TERF1/USP14/CCRK/BEST1 repressive Mikrotubuli in der linken Hemisphäre des menschlichen Gehirns

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Bol Aus der Überlappung von GRNInfer und Pearson unter TERF1/USP14/CCRK/BEST1 CC ¿-0,25 in der rechten Hemisphäre des Menschen im Vergleich zur linken Hemisphäre des Schimpansen wurde ein unterschiedliches molekulares Netzwerk mit gegenseitig positiver Korrelation zwischen TERF1/USP14/CCRK/BEST1 und repressiven Effekten aufgebaut. Wir schlagen eine hohe TERF1-Inside-Outside-In-hemmende Östrogen-induzierte Morphogenese durch LGALS3BP-SELENBP1-CA2-GSTM3 vor; eine hohe USP14-Feedback-hemmende Axon-, T-Zell-induzierte Mikrotubuli-Komplexbildung durch MAPT-RASGRP1-RFK-AF052119-M19267; Hohe CCRK-Inside-Out-Hemmung von DNA-Schäden induzierte Mitosespindel durch CLCN4-MIA3-CDKN1B-KPNB1-PSMA4-SMG1-AGL; Hohe BEST1-inhibierte Organisation des Aktin-Zytoskeletts im Zellkern durch CAMTA1-EID1-PDE4DIP-NR1D2 in der rechten Hemisphäre des menschlichen Gehirns basierend auf integrativen GO-, KEGG-, GenMAPP-, BioCarta- und Krankheitsdatenbanken. Diese sind sehr nützlich, um neue Wege zu entwickeln und neue Marker und potenzielle Medikamente für die Prognose und Therapie zu identifizieren.

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Aus der Überlappung von GRNInfer und Pearson unter TERF1/USP14/CCRK/BEST1 CC ¿-0,25 in der rechten Hemisphäre des Menschen im Vergleich zur linken Hemisphäre des Schimpansen wurde ein unterschiedliches molekulares Netzwerk mit gegenseitig positiver Korrelation zwischen TERF1/USP14/CCRK/BEST1 und repressiven Effekten aufgebaut. Wir schlagen eine hohe TERF1-Inside-Outside-In-hemmende Östrogen-induzierte Morphogenese durch LGALS3BP-SELENBP1-CA2-GSTM3 vor; eine hohe USP14-Feedback-hemmende Axon-, T-Zell-induzierte Mikrotubuli-Komplexbildung durch MAPT-RASGRP1-RFK-AF052119-M19267; Hohe CCRK-Inside-Out-Hemmung von DNA-Schäden induzierte Mitosespindel durch CLCN4-MIA3-CDKN1B-KPNB1-PSMA4-SMG1-AGL; Hohe BEST1-inhibierte Organisation des Aktin-Zytoskeletts im Zellkern durch CAMTA1-EID1-PDE4DIP-NR1D2 in der rechten Hemisphäre des menschlichen Gehirns basierend auf integrativen GO-, KEGG-, GenMAPP-, BioCarta- und Krankheitsdatenbanken. Diese sind sehr nützlich, um neue Wege zu entwickeln und neue Marker und potenzielle Medikamente für die Prognose und Therapie zu identifizieren.

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Pagina's: 60, Paperback, Verlag Unser Wissen


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Merk Verlag Unser Wissen
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  • 9786209006807
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