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        nanostring乳腺癌360面板說明書

        更新時間:2019-03-07      點擊次數:4478

        nanostring乳腺癌360面板說明書

        nCounter® Breast Cancer 360™ Panel

        nCounter®乳腺癌360™面板

        nCounter乳腺癌360面板和數據分析服務為乳腺腫瘤微環境和免疫反應提供*的360度基因表達視圖。現在,研究人員可以更快速地解碼乳腺癌生物學的復雜性,開發新的乳腺癌基因特征,并使用33個生物特征分類疾病異質性,包括基于經驗證的PAM50和腫瘤炎癥特征*  (TIS)測定的特征。

        產品亮點:

        • 乳腺癌360亞型,簽名和生物學表專業策劃,全面的內容包括23個關鍵乳腺癌通路和過程的776個基因
        • 更新了與??CDK4 / 6療法密切相關的5個其他基因(CDK4,CETN2,ERCC1,NEIL2和PMS2)
        • 乳腺癌亞型的擴展評估包括:PAM50簽名,三陰性乳腺癌簽名和Claudin-Low Signature
        • 簡化分析,可根據經驗證的PAM50和腫瘤炎癥特征獲得兩個特征,31個*特征在乳腺癌和免疫腫瘤學中具有明確的作用 
        • 易于使用的nCounter系統可在24小時內提供出版準備數據,但手動操作時間不到30分鐘

         

         

        *艾爾斯,馬克,等。“IFN-γ相關mRNA譜可預測對PD-1阻斷的臨床反應。” 臨床調查雜志  127.8(2017)。

        乳腺癌360生物特征

        乳腺癌分型乳腺癌受體信號腫瘤反應腫瘤調節抑制性腫瘤機制基質因素抑制性代謝抗腫瘤免疫活性抑制性免疫信號免疫細胞群體豐度
        PAM50分子量型ESR1基因表達抗原加工機械細胞凋亡IDO1基因表達內皮細胞缺氧腫瘤炎癥特征(TIS)炎性趨化因子細胞毒性細胞豐度
        Claudin-Low SubtypingPGR基因表達HRD增殖PD-L1基因表達基礎豐富 細胞毒性 CD8 + T Cell Abundance
        三陰性乳腺癌亞型ERBB2基因表達BRCA區別   干擾素伽瑪信號TIGIT基因表達巨噬細胞豐度
         雌激素受體信號P53FOXA1基因表達   MHC II類抗原介紹 肥大細胞豐富
                 Treg Abundance

         

         

        研究簽名

        乳腺癌分型
        Claudin-Low Subtype Signature5該分子亞型的特征在于低水平的腔分化標志物,上皮 - 間充質轉換標志物的高富集,免疫應答和癌癥干細胞樣基因。
        三陰性乳腺癌簽名6該特征鑒定了四種不同的TNBC亞型:Luminal / AR亞型1,其特征在于AR,ER,催乳素和ErbB4信號傳導; 間充質亞型2,其特征在于細胞周期,錯配修復和DNA損傷網絡; 基底樣免疫抑制亞型3,其特征在于B,T和NK細胞的免疫調節和細胞因子途徑的下調; 基底樣免疫激活的亞型4,其特征在于B,T和NK細胞免疫調節途徑的上調和STAT的激活。

         

        腫瘤反應
        乳腺癌p53簽名7該標記將p53狀態分類為突變型和野生型,并且該特征與乳腺癌的總體存活率顯著相關,確定具有高度未滿足需求的組。
        BRCAness簽名8該特征捕獲了乳腺癌生物學代表,該信息對DNA損傷修復基因BRCA1和BRCA2的缺陷提供了信息。與我們的同源重組缺陷特征相似,這可以捕獲與BRCA相關的DNA損傷修復的分解。
        HRD簽名9該特征用于在功能上評估同源重組修復狀態,具有預測對DNA損傷修復抑制劑如PARP抑制劑的敏感性的潛力。該標記捕獲細胞周期調節,DNA損傷,DNA復制和DNA重組和修復途徑。
        差異化簽名該簽名為樣本分配差異分數。與低分化腫瘤相比,表達上與正常細胞或組織更相似的分化良好的腫瘤將以緩慢的額定生長和擴散,這些腫瘤通常以快速生長的異常細胞存在。

         

        乳腺癌受體信號
        ER信號雌激素結合系統與指導細胞周期信號傳導,增殖和存活的各種蛋白質相關。該特征捕獲ER介導的信號傳導途徑,以闡明ER如何通過穩定DNA-蛋白質復合物和募集共激活因子來調節關鍵轉錄因子的活性。該特征還捕獲了由核中雌激素結合誘導的其他信號傳導途徑的影響,從而引起受體的構象變化。 
        ESR1該基因編碼雌激素受體,一種配體激活的轉錄因子,由對激素結合,DNA結合和轉錄激活很重要的幾個結構域組成。相關的ER蛋白是乳腺癌的關鍵病理標志物。
        PGR該基因編碼類固醇受體超家族的成員。編碼的蛋白質介導黃體酉同的生理作用,黃體酉同在生殖事件中起重要作用,并且相關蛋白質是乳腺癌的關鍵病理標志物。
        ERBB2該基因編碼受體酪氨酸激酶的EGF受體家族的成員。該蛋白質本身沒有配體結合結構域,因此不能結合生長因子。然而,它確實與其他配體結合的EGF受體家族成員緊密結合以形成異二聚體,穩定配體結合并增強激酶介導的下游信號傳導途徑的激活。在乳腺癌中已經很好地建立了擴增和過表達,并且相關蛋白是關鍵的病理標志物。

         

        新穎的免疫特征
        增殖內皮血管生成細胞毒性基質炎性趨化因子細胞凋亡
        調節性T細胞缺氧INF伽瑪FOXA1 APMIDO1
        MHC2PDL1TIGITCD8 T細胞細胞毒性細胞肥大細胞巨噬細胞
        細胞毒性細胞      

        乳腺癌360途徑和過程

        包括23種乳腺癌腫瘤生物學專家策劃的776個基因,以支持對途徑和過程的評估,以及新的特征發展。 

        途徑
        細胞周期ER信號染色質修飾MAPKWnt信號
        缺口STATPI3KTGFβRAS

         

         

        流程
        微環境免疫的
        乳腺癌亞型癌癥進展EMT免疫細胞標記
        三重陰性腫瘤生物學微環境組織標記免疫滲透
        腫瘤代謝癌癥進展免疫反應
        腫瘤增殖血管生成 
        腫瘤抑制  

        PAM50和TIS簽名

        乳腺癌360小組中包含的內容允許更全面地測量對腫瘤進展和對廣泛治療的反應至關重要的生物學變量。研究特征富含潛在的預測基因,涉及增殖,內皮細胞,血管生成,細胞毒性,基質,炎癥趨化因子和細胞凋亡。

        • 33個簽名,包括兩個經過分析驗證的簽名-PAM50 1,2和Tumor Inflammation Signature 3
        • 7個研究重點是簽名和17個新的特征,用于測量重要的腫瘤和免疫活動
        • 適應于解碼乳腺癌生物學 

         

        經過分析驗證的簽名

        PAM50簽名1,2

        PAM50簽名包括乳腺癌360面板。該50基因特征測量基因表達譜,其允許將乳腺癌分類為四種生物學上不同的亞型和預后評分。

        • PAM50子類型
          • Luminal A.
          • Luminal B
          • HER2富集
          • 基底細胞樣
        • Prosigna評分/復發風險

        PAM50基因表達簽名熱圖亞型

         

        腫瘤炎癥征兆3

        腫瘤炎癥特征包括乳腺癌360小組。這種18基因特征測量活動已知與PD-1 / PD-L1抑制劑途徑阻斷3的反應有關

        • 包括4個免疫生物學領域,用于確定外周抑制的免疫反應和“熱”或“冷”腫瘤的鑒定
          • 抗原呈遞細胞
          • T細胞/ NK存在
          • IFNγ生物學
          • T細胞衰竭
        • 組織來源不可知(泛癌)
        • 研究環境中PD-L1和突變負荷的潛在替代指標4

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        18基因腫瘤炎癥特征
        CCL5CD8ASTAT1PD-L2 / PDCD1LG2HLA-DQA1HLA-DRB1
        CXCL9CXCR6TIGITPD-L1 / CD274HLA-ECMKLR1
        CD27IDO1LAG-3CD276PSMB10NKG7

         

        產品規格

        特征產品規格
        目標數量776(人類),包括內部參考基因
        樣品輸入 - 標準(無需擴增)50 - 300 ng
        樣本輸入 - 低輸入使用nCounter RNA低輸入試劑盒和Panel特異性引物池(單獨出售)僅需10 ng
        乳腺癌360面板標準對應于用于標準化的所有組基因靶標的合成寡核苷酸庫
        樣品類型FFPE衍生的RNA,總RNA和細胞裂解物
        定制使用Panel-Plus添加多達30種*基因
        結果的時間大約24小時
        數據分析nSolver分析軟件,BC 360數據分析服務

         

         

        出版物

        1. Walden B,Storhoff J,Nielsen T,et al。開發和驗證基于PAM50的Prosigna乳腺癌基因特征分析。BMC Med Genomics。2015; 8:54

        2. Perou CM,SørlieT,Eisen MB,et al。人乳腺腫瘤的分子肖像。性質。2000; 406(6797):747-52.2

        艾爾斯,馬克,等。“IFN-γ相關mRNA譜預測臨床對PD-1阻斷的反應。”臨床研究雜志127.8(2017)

        4. Haddad R.,摘要6009,ASCO 2017  

        5. Prat A,Parker JS,Karginova O,et al。乳酸癌的claudin低內在亞型的表型和分子特征。乳腺癌Res。2010; 12(5):R68

        6. Burstein MD,Tsimelzon A,Poage GM,et al。全面的基因組分析確定了三陰性乳腺癌的新亞型和靶點。Clin Cancer Res。2015; 21(7):1688至1698年

        7. Troester MA,Herschkowitz JI,Oh DS,et al。與乳腺癌p53狀態相關的基因表達模式。BMC巨蟹座。2006; 6:276

        8. Severson TM,Wolf DM,Yau C,et al。在I-SPY 2隨機化新輔助治療中,BRCA1ness特征與PARP抑制劑治療對對照的反應顯著相關。乳腺癌Res。2017; 19(1):99。

        9.彭庚,林春仁,莫文,等。全基因組同源重組DNA修復的轉錄組分析。Nat Commun。2014; 5:3361

         

         

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