जीवविज्ञान और चिकित्सा में उन्नत तकनीकें

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खुला एक्सेस

आईएसएसएन: 2379-1764

अमूर्त

ग्लियोब्लास्टोमा कैंसर स्टेम सेल लाइनों की एकल-कोशिका आरएनए अनुक्रमण से पता चला है कि गुणसूत्र अस्थिरता के कारण बाह्य-कोशिकीय मैट्रिक्स संगठन में गड़बड़ी होती है

रुत्वी वाजा

विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO) द्वारा वर्ष 2016 में केंद्रीय तंत्रिका तंत्र (CNS) के कैंसरों के नए वर्गीकरण के अनुसार, ग्लियोब्लास्टोमा मल्टीफॉर्म (GBM) CNS का सबसे आम घातक ट्यूमर है। GBM में आनुवंशिक और एपिजेनेटिक परिवर्तनों की एक विस्तृत श्रृंखला होती है, जिसके परिणामस्वरूप बड़ी संख्या में उत्परिवर्तन उपसमूह होते हैं, जिनमें से कुछ को स्वतंत्र रोगी अस्तित्व और उपचार प्रतिक्रिया में भूमिका निभाते हुए दिखाया गया है। GBM उपचार में प्रगति के बावजूद, इन ट्यूमर से पीड़ित रोगियों में अक्सर रोग बढ़ने के साथ खराब रोग का निदान और जीवन की निम्न गुणवत्ता होती है। ग्लियोमा कैंसर स्टेम कोशिकाओं के लिए एकल-कोशिका RNA उच्च-थ्रूपुट अनुक्रमण संसाधित डेटा GEO-NCBI से लिया गया था और एक एकल ग्लियोमा न्यूरल स्टेम सेल (GSCs) और सामान्य न्यूरल स्टेम सेल (NSCs) में अंतर्निहित अभिव्यक्ति अंतर का पता लगाने के लिए इसका विश्लेषण किया गया था। हमने 134 नमूनों की ट्रांसक्रिप्शनल प्रोफ़ाइल पर बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स विश्लेषण किया है, जिसमें NCBI बायो प्रोजेक्ट (PRJNA546254) से प्राप्त 75 GSC और 59 NSC शामिल थे। एक खोजपूर्ण विश्लेषण किया गया, जिसमें GBM ट्यूमर और सामान्य स्टेम सेल के बीच महत्वपूर्ण जीन अभिव्यक्ति भिन्नता पैटर्न दिखाई दिए। इसके बाद, Deseq2 विभेदक जीन अभिव्यक्ति विश्लेषण ने GSC और NSC के बीच 383 अलग-अलग अभिव्यक्त जीन की पहचान की [पैडज. मान <0.05, लॉग2 गुना परिवर्तन (>=+/-1.5)]। इस अध्ययन से पता चलता है कि ग्लियोमा में एक्स्ट्रासेलुलर मैट्रिक्स संगठन और एक्स्ट्रा-सेलुलर संरचनात्मक संगठन मार्गों की अशांत प्रक्रियाओं में योगदान देने वाली प्रमुख विशेषताएँ LOX, LOX1, COL6A2, COL8A1, COL3A1, LUM, TGFB1, LAMA2, POSTN, MFAP5, MFAP2, FBN2, FLRT2 और HTRA1 जैसे जीन हैं। निष्कर्षतः, यहां प्रस्तुत परिणाम जीबीएम की प्रगति और ग्लिओमेजेनेसिस में शामिल नवीन जीनों की पहचान के बारे में नई जानकारी प्रकट करते हैं, जिन पर चिकित्सीय लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए आगे विचार किया जा सकता है।

अस्वीकरण: इस सार का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया था और अभी तक इसकी समीक्षा या सत्यापन नहीं किया गया है।
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