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。
年轻时被诊断出患有2型糖尿病(T2D)的人正在增加,并且患心血管疾病的风险升高(CVD)(1)。先前的研究表明,诊断时糖尿病亚组除以年龄的差异表现出遗传危险因素的差异(2),并且患有早发T2D的糖尿病差异具有较高的T2D多基因风险评分(PRS)(3)。然而,与T2D诊断时与年龄相关的遗传异质性是否会影响过多的CVD风险仍然很大未知。与常见的土壤假设一致(4),我们假设在早发糖尿病患者中对CVD的遗传易感性增加。我们分析了来自两个前瞻性共同体的数据,以调查对较早的T2D诊断对事件CVD的遗传影响增加。此外,由于建议一种健康的生活方式来抵消CVD的遗传风险增加(5,6),因此我们探索了通过T2D诊断时的年龄通过健康的生活方式层次来修改对CVD的遗传影响。
人力资源助理职位摘要:人力资源助理(人力资源助理)是一个永久的兼职(25小时/周)职位,向人力资源总监(人力资源与文化)报告(人力资源部主任)。人力资源助理是一个至关重要的多方面职位,主要负责全周招聘,入职和校外人员,绩效管理,福利管理,培训和发展以及活动计划。人力资源助理将具有强大的组织技能,高度准确性,敏锐的细节和有效级别的多重职责优先级的能力。要在这一职位上取得成功,对人力资源实践的一般理解以及以完整性处理机密信息的能力对于人力资源部的可信度,有效性和效率至关重要。
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摘要 目的:利用随机尿液 ACR 比值确定 2 型糖尿病患者的糖尿病肾病发病率并确定其相关危险因素。 研究设计:描述性横断面研究。 研究地点和持续时间:本研究于 2023 年 2 月 1 日至 2023 年 7 月 31 日在巴基斯坦白沙瓦穆罕默德教学医院 (MTH) 医学部进行。 方法:共调查了 150 名 2 型糖尿病患者。样本量是使用 WHO 样本量计算器计算的,使用一项参考研究,2 型糖尿病患者糖尿病肾病的患病率为 10.8%;置信区间 = 95%,误差幅度为 5%。 结果:标准差 ± 5.146,平均年龄为 49 岁。有 87 名(58%)女性和 63 名(42%)男性。对 150 名受试者的随机尿液 ACR 进行了分析。其中,47 名(31%)患有微量白蛋白尿(少于 300 mg/m),28 名患者(19%)患有大量白蛋白尿(超过 300 mg/m),而 6 名(4%)患有终末期肾病,GFR < 30 ml/m -1.73 m2。对 150 名受试者进行了一项研究以确定糖尿病肾病的状况。其中,81 名(54%)患有糖尿病肾病,69 名(46%)没有。结论:使用随机尿液 ACR 比率,我们的研究表明 46% 的 2 型糖尿病患者患有糖尿病肾病。糖尿病病程 5-10 年的患者的发病率为 24%,糖尿病病程 11-15 年的患者发病率为 26%。糖尿病病程16至20年的患者发病率为50%。总之,糖尿病病程越长,患糖尿病肾病的风险就越大。
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。
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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。