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通过共透明蛋白折叠发现蛋白质的蛋白质量，发现专门的核糖体相关伴侣EEF1A Jany Quintana C
抽象新合成的蛋白质是从核糖体出口隧道中涌现出来的未折叠多肽。将这些新生的链折叠成天然构象，对于蛋白质功能和防止行驶的相互作用至关重要，从而触发错误折叠和危害蛋白质组稳定性。但是，实现正确的3D结构是暴露于细胞质中高浓度分子的新生链的主要挑战。一般与核糖体相关的伴侣有助于各种新生肽的共转折叠。目前尚不清楚该“单尺寸合适”系统是否确保具有挑战性折叠路径的蛋白质表达，还是专门与核糖体相关的伴侣管理此类苛刻客户的折叠。在研究I中，我们研究了HSP70伴侣如何调节HSF1，这是一种转录因子，介导细胞对蛋白毒性应激的反应。我们证明了HSP70直接与HSF1结合，使其在非压力条件下保持潜在状态。蛋白质错误折叠，特别是新合成的蛋白质，将HSP70滴定，激活HSF1并诱导应力反应。因此，响应错误折叠蛋白的HSP70可用性是HSF1活性的关键调节机制。在研究II中，我们确定了一种专业的核糖体相关伴侣CHP1，该伴侣CHP1有助于EEF1A的共同折叠，这是一种高度丰富的多域GTPase，对于mRNA转化至蛋白质至关重要。删除CHP1导致EEF1A的快速蛋白水解，广泛的蛋白质聚集以及HSF1介导的应激反应的激活。最后，在研究III中，我们阐明了CHP1如何有助于EEF1A折叠和EEF1A折叠途径中伴侣作用的有序序列。我们发现CHP1与EEF1A G域的开关I区域中的α3螺旋结合，对于核苷酸结合至关重要，从而延迟了G域的核苷酸引导的折叠。随着EEF1A结构域II的合成开始，将基板转移到下游伴侣ZPR1以进行最终成熟。我们的结果提供了洞察共同翻译蛋白折叠的分子机制及其对蛋白质组稳定性的影响，以及对HSF1的调节，这是真核细胞中对蛋白质毒性应激的反应的中心介体。
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
b“蛋白折叠是一个细微的过程，由原代氨基酸序列的内在特性以及细胞蛋白质质量控制机制。错误折叠的蛋白质可以聚集到有毒的寡聚物中，或溶解性疾病，并与这些疾病相关，并与这些疾病相关联，这些疾病与这些疾病有关。淀粉样蛋白沉积物共享一个共同的跨结构，无论其主要氨基酸序列都表现出生物分子的凝结物形成是某些淀粉样蛋白的固有的固有的共同点。这一特殊疾病的折叠式疾病和下游发展。
b“蛋白质折叠是一个细微的过程，由原代氨基酸序列和细胞蛋白质质量控制机制编码并取决于错误折叠的蛋白质可以汇总成有毒的寡聚物或淀粉样蛋白原纤维，并与包括阿尔茨海默氏症和帕金森氏病以及II型糖尿病在内的疾病有关。这些淀粉样蛋白沉积物具有共同的跨结构，无论其主要氨基酸序列如何。最近的研究表明，生物分子冷凝物的形成是某些淀粉样蛋白蛋白质固有的另一种共同点。冷凝物的新兴生物物理特性可以调节蛋白质聚集；因此，了解淀粉样蛋白形成的结构和动力学基础以及蛋白质质量控制机制对于理解蛋白质错误折叠疾病和治疗剂的下游发展至关重要。本期特刊需要进行多样化和全面的概述，这些概述说明了来自生物物理，生化或细胞生物学观点的蛋白质错误折叠和神经退行性疾病。”
（联合国）以气候危机语言的可持续性折叠
摘要在《资本循环》中，该概念论文通过后人类的镜头研究了生态教育中的“可持续性”。i展示了Deleuzoguattarian的概念如何有助于重新配置“可持续性”的功能，以作为面对日益暴力的气候危机事件时的不稳定稳定力量。目前，生态教育和“可持续性”是对这些影响的解决方案。越来越多地将“可持续”的事物用作阐明其美德的标准，尤其是在产品，消费和能源的营销中。然而，与生态女权主义的新材料批评保持一致，我建议可持续性已将其沉淀成惯性的政权，从而使已知的实践永久性地对环境有害，这是停止的命令。本文为环境教育语言提出的问题提供了新的观点，以提出激进的重新构想，以开发能够利用气候危机混乱的教育学发展。
有丝分裂染色体折叠机的调节
在识别分子机器（包括折叠有丝分裂染色体的冷凝剂和拓扑异构酶）方面取得了巨大进展。通过环挤出产生染色质环路的发现彻底改变了染色体折叠的领域。要了解这些机器如何用适当的尺寸折叠染色体，同时解散姐妹染色单体，需要确定如何调节和部署它们。在这里，我们概述了当前对这些机器和因素如何通过细胞周期依赖性表达，染色质定位，激活和非活性来调节，通过翻译后修改以及通过与其他因素以及染色质模板本身相互关联。仍然有许多关于如何调节冷凝剂和拓扑异构酶的开放疑问，但考虑到染色体折叠式折叠型的速度，似乎在未来几年中，其中许多可能会得到回答。
利用晶体管折叠布局作为RHBD技术针对单个事件瞬变
随着晶体管特征大小的降低，对能量颗粒的敏感性会增加[1-3]。由于电子系统在恶劣的环境中的广泛使用，对辐射效应的缓解技术已在文献中得到了大量研究[4-7]。可以从制造过程修改到不同设计实现的辐射硬化策略。修改掺杂曲线，对沉积过程的优化和使用不同材料的使用是按过程（RHBP）技术众所周知的辐射硬化的示例。但是，除了其较高的成本外，RHBP通常是最先进的CMOS流程后面几代人，导致低级性能。另一方面，通过设计（RHBD）进行辐射硬化可有效提供对辐射效应的硬度[7]。这些技术可以从电路布局到系统设计的不同级别的抽象级别实现。单事件效应（SEE）的产生机制与综合电路（ICS）的物理布局密切相关，例如，在晶体管的P-N连接中，能量沉积和电荷收集之间的关系。因此，可以在电路布局级别上应用几种硬化方法，例如封闭的布局晶体管（ELT），防护环，虚拟晶体管/门或双互锁存储单元（DICE）[6-9]。
D'Arcy, Samantha & Gonzalez, Luis Felipe (2022) 用于地球和行星探索应用的火箭发射折叠无人机的设计和飞行测试
本文介绍了一种低成本、3D 打印、折叠式无人机的设计和开发，该无人机使用商用现货 (COTS) 组件用于陆地和行星外探索应用。飞行系统的设计方式是，无人机可以自行武装、根据需要重新定位，并在降落到预定的 GPS 位置之前获得稳定的悬停姿势。除了使用 GPS 导航进行着陆外，无人机不需要任何外部输入。本文还将介绍部署系统的设计和开发，该系统使用小型高功率火箭来模拟无人机的大气部署。测试旨在证明在大气注入期间从有效载荷罐部署无人机的可行性。该项目的独特之处在于它采用了一种新颖的方法，在弹道下降时从运载车辆部署无人机，从而允许将多架小型无人机插入大气层以进行行星探索。
JRSEEK：人工智能符合病毒中的果冻roll折叠分类
jrseek：人工智能在病毒中遇到果冻卷折叠分类，杰森·E·桑切斯（Jason E. Sanchez）1，温汉·朱2（Wenhan Guo 2），丘奇安格李3，林李3 *，chuan xiao 2 * 1计算科学系，德克萨斯大学El Paso，El Paso，El Paso，El Paso，TX 2德克萨斯大学埃尔帕索分校的物理学，德克萨斯州埃尔帕索 *通信：电子邮件：lli5@utep.edu; cxiao@utep.edu关键字病毒；人工智能;机器学习；果冻卷；病毒结构摘要果冻卷（JR）折叠是病毒的衣壳和核蛋白质中发现的最常见的结构基序。其在许多不同病毒家族的动机中的普遍性开发了一种工具来预测其从序列中的存在。在当前的工作中，在六个不同的大语模型（LLM）嵌入训练的逻辑回归（LR）模型在将JR与非JR序列区分开时表现出超过95％的精度。用于训练和测试的数据集包括来自单个JR病毒，非JR病毒和非病毒免疫球蛋白样β-三明治（IGLBS）蛋白的序列，这些蛋白与JR结构上非常相似。鉴于病毒家族之间的低序列相似性和数据集的平衡性质，高精度尤其显着。同样，模型的准确性与LLM嵌入无关，这表明预测病毒JR折叠的峰精度更多地取决于数据质量和数量，而不是使用所使用的特定数学模型。鉴于许多病毒式衣壳和核素结构尚未解决，因此使用基于序列的LLMS是一种有前途的策略，可以轻松地应用于可用数据。Bert-U100嵌入的主成分分析表明，大多数IGLBS序列和JR和非JR序列的一个子集甚至在应用LR模型之前也可以区分，但是LR模型对于区分更歧义序列的子集是必要的。应用于双JR折叠时，BERT-U100模型能够为某些病毒家族分配JR图案，从而提供了该模型可推广性的证据。对于其他家庭而言，没有观察到这种概括性，激发了未来开发以双JR折叠告知的其他模型的需求。最后，BERT-U100模型还能够预测未分类病毒数据集中的序列是否产生JR倍数。给出了两个示例，JR预测由AlphaFold3证实。总的来说，这项工作表明JR折叠可以从其序列中预测。