存在电化学生物传感器,包括基于杂交的传感器,DNA-酶传感器和DNA-MODIED电极传感器。无标签的电化学DNA生物传感器使用电化学传感器来检测和测量样品中DNA的存在,而无需检测到可检测的标签。4比传统的DNA生物传感器具有多个优点,包括高灵敏度,特定城市以及检测少量DNA的能力。他们也相对简单且廉价地制造和运营,使它们成为许多应用程序的吸引人选择。5 DNA电化学生物传感器最有前途的应用之一是医学诊断的ELD。6这些传感器有潜力快速,准确地检测到体内与疾病相关的生物标志物(例如蛋白质或核酸)的存在。这可能会允许早期发现疾病,例如癌症,8种传染病和遗传疾病,从而导致更及时和有效的治疗。9除了医疗应用外,DNA电化学生物传感器还具有潜在的用途,例如,这些传感器可用于检测水,土壤或空气中有害化学物质或污染物的存在。10
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数百年来,药物研发行业一直致力于寻找具有明确作用机制的单一成分作为潜在药物的理想候选物。然而,这种传统的药物研发策略面临着成功率低和开发成本高的挑战。本文,我们批判性地回顾了基于多组分中药方剂的药物研发的最新进展。我们回顾了美国、中国和欧盟基于多组分中药的新药政策和申请现状。此外,我们还列举了一些正在进行申请的优秀案例。我们讨论了可能促进基于多组分中药方剂的药物研发的生物医学技术,包括网络药理学、整合组学、CRISPR 基因编辑和化学计量学。最后,我们讨论了基于多组分中药方剂的药物研发在临床前和临床研究中的潜在问题和解决方案。我们希望这篇综述能够促进人们对多组分中药方剂在发现和开发用于治疗人类疾病的新药中的作用的讨论。
传统的诊断阿尔茨海默氏病(AD)的方法,例如脑成像和脑脊液易In侵入性且昂贵。希望通过利用从外围组织获得的生物标志物来开发有用的诊断工具。然而,在外周血中使用DNA甲基化数据预测AD进展的能力很少已知。在一项纵向研究中,考虑复杂且高维的DNA甲基化数据,开发有效的预测模型也是一项挑战。在这里,我们开发了两个多任务深度自动编码器,它们基于卷积自动编码器和长期短期内存自动编码器,通过共同最大程度地减少重建误差并最大化预测准确性,以学习压缩特征表示。通过基于阿尔茨海默氏病神经影像学计划中的外周血收集的纵向DNA甲基化数据进行基准测试,我们证明,提议的多任务深度自动设计器超过了最先进的机器学习方法,以预测广告的进展和重新构建时间dna甲基化。此外,提出的多任务深度自动编码器可以仅使用历史DNA甲基化数据准确地预测AD进展,并且通过包括所有时间暂时的DNA甲基化数据,可以进一步提高性能。可用性:: https://github.com/lichen-lab/mtae。2022作者。由Elsevier B.V.代表计算和结构生物技术的研究网络发布。这是CC BY-NC-ND许可证(http://creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放式访问文章。
Shaoyao-Gancao汤(SGD)是一种著名的经典中药(TCM),具有反杂质,抗fammatoration和镇痛作用。制备已被广泛用于治疗诊所中的痉挛疾病。迄今为止,SGD的材料基础尚不清楚,并且尚未报道其反痉挛活性的光谱缺失相关性。在这项研究中,使用高性能液相色谱法(HPLC)来建立FNGERPRINT并确定SGD的多个成分。te峰。同时,使用热图和盒子尺寸分析对多个组件进行了量化和分析。热热,通过体外平滑肌收缩测定法提取了反痉挛效应的数据。灰色关系分析与部分最小平方回归相结合,用于研究SGD的频谱不良相关性。最后,使用分离的组织实验验证了潜在的杂溶成分。te hplc fngerprint,并确定了20个共同的峰。15批SGD的相似性均高于0.965。te HPLC方法是准确且可靠的。白ave蛋白,Paeoniforin,Liquiritin和glycyrrhizic Acid的含量高于SGD中的其他成分。te Spectrum - Fect相关结果表明X 4,X 11和X 16与胞溶活性高度相关。01)。te Heatmap和盒子大小还表明X 3(白化蛋白),X 4(Paeoniforin),X 5(Liquiritin),X 11(LiquiriTigenin)和X 16(Glycyrrhizic Acid)可以用作进一步建立质量标准的质量指标。验证测试表明,paeoniforin(11.7-29.25μg/ml)和液脂蛋白(17.19-28.65μg/ml)可以显着减少最大收缩性(p <0。TESE化合物对乙酰胆碱(ACH)诱发的收缩的抑制反应施加了浓度依赖性的痉挛性效应。tus,sgd具有signifcant的反质源,这是由其多个成分的协同活性产生的。TESE FNDING可用于SGD的药效学研究,并且在确定质量标记和质量控制方面具有很大的意义。
许多生物分子冷凝物被认为是通过液体 - 液相分离(LLP)形成的多价大酚 -对于那些通过这种机制形成的人来说,我们的理解受益于关键组成部分和活动的生化重新定义。迄今为止,基于RNA的冷凝物的重组主要是基于相对简单的分子集合。然而,蛋白质组学和测序数据表明,基于天然RNA的浓度富含数百至数千种不同的分量,遗传数据表明多种相互作用可以在不同程度上有助于凝结物的形成。从这个角度来看,我们描述了通过不同水平的生化重构建立基于RNA的冷凝水的最新进展,以此来弥合简单的体外重构和细胞分析之间的间隙。复杂的重组提供了有关多组分冷凝物的形成,调节和功能的洞察力。我们专注于两个RNA - 蛋白质冷凝案例研究:应力颗粒和RNA加工体(Podies),并检查促进LLP的多个组件之间合作相互作用的证据。从这些研究中提出的一个重要概念是,组成和化学计量法调节冷凝水内的生化活性。基于从压力颗粒和p身体中学到的经验教训,我们讨论了了解凝结物成分之间热力学关系的前瞻性方法,其目的是开发组成和材料特性的预测模型及其对生物化活性的影响。我们预计定量重构将有助于理解各种RNA的复杂热力学和功能 - 蛋白质冷凝物。
下面我们将证明 TCDC 方法成功应用于 2-炔基烯酮 1 与硝酮 2 的对映选择性串联反应,其中硝酮表现为亲核 1,3-偶极子,得到形式上的 [3+3] 环加成产物 3(方案 1b)。[14] 此外,我们证明这些串联环化/[3+3] 环加成可以作为多组分反应进行,通过羟胺 4 和醛 5 原位形成硝酮。该方法适用于广泛的芳基和烷基取代底物,克服了此类对映选择性反应的一些当前局限性。[14] 该方法依赖于一种新的 CPA-Phos 型配体,在有和没有活化银盐的情况下均可操作。DFT 计算提供了有关新 Au(I) 复合物在此反应中的行为的见解。
I。代表性的示例包括Alpha 21264锦标赛预测器[11],偏斜分支预测因子,例如2BC-GSKEW分支预测器,该预测已计划为Alpha EV8前端[15]。驱动多组分预测指标的主要动机是观察[10],即不同的动态预测因子在预测准确性方面与不同分支的不同,因此需要使用多个预测指标来预测分支。多组分预测因子已经在文献中进行了广泛的研究,并具有多种设计策略,试图提高预测准确性和功率[2],[5]。典型且广泛流行的多组分预测指标由本地和全局预测指标组成,并使用复杂的比赛预测方案来选择运行时这些预测变量之间的最终预测。基于本地历史的预测指标仅使用有关其当前预测所考虑的分支的过去结果信息,而全球人除了目前外,还考虑了前面分支的结果历史,同时对特定分支进行了预测。本地和全局组件保持单独的模式
撰写足够质量的论证论文的能力是独立和批判性思考的能力,这对于在一个人的社会中发挥积极作用至关重要。因此,教学学生的目的实际上是在全球几乎所有民主国家的几乎每个中学课程中纳入的。不断地,学习障碍的青少年和其他学术的Chal lenges发现,撰写有关有争议问题两面的论证的文本特别困难,并在采取立场之前权衡证据。在这项研究中,我们研究了一种称为“停止与敢于77个表现不佳的中学生”的方法的自我登记战略制定的有效性。,由于学术上的学习者发现从事艰巨的任务,例如获得争论性论文技能,因此我们用一些激励性技术补充了我们的互惠概念。我们在随机对照组的设计中进行了研究:虽然一半的样本接受了Stop&Dare训练,但另一半参加了一门精心的课程。结果表明,参加写作干预课程的学生的表现明显提高,而对照组的技能水平仅忽略不计。这些效果在4周后仍是Evi dent。这表明,即使使用相对较少的手段,苦苦挣扎的中学学生撰写可接受的论证论文的能力也可以显着改善。我们讨论了这些发现及其在学校日常条件下实施停止和敢于实施停止和敢于实施的可能性。