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TGS1 影响 snRNA 3 端加工，改善...
1 斯坦福大学医学院斯坦福癌症研究所，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国，2 斯坦福大学医学院医学系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国，3 斯坦福大学医学院生物化学系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国，4 癌症信号和表观遗传学计划和癌症表观遗传学研究所，福克斯蔡斯癌症中心癌症研究所，费城，宾夕法尼亚州 19111，美国，5 罗马大学生物学和生物技术系，意大利罗马，6 斯坦福大学生物医学数据科学系，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国，7 生物科学和生物资源研究所，IBBR，CNR，意大利那不勒斯，8 科隆分子医学中心人类遗传学研究所，科隆大学遗传学研究所，50931 科隆，德国，9科隆分子医学，科隆大学遗传学研究所，50931 科隆，德国，10 IFOM-The FIRC 分子肿瘤学研究所，米兰，意大利，11 分子遗传学研究所，CNR-Consiglio Nazionale delle Ricerche，帕维亚，意大利，12 生命纳米和神经科学中心，意大利基金会基金会Tecnologia (IIT)，罗马 00161，意大利，13 人类技术中心，Fondazione Istituto Istituto Italiano di Tecnologia (IIT)，热那亚 16152，意大利，14 Department of Biology, Howard Hughes Medical Institute,Stanford University,Stanford, CA 94305, USA，15 Institute for Zoology, Developmental Biology,University of Cologne, 50674 Cologne,德国，16 帕多瓦大学生物系，意大利帕多瓦、17 哥伦比亚大学运动神经元生物学和疾病中心、纽约 10032、美国、18 哥伦比亚大学病理学和细胞生物学系、纽约 10032、美国、19 哥伦比亚大学神经病学系、纽约 10032、美国、20 科隆大学医院罕见疾病中心、科隆 50931、德国和 21 CNR 分子生物学和病理学研究所 (IBPM)、意大利罗马
BRCA1及其脆弱的C端BRCT域
摘要：BRCA1是一个编码BRCA1蛋白的肿瘤抑制基因，在DNA修复，细胞周期调节和基因组稳定性的维持中起着至关重要的作用。BRCA1蛋白与各种其他在基因调节和胚胎发育中起重要作用的蛋白质相互作用。它是由多个结构域组成的大蛋白质。BRCA1蛋白的C末端区域由两个由短接头连接的BRCT结构域组成。BRCT结构域在蛋白质 - 蛋白质相互作用以及通过其磷酸化蛋白结合模块中调节DNA损伤反应和细胞周期调节至关重要，这些模块识别其他激酶的磷酸化蛋白序列基序。BRCT结构域中的突变会破坏BRCA1的正常功能，并导致患乳腺癌和卵巢癌的风险增加。在此，我们探讨了BRCA1的结构特征，重点是BRCT结构域，其与关键细胞成分的相互作用及其参与各种细胞过程。此外，讨论了BRCT结构域突变对乳腺癌和卵巢癌敏感性，预后和治疗选择的影响。通过对BRCA1的BRCT结构域提供全面的了解，本综述旨在阐明该重要领域在乳腺癌和卵巢癌的发病机理和潜在的治疗方法中的作用。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
基于近端神经网络的重建，用于几个...
摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务，通过插入式游戏（PNP）算法的最新进步（PNP）算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像，但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下，基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量，尽管它们缺乏解释性。在这项工作中，我们提出培训近端神经网络（PNN），以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验（MAP）估计值的近端算法获得的，但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性，可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外，与传统的神经网络相比，它们具有更简单的体系结构。
技术数据表 - 端 - 惠特.pdf
产品说明TC-10X建议用于正常应用中的高温传热。它是在加热设备和安装到的表面或其他散热表面之间使用的。该产品具有出色的热阻力，具有高热导率，并且在宽的工作温度范围内几乎没有蒸发。它是耐氧化性的非可易碎油基化合物，不会促进生锈或腐蚀。
功能性近端脑空间图像重建...
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验，由于正则化方法的性质，这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型，结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等，以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而，大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中，我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验（例如来自基于图谱的感兴趣区域）来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息，我们开发了一个贝叶斯框架，通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数，将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中，我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理，然后推导出 a-FSOGL（Ba-FSOGL）的贝叶斯模型及其相关的统计属性，然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分（第 2 部分）概述了光学正向模型。在方法部分（第 3 和 4 部分），我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5，我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中，我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例，并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力，然而，实验研究表明，这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。