XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System学分
BIRC5 作为肺腺癌的潜在生物标志物和治疗靶点：综合生物信息学分析
肺腺癌 (LUAD) 是非小细胞肺癌 (NSCLC) 中最常见的类型，是全球胸部癌症中发病率和死亡率最高的。BIRC5 是一种与肿瘤细胞增殖、分化、迁移和侵袭相关的蛋白质，作为潜在的 LUAD 生物标志物的研究尚不足。在本研究中，我们利用生物信息学技术分析来自 Cancer Genome Atlas (TCGA) 和 Gene Expression Omnibus (GEO) 数据库的 LUAD 相关数据，以识别与 LUAD 发病、进展和预后相关的生物标志物并评估其临床意义。免疫细胞浸润和单细胞 RNA 测序分析评估了核心基因在不同免疫环境中的表达。药物敏感性分析评估了这些生物标志物对治疗反应的影响，为早期诊断和个性化 LUAD 治疗提供依据。对来自 TCGA 和 GEO 的基因表达和临床数据进行加权相关网络分析 (WGCNA)、差异分析以及单变量和多变量 Cox 回归，以确定预后核心基因。高 BIRC5 表达成为 LUAD 中总体生存率 (OS) 较差的独立风险因素，表现出强大的诊断性能。富集分析表明 BIRC5 参与细胞周期和 P53 信号通路。单细胞 RNA 测序和免疫浸润分析表明，BIRC5 在免疫微环境中起着关键作用。药物敏感性分析表明，高 BIRC5 表达与对几种抗癌药物的敏感性增加相关。这些发现证实 BIRC5 是 LUAD 诊断和预后的有希望的生物标志物。它在免疫调节和药物敏感性中的作用凸显了其指导个性化治疗策略的潜力。
从毒理基因组学数据到累积评估组：化学分组的机制框架
摘要根据共同特性或分子作用机制对化学物质进行分组对于推进监管毒理学、减少数据缺口和实现累积风险评估至关重要。本研究引入了一个新框架，该框架使用来自比较毒理基因组学数据库 (CTDbase) 的化学-基因-表型-疾病 (CGPD) 四聚体。我们的方法整合了毒理基因组学数据，以识别和聚类不同类别中具有相似分子和表型效应的化学物质，包括农药、药品和工业化学品，如双酚和全氟和多氟烷基物质 (PFAS)。我们通过将基于 CGPD 四聚体的聚类与农药的累积评估组 (CAG) 进行比较来验证我们的方法，结果显示与已建立的分组有很大的重叠，同时确定了与风险评估相关的其他化合物。主要例子包括与内分泌紊乱和代谢紊乱相关的集群。通过将组学衍生的分子数据与表型和疾病终点相结合，该框架
1 肌间脂肪血浆蛋白质组学分析将老年人的肌肉完整性与处理速度联系起来。 2 作者 5 Toshiko Tanaka 1 *，Ca
1 肌间脂肪的血浆蛋白质组学分析将老年人的肌肉完整性与处理速度联系起来。 3 4 作者 5 Toshiko Tanaka 1 *、Caterina Rosano 2 *、Xiaoning Huang 3、Qu Tian 1、Bennett A. Landman 4、Ann Z 6 Moore 1、Iva Miljkovic 2、Andrew Perry 5、Sadiya Khan 3、Ravi Kalhan 6、John Jeffrey Carr 7、James 7 G. Terry 7、Kristine Yaffe 8、Keenan Walker 9、Julián Candia 1、Luigi Ferrucci 1 8 9 1. 美国国立卫生研究院国家老年学分部纵向研究科，251 10 Bayview Boulevard，巴尔的摩，马里兰州，21224，美国 11 2. 匹兹堡大学公共卫生学院流行病学系，3550 12 Terrace Street，匹兹堡，宾夕法尼亚州，15261，美国 13 3. 范伯格医学院医学系心脏病学分部，14 西北大学，676 N Saint Clair，芝加哥，伊利诺伊州，60611 15 4. 范德堡大学计算机科学系，1211 Medical Center Drive，16 纳什维尔，田纳西州，37232，美国 17 5. 范德堡转化和临床心血管研究中心，18 范德堡大学医学院，2525 West End Avenue，纳什维尔，田纳西州，37203，美国 19 6. 西北大学范伯格医学院医学系肺部和重症监护医学分部，20 北圣克莱尔街 21 芝加哥，伊利诺伊州，60611，美国 22 7. 范德堡大学学院电气和计算机工程系23 医学中心，纳什维尔，2301 Vanderbilt Place，TN，37235，美国 24 8. 加州大学旧金山分校威尔神经科学研究所，旧金山，1651 4th St，CA，94158，美国 26 9. 美国国家老龄研究所行为神经科学实验室，内部研究计划，巴尔的摩，251 Bayview Boulevard，MD 21224，美国 28 29 *共同第一作者 30 31 通讯作者：Toshiko Tanaka 博士 32 tanakato@mail.nih.gov 33 251 Bayview Boulevard，巴尔的摩，马里兰州 21224 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
SOSC1960-L1心理学简介（3个学分）
课程描述本课程从心理角度研究了人类的思维和行为过程，并说明了心理见解与社会改善的相关性。它旨在帮助学生获得对心理学作为科学学科的基本理解，并为将来的心理学课程做好准备。预期的学习成果（ILO）在成功完成课程后，您将能够（1）认识到有关人类思想和行为的一些基本科学概念； （2）参考这些概念，分析各种社会环境中的人类绩效和福祉； （3）解释如何进行人类思想和行为的科学研究。教学团队讲师：Kevin Tam，kevintam@ust.hk ta：vivien pong，vivienpong@ust.hk; gewen chen，gchenbr@connect.ust.hk *电子邮件仅在工作日中得到回复。通过电子邮件与我们联系时，请始终将消息的主题行前缀使用课程代码（例如“ SOSC1960 |考试”）。仅使用您的大学电子邮件帐户。告诉我们您在电子邮件中是谁；没有透露身份的电子邮件将不会回复。不要通过画布发送消息。学习活动 *有关评估活动的详细信息可以在单独的文档中找到。*将使用标准引用进行评估；分数和成绩不会在曲线上分配。1。讲座。作为您在本课程中学习的基础，讲座通过各种活动引入心理学。（ILOS＃1至3） *不会记录讲座。2。4。参与（10％）。积极参与讲座，可以帮助您和您的同龄人更有效地学习。每个讲座都包括一些学习活动，预计您的参与。对于5个讲座的随机选择（您不知道提前哪些讲座），您将被要求完成一些任务并提交您的输出；根据其质量，每个提交的质量将为您的课程成绩贡献0％或2％。（ILOS＃1至＃3）3。必需和可选读数。所需的读数补充了讲座，并将在考试中涵盖。可选的读数是想要进一步探索感兴趣主题的学生的建议。（ILOS＃1至3） *请参阅下面的类日历以获取读数列表。可以在NOBA项目平台（https://nobaproject.com）或画布上的“可选读数”文件夹中找到读数。调查项目（15％）。该项目将围绕有关人类思想和行为的特定问题。您将学习如何系统地搜索科学文献中的相关材料，批判性阅读和评估科学证据，并运用您所学到的知识来开发与该问题相关的建议。在此过程中将提供逐步学习支持。也就是说，该项目将被分解为可管理的步骤（文献搜索，阅读和论证，写作）。在每个步骤中，您都会通过研讨会获得指导，您的理解将为
PSY 360.01 药物与行为（3.0 学分）2025 年春季
课程描述 在本课程中，您将了解大脑与人类行为之间的关系，因为它涉及化学物质的使用和滥用。您将接触到心理学领域的广泛主题，包括神经科学、学习甚至人格理论。由于好奇心以及对快乐、幸福、独特体验以及在某些情况下缓解疼痛的自然渴望，化学物质的消费长期以来一直困扰着人类。这种专注的缺点是上瘾和依赖。精神活性药物是一种改变心智的化学物质，在人类文化中无处不在，并根深蒂固于各个社会活动层面。造成这种情况的原因有很多，可以从历史、社会学、生物医学和心理学的角度进行分析。我们将从生物心理社会的角度来探讨其中的几个观点，了解影响药物使用和滥用的神经生物学、行为和社会因素。鉴于任何形式的依赖和成瘾都是由药物的精神活性特性引起的，因此必须了解大脑是如何被“劫持”的，有时是如何因药物滥用而不可逆转地改变的。因此，本课程将考虑大脑如何让我们体验奖励和快乐，以及长期使用药物如何改变大脑功能的这一重要方面。 学生的学习目标 • 本课程将为学生提供科学基础，以了解人类行为的生理基础以及精神活性化学物质和药物的神经基础。 • 学生将探索和讨论过去和现在为研究药物使用的行为和神经生物学方面而进行的研究。 • 学生将研究广泛的科学事实、理论、研究方法和主要心理现象，这些事实、理论、研究方法和主要心理现象揭示大脑如何工作以及化学物质如何影响思维、大脑和身体的典型功能。 • 至少 50% 的讲座材料将重点介绍精神活性药物的神经生物学和生理学影响。我们假设学生除了《心理学入门》中涵盖的内容外，通常对神经科学知之甚少，我们只会告诉您需要知道的内容。要了解关于大脑和行为的更正式的详细课程，您可以参加《生理心理学》（PSY 313）课程。当前课程使用的教科书对神经系统进行了很好的介绍，这将有所帮助。讲师的角色是扩展这些信息，以解释药物为何会产生这些作用，并将其与以下学习目标相结合：
基于AI的CNS肿瘤的组织病理学分类
摘要。由于其普遍适用性，机器学习模型（ML）在过去二十年中一直是一个热门话题。尽管它们有效，但一些ML模型表现出效率低下，尤其是在大数据分类中。此外，某些ML模型在某些小数据集上有效。在这方面，由于在线数据的可访问性越来越大，自动数据分类技术吸引了很多研究兴趣。因此，在文本分类字段中已经开发了许多独特的学习策略。基于质心的分类器（CBC）是其中最广泛使用的技术之一。专注于增强NC分类器时，本文旨在简要研究某些ML模型对中小型数据集分类的影响。在这些模型中：N-中心技术（NC）作为简单设计的分类器，支持向量机（SVM）和多项式贝叶斯（MNB）。最重要的是，本文通过与两个相似性度量的集成，即基于集合理论的相似性度量（STB-SM）和改进的余弦相似度量（ISC），引入了NC的结合变化。在有效性和效率方面，综合NC分类器的性能被认为是有希望的。
一些天然抗高血压药用植物化合物的生物信息学分析作为有希望的血管紧张素转换酶抑制剂
3 尼日利亚阿贝奥库塔联邦农业大学园艺系 摘要 血管紧张素转换酶 (ACE) 抑制一直是抗高血压药物开发的一条有希望的途径。我们的研究使用计算机模拟方法调查了来自六种药用植物（Allium sativum L.、Zingiber officinale Roscoe、Acalypha godseffiana Mast.、Moringa oleifera Lam.、Vernonia amygdalina Delile 和 Rauvolfia vomitoria Afzel.）的生物活性化合物对 ACE 的抑制潜力。筛选了三十一 (31) 种生物活性化合物，同时使用雷米普利和依那普利作为对照药物。从 PubChem 在线服务器获得了生物活性化合物和对照药物的 3D 结构和规范简化分子输入线输入系统 (SMILES)。使用 SwissADME 在线服务器和 AutoDock Vina 软件对生物活性化合物进行药物相似性评估，并对成功化合物进行蛋白质-配体对接。还进行了 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）分析，以评估命中配体是否适合进一步药物开发。在筛选的 31 种化合物中，17 种至少通过了药物相似性判定的五条标准规则中的四条，而对照药物（雷米普利和依那普利）未通过其中一条规则。 Ajmaline、芹菜素、槲皮素、Cryptolepine、木犀草素、羟基维诺内酯、山奈酚和维诺达洛尔的结合能分别为 -9.6 kcal/mol、-8.7 kcal/mol、-8.5 kcal/mol、-8.4 kcal/mol、-8.4 kcal/mol、-8.3 kcal/mol、-8.3 kcal/mol 和 -7.8 kcal/mol，高于雷米普利和依那普利（-7.6 kcal/mol 和 -7.5 kcal/mol）。较高的结合能和结合相互作用的稳定性表明这些命中配体是针对 ACE 的潜在抗高血压药物。然而，需要进行湿实验室实验研究来验证这些化合物的抑制活性并阐明其作用机制。关键词：植物化合物、结合亲和力、高血压、靶蛋白、药用植物 *通讯作者电子邮件：fawibeoo@funaab.edu.ng 简介 高血压，俗称高血压，是影响人类最常见的疾病之一
超声开放血脑屏障后卡铂和荧光素脑内持久性的药代动力学分析
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权所有者此版本于 2025 年 1 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.20.25320847 doi：medRxiv preprint
太阳能驱动的高温热力学分析...
摘要 摘要 2020 Elsevier Ltd 世界人口不断增加，随之而来的化石燃料消耗也随之增加，因此有必要寻找新的能源；清洁、廉价和可再生的资源。氢气在各种方法中都被称为清洁和可再生燃料；因此，寻找清洁的氢气生产方式可以被视为应对气候变化和全球变暖的适当解决方案。在本研究中，提出了太阳能驱动的高温蒸汽电解器系统的概念设计，并使用实时模拟器内部代码对其性能进行了热力学研究。在两个不同的地点评估了入口参数对系统性能的影响，并在设计日计算了系统的实时性能。结果表明，所提出的系统能够分离进水中 98% 的现有氢气，并以 1.2 g/s 的速率生产纯氢，总能量和火用效率分别为 21.5% 和 22.5%。此外，据报道，主要的火用破坏器是太阳能集热器，其入口火用的能量损失为 36.4%。根据结果，推断出对热吸收最有效的参数是直接法向辐照度和入射角，而相对湿度没有主要影响。此外，设计的系统在设计日分别在斯特林和巴博尔·诺希尔瓦尼理工大学生产了 52.43 千克和 26.45 千克氢气。这些地点的年平均氢气产量分别估计为 4.98 吨和 3.93 吨。