用数据

临床外显子组测序（ES）广泛用于疑似孟德尔病和罕见病的诊断，但许多患者初次分析后仍无法确诊，阴性或非诊断性结果并不一定排除遗传病因，因为基因组知识和患者表型会随时间演变。该叙述性综述检索PubMed/MEDLINE、Web of Science核心合集和Google Scholar，综合外显子再分析、变异重分类、动态报告及补充诊断方法的证据与实践考量。非诊断性ES结果可能反映技术和生物信息学局限、临床或家系信息不完整、基因-疾病知识演变、变异证据不确定或超出常规ES检测范围的遗传机制。结合更新表型信息、数据库、分析方法和家系证据的结构化再分析可发现额外诊断；变异重分类和动态报告更新支持纵向解读，次要发现和人工智能辅助流程需适当监管。再分析不足时，可机制导向升级至基因组测序、RNA测序、长读长测序、甲基化检测、生化检测或功能试验。结构化再分析和动态报告可将ES从一次性分子检测转变为纵向诊断过程，实施需透明的再分析标准、可追溯的解读、不确定性的适当沟通和可持续的实验室流程，以支持临床决策和精准医学。

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AI 辅助短评，基于标题和摘要整理

本文为叙述性综述，系统梳理外显子组测序阴性后重分析、变异重分类与动态报告的策略，并讨论机制导向的升级检测。选题切合临床痛点，强调将ES从一次性检测转变为纵向诊断过程。但作为综述，未提供原始验证数据，重分析与动态报告的实际增益、可操作性及成本效益仍需前瞻性研究确认。

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Lupeng Ji、Xue Zhou、Jiong Gao、Lin Zhu、Hui Zhang、Yilong Tu、Shun Ge、Chao Yuan

作者机构

  • Department of Pathology, The Second Affiliated Hospital of Jiaxing University, Jiaxing, China.
  • Medical Affairs Department, Hangzhou Adicon Clinical Laboratories Co., Ltd., West Lake District, Hangzhou, China.
  • Medical Affairs Department, Shenzhen Mindray Bio-Medical Electronics Co, Ltd, Shenzhen, China.

技术路线

文献检索（PubMed/MEDLINE、Web of Science Core Collection、Google Scholar）→叙述性综述证据综合（外显子组重分析、变异重分类、动态报告及补充诊断方法）

最近 5 个完整年度引用趋势

暂无引用数据

数据来源：暂未标注更新时间：暂无更新时间
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临床队列临床研究European stroke journal

The effect of pregnancy and puerperium on haemorrhage risk in women with cerebral cavernous malformations: a case-crossover study.

作者信息暂未整理DOI: 10.1093/esj/aakag130
孕产妇队列研究
0 次引用趋势数据不足

基于42例46岁及以下确诊脑海绵状血管畸形（CCM）女性的前瞻性数据，采用病例交叉设计比较妊娠相关期（妊娠及产后6周）与非妊娠随访期的症状性出血（SH）风险，每名女性自身对照。23名女性在确诊后至少经历1次妊娠，共40次妊娠。妊娠相关期共25.6患者年发生2例SH，年出血率7.8%（95%CI 0.9-28.3）；非妊娠期420.7患者年发生42例SH，年出血率10.0%（95%CI 7.2-13.5），两者无统计学差异（P=0.751）。按既往出血史分层，有既往出血者妊娠期10.3患者年无SH发生，非妊娠期12.7患者年发生8例（年率63.0%）；无既往出血者妊娠期15.2患者年发生2例（年率13.1%），非妊娠期408.0患者年发生34例（年率8.3%），GEE-Poisson分析无显著差异（IRR 1.64，95%CI 0.44-6.13，P=0.462）。脑干CCM亚组分析亦无显著差异（IRR 2.09，95%CI 0.36-12.14，P=0.411）。结论认为，本队列中妊娠未显著增加CCM女性SH发生率，但妊娠期事件数及随访时间有限，需谨慎解读，咨询应结合病灶部位、出血史、神经状态及治疗史个体化进行。

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0110202102022020230202402025

不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/11/01 07:00
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合成生物学综述Current issues in molecular biology

Plant Molecular Farming for Cancer Immunotherapy: Production, Glycoengineering, and Structural Insights into Therapeutic Monoclonal Antibodies.

Maria Concepción Tamayo-Ordoñez、María José García-Castillo、Francisco Alberto Tamayo-Ordoñez 等DOI: 10.3390/cimb48101028
肿瘤与癌症综述
0 次引用趋势数据不足

癌症是全球主要死因之一，亟需创新、可扩展且经济的治疗策略。单克隆抗体通过特异性靶向肿瘤相关抗原和免疫检查点通路革新了肿瘤治疗，但传统哺乳动物细胞生产成本高、基础设施要求大。植物分子生物工程作为重组生物制药的替代平台，具有快速扩增、低成本、生物安全和表达系统灵活等优势。本文综述植物源抗癌生物制品的最新进展，重点介绍靶向HER2、PD-1和PD-L1的治疗性单克隆抗体和免疫检查点抑制剂，这些植物源抗体在结构完整性、抗原结合能力和生物活性方面与哺乳动物源抗体相当。研究以实验测定的抗体结构为参考，对曲妥珠单抗和帕博利珠单抗进行计算机结构比较分析，并模拟植物相关Fc糖型，重点关注Fc N-糖基化及聚糖溶剂可及性。合成生物学、精准糖工程和受控培养技术的进步，凸显植物生物工厂作为下一代可负担、全球可及癌症免疫治疗平台的潜力。

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Maria Concepción Tamayo-Ordoñez、María José García-Castillo、Francisco Alberto Tamayo-Ordoñez、Víctor de Jesús Suárez-Valencia、Atl Víctor Córdova-Quiroz、Víctor Hugo Ramos-García、Benjamín Abraham Ayil-Gutiérrez、Angel Virgilio Domínguez-May、Sara Luz Nahuat-Dzib、Juan Carlos Robles-Heredia、Marta Guadalupe Lizama-Gasca、Daniel Lozano-Venegas、Víctor Manuel Velasco-Rodríguez、Esmeralda Cazares-Sánchez、Grethel Díaz-Palafox、Yahaira de Jesús Tamayo-Ordoñez

作者机构

  • Facultad de Ciencias Químicas, Universidad Autónoma de Coahuila, Saltillo 25280, Mexico.
  • Unidad de Biotecnología, Centro de Investigación Científica de Yucatán A.C., Mérida 97200, Mexico.
  • Facultad de Química, Universidad Autónoma del Carmen, Ciudad del Carmen 24180, Mexico.
  • Facultad de Medicina, Universidad Autónoma de Coahuila, Saltillo 25280, Mexico.
  • Unidad Académica Multidisciplinaria Reynosa-Aztlán, Universidad Autónoma de Tamaulipas, Reynosa 88740, Mexico.
  • SECIHTI, Centro de Biotecnología Genómica, Instituto Politécnico Nacional, Reynosa 88710, Mexico.
  • TecNM-Instituto Tecnológico Superior del Sur del Estado de Yucatán, Oxkutzcab 97880, Mexico.
  • Departamento de Ingeniería Química y Bioquímica, Campus Mérida, Tecnológico Nacional de México, Mérida 97118, Mexico.
  • Facultad de Enfermería y Nutrición U.L., Universidad Autónoma de Coahuila, Torreón 27298, Mexico.
  • Instituto Tecnológico de la Zona Maya, Tecnológico Nacional de México, Chetumal 77960, Mexico.

技术路线

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0110202102022020230202402025

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数据来源：openalex更新时间：2026/10/30 07:00
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合成生物学研究类型未标注Journal of fungi (Basel, Switzerland)

Hyperproduction of a Fungal Natural Product, Calcarisarbulide A, From a Synthetic Transcriptional Cascade.

Ji-Jin Xie、Yi Wang、Chun-Feng Wang 等DOI: 10.3390/jof12100742
0 次引用趋势数据不足

真菌天然产物Calcarisarbulide A（1）是一种源自内生真菌Calcarisporium arbuscula的抗肝纤维化天然产物，其高效生产是药物开发的难点之一。研究基于杂合转录因子激活C. arbuscula中的cal基因簇，并通过基因工程阻断化合物1的生物转化，获得1.13 g/L的产量。为实现更安全、更高产的生产，研究在曲霉中进行异源表达，但构巢曲霉和土曲霉中产量较低，可能与化合物1的内源代谢有关。在不对化合物1进行代谢的米曲霉中，研究利用构巢曲霉afo基因簇构建合成转录级联，使化合物1产量达到1.31 g/L；进一步补加天冬氨酸后，产量提高至2.62 g/L。该工作为高效生产活性真菌天然产物提供了新的合成生物学策略。

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AI 辅助短评，基于标题和摘要整理

本研究针对抗肝纤维化真菌天然产物calcarisarbulide A产量低的问题，通过阻断生物转化与合成转录级联异源表达，将产量提升至2.62 g/L。其价值在于提供可推广的合成生物学高产策略，并提示宿主内源代谢对异源产量的影响。

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完整作者

Ji-Jin Xie、Yi Wang、Chun-Feng Wang、Han Wang、Fan Xu、Bei-Bei Wang、Daniel H Scharf、Xu-Ming Mao

作者机构

  • Department of Clinical Pharmacy, The First Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China.
  • Institute of Pharmaceutical Biotechnology, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China.
  • Zhejiang Provincial Key Laboratory of Synthetic Biotechnology for Microbial Medicine, Hangzhou 310058, China.
  • Polytechnic Institute, Zhejiang University, Hangzhou 310015, China.

技术路线

样本/数据：Calcarisporium arbuscula（内生真菌）、构巢曲霉（A. nidulans）、土曲霉（A. terreus）、米曲霉（A. oryzae）；分析：基于杂合转录因子唤醒cal基因簇、遗传工程阻断1的生物转化、异源表达、合成转录级联、天冬氨酸补料；验证：未报告独立验证

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/10/29 03:49
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