基于TCR组库分析流程的非小细胞肺癌特征分析

目的·探究非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)免疫相关特征,发掘V-J基因中的肿瘤潜在标志物,为建立T细胞受体(T-cell receptor,TCR)-抗原识别预测模型提供基础。方法·收集704例NSCLC样本,用于构建一套系统的TCR组库分析流程,涵盖从原始数据到质控、过滤、TCR序列的识别和提取等上游分析部分,以及组库克隆分布、克隆分型、V-J基因共享性、互补决定区3(CDR3)分布特征以及克隆追踪等下游分析流程。使用Shannon-Weiner指数、Chao1等指数分析样本克隆分布。根据克隆扩增数目进行克隆分型,以探索不同分型间的差异。选取2例甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma,PTC)样本进行去克隆扩增权重V-J基因共享分析,以探究低频克隆型对V-J基因共享性的影响。最后,通过分析V基因及高频克隆型CDR3分布特征和克隆追踪分析,监测肿瘤免疫前后克隆型频率的变化,寻找潜在的肿瘤标志物。结果·①NSCLC不同组织间克隆分布和克隆分型均存在显著差异,且在不同年龄与性别间存在显著差异。②在V-J基因共享性分析中发现了特定高共享V-J基因,同时在CDR3分布特征分析中存在非正态分布的高克隆V基因与氨基酸高频克隆型。③高频克隆型克隆追踪分析中,观察到NSCLC中高表达或新表达的高频克隆型,提示这些克隆型可作为潜在的肿瘤相关抗原或新抗原结合CDR3参考序列。④通过去克隆扩增权重V-J基因共享分析,发现原本低表达的TRBJ2-5基因表达频率显著增加,提示该基因可能为肿瘤免疫反应的潜在低频关键基因。结论·TRAV21和TRBV6.5基因在NSCLC中高克隆扩增,可作为潜在肿瘤标志物。

移动互联网技术在艺术院校管理和教学中的思考

目前移动互联网技术应用广泛而深入,使高等院校管理和教学的观念及手段发生了较大变化,艺术院校应该积极推进相关技术的应用,提升管理水平,提高工作效率,改善教学方式,以满足师生对移动互联网新技术的渴求。本文对艺术院校建设移动互联网应用系统的过程进行了探讨,强调了关键环节的重要性,并对信息系统规划以及管理和教学方面的建设提出了建议。

探索高等音乐院校图书馆馆藏模式的优化更新——以西洋音乐专业为例

高等音乐院校图书馆与一般性图书馆相比较,它所具有但被经常忽视的极为突出的专业指向性质;同时从与之对应的角度,论证西洋类音乐专业教学在使用图文视听资料上的特殊性;上述主客观因素正是构建高等音乐艺术院校图书馆馆藏模式的依据和目标针对方向,在此基础上优化高等音乐院校图书馆馆藏模式。