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TET 酶的表观遗传重编程影响
摘要 十-十一易位 (TET) 家族酶对 DNA 的氧化对于表观遗传重编程至关重要。5-甲基胞嘧啶 (5mC) 转化为 5-羟甲基胞嘧啶 (5hmC) 会通过包括染色质结构变化在内的机制启动发育和细胞类型特异性转录程序。在这里，我们表明转录基因中 5hmC 的存在会促进新生 RNA 与模板 DNA 链的退火，从而形成 R 环。在没有基因表达变化的情况下，TET 酶的消耗会减少整体 R 环，而 CRISPR 介导的 TET 与活性基因的结合会促进 R 环的形成。5hmC 和 R 环的全基因组分布在小鼠和人类干细胞中呈正相关，并且在一半的活性基因中重叠。此外，R 环分解会导致参与干细胞增殖过程中关键事件的一组基因的差异表达。总之，我们的数据表明，通过 TET 活性进行的表观遗传重编程促进了共转录 R 环的形成，揭示了基因表达调控的新机制。
真菌双加氧酶 AsqJ 是混杂的和双峰的
摘要：先前的研究表明，Fe II / a -酮戊二酸依赖性双加氧酶 AsqJ 诱导了构巢曲霉中绿藻素生物合成的骨架重排，从苯并[1,4]二氮杂-2,5-二酮底物中生成喹诺酮骨架。我们报告称，AsqJ 催化了一个完全不同的额外反应，只需改变苯并二氮杂-2,5-二酮底物的取代基即可。这种新机制是通过底物筛选、功能探针的应用和计算分析建立的。AsqJ 从合适的苯并[1,4]二氮杂-2,5-二酮底物的杂环结构中切除 H 2 CO 以生成喹唑啉酮。这种新型 AsqJ 催化途径由复杂底物中的单个取代基控制。 AsqJ 这种独特的底物导向反应性使得能够有针对性地生物催化生成喹诺酮或喹唑啉酮，这两种生物碱框架具有特殊的生物医学意义。
大脑行为和免疫力
在过去的几年中，促炎细胞因子水平升高有助于神经发育疾病的发病机理的假设已越来越受欢迎。il-1是发现自闭症谱系障碍（ASD）的主要细胞因子之一，这是一种复杂的神经发育状况，其特征是社会交流和认知障碍中的缺陷。在这项研究中，我们证明缺乏IL-1信号传导的小鼠表现出与超过数量突触相关的自闭症样缺陷。我们还表明，在早期神经发育阶段缺乏IL-1信号传导的小胶质细胞无法正确执行突触吞没的过程，并表现出过度激活雷帕霉素（MTOR）信号的哺乳动物靶标。值得注意的是，即使IL-1RA对IL-1R1的急性抑制也足以增强MTOR信号传导并减少WT小胶质细胞中的突触体吞噬作用。最后，我们证明了雷帕霉素治疗可挽救IL-1R缺陷小鼠的缺陷。这些数据揭示了通过MTOR信号传导在突触完善中的小胶质细胞IL-1的独家作用，并指示可能参与与IL-1途径中缺陷相关的神经发育障碍的新机制。
药物研发新方法及新靶点抗疟新药开发
疟疾是全球范围内的严重医学问题，每年导致大量死亡和发病。治疗替代方案有限，耐药性寄生虫类型的出现对疟疾治疗构成了重大挑战。为了防止公共卫生灾难，迫切需要具有单剂量疗法、广泛治疗能力和新机制的新型抗疟药物。开发抗疟药物的方法有多种，从改变现有药物到创造具有特定靶向能力的新化合物。多种基因组技术的出现以及寄生虫生物学的最新进展为开发新型治疗方法提供了各种可能的靶点。现代已经发现了许多有希望的药理学干扰靶点。因此，我们的综述集中于新型抗疟药物创新方面的最新科学和技术进展。蛋白激酶、胆碱转运抑制剂、二氢乳清酸脱氢酶抑制剂、异戊二烯生物合成抑制剂以及参与脂质代谢和脱氧核糖核酸复制的酶是目前正在研究的最有趣的抗疟靶蛋白。本文概述了可以抑制疟疾的新细胞靶点和药物及其开发技术。
财政转移和经济融合
在冠状病毒（Covid-19）大流行之前，已经就如何完成经济和货币联盟（EMU）（EMU）进行了讨论，并通过加快经济融合来增强其韧性（EMU）。当前前所未有的危机对欧元区经济的影响已经引起了辩论。作为对该主题的贡献 - 而没有介绍解决危机解决新机制的细节 - 本文分析了财政转移在实际和商业周期融合中的作用。该论文区分了净财政转移 - 一种广泛的措施，定义为可支配和初级收入之间的比率 - 以及欧盟的结构和投资基金。它提供了证据表明，净财政转移已导致各个地区的收入再分配，并加快了可支配收入的融合，尽管不是更高的经济增长和真正的融合。根据欧洲委员会的新近（且最丰富）的数据库，已经发现了欧盟结构和投资基金在中期中的作用。，除了考虑效率方面，对于真正的融合很重要，关于财政转移的规模和分配的建议也应解释其对商业周期的影响。同时，从长远来看，应该记住，在促进可持续的经济增长和融合方面，财政转移不能代替真正的结构改革以及声音的宏观经济和财政政策。
门户高血压的新兴治疗靶标
审查门户高血压的抽象目的是肝硬化的主要并发症的原因，肝硬化的主要并发症具有很高的致命性。最近的治疗方法改善了预后，但这仍然远非理想。本文回顾了通过关键病理生理过程的进步揭示的新的潜在治疗靶标。最近的发现最近的研究强调了抑制病因学因素和安全的生活方式的重要性，并概述了调节门户压力的新机制。这些包括与炎症，纤维发生，血管闭塞，实质灭绝和血管生成有关的肝内异常。再生受损；正弦内皮功能障碍引起的肝血管张力增加，没有任何可用性；和旁分泌肝细胞串扰。此外，诸如肠叶轴等途径调节诊断性血管扩张和全身性炎症，加剧肝纤维化，并通过治疗对象。我们总结了针对这些目标的新代理的研究。摘要新药物，单独或组合，允许在互补机制中起作用，对门户高血压产生更深远的影响，同时限制疾病进展并有利于纤维化和肝硬化的消退。预计治疗范例的重大变化。
使用深度学习检测脑肿瘤
计算机工程系 印度浦那 Sinhgad 工程学院 摘要：脑细胞异常发育会导致脑瘤，进而导致死亡。早期发现肿瘤可以降低死亡率。检测脑肿瘤最常用的方法是使用磁共振成像 (MRI)。之所以考虑 MR 图像，是因为它可以清晰地显示肿瘤的结构。在本文中，我们提出了一种通过应用机器学习算法（尤其是 CNN 模型）从 MR 图像中检测肿瘤的新机制。这项研究的动机是检测脑瘤并为患者提供更好的治疗。脑细胞的异常生长称为肿瘤，癌症是指恶性肿瘤。通常，MRI 扫描用于检测脑中的癌症区域。正电子发射断层扫描、脑动脉造影、腰椎穿刺、分子检测也用于脑瘤检测。在本研究中，将拍摄 MRI 扫描图像来分析病情。本研究工作的目标是：i) 识别异常图像 ii) 分割肿瘤区域。可以从分割的掩模中估计肿瘤的密度，这将有助于治疗。采用深度学习技术从 MRI 图像中检测异常。应用多级阈值分割肿瘤区域。恶性像素的数量给出了受影响区域的密度。关键词：肿瘤
UCLA 先前出版的作品
摘要 细胞周期依赖性激酶 4 和 6 (CDK4 和 6) 的药理抑制剂已获批用于治疗激素受体阳性 (HR+) 乳腺癌 (BC) 患者亚群。在转移性疾病中，内分泌治疗联合 CDK4 和 6 抑制剂 (CDK4 和 6i) 的策略可改善 HR+ BC 的临床结果。CDK4 和 6i 可防止视网膜母细胞瘤肿瘤抑制蛋白磷酸化，从而阻断 E2F 靶基因的转录，进而抑制丝裂原和雌激素介导的细胞增殖。在这篇综述中，我们总结了有关 CDK4 和 6i 在 BC 中的应用的临床前数据，特别关注了 abemaciclib 的几种独特的化学、药理和机制特性。随着研究工作阐明了 abemaciclib 活性背后的新机制，潜在的新应用正在被发现。例如，临床前研究表明，abemaciclib 可对多种肿瘤类型发挥抗肿瘤活性，并可穿过血脑屏障。Abemaciclib 还表现出作为单一疗法治疗 BC 的独特活性。因此，我们还讨论了如何更好地了解与 CDK4 和 6 阻断相关的机制，以突出 abemaciclib 独特的同类特性，并为提高其治疗效果铺平新途径。关键词：abemaciclib；抗肿瘤；乳腺肿瘤；CDK4 和 6；临床前。
在材料设计中释放人工智能的力量
摘要：人工智能 (AI) 算法在材料设计中的集成正在彻底改变材料工程领域，因为它们能够预测材料特性、设计具有增强特性的全新材料以及发现超出直觉的新机制。此外，它们可用于推断复杂的设计原理，并比反复试验更快地识别高质量候选材料。从这个角度来看，我们在此描述了这些工具如何加速和丰富具有优化特性的新型材料的发现周期的每个阶段。我们首先概述了材料设计中最先进的 AI 模型，包括机器学习 (ML)、深度学习和材料信息学工具。这些方法能够从大量数据中提取有意义的信息，使研究人员能够发现材料特性、结构和成分中的复杂相关性和模式。接下来，我们将全面概述人工智能驱动的材料设计，并强调其潜在的未来前景。通过利用此类人工智能算法，研究人员可以有效地搜索和分析包含各种材料特性的数据库，从而确定特定应用的有希望的候选材料。这种能力对从药物开发到储能等各个行业都有深远的影响，材料性能至关重要。最终，基于人工智能的方法将彻底改变我们对材料的理解和设计，开启加速创新和进步的新时代。
UBC 医学博士/哲学博士简讯
Tony 很小的时候就搬到了不列颠哥伦比亚省的温哥华，他很高兴能把这里当做自己的家。他在不列颠哥伦比亚大学获得了细胞和生理科学荣誉学士学位。在此期间，他在心肺创新中心与 Del Dorscheid 博士和 Janice Leung 博士一起研究了呼吸道上皮在哮喘和与 HIV/AIDS 相关的肺部疾病中的作用。他在不列颠哥伦比亚省儿童医院呼吸门诊的 Mark Chilvers 博士和 Connie Yang 博士的指导下完成了实习，负责协调儿童囊性纤维化和哮喘的观察和临床研究。在攻读理学硕士学位期间，他回到实验室研究呼吸道上皮中 SARS-CoV-2 发病机制的新机制，并与行业合作伙伴合作开发和验证了用于更清洁的水和空气的新型聚合物解决方案。在攻读博士学位期间，他在 UBC 基隆纳奥肯纳根校区 Emmanuel Osei 博士的指导下，致力于开发复杂、多细胞、血管化和动态的体外模型，以研究肺部不同细胞区室之间的相互作用。通过利用生物打印、共培养模型和灵活的生物反应器，他希望生成更具代表性的模型来研究呼吸系统疾病。