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一种“特洛伊木马”方法可以使新抗疟药的发展
抗疟疾耐药性是打击全球疟疾传播的迫切问题。在一项新的研究中，费城儿童医院（CHOP）的研究人员发现了一个关键过程，其中疟疾寄生虫占据了人类血细胞酶，这可以为抗疟疾治疗提供新的方法。这些发现发表在《美国国家科学院》杂志上，提供了有关如何设计药物的新见解，这些药物更有效地治疗受这种毁灭性传染病影响的患者。
一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
代谢网络重建是一种分析小鼠肠道鼠伤寒沙门氏菌SL1344生长的资源
非肾脏沙门氏菌菌株（NTS）是最常见的食源性肠道病原体之一，构成了全球发病率和死亡率的主要原因，对全球健康造成了重大负担。NTS细菌的抗生素耐药性的增加吸引了许多研究在感染过程中其作案手术的研究。肠道内的生长是NTS感染的关键阶段。这可能会提供干预措施。然而，肠腔环境的代谢丰富性以及NTS细菌代谢的固有复杂性和鲁棒性要求建模方法来指导研究工作。在这项研究中，我们重建了一种动态约束和上下文特异性基因组级代谢模型（GEM），用于鼠伤寒链球菌SL1344，这是一种在感染研究中良好研究的模型菌株。我们结合了序列注释，优化方法以及体外和体内实验数据。我们使用GEM探索营养需求，生长限制代谢基因以及NTS细菌在模拟鼠类肠道的丰富环境中使用NTS细菌的代谢途径。这项工作提供了有关SL1344生化能力和要求的洞察力和假设，除了通过传统序列注释获得的知识，并可以为未来的研究提供旨在更好地了解NTS代谢并确定预防感染的潜在目标。
增强锂离子电池分子动力学模拟的REAXFF：一种交互式重新聚集协议
锂离子电池（LIB）已成为绿色经济过渡的重要技术，因为它们被广泛用于便携式电子，电动汽车和可再生能源系统中。固体电解质中相（SEI）是LIB的正确操作，性能和安全性的关键组成部分。SEI源于阳极 - 电解质界面的最初热量稳定性，所得的电解质还原产物通过形成电化学缓冲窗口稳定界面。本文旨在使第一个（但很重要）步骤，以增强广泛使用的反应力场（RAEXFF）的参数化，以确保对LIBS中SEI成分的精确分子动力学（MD）模拟。为此，我们专注于氟化锂（LIF），这是一种非常感兴趣的无机盐，这是由于其在钝化层中的有益特性。该协议在很大程度上依赖于各种python库，该库旨在与原子模拟一起使用，允许对所有重新聚体步骤进行强有力的自动化。所提出的配置集和所得数据集，允许新的Reaxff恢复无机盐的固体性质，并改善MD模拟中的质量传输属性预测。优化的REAXFF通过准确调节固体晶格中锂的扩散性，从而超过了先前可用的力场，从而在室温下预测的两阶提高了两阶数字。然而，我们对模拟的全面研究表明，Reaxff对训练集的敏感性很强，从而使其能够插入势能表面具有挑战性。因此，可以通过利用提出的互动重新聚体化协议来构建数据集，从而有效地利用RAEXFF的当前表述来建模特定且定义明确的现象。总体而言，这项工作代表了精确的反应性MD模拟迈克斯的重要第一步，阐明了Reaxff力场参数化的挑战和局限性。所证明的局限性强调了通过我们的交互式重新聚集协议开发更通用和先进的力场来提高仿真的潜力，从而实现了将来更准确，更全面的MD模拟。
评论文章：一种新型的磷酸二酯酶...
肝细胞癌（HCC）是全球最常见和致命的肝癌类型之一。从这个意义上讲，二乙基硝基胺（DEN）已被确定为影响这种疾病发育和营养的有效致癌物。目前的工作着重于确定磷酸二酯酶（PDE）酶，尤其是PDE5是否可以作为DEN诱导的HCC治疗的靶标。PDE5抑制剂最近被广泛用作心血管疾病和勃起功能障碍的治疗药物，通过调节与肿瘤的肿瘤疗程有关的关键信号通路，例如CGMP-PKG，JNK，JNK和Map pathways。这些途径对于细胞增殖，凋亡和转移非常重要，它们的失调有助于HCC的侵略性。这项研究评估了PDE5抑制剂抑制增殖，诱导凋亡和改变肿瘤微环境的潜力，从而有可能改善标准化疗和免疫疗法的干预措施。通过与这些药物一起介绍某些PDE同工型，可能会出现抗癌反应，这是对癌细胞和有利于肿瘤生长的微环境的复杂机制的一部分。初步审查表明，PDE抑制剂可能是克服当前治疗的某些缺点，尤其是耐药性的发展和这些治疗方法的毒性作用，可能是一种有希望的治疗方法。加法临床研究对于确定安全性，适当的OSAGE和长期
通过一种创新的效应方法方法鉴定了针对小菜的抗leptosposphaeria maculans涉及的主要基因。
L. maculans是一种植物致病的真菌，负责菜籽（甘蓝纳普斯）上的茎溃疡。其感染周期正在经历叶片感染的“早期”阶段，以及茎的无症状定植的“晚期”阶段，最终导致茎溃疡。遗传抗性是控制这种疾病的主要方法，几种质量抗性基因识别了在感染的“早期”阶段表达的空白基因。我们选择关注在茎定植期间表达的“晚”效应子，因为我们假设这些效应子可以触发茎中的定量抗性，这将对病原体施加较小的选择压力，并且更耐用。
再生胰岛衍生的蛋白质3α：一种有希望的疗法...
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t-MSD：一种改进的离子扩散系数的方法...
在这里，我们引入了一种改进的后处理方法T-MSD，旨在解决罕见事件对相关数据的影响，并增强估计扩散系数的统计可靠性。此方法包括两个部分：时间平均的MSD分析和Block JackKnife（BJ）重采样。使用深层势分子动力学（DPMD）模拟，我们证明了时间平均的MSD有效地减少了数据波动并实现了时间平移不变性，从而得出了扩散系数的更强大的估计值。据我们所知，尽管该方法已用于分析生物学和化学领域中的单个粒子跟踪[28,29]，但它很少在固态离子学中应用。此外，BJ重采样通过明确考虑
最初存在的稀疏，成熟的髓磷脂代表成人CNS中髓磷脂损失的一种无损形式
髓磷脂是一种由中枢神经系统（CNS）中的少突胶质细胞的延伸质膜形成的多层结构（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann等，2019）。它会围绕轴突充分包裹，从而产生主要由脂质（70-85％）和蛋白质（15–30％）组成的鞘，它们共同提供电绝缘。脂质成分，包括胆固醇，磷脂和糖脂，使髓磷脂具有绝缘性，而髓磷脂碱性蛋白（MBP）和蛋白质脂质蛋白（PLP）（PLP）（PLP）（PLP）稳定并稳定并压缩层。PLP还将胆固醇分流到髓磷酸室（Werner等，2013）。髓鞘鞘分为节间，它们是沿轴突髓磷脂紧密压实的区域。这些由富含电压门控离子通道的轴突的Ranvier的节点分开。这个结构性组织允许盐分传导，其中仅在节点上仅重新再生动作电位，同时降低了神经元活性的能量需求，从而显着提高了信号传播速度（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann et al。，2019年）。髓磷脂在确保沿轴突的快速有效信号传递来确保动作电位的精确同步方面起着关键作用。这种同步整合了各种兴奋性和抑制性输入，从而实现了神经元通信的准确时机。通过保持动作电位的速度和保真度，髓磷脂支持复杂的神经回路的协调，这对于适当的神经网络功能和过程（例如感觉知觉，运动控制和认知）至关重要。髓磷脂结构的小改变可以促进或破坏动作电位的同步，从而影响神经回路功能（Bonetto等，2021; Monje，2018; Xin and Chan，2020）。
蒸汽机器人技术和教育在儿童和青少年的教学发展中的作用：一种创新的方法
电子邮件：fabianobarrosdr@gmail.com摘要教育机器人技术已成为一种创新的方法，用于改善儿童和青少年的教学和学习，尤其是在Steam教学方法（科学，技术，工程，艺术和数学）的背景下。本文分析了教育机器人技术对认知，社会情感和解决问题技能的发展的影响，从而强调了其在促进创造力，批判性思维和协作中的作用。研究讨论了机器人技术与教学，促进积极和跨学科学习的整合，同时有利于教育包容性，使有不同需求的学生可以使用创新的学习工具。教育机器人技术还可以增强团队合作和沟通能力，这对于学生整体发展至关重要。但是，这项技术的实施在巴西面临重大挑战，例如财务资源的稀缺，缺乏教师教育和基础设施不足。研究还涉及克服这些障碍并促进学校中公平获取机器人技术所需的公共政策和教育计划。得出的结论是，尽管