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Science连发2篇溶酶体最新研究,下一个生信分析热点就是它

艾德思 | 2022/10/11 15:06:27  | 1018 次浏览

撰写推荐信在任何一位学者的工作中都是常见且必要的一部分。如果您是一名教授、研究实验室管理人员或研究生导师,您可能会发现自己每年要为申请教职和奖学金的研究生和博士后研究员撰写10至20封推荐信。

这项任务既费力又耗时,但也很有意义。这封信使您有机会反思某个人在您的部门里的个人发展情况,并为其职业生涯的下一步提供支持。

 

怎样才是一封好的推荐信?

最好的推荐信应该是详细而细致的,利用您对申请者的第一手资料来说明为什么他们非常适合这个职位或奖学金。最成功的信件在描述申请人的优点和成就的同时,会使收件人通过那些讲述申请人特点和成就的故事来了解申请人。推荐信的语气要直截了当,和善,对申请人表现出强烈的支持和真诚的热情,但又不过分赞扬。

推荐信的典型格式是什么?

好的推荐信通常是一页半到两页(单倍行距)。使用您所在机构的专用信纸,如果申请人提供了招聘委员会主席或奖学金委员会主席的名字,就用这个名字来称呼收信人,否则把信写给相应的委员会。在信的结尾附上您的签名和您的头衔。

撰写推荐信要如何准备?

尽可能让申请人帮您做好准备工作。根据他们申请的目标,您可以要求他们提供以下材料:简历、成绩单、申请文书、目的陈述以及他们对自己的特点、技能和成就的自我评估。

花点时间写下您对求职者的初始想法和记忆。您也可以从教授或指导过该申请人的同事以及申请人的研究同行那里收集意见。还可以通过读几封推荐信来熟悉这一写作类型,并留意信中使用的最让您感兴趣的技巧。

推荐信模板

下面我们为您提供了一个模板,可以作为您的推荐信的一个框架。您可以把它当作一个脚手架,然后根据申请人、申请目的和目标受众的特点来构建每一段落的具体内容。模板中建议的不同主题的段落可以根据申请人和申请目的进行重排、添加或删除。

请务必使用您所在机构的专用信纸。

怎么证明一个研究方向是热点?

如果发一篇CNS级别的文章不足以证明的话

那就连发2篇

*客官老爷请视察公号艾德思editsprings,里面藏着多篇原创干货,还可做各种意想不到项目~

2022年9月Science杂志背靠背连发了两篇关于溶酶体的研究。第一篇使用基因组CRISPR筛选技术来识别溶酶体酶转运因子(LYSET),该因子对组织蛋白酶依赖性病毒(包括SARS-CoV-2)的感染至关重要,是溶酶体酶转运所必需的。

 

第二篇发现LYSET缺陷细胞的溶酶体酶被耗尽,大胞饮作用和自噬底物的转运受损,证实LYSET是溶酶体酶转运途径的核心成分。

 

连发2篇Science是不是足以说明溶酶体是研究的热点呢?

还记得之前跟你们分享过为什么要关注溶酶体?

以及如何从生信分析的角度切入溶酶体?

  • 生信没头绪?Science最新发文引发思考!下一个生信分析热点该不会就是它吧?内附切入指南

既然是热点,我们肯定要抓紧时间先进行公共数据的挖掘,做生信分析,为后续的课题思路打基础。

虽然目前还没有单纯分析溶酶体的生信文章发表,还是在茫茫文章中找到了已发表的、少量的、多多少少与溶酶体关联的生信文章。。。

1、通过KEGG分析发现差异表达基因(DEGs)在溶酶体相关通路富集

 

这篇文章常规分析了疾病组和对照组的DEGs,然后进行GO和KEGG分析,KEGG途径富集分析显示,DEGs主要富集于溶酶体途径。

 

那么,如果你的生信分析结果也与之类似,发现一些DEGs富集到溶酶体通路,那么完全可以针对这些溶酶体相关的基因进行深入分析。

 

2、分析溶酶体相关的基因作为疾病的诊断标志物

 

比如这篇文章分析出溶酶体相关跨膜蛋白5 (LAPTM5)是高血压左室肥厚的潜在诊断标志物。

还分析了LAPTM5的表达与活性氧(ROS)和自噬相关基因的关系,发现LAPTM5的表达与大多数ROS和自噬相关基因呈显著正相关。

 

 

3、分析溶酶体相关的基因与疾病的关系

 

这篇文章分析了溶酶体相关跨膜蛋白4B (LAPTM4B)的表达与与样本类型(正常/原发肿瘤)的相关性、与肿瘤分期的相关性、与肿瘤组织学(腺癌、鳞状细胞癌和正常)的相关性。

 

 

 

4、分析溶酶体相关的基因作为疾病的预后标志物

 

这篇文章分析出溶酶体谷氨酰胺转运体SLC38A7作为肺鳞癌的预后标志物,根据SLC38A7蛋白高表达(红色)或低表达(蓝色),绘制鳞癌患者总生存期(OS)的Kaplan Meier曲线。

 

文章小结

近期连续发表的多篇CNS文章都证明溶酶体是一个研究热点,那么溶酶体也会很快成为下一个生信分析热点!

趁着现在溶酶体相关的生信分析思路还没涌现,可分析的空间非常大,我们可以查找溶酶体相关的基因集,进行生信分析,肿瘤和非肿瘤疾病都可以分析。可以是分析溶酶体相关基因、溶酶体相关signature、溶酶体相关非编码RNA等与疾病的相关性,还可以将溶酶体相关基因与其他热点(比如铁死亡、代谢等)关联分析。如果有单细胞测序数据也可以分析哦!

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