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引用Zhang H，Ma L，Peng W，Wang B和Sun Y（2024）肠道微生物群和2型糖尿病的发作之间的关联：两种样品Mendel 心血管疾病的见解 水和碳动力学，森林和草原的生态系统稳定性响应气候变化 社论：核苷，核苷酸和核酸 利用肿瘤微环境进行妇科癌症治疗 自发皮肤中的生物传输循环microRNA ...
2型糖尿病（T2DM）在21世纪（国际糖尿病联合会（IDF），2022年）以惊人的速度增长。T2DM及其并发症在所有地区都带来了沉重的疾病负担（Ali等，2022）。确定与T2DM发展有因果关系的因素可以为预防疾病提供重要的证据基础，并促进新治疗策略的发展。肠道菌群（GM）是一个复杂的生态系统，由大约4×10 13种共生细菌，原生动物，真菌，古细菌和病毒组成（Chen等，2021; Martino等，2022）。gm参与了人体的各种生理活性，例如代谢，炎症过程和免疫反应（Fan and Pedersen，2021; Gill等，2022）。越来越多的证据表明，转基因在T2DM等代谢疾病中起重要作用（Gurung等，2020）。T2DM患者患有代谢疾病和慢性炎症状态，并伴有GM障碍（Yang等，2021）。还发现了GM组成的变化与T2DM的发展以及相关并发症的显着关联（Iatcu等，2021），例如，门类细菌群/企业的不平衡与近距离渗透性相关联，与近距离渗透性相关联，并渗透性渗透性，伴有细胞质，伴有细胞质，并渗透性，并伴有细胞处理效果。随后的DM的炎症反应特征（Iatcu等，2021）。也已经报道了几种细菌，例如发酵乳杆菌，足底和酪蛋白，罗斯伯里亚肠道，akkermansia muciniphila和fragilis菌丝，通过降低流量疗法和维持肠道的速度（IIAT）（降低dm）的风险，通过降低DM发育的风险来发挥保护作用（20）。 尽管如此，有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。 孟德尔随机化（MR）是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具（Sekula等，2016）。 由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法，它可以消除与传统观察性流行病学研究相比，可以消除混杂的偏见，并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险也已经报道了几种细菌，例如发酵乳杆菌，足底和酪蛋白，罗斯伯里亚肠道，akkermansia muciniphila和fragilis菌丝，通过降低流量疗法和维持肠道的速度（IIAT）（降低dm）的风险，通过降低DM发育的风险来发挥保护作用（20）。尽管如此，有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。孟德尔随机化（MR）是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具（Sekula等，2016）。由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法，它可以消除与传统观察性流行病学研究相比，可以消除混杂的偏见，并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险
在国家健康和营养检查调查中，美国贫血与糖尿病下肢溃疡之间的关联：回归
方法：从1999年至2004年对1673名国家健康和营养检查调查（NHANES）的参与者进行了回顾性横断面研究。开发了三个逻辑回归模型，以评估贫血与糖尿病下肢溃疡之间的关系。模型1针对人口统计和社会经济变量（年龄，性别，种族和种族，教育水平，家庭收入和婚姻状况）进行了调整。模型2包括其他与健康相关的因素（BMI，心血管疾病，中风，糖尿病家族史，高脂血症，酒精和吸烟状况）。模型3进一步包括临床和实验室变量（HBA1C，CRP，总胆固醇和血清铁蛋白水平）。基于年龄，性别，HBA1C水平，体重指数（BMI）和血清铁蛋白水平的分层分析。
中国2型糖尿病的血红蛋白糖糖指数与糖尿病肾脏疾病之间的关联：一项横断面的住院研究
结果：该研究总共招募了1622例T2DM患者。其中，有390例DKD。这三组中DKD的患病率为16.6％，24.2％和31.3％。差异在统计学上是显着的（p = 0.000）。There were signi fi cant differences in age (P=0.033), T2DM duration (P=0.005), systolic blood pressure (SBP) (P=0.003), glycosylated hemoglobin (HbA1c) (P=0.000), FPG (P=0.032), 2-hour postprandial plasma glucose (2h-PPG) (P=0.000),禁食C肽FCP（P = 0.000），2小时的餐后C肽（2H-CP）（P = 0.000）（P = 0.000），总胆固醇（TC）（P = 0.003）（P = 0.003），低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）（LDL-C）（P = 0.000），血清crectinine（P = 0.001） （p = 0.000）在三组中。Mantel-haenszel卡方检验表明，HGI和DKD之间存在线性关系（x2 = 177.469，p <0.001）。Pearson相关分析表明，随着HGI水平的增加，DKD的患病率正在增加（r = 0.445，p = 0.000）。通过单变量逻辑回归分析表明，与L-HGI相比，H-HGI中的个体更可能开发DKD（OR：2.283，95％CI：1.708〜3.052）。已调整为多个因素，这种趋势仍然保持显着（OR：2.660，95％CI：1.935〜3.657）。合并的
引用Zhou P，Hao Z，Chen Y，Zhang Z，Xu W和Yu J（2024）肠道微生物群与糖尿病微血管并发症之间的关联：两sampl
糖尿病微血管并发症的特征在于由于糖尿病（DM）患者的慢性持续性高血糖状态而导致小血管或神经的损害，表现为异常结构和相应靶向器官功能的功能变化，最终（1-3）。It is known that diabetic kidney disease (DKD), diabetic retinopathy (DR), and diabetic neuropathy (DNP) are three major diabetic chronic microvascular complications that need to be screened comprehensively upon diagnosis of type 2 diabetes (T2D) and type 1 diabetes (T1D) in the fi fth year and even at least annually thereafter because of the characteristics of阴险的发作和不可逆转的进展，导致了巨大的经济负担，并延长了潜在的身体和精神痛苦（4，5）。尽管有大量的新型治疗方法，但DM的发病率和流行率仍在增加，并显示出受影响的年轻一代的趋势，这导致相应的微血管并发症显然上升（6-8）。大量微生物富集在胃肠道，这是人体中最大的微生物栖息地。同时，这些微生物群存在于健康调节目的的动态平衡状态（9）。肠道微生物群（GM）的组成和代谢在DM及其并发症中起重要作用（10，11），受饮食（12），人口统计学（13）和药物使用等多种因素的影响（14）。尽管如此，由致病机械相互作用或仅仅是相关性驱动的GM与糖尿病微血管并发症之间的联系尚不清楚。最近的研究集中在GM和DM之间的关联及其微血管并发症，尤其是提出了“肠道 - 肾脏轴”理论（15），“肠道 - 视网膜轴”（16），“肠道 - 脑轴”（17）和“肠道 - 肠道 - 周围神经轴”（18）。因此，专注于益生菌，益生元，合成生或什至粪便微生物移植的GM调节可能是DM和随后的微血管并发症的有希望的突破方向。Mendelian随机化（MR）是一种互补的统计方法，它利用与诸如仪器变量（IVS）等暴露因子相关的遗传变异来暗示
早期不同细胞类型与炎症的关系......
寻常痤疮是一种常见的炎症性皮肤病，全球约有 6.5 亿人患有此病 ( 1 , 2 )。痤疮会因其生理和心理社会病变而对患者的生活质量产生负面影响 ( 3 )。微粉刺和粉刺是原发性痤疮病变，由毛囊皮脂腺单位 (PSU) 漏斗部囊性形成引起 ( 4 )，大多数炎症性病变源自粉刺，包括丘疹、脓疱、结节和囊肿 ( 5 )。寻常痤疮从微粉刺到炎症性病变的进展并不总是呈线性关系 ( 6 , 7 )。痤疮的病因复杂且多因素，主要包括皮脂溢和皮脂成分改变、毛囊角化过度、微生物群异常、炎症和免疫反应 ( 8 )。这些因素共同损害 PSU，导致正常毛囊管转变为微粉刺，并进一步发展为炎症性病变 ( 9 )。目前普遍认为，炎症在痤疮发病机制的早期就开始了 ( 10 )。
超重/肥胖和胰岛素抵抗与妊娠糖尿病后女性循环先天淋巴样细胞的激活相关
1医学系，路德维希 - 马克西米利人 - 穆斯蒂蒂蒂尼斯大学慕尼黑，慕尼黑，德国，德国，2个糖尿病学科，内科和肾脏科，内科和肾病学，Eberhard-karls-karls-karls-universitättounty，德国，德国，大学医学中心，大学医院，大学医院，大学医院，univerhard-karls-karls-karls-karls-universit；德国的图宾根，4糖尿病研究和代谢疾病研究所，赫尔姆霍尔兹中心，图宾根大学，图宾根大学，欧宾根大学，5个慈善机构 - 柏林大学医学中心，柏林伯林大学柏林和汉堡大学柏林大学柏林大学医学免疫学研究所，柏林柏林哥伦比亚郡医学院，柏林居民，伯林·伯林（Berlin Institute for Libin）。 Therapies (BCRT), Berlin, Germany, 7 IDM/FMEG Center of the Munich at the University of Tübingen, German Center for Diabetes (DZD), Tübingen, Germany, 8 Graduate Training Center of Neuroscience, International Max Planck Research School, University of Tübingen, Tübingen, Germany, 9 Institute for Medical Information Processing, Biometry and Epidemiology (IBE), Faculty of医学，LMU慕尼黑，德国慕尼黑的PETTENKOFER公共卫生学院，德国糖尿病研究中心10号，德国Neuherberg，德国
大脑的三种语言：量子，重组和关联
科学进步在相应的语言发展中反映了。显微镜，望远镜，断层扫描和其他传感设备打开的远景导致了新实体和过程的命名。量子理论导致了经典原子图的统计，并且在纠结的过程和非二元逻辑方面说话。量子理论还导致了与观察者定义和观察者的定义有关的深刻问题。这是检查心灵之谜的一条途径。其他路径源于古老的哲学传统和过去世纪的心理理论。在科学话语中描述思维的语言并没有与物理科学的发展保持同步。主流讨论已从早期的二元模型的共同信念模型转变为一种基于平行计算机式大脑过程的复杂性的思维的出现。有时以分离和相互联系的方式表达的确定性和自主权的两个旧范式以各种形式出现。其中两个是有利的，取决于研究领域和现行时尚。尽管量子理论为物理科学提供了70年的基础，但直到最近才考虑了整体，类似大脑的量子样操作。这种新鲜的外观是由各种人工智能（AI）项目以及新的分析和实验发现所带来的挫折引起的。机械科学的兴起看到了概念 -人们认识到，诸如“驱动器”之类的刺激反应结构通常不足以提供解释。并且有人援引“ e o o o o o t”类别来解释自治行为。卡尔·普里布拉姆（Karl Pribram）的大脑经典语言（1971）描述了用于描述大脑行为的标准语言和逻辑类别中的许多悖论。自写了这本书以来，已经尝试并发现许多新方法要解决这些悖论。用来描述大脑运作的语言是按照年龄的主要科学范式建模的。
通过共透明蛋白折叠发现蛋白质的蛋白质量，发现专门的核糖体相关伴侣EEF1A Jany Quintana C
抽象新合成的蛋白质是从核糖体出口隧道中涌现出来的未折叠多肽。将这些新生的链折叠成天然构象，对于蛋白质功能和防止行驶的相互作用至关重要，从而触发错误折叠和危害蛋白质组稳定性。但是，实现正确的3D结构是暴露于细胞质中高浓度分子的新生链的主要挑战。一般与核糖体相关的伴侣有助于各种新生肽的共转折叠。目前尚不清楚该“单尺寸合适”系统是否确保具有挑战性折叠路径的蛋白质表达，还是专门与核糖体相关的伴侣管理此类苛刻客户的折叠。在研究I中，我们研究了HSP70伴侣如何调节HSF1，这是一种转录因子，介导细胞对蛋白毒性应激的反应。我们证明了HSP70直接与HSF1结合，使其在非压力条件下保持潜在状态。蛋白质错误折叠，特别是新合成的蛋白质，将HSP70滴定，激活HSF1并诱导应力反应。因此，响应错误折叠蛋白的HSP70可用性是HSF1活性的关键调节机制。在研究II中，我们确定了一种专业的核糖体相关伴侣CHP1，该伴侣CHP1有助于EEF1A的共同折叠，这是一种高度丰富的多域GTPase，对于mRNA转化至蛋白质至关重要。删除CHP1导致EEF1A的快速蛋白水解，广泛的蛋白质聚集以及HSF1介导的应激反应的激活。最后，在研究III中，我们阐明了CHP1如何有助于EEF1A折叠和EEF1A折叠途径中伴侣作用的有序序列。我们发现CHP1与EEF1A G域的开关I区域中的α3螺旋结合，对于核苷酸结合至关重要，从而延迟了G域的核苷酸引导的折叠。随着EEF1A结构域II的合成开始，将基板转移到下游伴侣ZPR1以进行最终成熟。我们的结果提供了洞察共同翻译蛋白折叠的分子机制及其对蛋白质组稳定性的影响，以及对HSF1的调节，这是真核细胞中对蛋白质毒性应激的反应的中心介体。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
机器学习驱动的糖蛋白质组学分析标识了新型糖尿病相关的糖基化生物标志物
糖基化在包括糖尿病在内的蛋白质功能和疾病进展中起着至关重要的作用。这项研究进行了全面的糖蛋白分析，比较了健康的志愿者（HV）和DM样品，并鉴定出19,374肽和2,113种蛋白质，其中11104种是糖基化的。总共将287种不同的聚糖映射到3,722个糖基化的肽，揭示了HV和DM样品之间糖基化模式的显着差异。统计分析确定了29个显着改变糖基化位点，在DM中上调了23个，在DM中下调了6个。值得注意的是，在DM中，在Prosaposin的位置215处的Glycan HexNAC（2）Hex（2）FUC（1）在DM中显着上调，标志着其首次报道的与糖尿病的关联。机器学习模型，尤其是支持向量机（SVM）和广义线性模型（GLM），在基于糖基化特征（Glycans，糖基化蛋白质和糖基化位点）区分HV和DM样品时，可以在区分HV和DM样品时获得高分类精度（〜92％：96％）。这些发现表明，改变的糖基化模式可能是糖尿病相关病理生理和治疗靶向的潜在生物标志物。