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探索生活与物理学的相互作用：生物物理学的概述。
在错综复杂的科学挂毯中，学科经常融合并相交，生物物理学是一个引人入胜的十字路口。这是一个将物理学原理与生活系统的复杂性相结合的领域，在分子和细胞水平上揭示了生命的奥秘。从了解肌肉收缩的力学到破译DNA折叠的复杂性，生物物理学会深入研究基于生物学现象的基本物理过程。本文旨在概述这个跨学科领域，阐明其重要性和多样化的研究途径。在其核心方面，生物物理学试图将物理学的定量方法和理论应用于阐明生物学过程。它体现了生物学，化学和物理学的结合，提供了一种独特的观点，使研究人员能够以传统生物学方法无法实现的精确性来探测活生物体的内部运作。通过利用热力学，电磁和力学等原理，生物物理学家揭示了管理生物学现象的机制，为各个领域的开创性发现铺平了道路。[1,2]。
解旋酶辅助连续编辑用于内源基因组的可编程诱变
人类基因组学面临的一个主要挑战是破译序列与功能之间的特定关系。然而，现有的用于在原生基因组背景下进行位点特异性超突变和进化的工具有限。在这里，我们提出了一种用于长距离、位点特异性超突变的新型可编程平台，称为解旋酶辅助连续编辑 (HACE)。HACE 利用 CRISPR-Cas9 来靶向进行性解旋酶-脱氨酶融合，该融合会在较大的 (>1000 bp) 基因组间隔内引起突变。我们应用 HACE 来识别 MEK1 中导致激酶抑制剂抗性的突变，剖析 SF3B1 依赖性错误剪接中各个变体的影响，并评估 CD69 刺激依赖性免疫增强剂中的非编码变体。HACE 提供了一种强大的工具，可用于研究编码和非编码变体、揭示组合序列与功能的关系以及发展新的生物功能。
糖尿病中内分泌干扰物的批判性概述
摘要：巨噬细胞和单核细胞认可的基本作用是响应感染而确立的，在这种情况下，它们有助于启动特定T淋巴细胞的分化以进行长期保护。这一知识是动态研究的结果，可以激发癌症场，尤其是既然癌症免疫疗法引起了一些肿瘤的消退。的确，在肿瘤逃脱了免疫攻击后，主要研究了对癌症的免疫反应。尤其是在这种情况下揭示了巨噬细胞的抑制作用，引入了文献中明显的偏见。在这篇综述中，我们将重点关注与T淋巴细胞合作的单核细胞和巨噬细胞的方式，从而导致成功的免疫反应。我们将汇集临床前研究，这些研究揭示了癌症场中这种积极合作的存在，我们将特别强调提出潜在的机制。最后，我们将给出一些观点，以破译这种T细胞和髓样细胞相互作用在人类癌症免疫疗法框架中的功能作用。
2023; 19（14）：4539-4551。 doi：10.7150/ijbs.84923审查推动边界：光遗传学用于照亮双极性dis的神经病理生理学
双相情感障碍（BD）是一种致命的精神障碍，由抑郁症和躁狂症发作之间的振荡以及生物节奏的干扰。迫切需要确定BD病理生理学的复杂机制。基于神经科学技术的连续发展，目前认为中枢神经系统中电路功能障碍与BD发展密切相关。然而，存在挑战，因为它取决于可以操纵神经元活性的时空动力学的技术。值得注意的是，光遗传学的出现使研究人员具有精确的时机和局部操作，提供了一种破译精神障碍病理基础的方法。尽管由于有效的动物模型的稀缺性，因此在BD研究中应用光遗传学仍然是初步的，但该技术将推进神经回路水平的精神病研究。在这篇综述中，我们总结了与情绪和节奏异常有关的至关重要的脑活动和功能，从而阐明了BD的潜在神经基质，并强调了光遗传学在追求BD研究中的重要性。
蛋白质结构预测，结构生物信息学和深度学习
蛋白质结构预测对于理解蛋白质稳定性和相互作用至关重要。它具有巨大的药物发现和蛋白质工程潜力。然而，尽管结构生物信息学和人工智能方面取得了进步，但仍需要确定结构预测的标准化模型。即使像Alphafold这样的突出模型也经常发生建筑变化。为了解决这一差距，已经介绍了最新进展和深度学习蛋白质结构预测的挑战的全面细节。此外，还引入了用于用户提供的蛋白质序列的结构预测和可视化的基准系统。，人们已经引入了有效，准确的方法来破译蛋白质结构及其生物学作用，而已引入了葡萄蛋白。该模型利用了变压器结构的有效表示学习能力，可以直接预测整数编码的氨基酸序列的次级和三级结构。结果证明了摄取蛋白在二级结构预测中的作用。对于增强其在预测高阶结构方面的性能是必要的进一步完善。现在
不同生态系统中多种物种生物膜的概述
在各种天然生态系统中，细菌最常生活在梗塞的状态下，该状态在自我生产的细胞外基质中形成生物膜。由于它们对我们日常生活的不同方面的负面影响或积极影响，专门研究生物膜的研究数量正在增加。大多数研究是基于单个细菌物种形成的生物膜。这些简单的模型允许理解涉及的生物膜的机制。这同样有助于开发几种控制生物膜形成的方法。然而，这些模型并未密切模仿自然生物膜，称为生化和微生物学上异质和动态结构。出于这个原因，当前的研究更多地集中于使用复杂模型的多物种生物膜，以最好地近似自然环境。在这篇综述中，我们介绍了不同领域中多物种生物膜的可用样本，以说明财团内生活的复杂性和组织。最后，我们回顾了研究多物种生物膜的最常用的分析技术，强调了需要多尺度策略以更好地破译这种复杂的生活方式。
新闻通讯 Transcan
6. EpiNanSarc：使用全基因组表观遗传分析进行肉瘤亚型和分层 7. EPIPROPER：通过表征前瞻性 PER 姊妹细胞识别表观遗传决定因素和耐药性生物标志物 8. EXPLORE-NB：探索表观遗传神经母细胞瘤景观以提高可测量的疾病监测、疾病理解和个性化治疗 9.HYDRA 绘制转移性结直肠癌进展的表观基因组轨迹 10.REACH：逆转胰腺癌化学增敏的表观转录组改变 11. REACTION pRE 所有儿童表观遗传生物标志物环境 破译表观遗传生物标志物以识别处于风险中的白血病前携带者 12. SCIE-PANC：基质区室和免疫表观基因组空间网络以对抗胰腺癌的治疗逃避 13. SPELCASTER：表观遗传位点标准化分析，用于鼻窦肿瘤分散分类和治疗反应标志物的识别
使用脑器官理解急性和长卷的神经系统含义
早在2019年冠状病毒病的急性阶段（Covid-19）大流行时，研究界就对感染的长期影响表示担忧。与许多其他病毒一样，严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）可能会触发过去几个月甚至几年的慢性疾病。长期持续的慢性和持续性疾病持续超过12周，持续了SARS-COV-2，涉及可变数量的神经表现形式，范围从轻度到严重到重度甚至致命。体外和体内建模表明，SARS-COV-2感染会导致神经元，神经胶质和脑脉管系统的变化。在这篇综述中，我们总结了对急性和长期共同病理学神经病理学的当前理解，并特别强调了脑形类器官模型所获得的知识。我们强调了脑器官的优势和主要局限性，利用了其人类衍生的起源，它们在细胞和组织结构与人体组织的相似性以及它们破译长期相互证明的病理生理学的潜力。
锂离子电池的循环寿命预测
摘要 - 电池是动态系统，具有复杂的非线性老化，高度依赖于细胞设计，化学，制造和操作条件。对蝙蝠周期寿命的预测和衰老状态的估计对于使用电池研发，测试以及进一步了解电池降解方式很重要。除了测试之外，电池管理系统还依靠实时型号，并在机上诊断和预后进行安全操作。估计电池的健康状况和剩余的寿命对于优化性能和最佳使用资源很重要。本教程以第一原理，机器学习和混合电池模型的概述开始。然后，解释并展示了用于开发可解释的机器学习模型的典型管道，以从实验室测试数据中进行循环寿命预测。我们强调了机器学习模型的挑战，激发了物理在混合建模方法中的融合，这是破译电池老化轨迹所需的，但需要更多数据并进一步研究电池降解物理。教程结束了有关概括和进一步研究方向的讨论。
剖析p63和p53
摘要转录因子p53是最著名的肿瘤抑制剂，但其同胞p63是表皮发育的主要调节剂，也是鳞状细胞癌（SCC）中的关键致癌驱动器。尽管有多种基因表达研究，但报告的p63依赖性基因的重叠有限，因此很难破译p63基因调节网络。尤其是在研究中对p63响应元件的分析有很大不同。为了解决这种复杂的数据情况，我们提供了一个综合资源，该资源能够评估对任何感兴趣的人类基因的p63依赖性调节。我们结合广泛的CHIP-SEQ数据结合使用了一种新型的迭代基序搜索方法，以实现p53和p63结合位点，识别基序和潜在的共同因素之间的精确全球区别。我们将这些数据与增强子：基因关联整合在一起，以预测p63靶基因，并确定代表预后和治疗干预候选者的SCC中通常取消调节的基因。