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给编辑的信
一种神经退行性疾病，导致运动不足，认知能力下降和精神病问题，亨廷顿氏病（HD）令人衰弱，最终是致命的。全球每100,000人中约有5至10人受到影响，并且症状通常在30至50岁之间显示（Pringsheim等，2012）。Huntingtin（HTT）基因中的遗传突变导致Huntingtin蛋白中异常长的聚谷氨酰胺链，这是HD的原因。该突变通过干扰神经元的生存和功能，尤其是在皮质和纹状体等区域，从而导致进行性脑细胞丧失和损伤。当前对HD的治疗主要控制症状，而不是减少疾病的病程，尽管进行了大量研究工作。缺乏可以改变疾病的治疗方法，强调如何迫切需要应对其基本原因的新策略。氧化应激和线粒体功能障碍是HD的主要因素，它会导致神经元能量缺陷，并最终导致细胞死亡（Gu等，1996）。通过干扰线粒体功能，突变的亨廷顿蛋白（MHTT）会增加危险的活性氧（ROS）并引发细胞死亡。
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态 通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份 对Gliomas中BRAFV600E抑制的反应和抵抗力：前方的障碍？ 人工特征和多功能模板 - 台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究 劳伦斯·伯克利国家实验室 晶圆尺度和通用范德华金属半导体触点 UC Irvine 患者衍生的结直肠癌的人血管化微肿块模型概括了临床疾病 使用隐藏的Markov建模和揭示设计构想的隐藏模式 在针对CLL/SLL的目标治疗时代认识到未满足的需求：“过去是序言”（莎士比亚） 机器学习辅助高温储层热储能优化
摘要在过去十年中，通过应用新技术，我们对神经疾病的理解得到了极大的增强。全基因组关联研究已突出了神经胶质细胞作为疾病的重要参与者。单细胞分析技术正在以未注明的分子分辨率提供神经元和神经胶质疾病状态的描述。然而，我们对驱动疾病相关的细胞态的机制以及这些状态如何促进疾病的机制仍然存在巨大差距。我们理解中的这些差距可以由基于CRISPR的功能基因组学桥接，这是一种有力的系统询问基因功能的方法。在这篇综述中，我们将简要回顾有关神经疾病相关的细胞态的当前文献，并引入基于CRISPR的功能基因组学。我们讨论了基于CRISPR的筛查的进步，尤其是在相关的脑细胞类型或细胞环境中实施时，已经为发现与神经系统疾病相关的细胞状态的机制铺平了道路。最后，我们将描述基于CRISPR的功能基因组学的当前挑战和未来方向，以进一步了解神经系统疾病和潜在的治疗策略。
整合 CRISPR 工程和 hiPSC 衍生的 2D 疾病建模系统
人类诱导多能干细胞 (hiPSC) 彻底改变了人类疾病的研究，特别是神经退行性疾病和精神疾病，使人们能够研究疾病风险和起始机制，而这些机制原本是无法获得的针对特定患者的细胞。如今，CRISPR 工程方法与基于 hiPSC 的模型相结合，可以实现人类神经元和神经胶质细胞的精确同源比较。本综述旨在为有兴趣将其研究成果转化为基于 hiPSC 的研究的神经科学家和临床医生提供指导。它提供了最先进的方法来应对人类体外疾病模型所特有的挑战，特别是供体间和供体内的差异性，以及神经元成熟度和回路复杂性的限制。最后，我们详细概述了该领域提供的巨大可能性，重点介绍了主要脑细胞类型的有效神经分化和诱导策略，并提供了将基于 CRISPR 的方法整合到研究设计中的观点。基于 hiPSC 的疾病建模、CRISPR 技术和高通量方法的结合有望推进我们的科学知识并加速药物发现的进展。
摘要
muhtarom ahkam maulana脑肿瘤是脑细胞在脑组织中生长和发育时的疾病。可以通过身体检查和手动诊断来对医生检测脑肿瘤。手动诊断有局限性，即误诊的可能性。对计算机视觉的发展已应用于脑肿瘤图像的分类。这项研究使用深度学习对脑肿瘤图像进行了分类，正是基于卷积神经网络（CNN）的转移学习方法。用于传输学习的预训练模型为Densenet121，InceptionResnetv2，MobilenetV2，NasnetMobile和Resnet50v2。数据集包含7020个图像，其中包含四个类别：神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体和从Kaggle获得的无肿瘤。使用预训练模型的几种情况进行了测试，该模型用于超参数辍学率和已经调整的密集单元。使用平均精度，平均精度，平均灵敏度和平均特异性构建的模型评估。评估结果表明，表现最佳的模型的准确性为97.70％，损失为0.066。这些结果在混乱矩阵中说明了，该矩阵表明该模型可以很好地对脑肿瘤图像进行分类。关键字：分类，转移学习，脑肿瘤，卷积神经网络。
主动调节元素
与精神疾病相关的大多数遗传变异位于基因组的非编码区域。为了调查其功能含义，我们整合了来自Psychencode联盟和其他已发表来源的表观遗传数据，以构建候选脑部顺式调节元素的全面地图集。使用深度学习，我们对这些元素的序列语法进行了建模，并预测谱系特异性文字因子的结合位点如何有助于各种类型的神经胶质和神经元中细胞类型特异性基因调节。元素的进化史表明，大脑中的新调节信息主要是通过保守的哺乳动物元素中的较小序列突变出现的，而不是全新的人类或灵长类动物特异性序列。然而，灵长类动物特异性的候选元素，尤其是在胎儿脑发育和兴奋性神经元和星形胶质细胞中活跃的元素，与脑相关的人类性状的遗传力有关。此外，我们介绍了一个基于Web的平台PsychScreen，该平台可在患有精神疾病和健康控制的个体中各种脑细胞类型的精神码产生的遗传和表观遗传数据的交互式可视化。
推进研究：参与其中
资格联系人 被诊断患有帕金森病 Taressa Sergent 有排尿问题 taressa.sergent@va.gov 能够参加诊所预约 404-321-6111 分机 205303 帕金森病的 AADC 基因治疗 基因治疗正在被研究作为一种从源头治疗疾病的方法，通过将新的指令或基因传递到受 PD 影响的细胞中。在我们的研究中，这是使用病毒或载体来实现的，这些病毒或载体能够自然地将基因转移到细胞中，并且不会致病。理论上，载体可以比作携带信息或基因到特定脑细胞的信封。一旦基因被转移到细胞内，细胞就会读取它。然后脑细胞会使用它们的正常机制来产生基因产物，目的是恢复典型的细胞功能。在这种情况下，目标是替换 AADC 基因，以将更多的左旋多巴转化为多巴胺。本研究中的基因治疗产品腺相关病毒是一种能够将基因递送至脑细胞的载体。它已在其他临床试验中安全用于研究性基因治疗产品。该载体不保留病毒的遗传元素，无法引发病毒感染。
超小金纳米粒子（2 纳米）在六细胞脑球体模型中穿过血脑屏障的运输
血脑屏障 (BBB) 是分子和药物的有效屏障。多细胞 3D 球体显示出可重现的 BBB 特征和功能。这里使用的球体由六种脑细胞类型组成：星形胶质细胞、周细胞、内皮细胞、小胶质细胞、少突胶质细胞和神经元。它们形成体外 BBB，调节化合物进入球体的运输。通过共聚焦激光扫描显微镜研究了荧光超小金纳米粒子（核心直径 2 纳米；流体动力学直径 3-4 纳米）在 BBB 中的渗透随时间的变化，以溶解的荧光染料 (FAM-炔烃) 作为对照。纳米粒子很容易进入球体内部，而溶解的染料本身无法穿透 BBB。我们提出了一个模型，该模型基于纳米粒子随时间打开 BBB，然后快速扩散到球体中心。当球体经历缺氧（0.1% O 2 ；24 小时）后，血脑屏障的通透性增强，允许更多的纳米颗粒和溶解的染料分子被吸收。结合我们之前观察到的这种纳米颗粒可以轻松进入细胞甚至细胞核，这些数据证明超小纳米颗粒可以穿过血脑屏障。
相互 H3.3 基因编辑确定了儿童胶质瘤中的 K27M 和 G34R 机制，包括 NOTCH 信号传导
组蛋白 H3.3 突变是儿童神经胶质瘤的标志，但其核心致癌机制尚不明确。为了确定主要效应物，我们使用 CRISPR-Cas9 将 H3.3K27M 和 G34R 突变引入先前的 H3.3 野生型脑细胞中，同时将神经胶质瘤细胞中的突变恢复为野生型。ChIP-seq 分析将 K27M 广泛地与改变的 H3K27me3 活性联系起来，包括超级增强子内，这表现出转录功能紊乱。这在很大程度上与 H3.3 DNA 结合无关。K27M 和 G34R 突变诱导了几种相同的通路，表明关键的共同致癌机制包括激活神经发生和 NOTCH 通路基因。H3.3 突变型神经胶质瘤对 NOTCH 通路基因敲除和药物抑制也特别敏感，从而降低了它们在培养中的生存能力。细胞的相互编辑通常会在异种移植试验中对致瘤性产生相互影响。总体而言，我们的研究结果定义了常见和不同的 K27M 和 G34R 致癌机制，包括潜在的靶向通路。
痴呆症-torbay，2023年11月
来源：健康改善和差异办公室（OHID） - 公共卫生概况，计算每个地区年龄在GP实践中注册的患者：痴呆症的最大危险因素是年龄。风险随着年龄的增长而增加，因为痴呆症可能需要很长时间才能开发 - 年龄越大，发展的年份越多。老年人也更有可能遇到可能增加风险的问题，例如脑细胞活跃较低和中风的风险更高。（阿尔茨海默氏症的社会）性：痴呆症女性多于男人。人口中的老年妇女越来越多，因为女性通常寿命更长，并且患痴呆症的风险随着年龄的增长而增加。但是，可能还有其他原因使寿命更长的原因来解释差异。生活方式因素：对于许多人而言，可以降低或发作的风险可能会因生活中的生活方式/变化而延迟。国家健康与护理研究所（NICE）建议在NG16中提出建议，使人们更容易停止吸烟，减少酒精摄入量，增加体育锻炼，健康饮食和健康体重。这支持了这样一种信念，即对心脏有益的对大脑有益。
PS YC HEN CO DE 2 评估样本细胞反卷积方法对人类大脑转录组数据的性能和应用
样本反卷积方法可估计大量组织样本中的细胞类型比例和基因表达，但它们的性能和生物学应用仍未被探索，特别是在人脑转录组数据中。在这里，使用来自大量组织 RNA 测序 (RNA-seq)、单细胞/细胞核 (sc/sn) RNA-seq 和免疫组织化学的样本匹配数据评估了九种反卷积方法。使用了来自 149 个成人死后大脑和 72 个类器官样本的每个细胞总共 1,130,767 个细胞核。结果显示，dtangle 在估计细胞比例方面表现最佳，而 bMIND 在估计样本细胞类型基因表达方面表现最佳。对于八种脑细胞类型，通过反卷积表达 (decon-eQTL) 鉴定了 25,273 个细胞类型 eQTL。结果表明，decon-eQTL 比单独的块组织或单细胞 eQTL 更能解释精神分裂症 GWAS 遗传性。还使用解卷积数据检查了与阿尔茨海默病、精神分裂症和大脑发育相关的差异基因表达。我们的研究结果在块组织和单细胞数据中得到复制，为解卷积数据在多种脑部疾病中的生物学应用提供了见解。