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边缘生物学：人工智能与蛋白质折叠问题
位于法国格勒诺布尔的欧洲同步辐射设施。同步辐射光源使用巨型储存环中加速到接近光速的电子来产生非常明亮的 X 射线。该环的周长为数百米；绕设施一圈需要 15 分钟。
随着哺乳动物的大脑尺寸和皮质折叠而进化
摘要 在哺乳动物进化的过程中，大脑尺寸和皮质折叠反复增加和减少。识别与这些性状共同进化的遗传元素，其序列或功能特性可为进化和发育机制提供独特信息。TRNP1 是这种比较方法的一个很好的候选者，因为它控制着小鼠和雪貂神经祖细胞的增殖。在这里，我们研究了 TRNP1 的调控序列和编码序列对 30 多种哺乳动物大脑尺寸和皮质折叠的贡献。我们发现 TRNP1 蛋白质进化的速度 ( ω ) 与大脑尺寸显著相关，与皮质折叠的相关性略低，与身体尺寸的相关性小得多。这种大脑相关性比 95% 以上的随机对照蛋白更强。这种共同进化可能影响 TRNP1 活性，因为我们发现来自大脑较大和皮质折叠较多物种的 TRNP1 会诱导神经干细胞的更高增殖率。此外，我们在大规模并行报告基因测定中比较了 TRNP1 的假定顺式调控元件 (CRE) 的活性，并确定了一种可能与旧世界猴和猿类的皮质折叠共同进化的 CRE。我们的分析表明，增加 TRNP1 活性的编码和调控变化被积极地选择为脑容量和皮质折叠增加的原因或结果。它们还提供了一个示例，说明系统发育方法如何为生物机制提供信息，尤其是当与多个物种的分子表型相结合时。
使用量子计算机折叠的RNA折叠
神经元是信息传输和信息处理中的专门细胞。之后，许多神经系统疾病与细胞活力/稳态问题直接相关，而是与电活动动力学的特定异常相关。认识到这一事实，基于神经元电活动的直接调节的治疗策略已取得了显着的结果，从耳蜗植入物到深脑刺激的成功实例。在这些植入设备上开发的开发受到了重要挑战的阻碍：功率要求，尺寸因子，信号转导和适应性/计算能力。回忆录，纳米级电子组件能够模仿自然突触，提供了独特的特性来解决这些约束及其在神经假体设备中的使用。在这里，我们首次证明了在临床相关的环境中使用回忆设备，在这种环境中，两个神经元种群之间的通信源于来源人群中的特定活动模式。在我们的方法中，Memristor设备执行了简单的模式检测计算，并充当能够可逆的短期可塑性的突触器。使用体外海马神经元培养物，我们使用监视器 - 计算活性范式显示出具有高度可重复性的实时自适应控制。我们设想了非常相似的系统用于自动检测和抑制癫痫患者的癫痫发作。
使用噬菌体显示以选择结构，折叠和...
折叠式和展开的分子选择用于热力学稳定性的选择是最新的发展是使用噬菌体显示器来选择具有改善热力学性能的蛋白质。通常，蛋白质稳定性是生物技术应用中的关键因素，无论是在升高温度还是在37°C下在生物医学应用中延长持续时间，并且通常与蛋白质搁板寿命相关。只有只有正确折叠的完整分子，因此功能结合位点才能与固定的配体相互作用，只要非本性蛋白质典型的非特异性相互作用可以有效地选择，则该形式可以通过噬菌体显示。在这些条件下，只要没有其他突变改变结合位点，功能性配体结合的选择有利于在噬菌体上更高的多肽突变体，即噬菌体，即较高百分比的分子位于本地状态的多肽突变体。作为一个序列，使用噬菌体显示的“正常”选择始终包括正确折叠的库成员的固有选择，因此在可接受的总体属性中选择了“复合”选择。有几位研究者[16-18]指出了这种观察结果，并在一项研究[19]中进行了系统的测试并证明，其中最佳折叠和最稳定的SCFV（单链抗体片段）可以从具有识别结合常数的一组SCFV中选择，但具有不同的热力学和折叠性和折叠性质。
评估共转录折叠模拟的质量
摘要 RNA 的结构变化是控制基因表达的重要因素，不仅在转录后阶段，而且在转录过程中也是如此。位于初级转录本 5' 区域的核糖开关和 RNA 温度计的子类通过提前终止转录来调节下游功能单元（通常是 ORF）。此类元素不仅自然存在，而且在合成生物学中也是颇具吸引力的装置。因此，设计此类核糖开关或 RNA 温度计的可能性具有相当大的实际意义。由于这些功能性 RNA 元素在转录过程中已经起作用，因此重要的是模拟和了解折叠的动力学，特别是与转录同时形成的中间结构。因此，在进行昂贵且劳动密集型的湿实验室实验之前，共转录折叠模拟是验证设计构造功能的重要步骤。对于 RNA，由于分子的大小和感兴趣的时间尺度，全面的分子动力学模拟远远超出了实际范围。即使在简化的二级结构级别，也需要进一步的近似。 BarMap 方法基于表示二级结构景观
通过缩小通道的确定性滚动和折叠膜
平坦的膜无处不在地变成自然界和人造世界中神秘的复杂形状。在复杂性背后，已连续发现清晰的确定性变形模式是基本应用规则，但仍未实现。在这里，我们破译了薄膜的两种元素变形模式，随着通过缩小的通道的流动滚动和折叠。我们验证这两种模式将厚度范围从微米到原子量表的宽度范围的膜变形。它们的出现和确定性折叠数与föppl -vonKármán数量和收缩比定量相关。揭露的确定性变形模式可以指导二维纸的可折叠设计器微型机器人和精致的结构，并提供了生物形态遗传决定论之外的另一种机械原理。
Superwool Prime Pyro-折叠和堆叠模块
Superwool Prime Pyro-Fold 和 Pyro-Stack 模块不含粘合剂或润滑剂，在首次烧制时不会散发任何烟雾或气味。这些模块具有 M 型或 T 型模块硬件。T 型模块包含两个不锈钢管，横向安装在模块中，远离热面。T 型模块用外部侧固定轭固定。M 型模块硬件设计为在模块中嵌入中央轭，并安装在预焊螺柱上。
优化皮质折叠模式检测的对比度学习
人体大脑皮层具有许多颠簸和凹槽，称为Gyri和Sulci。即使主要的皮质褶皱具有高个性的一致性，当我们检查折叠模式的确切形状和细节时，情况并非如此。由于这种复杂性，表征了皮质折叠的变异性并将其与受试者的行为特征或病理相关联仍然是一个开放的科学问题。经典方法包括基于几何距离手动或半自动的几种特定模式，但是最近数以千计的受试者的MRI图像数据集可用于现代深度学习技术，使现代深度学习技术变得特别有吸引力。在这里，我们构建了一个自制的深度学习模型，以检测扣带回区域的折叠模式。我们在人类Connectome项目（1101个受试者）和UKBiobank（21070受试者）数据集上培训了一个对比对比的自我监管模型（SIMCLR），并具有基于拓扑的骨骼骨骼上的增强，这些数据集对拓扑对象进行了基于拓扑的增强，它们是捕获折叠形状的拓扑对象。我们为SIMCLR探索了几个骨干架构（卷积网络，densenet和Pointnet）。进行评估和测试，我们在手动标记的数据库上执行线性分类任务，该任务在扣带回区域中存在“双重并行”折叠模式，这与精神分裂症特征有关。最佳模型，测试AUC为0.76，是一个卷积网络，具有6层，一个10维潜在空间，线性投影头以及使用分支分支的增强。这是第一次将自制的深度学习模型应用于如此大的数据集上的皮质骨骼并进行了定量评估。我们现在可以设想下一步：将其应用于其他大脑区域以检测其他生物标志物。GITHUB存储库可在https://github.com/neurospin-projects/2022 JCHAVAS CATINGULATE抑制控制上公开获得。