全面的能力和方向 - üko(前共处学校工作世界)Unibz为学生提供各种学科领域的小组项目:在自主省博尔扎诺省的内部。可以在以下页面上的Internet上调用单个学院提供的项目目录。在学校导师选择了一个项目作为学校工作的一部分之后,他/她会与学习建议联系,这反过来又组织了犹太项目中可用地点的分配,并协调与学校导师的接受和取消。以便协议的项目可以作为合作学校工作世界的一部分开始,大学与学校之间的协议得出结论,这也应适用于将来的类似项目。有关更多信息,可以提供学习咨询服务:info@unibz.it,电话。0471 012100。
图3。监测骨髓瘤细胞中的蛋白质折叠率错折叠。a)LEN/BTZ治疗的骨髓瘤细胞。b)LEN/BTZ处理过的骨髓瘤细胞(红线)和未处理细胞(蓝线)的差异光谱。在1620 cm -1处的条带被分配给分子间分子β-分配给错误折叠蛋白的表。c)从(b)中的光谱数据中提取的非负矩阵分解(NMF)组件。d)小提琴图显示了NMF组分的时间演化系数2。E)T分布的随机邻居嵌入(T-SNE)图,代表了在LEN/BTZ处理过的5个成分和未经处理的骨髓瘤细胞中鉴定出的5个成分的分布。f)BTZ处理过的骨髓瘤细胞(红色)的差异光谱显示在1620 cm -1时分子间β-菜单带。g)LEN处理的骨髓瘤细胞(红色)的差异光谱显示了分子间β-片带。i)阿霉素(DOX)治疗的骨髓瘤细胞(红色)的差异光谱未显示分子间β-呈带。未处理的细胞为蓝色。
b“总结大脑的纯粹复杂性使我们了解其在健康和疾病中功能的细胞和分子机制的能力。全基因组关联研究发现了与特定神经系统型和疾病相关的遗传变异。此外,单细胞转录组学提供了特定脑细胞类型及其在疾病期间发生的变化的分子描述。尽管这些方法为理解遗传变异如何导致大脑的功能变化提供了巨大的飞跃,但它们没有建立分子机制。为了满足这种需求,我们开发了一个3D共培养系统,称为IASEMBLOI(诱导的多线组件),该系统能够快速生成同质的神经元-GLIA球体。我们用免疫组织化学和单细胞转录组学表征了这些Iassembloid,并将它们与大规模CRISPRI的筛选结合在一起。在我们的第一个应用中,我们询问神经胶质细胞和神经元细胞如何相互作用以控制神经元死亡和生存。我们的基于CRISPRI的筛选确定GSK3 \ XCE \ XB2在存在高神经元活性引起的活性氧的存在下抑制了保护性NRF2介导的氧化应激反应,这先前在2D单一神经元筛选中没有发现。我们还应用平台来研究ApoE-4的作用,APOE-4是阿尔茨海默氏病的风险变体,对神经元生存的影响。与APOE-3-表达星形胶质细胞相比,表达APOE-4表达星形胶质细胞可能会促进更多的神经元活性。该平台扩展了工具箱,以无偏鉴定大脑健康和疾病中细胞 - 细胞相互作用的机制。关键词功能基因组学,神经元 - 糖共培养,必需基因,单核RNA测序,CRISPR干扰,作物seq,氧化应激,GSK3B,NFE2L2,NFE2L2,神经元活动
细胞外囊泡(EV)是细胞间通信的使者,但是受体细胞解释EV消息的确切机制仍未完全理解。在这项研究中,我们探讨了电动汽车的起源,它们的蛋白质货物的起源以及受体细胞类型如何影响胚胎植入模型中对EV的细胞反应。我们使用定量聚合酶链(QPCR)对受体细胞中锌纤维蛋白81(ZNF81)基因表达的两种类型的EV进行了处理。还分析了EV货物的蛋白质组学含量。结果表明,Znf81基因的下调是接受性子宫内膜上皮细胞对滋养细胞衍生的EV的特定细胞反应。蛋白质货物分析表明,电动汽车的蛋白质组学因素取决于其原产细胞,因此可能会影响受体细胞对EV的反应。Furthermore, trophoblastic EVs were found to be speci fi cally enriched with transcription factors such as CTNNB1 (catenin beta- 1), HDAC2 (histone deacetylase 2), and NOTCH1 (neurogenic locus notch homolog protein 1), which are known regulators of ZNF81 gene expression.当前的研究提供了支持EV特异性存在的令人信服的证据,在这种情况下,电动汽车和受体细胞类型的特征共同有助于调节EV目标特定。此外,EV蛋白货物分析表明,转录因子与滋养细胞EV的特定功能之间存在潜在的关联。这种体外胚胎植入模型和ZNF81读出提供了一个独特的平台来研究自然细胞 - 细胞通信中的EV特定功能。
建议1。对于患有T2D的人来说,基于全食食品的健康饮食仍然是改善血糖水平(BGL)和整体健康状况的主要目标和第一线管理。2。糖尿病特异性配方(DSNF)可能是:•在特殊情况下,在特殊情况下并非总是可以遵守健康饮食的特殊情况,•全食饮食无法实现所需的健康状况,并且当前的饮食饮食量无法满足当前的饮食习惯,因此可以满足推荐的精心摄入的精力营养。3。DSNF与非常低的能量饮食(VLED)不同,因为它们不打算用作总饮食替代品,而是每天最多可以更换两餐或小吃作为低热量饮食的一部分。4。dsnfs应该集成到整体糖尿病管理计划中,该计划包括血糖监测,健康全食饮食,身体活动,睡眠管理和药物依从性,而不是被作为独立方法依赖。5。证据支持使用DSNF作为支持糖尿病患者优化其营养摄入量的替代方法,当整个食物选择不可行时,可以改善血糖管理和整体健康状况。6。使用DSNF时,经过认可的实践营养师(APD)可以提供有关其适当用途的专业指导,包括剂量,频率和持续时间,同时考虑个人的整体饮食摄入量和健康需求。7。此外,APD可以与糖尿病医疗团队合作,讨论使用DSNF的整体健康影响,包括对药物的任何必需更改,并在需要的情况下过渡到全食饮食(如果需要)。纳入DSNF可能是代谢手术后为个体增强整体蛋白质和营养摄入量或接受GLP-1受体激动剂(GLP-1A)药物治疗的人的有价值的考虑因素,这些药物的风险增加了肌肉质量损失的风险。
摘要。全球原油产量预计将在未来几十年中继续增加,以满足不断增长的世界人口的需求。目前,全球占主导地位的炼钢技术是传统的高度CO 2强炉 - 氧气熔炉生产路线(也称为Linz – Donawitz工艺),它将铁矿石用作原材料和可乐作为还原剂。结果,富含一氧化碳(CO)的大量特殊气体是钢制过程的各个阶段的副产品。鉴于与基于卫星的二氧化碳估计值(CO 2)相关的挑战,该排放量是由于背景水平显着的发射装置量表,因此共同发射的CO可能是钢厂碳足迹的有价值指标。我们表明,可以使用5年的测量值(2018-2022)从太空中释放区域CO从对流层监测仪器(Tropomi)的船尾5年 - 5个前体卫星上进行监测,从其相对较高的空间分辨率和每日全球覆盖范围内得到了有益的。我们分析了所有带有爆炸炉和碱性氧气炉的德国钢厂,并获得相关的CO排放量在每个位置50–400 kt yr -1的范围内。与各自的CO 2排放的比较,从欧盟排放交易系统的排放贸易数据可用的发射安装水平上产生了线性关系,与部门特异性CO / CO / CO 2的发射率为3.24%[2.73– 3.89; 1σ],表明将CO用作可比钢生产地点的CO 2排放的可行性。在其他钢生产地点进行的评估表明,派生的CO / CO 2发射比也代表了德国以外的其他高度优化的最先进的Linz – Donawitz钢铁钢铁工厂,并且如果通过对其他感应的CO排放,则在估算群体的co 2上的估计,该发射率可能是有价值的,只要对其他人的影响就会产生造成的影响。
计划内容该国际博士学位计划培训了新一代研究人员,专注于机械和工业系统,自动化以及电子和信息系统,以在高级系统工程领域进行独立的研究,并为他们提供与国家和国际研究中心和工业的转移和交流知识的机会。三年的博士学位课程通过跨学科的方法侧重于对高级和智能系统的研究和开发,该方法应对最近的技术发展(例如网络物理系统,行业4.0,物联网)。它们得到了数学和人工智能方面的特定技能的支持。Ph.D.学生项目涵盖了以下研究领域,这些研究领域由Unibz的研究小组长期积极追求,并在博士学位中考虑。高级系统工程:机械和工业系统工程 - 机械和机电系统 - 高级制造技术 - 机械工程设计和优化 - 生产与管理系统, - 智能工厂Ph.D.学生项目涵盖了以下研究领域,这些研究领域由Unibz的研究小组长期积极追求,并在博士学位中考虑。高级系统工程:机械和工业系统工程 - 机械和机电系统 - 高级制造技术 - 机械工程设计和优化 - 生产与管理系统, - 智能工厂
解读非编码遗传变异的功能效应是人类遗传学的一项基本挑战。传统方法,如全基因组关联研究 (GWAS)、全转录组关联研究 (TWAS) 和数量性状位点 (QTL) 研究,受到隐藏的分子水平机制的限制,因此很难揭示复杂性状的遗传基础。下一代测序 (NGS) 技术的出现使得人们能够在各种细胞类型和组织中获得特定环境的全基因组测量,包括基因表达、染色质可及性、表观遗传标记和转录因子结合位点,为直接从 DNA 序列解码遗传变异效应铺平了道路。从头预测功能效应对于增强我们对转录调控及其破坏的理解至关重要,而这些破坏是由与人类疾病和特征相关的大量非编码遗传变异引起的。本综述系统概述了遗传变异效应预测的最新模型和算法,包括传统的基于序列的模型、深度学习模型和尖端的基础模型。它深入探讨了持续的挑战和未来方向,并深入介绍了该领域的当代发展。
“全球最大的造船厂HD现代重工业和基于希腊的船东资本产品合作伙伴设计了一艘专门的船只来携带Liquefied Co 2.他们设想将货物运送到耗尽近海油气井的船只,在那里将其泵入并吞噬以永久存储。Capital Product Partners在2025年和2026年签署了四艘这样的船舶的交易,总共花费了超过3亿美元。”二氧化碳排放的新解决方案:将它们埋在海上 - 华尔街日报2024年1月31日
最近的大型语言模型(LLMS)表明能够生成难以区分的内容与Human写作。我们调查了不同大小的LLM在淋浴思想的范围内简短,创意文本复制人类撰写风格的能力,这些思想可能会在平凡的活动中发生。我们将gpt-2和gpt-neo在reddit数据以及以零射击方式调用的gpt-3.5上进行了比较,与人为撰写的文本进行了比较。我们衡量在特定维度上的文本上的偏好,这些文本说明了Cretive,机智的文本的质量。此外,我们比较了人类与微调的罗伯塔分类器检测AI生成的文本的能力。我们得出的结论是,人类评估者的遗传文本平均将其创作质量稍差一些,但他们无法可靠地区分人文和AI生成的文本。我们进一步提供了一个基于Reddit淋浴帖子的创意,机智的文本生成的数据集。