Genes & Devel：即使短暂的染色体错误也会开启癌症产生
2021年7月22日 讯 /生物谷BIOON/ --在人类癌症中研究人员经常能够发现数量和结构染色体含量的异常现象。近日，一篇发表在国际杂志Genes & Development上题为“Transient genomic instability drives tumorigenesis through accelerated clonal evolu
配合物结合核酸G-四链体取得新进展：一种选择性靶向的时空控制策略
富含鸟嘌呤的核酸序列可以形成非典型的G-四链体二级结构，普遍存在于人类端粒和基因启动子等具有重要生物学功能的区域中。近年来，G-四链体已经成为抗癌药物开发的潜在靶点。能够识别并选择性结合G-四链体的小分子化合物具有调节其相应基因表达的能力，具有抗肿瘤活性。然而，选择性G-四链体结合剂的开发仍然面临着巨大的挑战。常见的核酸G-四链体的靶向小分子的设计策略是设计
PNAS：科学家阐明人类常见癌基因KRAS两种异构体在癌症发生和进展过程中扮演的关键角色！
2021年7月27日 讯 /生物谷BIOON/ --在哺乳动物中，KRAS基因座编码着两种蛋白异构体：KRAS4A和KRAS4B，它们只在C端通过不同的第四外显子的选择性剪接而不同；此前研究结果表明，尽管KRAS的表达对小鼠的发育是必不可少的，但KRAS4A异构体却是处于消耗状态的。KRAS是几十年前科学家们所发现的致癌基因之一，其也是最常见的癌症驱动基因，
科研人员揭示介体昆虫M6A甲基化修饰参与水稻黑条矮缩病毒传毒过程
近日，中国农业科学院植物保护研究所作物病毒病害流行与控制创新团队通过定量检测和免疫荧光标记等方法，发现介体灰飞虱获得水稻黑条矮缩病毒（RBSDV）后m6A修饰水平下降，揭示了m6A修饰限制病毒的复制，同时病毒又反作用于m6A修饰达到其持久性传播的目的。相关研究结果在线发表在《分子植物病理学（Molecular Plant Pathol
Cell 重磅揭示大肠杆菌染色体折叠模式及影响因素
染色体是细胞生命活动的物质结构基础，与多种细胞过程息息相关，如基因表达、DNA 修复和染色体分离，其正确折叠至关重要。所有细胞都须将自身的基因组通过折叠压缩在一个小体积空间当中。与真核细胞不同，细菌细胞没有核膜，并且不会将其染色体 DNA 包装成类似于核小体的重复结构单元。然而，它们仍然折叠并集中它们的染色体物质，形成一个动态的、有组织的 DNA 网络，称为
Molecular Plant：研究揭示植物根中质外体铁再利用的新机制
铁（Fe）是植物必需的矿质营养元素， 在光合作用等生理代谢过程中发挥重要作用。其在土壤中的生物有效性低下，导致植物缺Fe现象较为普遍。植物根系质外体空间被认为是植物重要的Fe贮存库，快速、有效地利用根系的质外体Fe是植物耐受缺Fe生境的重要机制。然而，质外体铁到底如何被利用知之甚少。近日，Molecular Plant在线发表了中国科
真核生物化石揭示中元古代下马岭组微体化石组成面貌
距今约18.5亿至8.5亿年间的元古宙中期是地球历史中“枯燥的十亿年”（Boring Billion），从生命演化的角度来看，却是真核生物起源和早期演化的关键时期。化石记录和分子钟的研究表明，这一时期真核生物发生了多次重大演化事件，如真核细胞的复杂化、多细胞化、有性生殖起源等。然而，目前关于真核生物的起源和早期演化方面仍有未知和谜题，
PNAS：揭示Hedgehog信号通路蛋白Sufu同时负调控中心体复制和DNA复制起始的分子机制
北京大学生命科学学院张传茂教授实验室在《美国科学院院刊》（PNAS）上长文在线发表题为“Sufu negatively regulates both initiations of centrosome duplication and DNA replication”的研究论文。该项工作发现Sufu独立于其在Hedgehog信号通路中的
Bone Research：外泌体在骨关节炎的作用和治疗潜力
外泌体通过调节细胞与细胞之间的通讯参与许多生理和病理过程，并参与包括骨关节炎(OA)在内的多种疾病。外泌体可在人类关节腔中检测到，并观察到随着骨关节炎的进展而发生变化。一些关节细胞，包括软骨细胞、滑膜成纤维细胞、成骨细胞和腱细胞，可以产生和分泌外泌体，影响目标细胞的生物学效应。此外，来自干细胞的外泌体可以通过促进软骨修复、抑制滑膜炎和介导软骨下骨重塑来保护O
Kidney International：利用CT影像组学技术实现术前在体诊断感染性尿路结石
孙逸仙纪念医院副院长林天歆教授团队在国际知名学术期刊Kidney International发表题为“A multicenter study to develop a non-invasive radiomic model to identify urinary infection stone in vivo using machine-learning”的