Nat Rev Cancer：非小细胞肺癌患者甲基化基因的特定亚种得益于联合治疗
近日，刊登了国际杂志Nature Reviews Cancer上的一篇论文指出，非小细胞肺癌（NSCLC）患者的肿瘤中所具有的甲基化基因的一个特定亚种可能得益于低剂量的DNA甲基转移酶抑制剂和一种组蛋白脱乙酰酶抑制剂（HDACI）的联合治疗。 DNA甲基转移酶抑制剂的使用在临床中并不新鲜：阿扎胞苷和地西他滨此类药物被准许用于治疗脊髓发育不良的病人。
Nat Rev Neuro：SIRT1的保护作用为亨廷顿氏症治疗提供了新希望
近日，国际著名评论杂志Nature Reviews Neuroscience 在线刊登了一篇评论文章“Neurodegenerative disease: Preventing 'SIRTain' death by mutant huntingtin,”，这篇评论文章针对近日发表的两篇关于亨廷顿氏症研究进行相应的评论，亨廷顿氏症是一种遗传性神经退行性疾病...
Nat Rev Micro：Vif感染因子保持HIV病毒传染性的分子机理
近日，国际著名杂志Nature Reviews Microbiology刊登出了评论文章“HIV: Tagged for destruction”，评论文章中指出了近日发表在《自然》杂志上的两篇论文，这两篇文章中作者揭示了，HIV-1辅助蛋白病毒颗粒感染性因子（Vif）指派了一个转录辅助因子进入到泛激素连接酶复合体中，即为了破坏而通过蛋白酶体标记宿主限制因子APOBEC3G（A3G）...
Rev. B：开发能观察单个病毒的超透镜获突破
根据2012年1月9日美国PhysOrg网的报道：超透镜(superlens)将让人们观察到一滴血液中的单个病毒，同时也为制造更好和更便宜的电子器材提供希望。Durdu Guney说，它可能使得超高分辨率的显微镜像我们手机中的摄像头那样司空见惯。 尽管人们一直在尝试制造超透镜，也称作完美透镜，但是没有人取得成功。
Obes Rev：减肥药加合理生活方式 减肥可事半功倍
近日，在Obesity Review杂志上发表的一项研究论文表明：肥胖患者在服用减肥药的同时，假如能改变自己的生活方式的话，减肥可以达到事半功倍的效果。 这项由英国莱斯特大学劳拉-格雷教授等研究人员开展的研究主要对减肥药以及改变肥胖患者生活方式对减肥和患者身体质量指数的有效性进行了相关评估。
Nat Rev Neurosci：X标记的胞吐点 预示囊泡融合模式
越来越多的证据表明，海马中的快速刺激性突触在突触传导期间使用了胞外分泌的两种模式：全衰竭的融合（FCF），以及一种不完全的囊泡融合形式，被称为“吻与跑”（K&R）。Park等人如今指出，一个囊泡在融合之前在激活区度过的时间，以及融合影响的位点无论囊泡是否经历了FCF或K&R。
Nat Rev Drug Discov：RXR拮抗剂逆转阿尔茨海默氏症
近日，国际著名评论杂志Nature Reviews Drug Discovery对《科学》Science杂志上的的一篇文章进行了精彩评论，原文中，研究者Cramer和同事证明，一种维甲酸X受体（RXR）拮抗剂能够迅速刺激Aβ清除，改善AD小鼠模型中的认知和行为缺陷。 淀粉体-β（Aβ）在大脑中的积聚被视为导致阿尔茨海默氏症（AD）的一系列事件的开始。
Nat Rev Mol Cell Bio：评论文章指出ES和iPS细胞可分化为脂肪细胞
近日，国际著名评论杂志Nature Reviews Molecular Cell Biology上刊登的一项评论文章指出，Cowan和同事如今报告了一种有效且一致的方案，能够将ES和iPS细胞分化为白色与褐色脂肪细胞。人类胚胎干（ES）细胞和诱导多能干（iPS）细胞都具有在研究疾病的模型中产生病人特定体外细胞的能力。然而，将这些细胞转化为相关的成熟细胞类型则依然是一项挑战。
Nat Rev Micro：H3N2甲型流感病毒以组蛋白H3抑制宿主的抗病毒反应
近日，国际评论杂志Nature Reviews Microbiology上对一篇最近的《自然》Nature论文进行了评论，这篇Nature上的论文揭示了H3N2甲型流感病毒非结构蛋白1（NS1）通过模拟一种组蛋白H3来抑制宿主的抗病毒反应。 在真核细胞中，组蛋白的氨基末端结构域——被称为组蛋白尾部——经历了广泛的转译后修饰，并且是基因功能的一个关键调节器，负责染色质复合物的组装。
Nat Rev Gene：占用与序列的复杂性
近日，刊登在国际著名评论杂志Nature Reviews Genetics上的研究指出，基因组非编码区域的变化越来越多地被涉及到复杂性状间的个体差异，包括疾病易感性，然而阐释非编码变化的功能效应却是一项特殊的挑战。最近发表的两篇论文系统地研究了SNP对于转录因子结合的影响，从而表明尽管序列与结合之间的一些趋势正如预期的那样，但预测特定SNP的效应将是很困难的。