معلومة

لماذا يوجد تغييران مفاجئان في منحنى سعر تسلسل الجينوم؟

لماذا يوجد تغييران مفاجئان في منحنى سعر تسلسل الجينوم؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

في منحنى سعر الجينوم من المعاهد الوطنية للصحة:

أوضح المعاهد الوطنية للصحة الانخفاض المفاجئ في عام 2008 على النحو التالي:

بدءًا من يناير 2008 ... انتقلت مراكز التسلسل من Sanger (تسلسل إنهاء سلسلة dideoxy) إلى "الجيل الثاني" (أو "الجيل التالي") من تقنيات تسلسل الحمض النووي.

لم تقدم المعاهد الوطنية للصحة أي تفاصيل حول سبب حدوث انخفاض حاد مماثل في عام 2015 ، أو سبب وجود مثل هذا الهضبة المحزنة (بالنسبة لي!) بعد ذلك. من فضلك اشرحها لي؟


هذا الرسم البياني من Broad's رأي مدونة (لاف) تحتوي على تعليقات توضيحية إلى حد ما:

كما لوحظ في مكان آخر ، فإن الانخفاض الحاد في عام 2007 يرجع بالتأكيد إلى نضوج تسلسل الجيل التالي (NGS) ، ولا سيما Illumina. استحوذت شركة Illumina على Solexa في عام 2007 ، والتي قدمت قدرة التسلسل على مستوى جيجا بايت. في عام 2014 ، قال رئيس Illumina Francis de Souza:

خلال مؤتمر EmTech ، قال De Souza إن نجاح Illumina يرجع إلى "المحور الصعب" الذي حققته الشركة في عام 2006 ، عندما دخلت في مجال عمل تسلسل الحمض النووي من خلال الاستحواذ على Solexa ، وهي شركة ناشئة في المملكة المتحدة ، وراهنت بثرواتها "على تقنية بدون المبيعات ، التي لم يعرف أحد ما إذا كانت ستنجح ".

بشكل أساسي ، بحلول عام 2007/2008 ، كان لديك تقنية ممتازة + شركة تبيعها بشدة = تبنيها

أنا غير متأكد من الانخفاض الأقل دراماتيكية في 2014/2015 ، لكنني أتفق مع فرانك في أنه من المحتمل إلى حد كبير أن يرجع ذلك إلى طرح Illumina HiSeq X Ten في أوائل عام 2014. يمكنك قراءة بعض الرسائل غير المرغوب فيها الخاصة بالشركات ، لكنها كانت كذلك حقا صفقة كبيرة. كانت هناك تقنيات أخرى ربما لعبت دورًا (نظام PacBio الجديد الذي تم إصداره في عام 2013 ، وما إلى ذلك) ولكن Illumina كانت ولا تزال من أفضل اللاعبين.

لا يأخذ أي من هذا في الاعتبار الاهتمام المتزايد بمثل هذا البحث ، أو أجهزة الكمبيوتر الأسرع ، ومحركات أقراص الحالة الصلبة الأكبر حجمًا ، والتوسع / التطبيع للأنظمة متعددة النواة التي تجعل العمل مع هذه البيانات أسهل.


يتعارض الرسم البياني مع البيانات الموجودة في جدول بيانات Excel الذي توفره صفحة الويب نفسها (https://www.genome.gov/sites/default/files/media/files/2019-06/Sequencing_Cost_Data_Table_Feb2019.xls (مرآة)) ، والتي لقد تآمرت أدناه:

تحديث في 2019-11-17: تواصلت مع [email protected] وتم إصلاح الرسم البياني على https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Sequencing-Human-Genome-cost الآن:

https://en.wikipedia.org/w/index.php؟title=$1،000_genome&oldid=902062326#Commercial_efforts لبعض التواريخ على الوصول إلى هدف 1000 دولار أمريكي / جينوم ، ولا يشير إلى أي هضبة:

في يناير 2014 ، أطلقت شركة Illumina جهاز التسلسل HiSeq X Ten ، مدعية أنها أنتجت أول جينوم قيمته 1000 دولار بتغطية 30 ×. أشاد بعض الباحثين بإطلاق HiSeq X Ten باعتباره علامة فارقة - قال مايكل شاتز من مختبر كولد سبرينج هاربور إنه "إنجاز بشري كبير على قدم المساواة مع تطوير التلسكوب أو المعالج الدقيق". ومع ذلك ، أشار النقاد إلى أن مبلغ 10 ملايين دولار للاستثمار مقدمًا المطلوب لشراء النظام من شأنه أن يردع العملاء. علاوة على ذلك ، فإن حساب تكلفة الجينوم بقيمة 1000 دولار قد ترك نفقات عامة ، مثل تكلفة تشغيل الجهاز. [25] في سبتمبر 2015 ، أعلنت شركة Veritas Genetics (التي شارك في تأسيسها جورج تشيرش) عن تسلسل الجينوم الكامل بقيمة 1000 دولار أمريكي بما في ذلك الترجمة الفورية للمشاركين في مشروع الجينوم الشخصي. [26]

في أبريل 2017 ، بدأت شركة Dante Labs الأوروبية المشكلة حديثًا في تقديم WGS مقابل 900 دولار. [27] [28] في عام 2017 ، بدأ معهد بكين للجينوم في تقديم WGS مقابل 600 دولار. [29] في يوليو 2018 ، في Amazon Prime Day ، عرضته Dante Labs مقابل 349 دولارًا. [30] في تشرين الثاني (نوفمبر) 2018 ، في وقت قريب من يوم الجمعة الأسود ، عرضت Dante Labs WGS لأول مرة أقل من 200 دولار ، [31] [32] و Veritas Genetics لمدة يومين بنفس السعر $ 199 عرضت WGS محدودة لألف عميل . [33] في مارس من نفس العام ، أشار عالم الوراثة ماثيو هيرلز من معهد ويلكوم سانجر إلى أن الشركات الخاصة ، بما في ذلك إلومينا ، [34] تتنافس حاليًا للوصول إلى هدف جديد لـ WGS بقيمة 100 دولار فقط. [35]

صفحة تلخص الأسعار الحالية: http://arep.med.harvard.edu/gmc/genome_services.html (مرآة).

تحديث (2019-07-03) https://www.cnbc.com/2019/07/01/for-600-veritas-genetics-sequences-6point4-billion-letters-of-your-dna.html (مرآة) :

تعمل شركة فيريتاس على خفض تكلفة تسلسل الجينوم الكامل من 999 دولارًا أمريكيًا إلى 599 دولارًا أمريكيًا وتعتقد أنه في غضون عامين سيتم تسعيرها في نطاق 100 دولار أمريكي 200 دولار أمريكي.

مؤامرة أخرى لتقدم الأسعار من https://youtu.be/jH87sfVD36M؟t=554 ("جورج تشرش - جينات الإدراك. انعكاس الشيخوخة. مكونات الدماغ المصممة في المختبر"):


لست متأكدًا بنسبة 100٪ ، لكنني أعتقد أن شركة Illumina أطلقت آلة HiSeq الخاصة بها في ذلك الوقت تقريبًا ، مما أدى إلى زيادة إنتاج التسلسل بشكل كبير في تشغيل واحد. قد يكون هذا الانخفاض مرتبطًا بذلك.


تخفض شركة Veritas Genetics المنافسة لشركة 23andMe سعر تسلسل الجينوم الكامل بنسبة 40٪ إلى 600 دولار

قدمت شركة Veritas Genetics لتسلسل الجينوم أول تسلسل كامل للجينوم بقيمة 1000 دولار للمستهلكين والأطباء في عام 2016. الآن الشركة مستعدة لدفع المنافسة مرة أخرى في صناعة الجينات الشخصية المتنامية ، وخفض أسعار الاختبار بنسبة 40٪ وسد الفجوة في الجينات الشائعة - اختبار شركات 23andMe و AncestryDNA.

سينخفض ​​سعر منتج تسلسل الجينوم الكامل من Veritas & quotmyGenome & quot من 999 دولارًا إلى 599 دولارًا ، وهي نقطة سعر جديدة تعتقد الشركة ، وهي CNBC Disruptor 50 لعام 2019 ، أنها ستقود ملايين المستهلكين للوصول إلى خدمات الشركة & # x27s.

& quot؛ نعلم أن جميع الاختبارات الجينية تؤدي إلى الجينوم ، & quot؛ قال رئيس قسم التسويق والتصميم في فيريتاس ، رودريغو مارتينيز. & quot لا يوجد اختبار جيني أشمل من الجينوم بأكمله. لذا فهذه إشارة واضحة على أن الجينوم بأكمله سيحل محل جميع الاختبارات الجينية الأخرى. وهذا [انخفاض السعر] يجعله أقرب وأقرب وأقرب. & quot

تقدم البحث في علم الجينوم ، فرع علم الأحياء المتعلق بعلم الوراثة ، بسرعة خلال العقود القليلة الماضية. عندما تم تسلسل أول جينوم كامل في عام 2003 ، تطلبت العملية 15 عامًا من العمل ، و 20 مختبرًا مختلفًا وأكثر من 3 مليارات دولار ، وفقًا لمارتينيز. تستخدم فيريتاس الآن التطورات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأتمتة المزيد من هذه العملية ، مما يجعلها في متناول الجميع.


مقدمة

بعد انتشار كبير خارج أفريقيا الانسان العاقل منذ حوالي 60،000 سنة (60 kya) ، توسع الإنسان الحديث بسرعة عبر المناظر الطبيعية الشاسعة في أوراسيا 1. تشير كل من الأدلة الجينومية الأحفورية والقديمة إلى أن المجموعات المرتبطة بأسلاف شرق آسيا الحاليين كانت موجودة في شرق الصين في وقت مبكر من 40 kya 2. تم اقتراح طريقين رئيسيين لهذه التشتت ، إما من الأجزاء الشمالية أو الجنوبية من جبال الهيمالايا 1،3،4،5،6. دعمت الدراسات الجينومية السكانية على البشر المعاصرين 7،8 حصريًا أصل الطريق الجنوبي لسكان شرق آسيا. من ناحية أخرى ، يوفر السجل الأثري دعمًا قويًا للطريق الشمالي باعتباره أصل النشاط البشري ، خاصة للوصول إلى الأرخبيل الياباني الواقع في الطرف الشرقي من القارة الأوراسية. يعود أقدم استخدام للأدوات الحجرية من العصر الحجري القديم إلى 38000 عام ، وقد نشأت الميكروبلادات ، على الأرجح من منطقة حول بحيرة بايكال في وسط سيبيريا ، في الجزيرة الشمالية (أي هوكايدو)

25 كيا) والجزيرة الرئيسية (أي هونشو

20 كيا) من الأرخبيل الياباني 9. ومع ذلك ، تم العثور على بقايا بشرية قليلة من مواقع العصر الحجري القديم الأعلى في الأرخبيل. بدأت ثقافة Jomon & gt16 kya ، التي تتميز بنمط حياة الصياد والجمع مع أقرب استخدام للفخار في العالم 10. استمرت ثقافة جومون هذه حتى بداية زراعة الأرز التي جلبها الناس الذين هاجروا من القارة الأوراسية ، من المحتمل عبر شبه الجزيرة الكورية ، إلى الأجزاء الشمالية من جزيرة كيوشو في الأرخبيل الياباني 3 كيا. تدعم عدة أسطر من الأدلة الأثرية الاستمرارية الثقافية من العصر الحجري القديم الأعلى إلى فترة جومون ، مما يوفر فرضية مفادها أن شعب جومون هم أحفاد مباشرون لأشخاص من العصر الحجري القديم الأعلى والذين من المحتمل أن يظلوا معزولين في الأرخبيل حتى نهاية العصر الجليدي الأخير الأقصى 9 ، 11،12. لذلك ، يمكن لعلم الجينوم القديم لجومون أن يقدم رؤى جديدة حول أصل وتاريخ الهجرة لشرق آسيا.

يتمثل أحد التحديات الحاسمة لعلم الجينوم القديم بعينات من الأرخبيل الياباني في الطبيعة المتأصلة للظروف المناخية الدافئة والرطبة باستثناء الجزء الأكبر من الجزيرة الشمالية ، هوكايدو ، والتربة التي تشير إلى حموضة قوية بسبب الجزر البركانية ، والتي تؤدي عمومًا إلى ضعف الحفاظ على الحمض النووي 13 ، 14. على الرغم من نشر تسلسل الجينوم الكامل لشخصين من هوكايدو جومون يتراوح عمره بين 3500 و 3800 عام مؤخرًا بتغطية كافية 15 ، إلا أن الجينوم الجزئي لفرد جومون البالغ من العمر 3000 عام من الجزء الشرقي والشمالي من هونشو باليابان كان ذكرت ، مع تغطية محدودة للغاية (

0.03 أضعاف) بسبب سوء الحفظ 16. لتحديد أصل شعب جومون ، قمنا بتسلسل الجينوم لفرد جومون البالغ من العمر 2500 عام (IK002) الذي تم التنقيب عنه من الجزء المركزي من هونشو إلى تغطية جينية تبلغ 1.85 ضعفًا. بمقارنة جينوم IK002 هذا مع سكان جنوب شرق آسيا القدامى ، فقد أبلغنا سابقًا عن تقارب وراثي بين IK002 و Hòabìnhian البالغ من العمر 8000 عام. هذا الدليل المباشر على الصلة بين جومون وجنوب شرق آسيا ، بالتالي ، يشير إلى أصل الطريق الجنوبي لسلالة جومون. ومع ذلك ، لا تزال الأسئلة الرئيسية مطروحة حول (1) ما إذا كان جومون هو السليل المباشر لشعب العصر الحجري القديم الأعلى الذين كانوا أول المهاجرين إلى الأرخبيل الياباني و (2) ما إذا كان جومون ، وكذلك شرق آسيا الحاليين ، يحتفظون علاقات الأسلاف مع الأشخاص الذين سلكوا الطريق الشمالي.

هنا ، نختبر الاختلاف العميق في سلالة جومون وتأثيرات السلالة الجنوبية مقابل الشمالية على التركيب الجيني لجومون. يشكل جومون سلالة أساسية لكل من شرق آسيا القدامى والحاضرين ، ويدعم هذا الأصل العميق الفرضية القائلة بأن جومون كانوا أحفادًا مباشرًا لشعب العصر الحجري القديم الأعلى. علاوة على ذلك ، يتمتع Jomon بصلات جينية قوية مع السكان الأصليين في تايوان. تُظهر دراستنا أن السلالة المرتبطة بجومون هي واحدة من أوائل الموجات المهاجرة الذين ربما سلكوا طريقًا ساحليًا في الطريق من جنوب شرق آسيا نحو شرق آسيا.


نتائج

تجميع وتعليق ملف F. معلق الجينوم

كما F. معلق هو نوع غير نموذجي بدون جينوم مرجعي ، استخدمنا كل من منصات Illumina و Nanopore لإجراء تجميع جينوم de novo. لتقدير حجم الجينوم F. معلق، أجرينا التسلسل الأولي باستخدام منصة Illumina HiSeq 2500 لمسح الجينوم. تم إنشاء ما مجموعه 64.39 جيجا بايت من البيانات على منصة HiSeq 2500 (Illumina ، الولايات المتحدة الأمريكية). ال كاقترح تحليل الطيف المقدر حجم الجينوم المقدر بـ 701.40 ميجا بايت. بهذه الخلفية ، قمنا بتجميع الجينوم المرجعي لـ F. معلق باستخدام 113 × قراءة Nanopore فائقة الطول. بعد التصحيح باستخدام قراءات Illumina ، حصلنا على تجميع متكامل بحجم 737.5 ميجا بايت ، والذي يتكون من إجمالي 1214 contigs ، مع contig N50 من 7.3 ميجا بايت (الجدول 1). أشارت تقييمات BUSCO (المقياس المعياري لأخصائيي تقويم العظام أحادية النسخة العالمية بنسبة 91.9٪ من 1440 BUSCOs) و CEGMA (نهج رسم خرائط الجينات الأساسية حقيقية النواة بنسبة 97.2٪ من CEGs) إلى اكتمال عالي للجينوم المُجمَّع. قمنا بتوضيح 401.7 ميجا بايت (54.5 ٪ من الطول الإجمالي) للتسلسلات المتكررة في ملف F. معلق الجينوم وفقًا للتنبؤ المتكرر ، مع كوبيا و الغجر العائلات التي تمثل العناصر القابلة للنقل الأكثر وفرة في F. معلق الجينوم (الملف التكميلي 1: الجدول S1). بناء على مزيج من البداية التنبؤ الجيني ، والتعرف المتماثل والنصوص المستمدة من الأنسجة المختلفة ، قمنا بتوضيح 33،062 جينًا لترميز البروتين (الملف التكميلي 2: الشكل S1 والملف التكميلي 1: الجدول S2). تقريبًا ، تم العثور على 33.0-96.0٪ من إجمالي الجينات المشروحة لتكون متماثلة مع البروتينات المعروفة في قاعدة بيانات EMBL (TrEMBL) المترجمة ، 96.2٪ في قاعدة البيانات غير الاحتياطية (NR) ، 54.7٪ في قاعدة بيانات المجموعات التقويمية حقيقية النواة (KOG) ، و 50.1٪ في قاعدة بيانات موسوعة كيوتو للجينات والجينوم (KEGG) ، كما تم العثور على متماثلات في قواعد بيانات أخرى (الملف التكميلي 1: الجدول S3). بالإضافة إلى ذلك ، قمنا بتوضيح جينات RNA غير المشفرة في التجميع ، من بينها 103 microRNAs و 219 ribosomal RNAs و 681 RNAs تم توقعها (الملف التكميلي 1: الجدول S4).

تحديد SNP ومراقبة الجودة

لتقديم نظرة عامة على الجينوم للديناميات الجينية الكامنة وراء التكيف المحلي ، ما مجموعه 300 F. معلق تم جمع الأفراد من 15 مجموعة طبيعية عبر نطاق التوزيع الحالي في الصين (الشكل 1 أ). بناءً على عينات السكان هذه ، أسفر نهج تسلسل الجينوم المنخفض التمثيل الخاص بنا عن 1،120،232 موقع SLAF ، بمتوسط ​​عمق تسلسل يبلغ 11.51 × لكل موضع SLAF. من بين مواقع SLAF هذه ، كان 1،021،768 متعدد الأشكال ، من بينها 575،792 SNPs عالية الجودة (تردد أليل & gt 0.05 وسلامة & gt 0.8) تم استخدامها للتحليلات الجينية السكانية اللاحقة.

أ أخذ العينات من مواقع 15 من سكان F. معلقحيث تميز الألوان المجموعات ب شجرة الاحتمالية القصوى وأحداث الهجرة بين خمس مجموعات من F. معلق. أحداث الهجرة ملونة حسب وزنها

تحليلات الجينوم الوراثي والسكان

التركيب الجيني للسكان F. معلق تم الاستدلال عليه باستخدام ADMIXTURE 35 بناءً على جميع أشكال النيوكلوتايد عالية الجودة. تجمع الأجداد الأمثل في ك = 5 تم اختياره بناءً على معدل خطأ التحقق المتبادل (الملف التكميلي 2: الشكل S2). كان الاستدلال الناتج عن الأسلاف للسكان متسقًا على نطاق واسع مع الأصل الجغرافي للسكان الخمسة عشر. وبالتالي ، قمنا بتعريف هذه المجموعات الطبيعية على أنها المجموعات الخمس التالية: (1) المجموعة الشمالية الغربية (NWG): المجموعات SXWL و SXHM (2) المجموعة الجنوبية الغربية (SWG) ، والمجموعات السكانية SXLJ ، و HBWD ، و HNLY ، و HNLJ (3) المجموعة الشرقية ( EG) ، مجموعات SDBD و SDTM و SDMM (4) المجموعة الشمالية (NG) والسكان SXLK و HBWZ و HNJL و HNSM و (5) المجموعة الجنوبية (SG) والسكان HNTB و HNJG (الشكل 2 أ).

أ التركيب الجيني للسكان على أساس جميع أشكال النيوكلوتايد المقدرة بواسطة تحليل ADMIXTURE مع ك = 5. كل شريط يمثل فردًا ، و x-موقع المحور يحدد موقع أخذ العينات. ب شجرة النشوء والتطور لجميع أفراد F. معلق مع F. viridissima و نوديفلوروم J. حيث تم إنشاء المجموعات الخارجية باستخدام طريقة الانضمام إلى الجوار في برنامج MEGA. ج تمثل كل نقطة نمطًا وراثيًا فرديًا ، حيث تميز الألوان المجموعات. مقدار التباين الموضح بواسطة PC1 و PC2 و PC3 هو 5.14٪ و 1.76٪ و 1.39٪ على التوالي

قمنا أيضًا بإعادة بناء العلاقات التطورية لـ 15 مجموعة بناءً على مجموعة البيانات نفسها. كانت معظم النتائج متوافقة مع التركيبة السكانية المفصلة أعلاه ، ومع ذلك ، تم تقسيم مجموعة SG إلى مجموعتين فرعيتين (الشكل 2 ب). أوضح تحليل المكون الرئيسي (PCA) أيضًا 5 مجموعات متميزة من بين 15 مجموعة طبيعية (الشكل 2 ج). والجدير بالذكر ، في حين أن جميع الاستدلالات الجينومية للسكان المذكورة أعلاه اقترحت بنية مكانية واضحة لـ F. معلق، نسبة صغيرة نسبيًا من التباين الجيني (11.20٪ ، Fشارع = 0.112, ص & gt 0.05 الجدول 2) من خلال الاختلاف بين المجموعات. بدمج طرق التجميع الثلاث ، أظهر PCA و ADMIXTURE استنادًا إلى خوارزمية بايز بنية سكانية أوضح بكثير من شجرة النشوء والتطور. لاستنتاج الارتباطات البيئية بالهيكل الجيني ، أجرينا تحليل ADMIXTURE آخر بناءً على الموقع المحايد (أي باستثناء المواقع الخارجية). تم تغيير نتائج التجميع الأمثل للسكان إلى ك = 4 (الملف التكميلي 2: الشكل S3). أظهرت نتائج تحليل Treemix حدوث تدفق جيني واسع النطاق بين EG ومجموعات أخرى ، بينما كان هناك نقص في تدفق الجينات القابل للاكتشاف بين EG و SG (الشكل 1 ب).

توصيف المواقع المرشحة المرتبطة بالبيئة (EAL)

استنادًا إلى الفحص على مستوى الجينوم لتوقيعات الاختيار ، 8629 تعدد الأشكال الفريدة التي تمتلك احتمالًا خلفيًا يزيد عن 0.76 و ف تم تعريف القيمة تحت 0.05 على أنها مواضع خارجية (الشكل 3 الملف التكميلي 1: الجدول S5). لمزيد من فحص ما إذا كانت هذه المواقع مرتبطة بالمتغيرات البيئية ، تم استخدام كل من نهج LFMM و Samβada. قبل تحليل الارتباط ، تم إجراء PCA لإزالة العلاقة الخطية المتداخلة بين 43 متغيرًا بيئيًا. تم الاحتفاظ بثلاثة أجهزة كمبيوتر تشرح 94.6 ٪ من التباين الإجمالي لتحليلات الارتباط البيئي اللاحقة. في PC1 (56.5٪ من التباين) ، أظهرت متغيرات درجة الحرارة Bio1 و Bio6 و Bio9 و Bio11 ومتغيرات الترسيب Bio12 و Bio14 و Bio17 و Bio19 ومتغيرات ضغط بخار الماء vapr1 – vapr12 ارتباطات سلبية قوية مع التحميل تحت - 0.8 في PC2 (30.1 ٪ من التباين) ، ارتبطت متغيرات الإشعاع الشمسي Sr8 - Sr11 ارتباطًا سلبيًا قويًا بعمليات التحميل تحت 0.8 (الملف التكميلي 1: الجدول S6). يتم عرض جميع المتغيرات البيئية المذكورة أعلاه في المادة التكميلية (الملف التكميلي 1: الجدول S7). نتيجة لذلك ، تم تحديد ما مجموعه 722 و 6340 SNPs المرتبطة بالمتغيرات البيئية المحولة بواسطة LFMM و Samβada ، على التوالي (الملف التكميلي 2: الشكلان S4 و S5 الملف التكميلي 1: الجدولين S8 و S9). لتقليل معدل الاكتشاف الخاطئ ، تم اعتبار فقط 524 تعدد الأشكال المتبادل الذي تم تحديده بواسطة كلا النهجين EAL (الملف التكميلي 1: الجدول S10). ثم تم إجراء تحليل التكرار (RDA) لفحص المتغيرات البيئية المتعلقة بالاختلاف الجيني لهذه المواقع المرشحة البالغ عددها 524 موقعًا. أوضح المحاور 1 و 2 من قانون التمييز العنصري 67.13٪ و 27.99٪ من التباين في 524 EAL مرشحًا ، على التوالي (الشكل 4). كشفت تحليلاتنا أيضًا أن المتغيرات البيئية المحولة PC1 و PC2 كانت مرتبطة بقوة بمحاور RDA 2 و 1 (الملف التكميلي 1: الجدول S11) ، مما يشير إلى أن محوري RDA يمكن أن يفسرا غالبية التغييرات في المتغيرات البيئية الثلاثة المحولة. يمثل PC1 معظم المتغيرات المرتبطة بانخفاض درجة الحرارة خلال موسم البرد ، والمتوسط ​​السنوي لدرجة الحرارة ، وهطول الأمطار خلال موسم الجفاف ، والتساقط السنوي ، ورطوبة الهواء السنوية. يمثل PC2 الإشعاع الشمسي من أغسطس إلى نوفمبر (أي الإشعاع الشمسي خلال فترة نمو الثمار وتجفيف البذور بعد النضج). أشارت هذه السمات إلى أن PC1 و PC2 قد يلعبان أدوارًا مهمة في التمايز الجيني التكيفي F. معلق.

تمثل كل نقطة SNP ، وتمثل النقطة الحمراء SNP قيد التحديد ، مع قيمة قطع لاحتمال لاحق أعلى من 0.76 و ف قيمة أقل من 0.05

يصور biplot القيم الذاتية وأطوال المتجهات الذاتية لـ RDA

لفهم وظائف EALs التي تم تحديدها بشكل أكبر ، قمنا بتوضيح 524 تعدد الأشكال المحددة باستخدام الجينوم المُجمع. تم شرح ما مجموعه 1932 من الجينات التكيفية المرشحة بالإشارة إلى الجينوم المُجمَّع (الملف التكميلي 1: الجدول S12).


مناقشة

O. tenuiflorum النوع الفرعي Krishna Tulsi هو أحد النباتات غير النموذجية ذات القيمة الطبية الكبيرة ، والتي لم تكن هناك معلومات جينية متاحة حتى الآن. لقد أجرينا تسلسل الجينوم O. tenuiflorum النوع الفرعي كريشنا من مكتبات الحمض النووي ذات النهاية المزدوجة (PE 2x100-bp) والمتزاوجة (MP 2x50-bp) بواسطة Illumina Hiseq 1000. الأفضل من جديد تم الحصول على التجميع في k-mer 43 بواسطة SOAPdenovo2 ، حقيقيات النوى من جديد مجمع الجينوم. تم تحديد التكرارات وإخفائها ، وتم تنفيذ التنبؤ الجيني والشرح التوضيحي باستخدام خط أنابيب التعليقات التوضيحية لـ MAKER باستخدام بيانات الجينوم والنسخ و EST. أقرب الأنواع التي تم تسلسل جينومها هي زهرة القرد (M. guttatus) ، والتي تشترك معها في ترتيب Lamiales O. tenuiflorum (Ote) ولكنه يقع في عائلة مختلفة (Phrymaceae). بحث تقويم العظام عن جينات Ote Krishna Tulsi في أربعة جينومات. A. thaliana (آث) ، M. guttatus (Mgu) ، S. lycopersicum (خبيث) و يا ساتيفا (Osa) أكد أيضًا العلاقة الوثيقة بين Krishna Tulsi و M. guttatus (Mgu) ، من حيث عدد العائلات الجينية الشائعة أي 578 من إجمالي 2488 جينًا. عندما نظرنا في جميع الجينات المتوقعة البالغ عددها 36768 من جينوم كريشنا تولسي ، وجدنا أن 1282 مجموعة تقويمية لديها محيط-الجينات فقط. تحتوي هذه المجموعات البالغ عددها 1282 على 13306 أوسيموم الجينات ومن ثم يشار إليها باسم Paralogs من قبل OrthoMCL. من بين جينات Ote المتبقية ، تم العثور على 17،584 جينًا متعامدًا مع أي من الأنواع الأربعة الأخرى التي تمت دراستها في هذه الحالة. أجرينا تحليلًا للجينات المشاركة في إنتاج المستقلب في أوتي وجينومات بعض الأنواع النباتية الأخرى ذات الصلة. بناءً على الدليل المباشر أو التماثل ، تم تحديد ما مجموعه 458 جينًا في جينوم Ote ، والتي تشارك في ترميز الإنزيمات المتضمنة في تخليق المستقلبات المتخصصة. تحليل مقارن من transciptomes من O. tenuiflorum تم إجراء النوعين الفرعيين كريشنا وراما للكشف عن الجينات المحتملة الخاضعة للتنظيم التفاضلي ومشاركتها في تخليق المستقلب. عند مقارنة كل من النسخ ، لوحظت الجينات المعبر عنها تفاضليًا مع وجود عدد كبير من الجينات أكثر وفرة والبعض الآخر أقل وفرة في أي من النوعين الفرعيين. سينثيز جاما كادينين أكثر وفرة في عينة كريشنا (قيمة RPKM 577.047) مقارنة بعينة راما (قيمة RPKM 31.73). لتأكيد بعض الجينات الأكثر وفرة جنبًا إلى جنب مع سينثيز جاما كادينين ، أجرينا q-RT-PCR في عينات الأنسجة المختلفة ، أي الجذعية والأوراق وأيضًا في خمسة أنواع بمعنى. O. tenuiflorum النوع الفرعي كريشنا وراما ، س. مجانا, O. بازيليك، و O. Kilmand. تم العثور على تعبير سينسيز جاما كادينين أكثر في عينات كريشنا مقارنةً براما بواسطة q-RT-PCR أيضًا. وبالمثل ، فإن Chalcone synthase (CHS) هو جين ينتج الأنثوسيانين ، والذي لوحظ أنه أكثر وفرة في عينات الأوراق الصغيرة من كريشنا وعينات الأوراق الناضجة في بيانات النسخ. بعد ذلك ، تم تأكيد ذلك بواسطة q-RT-PCR ومن قراءات مقياس الطيف الكتلي لحمض أورسوليك والأوجينول من عينات الأنسجة المختلفة ومن الأنواع المختلفة.


اقرأ أيضًا

تشير البيانات إلى أنه مع اقتراب مهرجانات هولي وماهاكومب في هاريدوار ، وخمس ولايات في خضم موسم انتخابات محموم ، فإن الموجة الثانية من الهند و # 39 & # 39 & # 39 هي أمامنا بقوة.

قال ريجو جون ، خبير اقتصادي صحي وأستاذ مساعد في كلية راجاجيري للعلوم الاجتماعية ، بولاية كيرالا ، إن الموجة الثانية من Covid-19 في الهند واضحة جدًا من البيانات الآن.

يأتي هذا الارتفاع جنبًا إلى جنب مع وجود متغيرات جديدة من فيروس SARS-CoV-2 ، ولا يزال العلماء يحاولون معرفة كيف تتصرف هذه المتغيرات. هل يعد إغلاق آخر هو الحل ، أم أنه بطريقة ما يجعل الأفراد والمجتمعات والشركات والإداريين يتصرفون مع احتياطات Covid-19؟

يشير الخبراء إلى أن عمليات الإغلاق ستدمر مرة أخرى سبل العيش وتضغط على الاقتصاد. بدلاً من ذلك ، كما يقولون ، يجب على الهند مضاعفة التسلسل الجيني لاكتشاف المتغيرات الجديدة ، ويجب أن تزداد وتيرة التطعيم ، ويجب أن تستمر احتياطات Covid-19 على قدم وساق.

الارقام

وقال سريناث ريدي ، رئيس مؤسسة الصحة العامة في الهند ، عندما بدأت حالات Covid-19 في الانخفاض في أوائل عام 2021 ، بدأ الناس يشعرون أن الوباء وراءنا. & quot مع قدر أكبر من التنقل والاختلاط ، منحنا فيروس SARS-CoV-2 فرصة إضافية للانتشار. & quot

وصلت الحالات المؤكدة لـ Covid-19 في الهند إلى ذروتها في 16 سبتمبر 2021 ، عند 97860 حالة مؤكدة في يوم واحد. من هذه النقطة المرتفعة ، انخفضت أرقام Covid-19 في الهند إلى مستوى منخفض بلغ 8579 حالة فقط مؤكدة في 1 فبراير 2021.

وهكذا ، في الأشهر الأولى من عام 2021 ، بدأ منحنى الهند للوباء بالتسطح ، مما جعل الوباء يبدو وكأنه يتعرض للهزيمة.

في نفس الفترة ، وصل الاختبار أيضًا إلى أعلى مستوى له في سبتمبر ، وانخفض بالمثل في فبراير: من 1.49 مليون اختبار تم إجراؤه في يوم واحد في 24 سبتمبر 2020 ، إلى نقطة منخفضة من 486122 اختبارًا فقط في 14 فبراير 2021.

لكن الحالات في ارتفاع منذ ذلك الحين ، وفي 21 مارس 2021 ، أبلغت الحكومة المركزية عن حوالي 47000 حالة. بعبارة أخرى ، ارتفعت الحالات المؤكدة في الهند 4.5 مرات منذ أدنى مستوى لها في 1 فبراير 2021.

في الوقت نفسه ، لم يتم التطعيم بالوتيرة المطلوبة حتى تحقق الهند هدفها ، كما أبلغنا في مارس 2021. بعد شهرين من البرنامج ، حققت الهند 7٪ من هدفها المتمثل في إعطاء 500 مليون جرعة بحلول يوليو 2021. يجب أن تدير 3.65 مليون طلقة في اليوم لتحقيق هذا الهدف.

& quot من تحليلي المنتظم لبيانات Covid-19 ، يُظهر أن الحالات الجديدة اليومية في متوسط ​​سبعة أيام قد ارتفعت بنسبة 167٪ (من أدنى نقطة في سبعة أيام في فبراير) ، وزادت الوفيات بنسبة 71٪ في نفس الفترة ، قال جون إن الاختبارات اليومية زادت بنسبة 31٪ فقط في نفس الفترة. & quot هناك زيادة واضحة جارية في 10 ولايات وأقاليم اتحاد حاليًا. & quot

لماذا ترتفع الحالات؟

قال جاجانديب كانغ ، الأستاذ في كلية الطب المسيحية في فيلور ، إننا بحاجة ماسة إلى الغوص بشكل أعمق في البيانات المتعلقة بحالات Covid-19 ، والاستشفاء ، والوفيات ، وبيانات تسلسل الجينوم ، لفهم سبب ارتفاع الحالات في الهند.

يمكن أن توفر بيانات المسح السيرو بعض الأفكار. & quot على سبيل المثال ، هل الحالات ترتفع في أماكن قد تكون قد حققت بالفعل مستوى عالٍ من الإيجابية المصلية؟ إذا كانت الإجابة بنعم ، فيمكن عندئذٍ معرفة ما إذا كانت حالات جديدة ، أو تحدث بين الأشخاص الذين انتقلوا إلى هذه المناطق ، أو ما إذا كانوا مصابين بإعادة العدوى ، أو ما إذا كان هناك نوع جديد من الفيروس ، وما إلى ذلك ، & quot قالت.

قال جيريدار بابو ، عالم الأوبئة بمؤسسة الصحة العامة في الهند ، إنه يجب دراسة & # 39 ثالوث الوبائيات & # 39 - العامل والمضيف والبيئة -. العامل هو الفيروس الذي يتغير بالتأكيد ولا يزال العلماء يكتشفون أشياء حول المتغيرات من خلال تسلسل الجينوم ، & quot # 39 زيادة في الأرقام. أما بالنسبة للبيئة ، فهي كل ما يحدث من حولنا ، مثل ما إذا كانت الحكومة تسمح بدور السينما ووسائل النقل العام والأحداث التي يمكن أن تسمح بانتشار الفيروس. & quot

& quot إن حل الأعداد المتزايدة لن يكون سهلاً أو سريعًا. قال ريدي: هناك مدرستان فكريتان ، إحداهما تعتقد أن الإغلاق قد يكون مفيدًا لأنه يمكن أن يحمي الأرواح ، والأخرى تعتقد أن الإغلاق من شأنه أن يدمر سبل العيش وبالتالي الحياة.

أعلنت العديد من المدن والولايات عن قيود مختلفة مرة أخرى ، وحذر بعض القادة المنتخبين من عمليات إغلاق جديدة. ومع ذلك ، بعد الإغلاق الأول الذي فرضته الحكومة المركزية في مارس 2020 وتداعياته القاسية ، بما في ذلك تأثيره على الاقتصاد والضغط على الموارد المالية للأفراد ، قد لا يكون إغلاق آخر هو الطريق إلى الأمام ، كما قال المحللون لـ IndiaSpend.

& quot الإغلاق ضروري لمساعدة الهند على تطوير البنية التحتية للرعاية الصحية للتعامل مع أزمة Covid-19. قال بابو إن هذا موجود بالفعل مع بروتوكولات العلاج ، لذلك ليست هناك حاجة لإغلاق آخر.

قال ريدي إن كيفية تحقيق التوازن بين الأنشطة الاقتصادية وأزمة الصحة العامة ستكون أساسية. & quot إذا على سبيل المثال ، كيف يمكننا إدارة مساحات العمل المغلقة بشكل أفضل؟ بقدر الإمكان ، يجب على الناس العمل من المنزل ولكن حيثما لا يمكن تجنب ذلك ، يجب على المكاتب ترتيب أيام العمل ومواعيد العمل. & quot ؛ يجب أيضًا أن تكون وسائل النقل العام متداخلة ، بمعنى الحد من عدد الأشخاص الذين يمكنهم التجمهر في الحافلة أو القطار ، مع زيادة عدد خيارات النقل العام المتاحة. التهوية أمر أساسي ، ويجب على الناس عدم إسقاط أقنعتهم. وقال إنه يجب أيضًا تنظيم التجمعات الدينية والأحداث السياسية والتجمعات الجماهيرية المماثلة الأخرى.

قال كانغ إننا نحتاج أيضًا إلى تتبع سلاسل الانتقال ، وأضاف بابو أن كل عامل في الثالوث الوبائي يحتاج إلى حل مختلف. في التعامل مع الفيروس ، يعد التسلسل الجيني الشامل وتتبع الاتصال أمرًا ضروريًا. في التعامل مع الناس ، فإن تطعيمهم بسرعة والتأكد من اتخاذهم الاحتياطات سيساعد في إسقاط الحالات. ومن أجل التعامل مع البيئة ، بدلاً من الإغلاق ، فإن الحل الأكثر عملية هو ضمان عدم تجمع الناس ، خاصة في الأماكن المغلقة ، والتأكد من أن المكاتب والمناسبات تتبع المعايير الصحية.

قال بابو قبل كل شيء ، يجب الإسراع بالتطعيم ، لأنه أضمن طريقة سريرية لحماية الناس من Covid-19 ، ولا سيما لأن تغيير السلوك اليومي للأشخاص أمر صعب للغاية وأن السلوك المناسب لـ Covid-19 لا يمارس حقًا & quot.

متغيرات Covid-19: ماذا نعرف؟

اعتبارًا من 18 مارس 2021 ، تم اكتشاف 400 حالة من المملكة المتحدة وجنوب إفريقيا والبرازيل من متغيرات SARS-CoV-2 في الهند ، وفقًا لتنبيه إعلامي نصي من وزارة الصحة بالاتحاد. قال ريدي إن هذا يبدو وكأنه رقم صغير وغير مهدد ، لكن هذا لأن هذا جاء من جزء صغير جدًا من جميع الحالات الإيجابية التي يتم إرسالها للتسلسل الجيني.

كانت الهند قد خططت لإجراء تسلسل الجينوم لـ 5 ٪ من عينات Covid-19 الإيجابية من كل ولاية ، حسبما قال المركز للبرلمان في 19 مارس. وكان الغرض من ذلك هو تحديد حالات التفشي المحتملة والسلالات ذات الصلة كجزء من المراقبة المستمرة.

بحلول 10 مارس ، أرسلت ولايات وأقاليم اتحادات مختلفة 19092 عينة إيجابية لفيروس كورونا المستجد COVID-19 إلى الحكومة لتسلسل الجينوم للتحقق من سلالات Covid-19. ومن بين هذه العينات ، تمت معالجة 4869 عينة. من بين العينات المعالجة ، تم الكشف عن 284 عينة إيجابية لسلالة & # 39UK & # 39 و 11 عينة إيجابية لسلالة & # 39South African & # 39 و 1 إيجابية لسلالة & # 39Brazil & # 39.

& quot مع المتغيرات الجديدة لـ Covid-19 في البلاد ، ما زلنا لا نعرف إلى أي مدى يلعبون دورًا في زيادة عدد الحالات ، ما لم نقم بإجراء المزيد من الاختبارات الجينومية المكثفة ، كما قال ريدي. وقال إنه حتى يمكن أن ينطلق هذا بوتيرة كبيرة ، سيتعين علينا مواكبة التباعد الاجتماعي وارتداء الأقنعة.

قال راكيش ميشرا ، مدير مركز البيولوجيا الخلوية والجزيئية ، في مقابلة مع IndiaSpend في ديسمبر 2020 ، إن المتغيرات الجديدة لـ Covid-19 قد تكون أكثر عدوى ولكن ليس بالضرورة أكثر خطورة من الناحية السريرية. قال ريدي لـ IndiaSpend في ديسمبر 2020 إن العدوى قد تعني ازدحام المزيد من الناس بالمستشفيات.

لكن وتيرة هذا التسلسل كانت بطيئة ، وفقًا لورقة نشرها علماء الحكومة الهندية: & quot (0.06٪). & quot


مساهمة علم الأوبئة الجزيئي في تحديد مسببات السرطان البشرية: الوضع الحالي والآفاق المستقبلية

P. Boffetta، F. Islami، in Annals of Oncology، 2013

التحديات ووجهات النظر المستقبلية

ساهم علم الأوبئة الجزيئي في التعرف على العديد من المواد المسببة للسرطان. However, with the exception of biological agents, its contribution in terms of providing sufficiently strong evidence as required by the IARC monographs has been modest. Molecular epidemiology may provide evidence for exposure to and biological effects of carcinogens. This can be particularly helpful with mixed compounds, as identification of the effect of individual exposures in traditional epidemiologic studies could be challenging. As an example, molecular epidemiology has provided information on exposures or has been used for validation of exposure assessment methods in occupational studies, in which individuals are usually exposed to several compounds simultaneously, and these exposures differ by job type, location, and time [ 6 ]. Also, as discussed above, the carcinogenic effects of several such compounds have been shown in molecular epidemiological studies.

Nevertheless, biological markers of exposure and mechanisms of actions for many other carcinogens need to be identified. Some cases of cancer may be associated with long-term, low-dose exposures to carcinogens [ 67 , 68 ]. Owing to temporal variability of exposures, assessment of biomarkers in a single biological sample may not provide accurate information about lifelong exposure to the respective carcinogens. Even in cases of cancers associated with high exposures in a relatively short time, samples may not be collected in the most appropriate time for assessment of the exposure. Therefore, attempts should be made to assess exposures in repeated samples in different periods to have a more comprehensive picture about patterns of exposure. The concept of ‘exposome’, assessment of exposure from perinatal period until adulthood [ 69 , 70 ], has been introduced to address the variability of exposure in epidemiological studies, which also applies to molecular epidemiology.

Another challenge in molecular epidemiology is that its contribution has mainly been limited to the identification of carcinogens acting through a genotoxic mechanism, i.e. when carcinogens induce DNA damage. There is increasing understanding of the role of nongenotoxic carcinogens. Some examples of such carcinogens are certain hormones (such as 17&bgr-estradiol and androstenedione) [ 71 , 72 ], immunosuppressants (such as ciclosporine) [ 73 , 74 ], metals (such as arsenic) [ 75 , 76 ], and overweight/obesity [ 77 , 78 ]. These carcinogens may act through different mechanisms, including receptor modification, effects on immune system, and epigenetic changes, but these mechanisms are not clear in the majority of cases. The potential role of nongenotoxic mechanisms in carcinogenicity of IARC group 1 carcinogens is reviewed elsewhere [ 79 ]. Overall, as nongenotoxic mechanisms of carcinogenicity are not well identified and their biomarkers are sparse, the contribution of these mechanisms to identification of human carcinogens has been limited. This area of molecular epidemiology deserves priority through the development of biological markers of nongenotoxic mechanisms and alterations that are specific to carcinogens.


Can Synthetic Biology Make Insulin Faster, Better and Cheaper?

Rising insulin prices have become a dangerous norm for diabetics. Whether on Twitter, TV, or public . [+] radio, the insulin market has the world’s attention — and for all the wrong reasons.

Have you seen these horrific headlines in recent months?

Rising insulin prices have become a dangerous norm for diabetics. Whether on Twitter, TV, or public radio, the insulin market has the world’s attention — and for all the wrong reasons.

Insulin prices are not only skyrocketing (they increased by 99% from 2012 to 2016) lack of access is killing Americans. People with Type 1, Type 2, and even gestational diabetes need to take insulin to regulate their blood sugar levels. Insulin is the signal that tells our cells to take in glucose and convert it to energy. Without this molecule, glucose builds up in the bloodstream and can cause serious complications, including cardiovascular disease.

We are at the precipice of a profound public health crisis. If insulin has been around for nearly fifty years, and production has become cheaper over time, how did we get here? And what can synthetic biology do about these circumstances?

Stanley Black & Decker’s Jim Loree Has Big Plans To Electrify Gas-Powered Tools, Trimmers And Mowers

Forbes 2021 Next Billion-Dollar Startups List: Nominations Are Open

SOG Knives Rediscovers Success By Getting Back To Its Roots

The cost burden of insulin

In the early 1900s, Frederick Banting and Charles Best, two scientists at the University of Toronto, found that insulin extracted from dogs’ pancreases could effectively regulate blood glucose levels. The discovery was earth-shattering, marking the first hope of a feasible treatment for diabetics.

In 1923, Eli Lilly and Company created Iletin, a mass-produced version of insulin derived from the pancreas of pigs and cows. However, the animal-based molecule tended to cause allergic reactions in patients. By the late 1970s, Lilly could not keep up with increasing demand for insulin because of the inordinately large number of animals (56 million per year) that it required to do so.

Then came Genentech in 1976, a start-up that developed a synthetic version of human insulin using new gene editing technology in bacteria. Genentech demonstrated that it was possible to produce بشري insulin in bacteria but needed to scale production for this approach to actually be effective in comparison to the established animal-based production methods. It was brought to market in 1983, marking the first-ever FDA-approved human therapeutic made using gene editing.

Today, there are three companies that virtually rule the global insulin market: Eli Lilly and Company, Novo Nordisk, and Sanofi. While there have been gradual improvements in insulin production, they have been hindered by two bottlenecks: the technology is still monopolized through intellectual property loopholes, and old versions of the medicine have become “obsolete,” with other companies unwilling to manufacture generic versions. The drug-development supply chain is also incredibly convoluted and involves rebates to third-party pharmacy benefit managers. This recurring overhead kickback cost hikes up the price of development, even though the initial engineering happened decades ago. These three companies, therefore, have the power and “justification” to continually raise prices and strangle the market.

With the help of synthetic biology, the insulin crisis could become a lesson from the past — a . [+] demonstration of how cutting-edge science and equitable healthcare access can work in tandem to build a better tomorrow.

Although there may be no perfect solution for the insulin crisis, advances in synthetic biology — a field that aims to “rewire” living organisms to program them with new functions — may hold the key to ameliorating insulin pricing problems by reducing R&D bottlenecks, drastically increasing productivity and quality, and slashing manufacturing costs. While Genentech’s original, insulin leveraged what may now be considered an old school scientific technique, synthetic biology of today leverages a much broader and more powerful set of tools. Rather than just recombining DNA, it designs and produces entirely new systems and functions that can be implemented in organisms — a process overhaul that combines engineering with biology to improve the efficiency and quality of running experiments, creating lab-grown meat, developing therapeutics, and more. Here are three ways that synthetic biology is making drug development faster, better, and cheaper.

Computers are, perhaps, the world’s greatest biologists. From modeling the relationship between a drug’s structure and function to analyzing the impact of genetic mutations in DNA, machine learning is enabling scientists to examine and act on data with an unprecedented level of precision.

Currently, it costs about $4 billion and takes over 10 years to bring a new drug to market — and that’s assuming that the drug actually works. Fewer than 10% of drug discovery projects succeed. With machine learning, these odds are beginning to improve. Not only is there a higher number of “shots” on goal for potentially having good therapeutic, but the quality of those shots are that much better. This makes lab experiments that much more valuable: the baseline for testing and improvement is that much better and no longer focusing on filtering through noise. Pharmaceutical companies are increasingly wielding the power of machine learning — biotech giant GlaxoSmithKline entered a $43-million partnership in 2017 with AI company, Exscientia, to design molecules to attack 10 disease-related targets in about 25% of the time and at 25% of the cost of traditional drug discovery approaches.

Researchers have risen above and beyond the challenge to wield the power of DNA — the fundamental building block of life, encoding all the instructions for an organism to function with just 4 letters (nucleotides “A,” “T,” “G,” and “C”). George Church, a Professor at Harvard University known for his seminal works on genetic sequencing, writing, and recoding, says that our DNA reading and editing capabilities have grown exponentially over the last few years — even faster than the Moore’s Law curve that the silicon chip industry followed. Sequencing the first human genome took $2.7 billion and almost 15 years. The cost has dropped to about $1000 today — almost the same as a new iPhone — and the process takes just a few days . The better we understand and manipulate DNA, the greater our ability to harness the beauty of nature’s production pipeline embedded in all living things.

Pricer per base of DNA sequencing and synthesis

Companies like Twist Bioscience have led the charge in increasing quality and decreasing the cost of DNA synthesis from almost $100 to just 10 cents per letter, opening up a wide array of scientific doors by simply making synthetic biology that much more feasible. Our ability to run high-throughput DNA experiments is the epitome of a positive feedback loop — technology facilitated by better computational methods that in turn allows us to gather more biological data and design better technology. Whether that’s using CRISPR-Cas9 to edit DNA to treat cancer, storing data in DNA, or the democratization of personal genetic testing kits, our ability to understand and engineer DNA is revolutionizing the drug development pipeline.

Most pharmaceuticals developed today are small molecules, drugs that are tiny enough to enter cells and initiate a desired therapeutic effect. These small-molecule therapeutics already constitute 90% of drugs on the market, but the pharmaceutical industry is beginning to shift instead towards protein engineering to develop therapeutics. While this class of medicines is much more difficult to manufacture (and therefore more expensive), advances in synthetic biology techniques, particularly improvements in the synthesis of DNA and machine learning, have facilitated an explosion in the field over the last few years. The investment is incredibly valuable, too, as protein-based drugs (particularly antibodies) allow for greater specificity in drugging targets.

This is especially powerful for treating complex diseases like cancer and rheumatoid arthritis and developing next-generation insulin and developing drugs for relatively more rare diseases, such as lupus or allergic asthma, with a higher chance of success while still turning a profit.

The drug development world is already rapidly changing for the better because of synthetic biology. From Ebola and influenza to cancer and HIV, access to therapeutics stands to keep improving due the decrease in cost and increase in quality and efficiency in the pharmaceutical world.

As for insulin: synthetic biology has been able to make its mark even on a drug from the previous generation of biotech. New type 1 diabetes research from the J. Craig Venter Institute engineers bacterial cells that are already in our skin to produce insulin, potentially allowing patients to one day be their own mini-pharmaceutical company with a one-time investment for lifelong medication. If we continue to progress in the right direction, insulin prices may begin to restabilize. With the help of synthetic biology, the insulin crisis could become a lesson from the past — a demonstration of how cutting-edge science and equitable healthcare access can work in tandem to build a better tomorrow.

شكرا ل Aishani Aatresh for additional research and reporting in this article. Please note: I am the founder of SynBioBeta, the innovation network for the synthetic biology industry, and some of the companies that I write about are sponsors of the SynBioBeta conference (click here for a full list of sponsors).


This is a fantastic book about using DNA to develop personalized treatments for patients with rare diseases. Dr. Ashley is a cardiologist, and at Stanford, he is a professor of medicine and genetics. He uses genomic medicine to predict what treatments are best for individuals with diseases. He uses the patient&aposs DNA, along with that of the patient&aposs family and a DNA database that he helped develop. It is personalized genetic medicine.

And the author belongs to the UDN--the Undiagnosed Diseases N This is a fantastic book about using DNA to develop personalized treatments for patients with rare diseases. Dr. Ashley is a cardiologist, and at Stanford, he is a professor of medicine and genetics. He uses genomic medicine to predict what treatments are best for individuals with diseases. He uses the patient's DNA, along with that of the patient's family and a DNA database that he helped develop. It is personalized genetic medicine.

And the author belongs to the UDN--the Undiagnosed Diseases Network. This is a diverse network of doctors and genetics researchers who team together to solve very difficult cases and develop individualized treatments. The UDN is successful because of NIH support, because the tests involved are not limited to those covered by medical insurance. In addition, genetic sequencing of family members allows researchers to narrow down the list of suspect genes. Ultimately, the extra genetic testing ends up saving a lot of money by avoiding extra days in an ICU. Before coming to the UDN, medical costs averaged over $300,000. UDN evaluation is less than $20,000. Early diagnosis can be transformative.

The book stresses the importance in the Bayh-Dole Act of 1980, which allows U.S. universities to benefit financially from intellectual property developed with federal research funds. This act allowed the swift development and refinement of DNA sequencing and genome analysis.

Sherlock Holmes is mentioned a number of times, as this book is a collection of real detective stories. For example, there is an amazing story about a young family that had a baby with a rare genetic defect that caused huge developmental issues. They undertook numerous trips to get genetic diagnoses, and enlisted the help of two genetics teams to independently seek the genes that cause the disease. The teams agreed on one particular defective gene as the culprit. The father also did a lot of biochemistry research, and found that the gene breaks down a bond between a particular protein and a sugar molecule. Then he found that Amazon sells that particular sugar in a supplemental tablet form. He tried out the tablet on himself with no significant ill effects. He then tried it out on the baby at a correspondingly lower dosage--and it worked! The genome analysis of the baby and the parents had other benefits as well the teams concluded that a second baby would not be likely to acquire the same disease. This was confirmed early in a subsequent pregnancy, that the genetic variant was not present. Then the parents set up the Grace Science Foundation, to help families and researchers working on that gene. There are now over 50 patients worldwide with this illness. While patients are not 100% cured, their lives have been greatly helped.

The author uses wonderful analogies to help readers understand how the rare illnesses are caused by genetic defects. These analogies really help puts this book into a league of its own. They help deepened my understanding of the biochemical concepts.

One of the great advantages of genomics (the analysis and understanding of a genome), is that it helps to prove cause and effect. This is an invaluable aid in the pharmaceutical development of new medicines. The book has an excellent discussion of the dichotomy between correlation and causation. Many of our assumptions about medicine are faulty. For example, the author shows why taking medication to boost the HDL cholesterol level and thereby lower the LDL/HDL ratio does not reduce heart disease. There is a correlation between low ratios and lower risk of heart disease, but not a causative mechanism. This new understanding comes from massive genomic studies. This book is up-to-date the development of the new vaccines against the coronavirus is discussed.

I love to read scientific books where the author conducts a significant amount of research in the field. It is so much more engaging when the author writes "I discovered . " or "we found that . " instead of "they found that . ". My predilection for this type of book is conditioned on whether the book is well-written. In this case, Dr. Ashley is not only a great researcher, but a phenomenal author he makes complex stories come alive.

(Truth in advertising: I received this book as a pre-publication copy, in return for an honest review.) . أكثر

If there is one thing this book made me reflect on, it’s the importance of every single scientific discovery, no matter how long it takes for the next big step to come to fruition. The discovery of the genetic code happened in the 1950s, and then in the 1980s we had break throughs in genetic engineering. Another few decades later and we made strides in sequencing the human genome. When I think about all of the brilliant scientific minds who contributed to where we are today, and where we will be If there is one thing this book made me reflect on, it’s the importance of every single scientific discovery, no matter how long it takes for the next big step to come to fruition. The discovery of the genetic code happened in the 1950s, and then in the 1980s we had break throughs in genetic engineering. Another few decades later and we made strides in sequencing the human genome. When I think about all of the brilliant scientific minds who contributed to where we are today, and where we will be in the future, I’m humbled. It takes a high degree of intelligence, of course. But more than that, it takes people who are intellectually curious, who are ok to try and fail and try again, and who hope that their work carries on long past themselves.

In The Genome Odyssey, Dr. Ashley begins with the basics and describes the science behind the genome, as well as making the case for where science is now and where we might be heading in terms of the breadth of impact this research is primed to have. One thing that has changed since the early years of human genome sequencing is the accessibility and cost of sequencing an individual genome, which he compares to a similar cost as other basic tests doctors order for their patients all the time.

Gentetic sequencing is more than just understanding the composition of each gene, it also is a process of understanding what each gene does. What this means is that in the future, we may be able to target interventions based on specific genetic abnormalities. With highlights on different scientists and agencies that have made break throughs or targeted specific questions to answer, Dr. Ashley walks us through where genetic sequencing is and where it is going.

I will say that though this was explained at an approachable level, this book is full of heavy scientific information. I was able to follow along, but this wasn’t a read-in-one-weekend sort of book. But for those curious and passionate about science and understanding the link between genetic sequencing and scientific break throughs that impact the human race, this is a fascinating book that provides a lot of hope for the future.

Thank you to Celadon Books for my copy. Opinions are my own. . أكثر

I think what I marvel at the most about Genome Oddysey is that it manages to be informative and in-depth while simultaneously having writing and characters that are easy to follow and relatable.

This book was definitely a step out of what I usually read, but a lot of the concepts I read in the description really did draw me in. Like mentioned, I found it really easy to follow and learned a lot of new things about the possible opportunities of these super-recent and very important medical tools. I I think what I marvel at the most about Genome Oddysey is that it manages to be informative and in-depth while simultaneously having writing and characters that are easy to follow and relatable.

This book was definitely a step out of what I usually read, but a lot of the concepts I read in the description really did draw me in. Like mentioned, I found it really easy to follow and learned a lot of new things about the possible opportunities of these super-recent and very important medical tools. It was fascinating to read about and definitely something I'll try to follow the progress of in the future.

What I thought was going to be something I'd be reading for a week or two ended up being something I could easily finish in a few days. What made me able to finish it so quickly was how Ashley could take real cases and explore how they could be cured or mended with these new scientific findings.

Great read, even for those who are going in completely blind with the subject matter. I would recommend! . أكثر


استنتاج

The goal of this commentary is to raise awareness and discussion about how to best consider and evaluate possible sex effects in the context of human genetic studies. Herein, we presented arguments for why sex differences are important to consider in the context of genetics, established evidence that sex differences are not being considered, and provided compelling counter-arguments to the traditional arguments for not considering sex differences in human genetics. Including sex in the design, analysis, and reporting of results will improve the transparency, rigor, and generalizability of genetic association studies, accelerating scientific progress. The inclusion of sex in genetic studies will ultimately improve our understanding of health and disease for both women and men.


شاهد الفيديو: أهمية الجينوم (قد 2022).