Transcriptómica

Marcador para esclerosis sistémica

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2016 12 27 SSLos análisis de expresión de 415 genes permitió definir un índice de severidad para la esclerosis sistémica y distinguir precozmente los enfermos respondedores de los no respondedores. Puede ver los resultados en Lofgren S, Hinchcliff M, Carns M, Wood T, Aren K, Arroyo E, et al. Integrated, multicohort analysis of systemic sclerosis identifies robust transcriptional signature of disease severity. JCI Insight. 2016;1(21):e89073.

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Selección de pacientes para nueva terapia oncológica

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2016 08 15 immunooncologyLas tecnologías ómicas son cruciales para seleccionar los pacientes oncológicos que pueden beneficiarse de los inhibidores que bloquean las vías inmunitarias relacionadas con CTLA-4 y PD-1. El tema es revisado en Dijkstra KK, Voabil P, Schumacher TN, Voest EE.  Genomics- and Transcriptomics-Based Patient Selection for Cancer Treatment With Immune Checkpoint Inhibitors. JAMA Oncol. 2016; doi:10.1001/jamaoncol.2016.2214.

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Otro marcador para enfermedad de Alzheimer

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2016 08 15 ADLa expresión diferenciada de genes puede revelar la vulnerabilidad a la enfermedad de Alzheimer mucho antes de su inicio típico, de acuerdo con Freer R, Sormanni P, Vecchi G, Ciryam P, Dobson CM, Vendruscolo M. A protein homeostasis signature in healthy brains recapitulates tissue vulnerability to Alzheimer’s disease. Science Advances  10 Aug 2016;2(8):e1600947.

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Análisis transcriptómico aclara desarrollo embrionario

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160723 MesodermLos perfiles de expresión de ARN en células aisladas del epiblasto y el naciente mesodermo aportan nuevos datos sobre el proceso de gastrulación en mamíferos. Lea sobre estos hallazgos en Scialdone A, Tanaka Y, Jawaid W, Moignard V, Wilson NK, Macaulay IC, et al. Resolving early mesoderm diversification through single-cell expression profiling. Nature 14 July 2016;535:289–293.

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Avances en torno al lupus

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Graphical_Abstract_Banchereau_et_alEl análisis transcriptómico de 158 pacientes con lupus ha aportado nuevos elementos moleculares sobre la expresión clínica de la enfermedad y sus marcadores de progreso. Tales avances aparecen en Banchereau R, Hong S, Cantarel B, Baldwin N, Baisch J, Edens M, et al. Personalized Immunomonitoring Uncovers Molecular Networks that Stratify Lupus Patients. Cell 2016;165(3):551–565.

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Aclaran mecanismo de daño en síndrome de Down

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2016 04 09 Down 1El análisis transcriptómico ha revelado un defecto en la mielinización y diferenciación de los oligodendrocitos en los pacientes con síndrome de Down. Los detalles de los estudios en humanos y animales son descritos en Olmos-Serrano JL, Jung Kang H, Tyler WA, Silbereis JC, Cheng F, Zhu Y, et al. Down Syndrome Developmental Brain Transcriptome Reveals Defective Oligodendrocyte Differentiation and Myelination. Neuron 2016;89(6):1208–1222.

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Caracterizan proteoma del endometrio

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endometriumLa combinación de técnicas transcriptómicas e inmunohistoquímicas en muestras de tejido endometrial permitió encontrar cuatro genes con muy altos niveles de expresión, en comparación con otros tejidos. Lea al respecto en Zieba A, Sjöstedt E, Olovsson M, Fagerberg L, Hallström BM, Oskarsson L, et al. The Human Endometrium-Specific Proteome Defined by Transcriptomics and Antibody-Based Profiling. OMICS: A Journal of Integrative Biology. November 2015;19(11):659-668.

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Algunas bacterias son más frecuentes en asmáticos

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AsthmaTécnicas de secuenciación metagenómica de ARN han identificado poblaciones bacterianas más abundantes en la cavidad nasal de niños asmáticos, en relación con controles sanos. Moraxella catarrhalis es la más representada, de acuerdo con Castro-Nallar E, Shen Y, Freishtat RJ, Pérez-Losada M, Manimaran S, Liu G, et al. Integrating microbial and host transcriptomics to characterize asthma-associated microbial communities. BMC Medical Genomics 2015;8:50.

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Por uso de microARNs como biomarcadores

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ncmRNALa evaluación de las metodologías existentes para la cuantificación de ARN pequeños no codificadores (en inglés small non-coding RNAs) y su distribución en varios tejidos aparecen descritas en Lopez JP, Diallo A, Cruceanu C, Fiori LM, Laboissiere S, Guillet I, et al. Biomarker discovery: quantification of microRNAs and other small non-coding RNAs using next generation sequencing. BMC Medical Genomics 2015;8:35.

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Análisis del genoma fetal en la sangre materna

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Los avances del estudio no invasivo del genoma fetal, a partir de la sangre materna, se ha extendido a la obtención del metiloma y la secuenciación del transcriptoma, con nuevas aplicaciones para la medicina prenatal. El tema se discute en Wong AIC, Lo YMD. Noninvasive fetal genomic, methylomic, and transcriptomic analyses using maternal plasma and clinical implications. Trends in Molecular Medicine February 2015;21(2):98–108.

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