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1.
同试管婴儿、克隆人、商业化代孕、干细胞治疗等医疗新技术引发的伦理争议相比,贺建奎基因编辑婴儿事件引发的关注更大、社会反响更为猛烈。探讨贺建奎基因编辑婴儿事件引发国际国内热议的原因,讨论了基因编辑婴儿的伦理、法律和社会蕴含。建议明确界定基因编辑技术的适用对象和范围,建立健全新型医疗技术临床应用的伦理审查和监管体系,提升全社会的伦理意识。 相似文献
2.
3.
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5.
从家蚕品种苏·菊×明·虎基因组DNA中克隆了家蚕幼虫血清蛋白基因(1arval serum protein,Bombyx mori,BmLSP)的调控序列,涵盖了第1内含子、第1外显子、启动子区和上游区.通过PCR技术与限制性内切酶酶切方法,以荧光素酶(luc)为报告基因,构建了一系列缺失不同调控元件的报告质粒,在家蚕BmN细胞瞬时表达系统中进行了BmLSP启动子的特性分析.结果表明,含第1内含子和家蚕丝素轻链基因同源区序列的BmLSP启动子活性分别比缺失相应序列的启动子活性提高5.8和4.4倍,暗示该两段调控序列中含有增强启动子活性的调控元件.上游区失活的部分水手转座子元件对BmLSP启动子活性有一定的抑制作用.此外,外源昆虫保幼激素类似物(JHA)呈现剂量依赖效应,低浓度处理增强启动子活性,高浓度处理起抑制作用;而蜕皮激素(MH)对其活性没有显著影响. 相似文献
6.
7.
植物基因环境效应启动子 总被引:5,自引:0,他引:5
胡廷章 《重庆三峡学院学报》2002,18(5):125-128
植物的生长发育受到光照、温度、水分及氧等环境因素的影响,根据对不同环境的响应,植物基因的启动子主要可以分为光效应启动子,温度效应启动子和水效应启动子。在这些启动子中,除了含有基本启动子外,还存在一些特异的顺式调节元件,这些顺式调节元件在特异表达中发挥重要作用。 相似文献
8.
以葡萄糖母液为原料,分别对采用氨水,碱和铵盐为催化剂生产食用焦糖色素进行了研究,研究结果表明,以氨水为催化剂,产率高达75%,反应速度快,以碱作为催化剂,产率为70%,产品质量好。 相似文献
9.
《中国新技术新产品精选》2008,(2):52-56
基因治疗是将人的正常基因或有治疗作用的基因通过一定方式导入人体靶细胞以纠正基因的缺陷或者发挥治疗作用,从而达到治疗疾病目的的生物医学技术。基因治疗是当代医学和生物学一个新的研究领域。它试图从基因水平调控细胞中的缺陷基因表达或以正常基因矫正、替代缺陷基因,达到治疗基因缺陷所致的遗传病、免疫缺陷或抑癌基因的失活所致的肿瘤等疾病,即与基因相关的疾病。
根据临床统计,25%的生理缺陷、30%的儿童疾病和60%的成年人疾病都是由遗传病引起的。而人类遗传病大约有5000种,大部分是单基因缺陷造成的道机体是一个复杂的动态性的平衡系统。每一个基因对机体的正常功能的影响都是复杂的,任何一个基因的变化都会导致多种症状的发生。由于这些疾病病因复杂而且发生在遗传物质水平,用传统的治疗方式很难达到根治目的,而且价格昂贵周期长。基于以上这些原因,人们一直致力于寻找新的、更好的、更彻底的遗传疾病治疗方法。随着分子生物学和分子遗传学等学科的飞速发展、人们对遗传病的分子机理的深入了解以及许多遗传疾病分子模型的建立,特别是人类基因组计划超乎预想的发展和后基因组计划、蛋白质组计划的提出,使人们自己的遗传背景和基因与疾病的关系有了更清楚的认识。这些都使人的基因治疗成为可能。
基因治疗是近十年来发展起来的新型医疗技术,有广阔的研究、应用和开发前景,但是,它还需要解决许多基础研究和技术方面的问题,才能具有真正的实用价值。总而言之,基因治疗随着分子生物学、分子遗传学和临床医学等学科的发展,它将日益走向成熟。 相似文献
10.
Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks
LI YanHui GUO Zheng MA WenCai YANG Da WANG Dong ZHANG Min ZHU ding ZHONG GuoCai LI YongJin YAO Chen WANG Jing 《科学通报(英文版)》2007,52(24):3363-3370
Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins. 相似文献