CRISPR-Cas9技术编辑的CAR-T细胞或能增强机体抵御血液癌症的潜力
2020年12月20日 讯 /生物谷BIOON/ --近日，在2020年第62届美国血液学会年会(ASH)上，来自宾夕法尼亚大学的科学家们展示了他们最新的临床前研究结果，他们发现，利用CRISPR/Cas9技术敲除CAR-T细胞上能抑制T细胞激活的特殊蛋白或能增强工程化T细胞清除血液癌症的能力。研究人员敲除了CAR-T细胞上名为CD5的基因，随后将其输注回携
开发出CiBER-seq新技术，可同时分析细胞中的多达100个基因
2020年12月16日讯/生物谷BIOON/---CRISPR-Cas9可以很容易地敲除或调整单个基因，以确定其对有机体或细胞，甚至另一个基因的影响。但是，如果你能一次进行几千个实验，利用CRISPR逐个对基因组中的每一个基因进行调整，并快速看到每一个基因的影响呢，那会怎么样呢？在一项新的研究中，来自美国加州大学伯克利分校的研究人员开发出一种简单的方法来做到
临床首次证实CRISPR-Cas9技术可有效治疗镰刀型红细胞贫血和β-地中海贫血
镰刀型红细胞贫血（SCD）和β-地中海贫血（TDT）是两种常见的基因缺陷性疾病，其共同特点是由于珠蛋白基因的缺陷使血红蛋白中的珠蛋白肽链有一种或几种合成减少或不能合成，从而产生无效的血红蛋白。目前常见的治疗方法是输血（输入红细胞）或输入铁螯合剂，但易出现中毒现象，且不能从根本上治疗疾病，而唯一根治的方法——造血干细胞移植，却存在匹配的捐赠者稀缺的
开发出新型CRISPR标记技术或能提高利用干细胞培养出模式细胞的准确性！
2020年12月8日 讯 /生物谷BIOON/ --日前，一篇刊登在国际杂志Cell Reports上题为“Master Regulators and Cofactors of Human Neuronal Cell Fate Specification Identified by CRISPR Gene Activation Screens”的研究报告中，
博雅旗下细胞技术受关注，支持全球PRP及骨髓处理市场的发展
博雅旗下细胞技术受关注，支持全球PRP及骨髓处理市场的发展近期，国外知名调研机构QYResearch发布了《富血小板血浆市场规模、趋势及预测(2020-2026)》，博雅控股集团旗下有两家公司受到重点关注，这两家分别是美股上市公司TG医疗（Nuo Therapeutics Inc.,Nasdaq:NUOT）以及NUO医疗（Nuo Therapeu
Nat Commun：科学家有望利用人工智能技术预测能有效杀灭癌细胞的药物组合
2020年12月5日 讯 /生物谷BIOON/ --日前，一篇刊登在国际杂志Nature Communications上的研究报告中，来自阿尔托大学等机构的科学家们通过研究表示，利用人工智能技术或有望预测哪些药物组合能够有效杀灭癌细胞。当临床医生治疗晚期癌症患者时，他们经常需要使用组合性的抗癌疗法，而除了癌症外科手术外，患者还经常会接受放疗、药物疗法或两种疗
纳米孔测序技术在遗传病结构变异中的检测和应用
遗传病是指由遗传物质发生改变而引起的或者是由致病基因所控制的疾病，具有先天性、终生性和家族性，且病种多，发病率高等特点，基因组变异主要分为SNV（单碱基变异）、Indel、结构变异(SVs)三大类。其中结构变异（SVs）通常指基因组上大的序列变化和位置关系变化，包括长度在50bp以上的长片段序列插入或者删除、串联重复、染色体倒位、染色体内部或染色
Cell Metabol：科学家开发出一种能解析细胞能量代码的新技术 有望帮助改善多种癌症的治疗
2020年12月4日 讯 /生物谷BIOON/ --日前，一篇刊登在国际杂志Cell Metabolism上的研究报告中，来自法国国家科学研究中心等机构的科学家们通过研究报道了一种有望帮助开发个体化抗癌疗法的新型策略，研究人员开发的这项专利技术能够解释细胞的能量状态，即细胞活性的指示器，而通过解析细胞的能量代码或有望帮助开发出更好的抗癌疗法。图片来源：CC0
Cell：对埃博拉病毒进行单细胞研究，揭示了这种病毒的致命策略
2020年11月15日讯/生物谷BIOON/---埃博拉病毒是世界上最致命的病原体之一。如今，在一项新的研究中，来自美国国家卫生研究院（NIH）、布罗德研究所、麻省理工学院和斯坦福大学等研究机构的研究人员报告了埃博拉病毒在感染过程中如何改变宿主免疫反应以有利于自己的新细节。他们鉴定出这种病毒抑制的抗病毒防御基因，以及这种病毒激活的其他基因，以便潜在地促进它在
研究开发出基于深度学习的单细胞转录组分析模型
单细胞转录组作为单个细胞的特征，可更加精确地定义细胞的类型。常规的基于单细胞转录组的分类方法首先是进行无监督的聚类，然后根据每个集群（Cluster）特异表达的细胞标记基因来对集群进行标注。虽然基于无监督的分类方法更容易发现新细胞类型，但是人工标注的过程费时费力。目前已有的基于监督学习的自动分类方法，大部分无法兼顾到方法的可解释性以及