¿Merece el cáncer de mama oligometastásico (CMOM) una terapia dedicada? Aunque algunos autores sugieren la administración multidisciplinar del CMOM con intención curativa, no hay ninguna prueba que demuestre la utilidad de esta técnica en ausencia de un ensayo aleatorio.
La literatura actual arroja poca luz sobre el CMBM. La incidencia es desconocida; la información accesible está desfasada o es sesgada; no hay consenso sobre la definición de CMBM y sitios metastásicos, ni sobre los métodos de imagen esenciales. Sin embargo, hay algunas propuestas que se pueden tener en cuenta. El conocimiento de eventuales rasgos orgánicos particulares del CMBM se limita a los recuentos de células tumorales circulantes (CTC).
| Beta2-Microglobulin ELISA kit ELISA Kit | |||
| Abfrontier | |||
| Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit | |||
| EnoGene | |||
| Human IL-17E ELISA Kit ELISA kit | |||
| EnoGene | |||
Dada la información accesible para diferentes tipos de cáncer, se debe desarrollar una investigación sobre los microARN (miARN), el ADN tumoral circulante (ADNc) y las alteraciones genómicas. Por último, existen terapias protegidas y eficaces, pero los resultados de los ensayos aleatorios no estarán disponibles hasta dentro de unos años. Hay que llevar a cabo una investigación de cohorte observacional prospectiva.
| variable Volume 0,1 -2,5 µl | |||
| Phoenix instrument | |||
| variable volume 0,5 -10 µl | |||
| Phoenix instrument | |||
| variable volume 10 -100 µl | |||
| Phoenix instrument | |||
| variable volume 100-1000 µl | |||
| Phoenix instrument | |||
Ingeniería de fabricación de etileno mejorada: Aprovechando los programas de biología y evolución adaptativa de laboratorio
El etileno es un hidrocarburo pequeño ampliamente utilizado en el sector químico. La fabricación anual en todo el mundo supera actualmente los 150 millones de toneladas, produciendo cantidades apreciables de CO2 que contribuyen al cambio climático local. La necesidad de una alternativa sostenible es, por tanto, crucial. El etileno es producido de forma nativa por un número de microorganismos completamente diferentes, junto con Pseudomonas syringae pv. phaseolicola a través de un curso de catalizado por la enzima formadora de etileno (EFE), la posterior expresión heteróloga de EFE ha llevado a la fabricación de etileno en huéspedes bacterianos no nativos junto con E. coli y cianobacterias.
Sin embargo, la solubilidad de la EFE y la disponibilidad de sustrato siguen siendo pasos limitantes de la carga en la fabricación de etileno orgánico. Hemos empleado una mezcla de modelado metabólico a escala del genoma, la fermentación constante, y la evolución de la proteína para permitir la mejora acelerada de una eficacia excesiva de etileno que produce la presión de E. coli, produciendo una mejora de 49 veces en la fabricación, probablemente el más vital enchancment informó a este punto.
| variable Volume 0,1 -2,5 µl | |
| -LHP1-V01 | Phoenix instrument |
| variable volume 0,5 -10 µl | |
| -LHP1-V05 | Phoenix instrument |
| variable volume 10 -100 µl | |
| -LHP1-V10 | Phoenix instrument |
| variable volume 100-1000 µl | |
| -LHP1-V100 | Phoenix instrument |
Además, ahora hemos demostrado claramente que este elevado rendimiento fue el resultado de las variaciones metabólicas que se habían vinculado exclusivamente a la enzima EFE (WT vs mutante). Nuestros hallazgos presentan una solución novedosa para descontrolar los cuellos de botella metabólicos en las vías clave, que se utilizará fácilmente para manejar diferentes desafíos de ingeniería.
El estudio de la epigenómica por parte de las máquinas: perspectivas sobre la biología del cáncer y la medicación
La última avalancha de ciencias aplicadas a todo el genoma para el mapeo del epigenoma y la consiguiente información en muestras de cáncer ha proporcionado la oportunidad de obtener conocimientos y comprender las funciones de los procesos epigenéticos en el cáncer. Sin embargo, la complejidad, la alta dimensionalidad, la escasez y el ruido relacionados con esta información plantean desafíos para los análisis integradores intensivos.
Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) son muy adecuados para el análisis de la información epigenómica debido a su flexibilidad y capacidad para estudiar las construcciones ocultas subyacentes. Nos centraremos en 4 clases principales superpuestas, pero distintas, bajo el ML: descuento de la dimensionalidad, estrategias no supervisadas, estrategias supervisadas y estudio profundo (DL). En este sentido, se evalúan los casos de uso popular de estos algoritmos en el análisis de la información epigenómica del cáncer con la esperanza de ofrecer un esquema de cómo los enfoques de ML pueden ser utilizados para descubrir preguntas elementales sobre los roles del epigenoma en la biología del cáncer y la medicación.
| variable Volume 0,1 -2,5 µl | |
| -LHP1-V01 | Phoenix instrument |
| variable volume 0,5 -10 µl | |
| -LHP1-V05 | Phoenix instrument |
| variable volume 10 -100 µl | |
| -LHP1-V10 | Phoenix instrument |
| variable volume 100-1000 µl | |
| -LHP1-V100 | Phoenix instrument |
| variable volume 1000 -5000 µl | |
| -LHP1-V1000 | Phoenix instrument |
Biología de la mielina
La mielina es una especialización y adaptación evolutiva clave de los vertebrados, formada por la membrana plasmática de las células gliales, que aíslan los axones dentro del sistema nervioso. La mielinización no sólo permite una transmisión rápida y respetuosa con el medio ambiente de los impulsos eléctricos dentro del axón mediante la reducción de la capacitancia y el aumento de la resistencia, sino que además influye en el metabolismo axonal y en la plasticidad de los circuitos neuronales. En esta evaluación, vamos a concentrarnos en las células de Schwann, las células gliales que forman la mielina en el sistema nervioso periférico.
Aquí, vamos a describir las principales alertas extrínsecas e intrínsecas que inducen la diferenciación y la mielinización de las células de Schwann y cómo se logra la biogénesis de la mielina. Por último, nos centraremos incluso en cómo el examen de los problemas humanos en los que se alteran las moléculas y las vías relacionadas para la mielinización ha contribuido enormemente a la información actual sobre la biología de la mielina.
| Rat Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A11128 | BlueGene |
| Goat Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A46041 | BlueGene |
Genómica y biología celular de las infecciones intracelulares beneficiosas para el huésped
Los microbios entran en las células eucariotas como alimento para los protistas que se alimentan de bacterias, para la seguridad del huésped mediante las células inmunitarias que matan a los microbios, o para el beneficio microbiano cuando los patógenos entran en las células del huésped para duplicarse. Pero los microbios pueden incluso entrar en una célula y convertirse en un importante -y a menudo necesario- compañero beneficioso. Las infecciones microbianas útiles más antiguas son los orgánulos eucariotas tradicionales, ahora denominados mitocondria y plástido. Pero hay varias infecciones intracelulares beneficiosas para el huésped que se producen en todos los eucariotas.
Aquí evalúo la genómica y la biología celular de estas interacciones, concentrándome en los microorganismos intracelulares. Los genomas de los microorganismos intracelulares beneficiosos para el huésped tienen opciones que abarcan un hueco hasta ahora no llenado entre los patógenos y los orgánulos.
| Rat Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A11128 | BlueGene |
| Goat Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A46041 | BlueGene |
| Human Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A2368 | BlueGene |
| Mouse Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A19869 | BlueGene |
| Sheep Cholesterol ELISA ELISA | |
| E01A98335 | BlueGene |
Se han descubierto variaciones en las células del huésped que permiten la persistencia intracelular de microorganismos útiles, así como pruebas de la manipulación microbiana de las células del huésped, pero los mecanismos móviles de las infecciones bacterianas útiles no suelen comprenderse bien. La fecha prevista de cierre de la publicación en línea de la Annual Review of Cell and Developmental Biology, volumen 37, es octubre de 2021.
| MULTIPLEX KIT PCR MASTITIS PCR kit | |||
| Bioingentech | |||
| MULTIPLEX KIT PCR MASTITIS PCR kit | |||
| Bioingentech | |||
| PCR-EZ D-PCR MASTER MIX | |||
| Bio Basic | |||
| PCR water | |||
| EURx | |||
| PCR water | |||
| EURx | |||
Fuentes :