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使用多种方法识别抗寄生虫药物靶点...
摘要背景：随着动物生产的扩大，寄生蠕虫的经济重要性日益增加。然而，由于几种已建立的驱虫剂的特异性较低，它们的应用可能会损害受治疗的宿主和环境。此外，表现出抗性的寄生虫菌株数量正在增加，而几乎没有开发出新的驱虫药。在这里，我们提出了一种生物信息学工作流程，旨在减少开发新的抗寄生虫策略的时间和成本。该工作流程包括定量转录组学和蛋白质组学、3D 结构建模、结合位点预测和虚拟配体筛选。它被证明可用于鱼类养殖中一种新兴害虫——棘头虫 (Acanthocephala)。我们从四种鱼类 (普通鲃鱼、欧洲鳗鱼、薄唇鲻鱼、大头鲻鱼) 中选取了三种棘头虫 (Pomphorhynchus laevis、Neoechinorhynchus agilis、Neoechinorhynchus buttnerae)。结果：该工作流程在棘头鱼中产生了 11 个高度特异性的候选靶标。候选靶标在确定宿主和偶然宿主中表现出恒定且升高的转录丰度，表明其具有组成性表达和功能重要性。因此，相应蛋白质的损伤应该能够特异性和有效地杀死棘头鱼。候选靶标在棘头鱼体壁中也非常丰富，这些无肠寄生虫通过体壁吸收营养。因此，这些候选靶标很可能与口服给鱼的化合物接触。虚拟配体筛选产生了十种化合物，其中五种根据 ADMET、GHS 和 RO5 标准似乎特别有希望：他达拉非、普拉那匹特、吡酮洛芬、海利霉素和杀线虫剂德奎特尔。结论：基因组学、转录组学和蛋白质组学的结合产生了一种广泛适用的程序，可以节省成本和时间地识别寄生虫中的候选靶蛋白。现在可以进一步评估预测结合的配体是否适合控制棘头虫。工作流程已存放在 Galaxy 工作流程服务器中，URL 为 tinyurl.com/yx72rda7 。关键词：寄生虫、驱虫药、靶分子、虚拟配体筛选、活性成分、医学基因组学
5-羟色胺调节发育中的前额叶皮层中的兴奋性突触成熟
发育中的前额叶皮层（PFC）中的5-羟色胺（5-HT）不平衡与长期行为差异有关。然而，尚不清楚5-HT介导的PFC发育的突触机制。我们发现，在产后两周中，PFC中5-HT释放的化学发生抑制和增强降低并增加了小鼠前额叶2/3锥体神经元上兴奋性脊柱突触的密度和强度。在单个棘突上释放5-HT诱导的结构和功能长期增强（LTP），以谷氨酸能活性非依赖性方式需要5-HT2A和5-HT7受体信号。值得注意的是，诱导5-HT刺激的LTP刺激通过5-HT7GαS激活增加了新形成的棘突（≥6h）的长期存活。在第一周，但没有增加兴奋性突触的密度和强度，慢性治疗小鼠（一种选择性5-羟色胺解脱抑制剂）的小鼠。 5-HT2A和5-HT7受体拮抗剂消除了氟西汀对体内PFC突触改变的影响。 我们的数据描述了产后早期发育期间PFC中PFC中单个棘水平的5-HT依赖性兴奋性突触可塑性的分子基础。慢性治疗小鼠（一种选择性5-羟色胺解脱抑制剂）的小鼠。5-HT2A和5-HT7受体拮抗剂消除了氟西汀对体内PFC突触改变的影响。我们的数据描述了产后早期发育期间PFC中PFC中单个棘水平的5-HT依赖性兴奋性突触可塑性的分子基础。
谷歌对澳大利亚的经济影响
合作伙伴关系。最后，数字未来计划支持技术合作伙伴关系，帮助解决澳大利亚在可持续发展和健康等一系列领域面临的一些最严峻的挑战。作为其中的一部分，谷歌正在与澳大利亚联邦科学与工业研究组织 (CSIRO) 和 Kaggle 在线数据科学社区合作，帮助保护大堡礁。41 作为此次合作的一部分，开发了一种人工智能模型，帮助环保人士识别和绘制棘冠海星爆发的地图，棘冠海星是大堡礁的主要威胁。除了海洋保护外，谷歌还与 CSIRO 合作解决其他关键问题，例如能源和自然灾害管理。
尸检期间心脏杂草囊肿的偶然发现
氢化疾病或棘球菌病是一种由全球棘球菌物种摄入的卵子引起的流行寄生疾病。在印度，年度发病率从每100,000个HAB不等，在印度安得拉邦和泰米尔纳德邦的州报告最高。这只狗是确定的主人，而人类，绵羊和牛是中间主持人。该疾病通常涉及肝脏和肺部，肾脏和其他器官很少参与。心脏氢化病仍然是罕见的，在0.2％至2％的患者中，直到其并发症的发展。心脏棘球菌病突然死亡主要归因于心律不齐，冠状动脉疾病，瓣膜疾病，心肌病，心包炎和心脏卫生条。，我们在此报告了一个罕见的心脏杂质囊肿病例，在一名26岁男性尸检期间偶然发现，该男性因电损伤而死亡。在顶端上方4 cm的左侧前室壁上检测到1.5厘米x 1.2厘米的单个灰白色囊性质量，并作为氢化囊肿进行了微观确认。死亡原因归因于外部伤害。
在Caudoputamen和Accumbens核中直接和间接途径的纹状体投影神经元中树突状刺的差异发育
产后发育中的突触修饰对于神经网络的成熟至关重要。兴奋性突触的发育成熟发生在树突状棘的基因座，受生长和修剪动态调节。纹状体棘投射神经元（SPN）从大脑皮层和thalaus中获得兴奋性输入。spns和纹状体层间间接途径（ISPN）的SPN具有不同的发育根和功能。这两种类型的SPN的树突状脊柱成熟的时空动力学仍然难以捉摸。在这里，我们描绘了伏齿木剂和伏齿核（NAC）中DSPN和ISPN的树突状刺的发育轨迹。我们通过将Cre依赖性的AAV-EYFP病毒微注射到新生儿DRD1-CRE或Adora2a-Cre小鼠中，并通过微注射CRE依赖性AAV-EYFP病毒标记了SPN的树突状刺，并在三个级别上分析了旋转生成，包括不同的SPN细胞类型，子区域和后期。在背外侧纹状体中，DSPN和ISPN的脊柱修剪发生在产后（P）30 - P50。在背侧纹状体中，DSPN和ISPN的脊柱密度在P30和P50之间达到了峰值，而DSPN和ISPN的脊柱修剪分别发生在P30和P50之后。在NAC壳中，在p21 - P30后修剪DSPN和ISPN的棘突，但在NAC外侧壳的ISPN中未观察到明显的修剪。在NAC核心中，DSPN和ISPN的脊柱密度分别达到P21和P30的峰值，随后下降。总体而言，DSPN和ISPN中树突状棘的发育成熟遵循背侧和腹侧纹状体中不同的海上轨迹。
脑脊柱刺激和短期间隔跑步机训练脑瘫：一项试验性研究
30（20，30）受影响更大的一侧基于基线和父报告时的痉挛性。id =参与者标识符；双痉挛=双侧痉挛性CP； UNI痉挛=单侧痉挛性CP；侧面=受影响更大的一面； GMFCS =总运动功能分类系统； afo-fc =脚踝矫形器鞋类组合； ΔS=基于第一次和最后一个会话的最快速度，快速爆发sbltt速度从第一次到上一个会话变化。tscs振幅应用于t11 =胸部棘突11，l1 =腰棘过程1。*巴氯芬的使用逐渐在研究前两周结束的儿童初级保健医师的指导下逐渐驱逐到零，除了在研究阶段仅在SBLTT阶段服用了5 mg巴氯芬的P01。
CRISPR-Cas9 方法证实钙调磷酸酶
侵袭性真菌感染每年导致全球超过 160 万患者死亡，由于抗真菌药物（唑类、棘白菌素类和多烯类）数量有限以及抗真菌耐药性的出现，侵袭性真菌感染难以治疗。转录因子 Crz1 是细胞应激反应和毒力的关键调节因子，由于这种蛋白质在人体细胞中不存在，因此是一个很有吸引力的治疗靶点。在这里，我们使用 CRISPR-Cas9 方法在两种卡泊芬净耐药的光滑念珠菌临床分离株中生成同源 crz1 Δ 菌株，以分析该转录因子在非脊椎动物（Galleria mellonella）和脊椎动物（小鼠）念珠菌病模型中对棘白菌素的敏感性、应激耐受性、生物膜形成和致病性中的作用。在这些临床分离株中，CRZ1 破坏在体外和体内模型中均恢复了对棘白菌素的敏感性，并影响了它们的氧化应激反应、生物膜形成、细胞大小和致病性。考虑到抗真菌耐药性的出现和可用的抗真菌药物数量较少，这些结果强烈表明 Crz1 抑制剂可能在开发抗真菌感染的新型治疗剂中发挥重要作用。
抗真菌治疗 - SCH
伏立康唑、泊沙康唑、脂质体两性霉素 B (L-AmB；Ambisome®) 和棘白菌素类药物（如米卡芬净）可能适用于 IFI 高风险儿童，包括霉菌和酵母菌感染。关于其中一种药物优于其他药物的证据有限。然而，这些药物在可用配方和毒性方面确实有所不同。药物相互作用和患者间/患者内药代动力学差异（需要治疗药物监测）也是重要的限制因素，尤其是对于年幼儿童使用唑类抗真菌药物，尽管这些药物比两性霉素 B 和棘白菌素类药物有优势，因为目前有口服配方。选择预防措施时应考虑个体患者因素、药品福利计划批准的适应症、给药的便利性和成本。
大脑通讯 AIN 通讯
树突棘中肌动蛋白细胞骨架动力学的调节对于学习和记忆形成至关重要。因此，肌动蛋白细胞骨架通路缺陷是多种脑部疾病（包括阿尔茨海默病）的生物学特征。本文，我们描述了一种由环化酶相关蛋白 2 控制的新型突触机制，该蛋白是结构可塑性现象所必需的，在阿尔茨海默病中完全被破坏。我们报告称，通过其 Cys 32 形成环化酶相关蛋白 2 二聚体对于环化酶相关蛋白 2 与辅酶蛋白结合以及肌动蛋白周转非常重要。Cys 32 依赖性环化酶相关蛋白 2 同源二聚化和与辅酶蛋白的结合由长期增强作用触发，并且是长期增强诱导的辅酶蛋白易位到棘突、棘突重塑和突触传递增强所必需的。这种机制在阿尔茨海默病患者和 APP/PS1 小鼠的海马中特别受到影响，但在额上回中没有受到影响，其中环化酶相关蛋白 2 下调，环化酶相关蛋白 2 二聚体突触水平降低。值得注意的是，阿尔茨海默病患者的脑脊液中环化酶相关蛋白 2 水平显著升高，但在额颞叶痴呆患者中没有升高。在阿尔茨海默病海马中，cofilin 与环化酶相关蛋白 2 二聚体/单体的关联发生改变，并且 cofilin 在脊柱中异常定位。总之，这些结果为阿尔茨海默病中存在缺陷的结构可塑性机制提供了新的见解。
红树皮和叶提取物的抗粘附作用及其化合物对三角棘阿米巴基因型 4 中 β-微管蛋白相互作用影响的计算预测
本费萨尔大学，达曼，沙特阿拉伯； 11. 印度科学技术高等研究院 (IASST) 生命科学部，Vigyan Path, Paschim Boragaon, Garchuk, Guwahati, Assam, 印度； 12. 生物技术系，Aarupadai Veedu 理工学院，Vinayaka Mission 研究基金会，Paiyanoor，钦奈，泰米尔纳德邦，印度； 13. 塔斯马尼亚大学药学与药理学学院，霍巴特，TAS 7001，澳大利亚。通讯作者：Veeranoot Nissapatorn，电子邮件：nissapat@gmail.com 共同作者：SC：siriphon.chi@mail.wu.ac.th，IS：imran.sa@wu.ac.th，SS：suthinee.9938@gmail.com，WM：watcharapong.mi@wu.ac.th，JC：julalak.cu@wu.ac.th，RB：rachasak.bo@mail.wu.ac.th，DAK：dhrubokhan8360@gmail.com，PB：partha_160626@just.edu.bd，MNH：mn.hasan@just.edu.bd，HAT：halt070707@gmail.com，CCS：cristinacsalibay@gmail.com，PW：polrat.wil@mahidol.ac.th，MLP：mlourdespereira@ua.pt， MN：nawwaz@gmail.com，RB：ragini.bodade@iasst.gov.in，SSS：sundarannauniv85@gmail.com，AKP：alok.paul@utas.edu.au 收讫日期：01-06-2024，接受日期：12-11-2024，在线发表日期：18-12-2024