摘要:Survivin 是一种药物靶点,其抑制剂 YM155 是一种主要用于治疗高危神经母细胞瘤的候选药物。神经母细胞瘤细胞系 UKF-NB-3 的一个 YM155 适应亚系的研究结果表明,ABCB1(介导 YM155 外排)水平升高、SLC35F2(介导 YM155 摄取)水平降低、Survivin 水平降低和 TP53 突变表明 YM155 耐药。在此,对另外 10 个 YM155 适应 UKF-NB-3 亚系的研究仅证实了 ABCB1 和 SLC35F2 的作用。然而,细胞 ABCB1 和 SLC35F2 水平并不表明 YM155 幼稚细胞对 YM155 敏感,如来自癌症治疗反应门户 (CTRP) 和癌症药物敏感性基因组学 (GDSC) 数据库的药物反应数据所示。此外,耐药亚系具有显著的异质性。只有七个亚系产生了靶向耐药性,这表现为对 RNAi 介导的 survivin 耗竭的耐药性。这些亚系对其他抗癌药物的反应也各不相同。总之,内在异质性有限的癌细胞群在治疗后会形成各种耐药表型。因此,个性化治疗需要监测癌细胞在治疗后的演变。此外,生物标志物可以在获得性耐药环境中指示耐药性的形成,即使在内在耐药环境中无法预测。
摘要CD44分子已知表现出大小的异质性,这既归因于替代剪接和差异糖基在繁殖域内的差异糖基化。尽管从cDNA测序中部分推断出了几个替代外显子的存在,但据我们所知,尚未描述CD44基因的精确内含子外观。在本研究中,我们描述了人类CD44基因的结构,该基因至少包含19个外显子DNA的大约50个基因酶。我们已经确定了10个在细胞外域内的剪接外显子,包括1个以前没有报道的外显子。除了整个外显子的cluson或辩解外,还通过在单个外显子2中的内部剪接供体和受体位点的uztion产生更多的多样性。先前报道的细胞质结构域的变异表明是由2个外显子的替代剪接引起的。CD44的基因组结构揭示了显着的复杂性,我们证实了替代剪接作为CD44分子中结构和功能多样性的基础的作用。
摘要 在当今世界,多语言已成为常态,单语者是少数,学术研究一直未能适应这一现实。这一现象凸显了人类大脑掌握多种语言的能力,无论是母语 (L1)、第二语言 (L2) 还是第三语言 (L3),这要求重新评估传统范式。本研究旨在挑战认知语言学的传统方法,特别是与语言习得、语言选择和潜在的大脑过程相关的方法。研究问题包括:个人如何在不同的认知和社会背景下在多种语言之间导航,这对我们理解人类的认知能力有何影响?所采用的方法结合了使用脑成像、心理语言学测试和多语言使用者的社会语言学调查的实验分析。研究结果表明,双语和多语不仅可以提高认知灵活性,还可以提高多元文化环境中的解决问题的能力和适应能力。总之,本研究表明,多语言能力不仅仅是多种语言系统的习得,而是一种影响认知、社交互动和大脑结构的复杂现象。通过重新定义我们对认知和语言过程的理解,本研究提出了在全球化背景下研究语言的新范式。
结直肠癌(CRC)以其高转移潜力而闻名,仍然是癌症相关死亡的主要原因。本综述强调了免疫反应在CRC转移中的关键作用,重点是免疫细胞与肿瘤微环境之间的相互作用。我们探索免疫细胞如何通过细胞因子,趋化因子和生长因子有助于CRC转移级联反应,从而强调了肿瘤微环境在塑造免疫反应中的作用。该评论涉及CRC的免疫逃避策略,尤其是对PD-1和CTLA-4等检查点抑制剂的上调,突显了它们作为治疗靶标的潜力。我们还检查了先进的免疫疗法,包括检查点抑制剂和免疫细胞移植,以改变免疫反应并增强CRC转移的治疗结果。总体而言,我们的分析提供了对免疫分子与肿瘤环境之间相互作用的见解,对于开发新的治疗方法以控制CRC转移并改善患者预后至关重要,并特别着重于克服免疫逃避,这是该特殊问题的关键方面。
简介:目前,北极海洋生态系统正在目睹全球最快的身体变化,导致全球和底栖群落和食品网络结构发生转变,这与引入北方物种有关。凝胶状浮游生物或果冻鱼代表了一个特定的一组,其中几种北方物种容易经历显着的极点范围的扩张,并且在持续变化的过程中,北极的种群增加。从历史上看,果冻被认为是一种营养的死胡同,但是使用现代工具的越来越多的研究强调了它们作为海洋食品网中主要猎物的作用。在这项研究中,我们旨在验证果冻和其他后生动物作为北极夜间食品网络中的食物来源的作用,而骨髓资源有限。
迫切需要过渡到整个更可持续的社会,尤其是化学工业。[1,2],尽管进行了深入的研究,但我们目前对催化剂的激活,稳定性能,衰老,失活和再生的过程不可能应对这一挑战。[3-14]随后,无论我们在合成和表征方法方面的进步如何,新催化剂的经验发现仍然是常态。这是一个非常低效,耗时且总体上不满意的努力。关于最佳催化剂设计的量身定制设计的主张只有在建立了对工作催化剂的结构活动相关性的原子性理解后才能实现。这要求我们首先了解反应物的化学潜力如何影响催化剂的状态,以及这些气相和温度诱导的修饰如何反馈或在催化过程中进化。为了更多地阐明催化剂和反应性物种之间的相互作用,并遵循导致催化活性,实地和实时观察到高空间分辨率的活性催化剂的出现的过程。[15,16]
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起,以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种,并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种(例如深海章鱼)方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要,并确定其中物种的真实多样性和分布。
结果和讨论:基于代谢组数据,总共鉴定了152个氟代谢物,其中大多数是槲皮素和kaempferol。对三个氟样品中代谢产物的比较分析表明,两种花色苷,peonidin-3-葡萄糖苷和delphinidin 3-(6'' - malonyl-葡萄糖苷)是颜料最有可能造成O. Violeaceus的花瓣的颜色。随后的转录组分析显示,在三组流量中,有5,918个差异表达的基因,其中87个编码了花青素生物合成途径中的13个关键酶。在紫色流中,两个转录因子OVMYB和OVBHHH的高表达表明它们在花青素生物合成的调节中的作用。通过整合代谢组和转录组数据,编码花青素合酶的卵子在紫色流中显着上调。卵形是负责将无色白细胞蛋白酶转化为彩色花青素的酶。这项研究提供了对O. violaceus颜色发育的分子机制的新见解,为浅色颜色育种奠定了基础。
Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起,以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种,并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种(例如深海章鱼)方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要,并确定其中物种的真实多样性和分布。
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割(CIS)的目标,这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观,包括不同的角度,部分可见性和模棱两可的信息,进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels,而无需考虑其文本语义,从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法,该方法同时增强了上下文特征的建模,并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后,引入了全局细化的交叉注意模块(GCA),以补充前景面罩和背景掩盖,以减少假阳性。fur-hoverore,通过模拟全球换档聚类过程,我们介绍了全球偏移的多头自我注意力(GSA),该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息,还可以从结构性概念中捕获信息,从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比,我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。