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海马EGR1依赖性神经合奏负调节运动学习
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
厚度和波长依赖性非线性光学吸收在2D层次MXENE膜中
作为迅速扩展的2D材料家族，MXENES最近引起了人们的关注。通过开发一种涂层方法，该方法可实现无传输和逐层膜涂层，研究了Ti 3 C 2 t x mxeneFim的非线性光吸收（NOA）。使用Z扫描技术，MXENEFILM的NOA在≈800nm处的特征。结果表明，随着层数从5增加到30的增加，从反向吸收吸收（RSA）转变为可饱和吸收（SA）。值得注意的是，非线性吸收系数的β变化从≈7.1310 2 cm GW 1到在此范围内的2.69 10 2 cm GW 1。也表征了MXENEFIM的功率依赖性NOA，并且观察到β的趋势下降以增加激光强度。最后，在≈1550nm处的2D mxene纤维的NOA的特征是将它们整合到氮化硅波导上，在其中观察到薄膜的SA行为，包括5和10层MXENE，与在≈800nm处观察到的RSA相反。这些结果揭示了2D MXENEFM的有趣的非线性光学性质，突出了它们的多功能性和实现高性能非线性光子设备的潜力。
2025; 21(4): 1545-1565. doi: 10.7150/ijbs.102079 研究论文高剂量抗坏血酸表现出抗增殖和抗侵袭作用，取决于
子宫内膜癌 (EC) 是最常见的妇科恶性肿瘤，通常以 PTEN 缺失、AKT/mTOR 通路激活为特征，对于复发和晚期患者有效治疗选择有限。高剂量抗坏血酸或与其他化疗药物联合使用在体内和体外均显示出强大的抗肿瘤作用。在本研究中，高剂量抗坏血酸显着抑制细胞增殖和侵袭，增加细胞应激和 DNA 损伤，并诱导 EC 细胞的细胞周期停滞和细胞凋亡。口服或腹膜内注射高剂量抗坏血酸 4 周可有效抑制 LKB1 fl/fl p53 fl/fl 小鼠 EC 模型中的肿瘤生长，且腹膜内注射比口服更有效。N-乙酰半胱氨酸部分逆转了抗坏血酸在 EC 细胞中的抗肿瘤作用和 LKB1 fl/fl p53 fl/fl 小鼠的肿瘤生长。通过 shRNA 敲低 PTEN 降低了 EC 细胞对抗坏血酸的抗肿瘤敏感性，而通过 Ipatasertib 抑制 AKT/mTOR 通路则显著增强了抗坏血酸在 EC 细胞中的抗肿瘤活性。与单独使用任一药物相比，抗坏血酸与紫杉醇联合使用可协同抑制 LKB1 fl/fl p53 fl/fl 小鼠中的肿瘤生长。总体而言，高剂量抗坏血酸部分通过 PTEN/AKT/mTOR 和细胞应激通路表现出抗肿瘤活性，并且在 EC 中与紫杉醇联合使用时这些抗肿瘤作用增强。抗坏血酸与紫杉醇联合使用的临床试验值得在 EC 患者中进一步研究。
肠双歧杆菌微生物组的年龄依赖性模式
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2025年2月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.10.637477 doi：Biorxiv Preprint
依赖载荷前额叶皮层激活在两个执行任务中通过连续波近红外光谱评估，年轻人有三个认知载荷
摘要：本研究检查了行为表现的演变，主观上感知的困难和前额叶皮层的血液动力学活性是在两个不同的认知任务点击执行功能的过程中认知负荷的函数。此外，它研究了这些行为，主观和神经影像数据之间的关系。在三个认知负载条件下N-BACK和随机数生成任务的执行过程中，使用连续波功能的近红外功能近红外的近红外表格扫描了19岁的右手年轻人（18-22岁）。在腹外侧和背外侧前额叶皮层上，将四个发射极和四个受体选择固定在双侧，以记录血液动力学的变化。自我报告的量表揭示了人们所感知的困难。这项研究的发现表明，越来越多的认知负荷降低了行为表现并增加了感知的困难。与一背条件相比，随机数生成任务的三个认知载荷以及在两背和三背的参数量增加了参数。此外，在腹外侧前额叶皮层中的血液动力学活性在两项认知任务（随机数生成和N-背包任务）中的血液动力学活性在腹侧前额叶皮层中比背外侧前皮层更大。最后，结果强调了脑充氧与行为表现之间的一些联系，但没有主观上感知的困难。我们的结果表明，认知负荷会影响执行绩效和困难，并且可以使用FNIRS来指定前额叶皮层对涉及抑制和工作记忆更新的执行任务的影响。
RAMP3 表达增加可增强 GLP-1 介导的葡萄糖刺激胰岛素分泌，其方式依赖于 Ca2+ 动员
针对胰高血糖素样肽-1 受体 (GLP-1R) 治疗糖尿病和肥胖症并非新策略，最近的治疗方法显示出减肥和血糖控制的功效。然而，它们也与副作用有关，包括胃肠道紊乱和胰腺炎。开发具有不同信号传导特性或发挥一定组织选择性的激动剂可以避免这些针对目标的不良影响。受体活性修饰蛋白 (RAMP) 通过调节激动剂结合和信号传导以及表面表达，提供了同时实现这两种功能的潜力。发现 GLP-1R 与 RAMP3 相互作用，异二聚体能够在细胞表面结合激动剂。RAMP3 表达使受体偏向 Ca2+ 动员，远离典型的 cAMP 驱动信号传导。在检查 G 蛋白偶联时，与 RAMP3 的相互作用降低了同源 Gαs 的激活，但增加了与 Gαq 和 Gαi 的二次偶联。当过度表达 RAMP3 的细胞受到 GLP-1 刺激时，这些增加的偶联会导致葡萄糖刺激的胰岛素分泌增加。这种相互作用的影响可以为针对该受体进行治疗干预时选择模型和肽设计提供参考。
1 Eg5 抑制剂 SB743921 导致 p53 依赖性细胞...
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2025 年 1 月 25 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2025.01.23.634373 doi：bioRxiv 预印本
肿瘤学 - 细胞周期蛋白依赖性激酶4，6抑制剂
作为HR+，HER2阴性晚期或转移性乳腺癌治疗的初始内分泌疗法； C用于治疗HR+，HER2阴性晚期或转移性乳腺癌，内分泌治疗后疾病进展； D用于治疗成年患者HR+，HER2-阴性晚期或转移性乳腺癌，在内分泌治疗后疾病进展和转移性环境中的先前化学疗法。itoveBi®（Inavolisib片剂）是一种激酶抑制剂，与Ibrance结合使用，并用于治疗HR+的治疗，HER2（HER2），磷脂酰N-3-激酶（PIK3CA） - 置换，内分泌的横向疗法或转移性术治疗，后者是临后或转化的术治疗，后者是临后或转化的术治疗。10指南《国家综合癌症网络（NCCN）关于乳腺癌的指南》（6.2024 - 2024年11月11日），提出以下建议，以进行以下不可切除的（本地或区域）或IV期HR+和HER2阴性疾病，并在绝经后或预抑制象征性的术语中，以攻击卵巢疾病，以抗过度或抑制性疾病。 Kisqali + AI或Fulvestrant（类别1）; Verzenio + Fulvestrant（类别1）; Verzenio + AI（类别2a）; Ibrance + AI或Fulvestrant（2A类）。5,6脚注中的准则状态表明，CDK 4、6抑制剂的选择存在争议，因为药物之间没有直接的比较研究，并且在III期随机研究中，研究人群存在一些差异。指南指出，如果在ibrance上存在疾病进展，则II期数据有限，可以支持在二线环境中使用Kisqali。该指南还指出，在III期随机对照试验中，Kisqali +内分泌治疗，Kisqali + Fulvesterant和Verzenio + Fulvesterant在一线环境中显示了总体生存益处。CDK 4，6抑制剂 +输水剂是非偏爱的产物作为第二和后续治疗的“首选方案”，如果CDK 4，6抑制剂先前未使用（类别1）。5指南指出，在第三阶段随机对照试验中，结合CDK 4、6抑制剂结合使用，在二线环境中显示了总体生存益处。在这种情况下，如果在先前的内分泌治疗和转移性环境中的先前的内分泌治疗和先前的化学疗法（2A类）中进展，则单人Verzenio是“在某些情况下有用的”（在某些情况下有用的）。对于HR+，具有PIK3CA激活突变的HER2阴性疾病，该指南建议ITOVEBI与Ibrance和Fulvestrant结合使用一线治疗（1级），在“在某些情况下有用”。对于乳腺癌的男性，该纲要建议对绝经后女性进行类似的治疗，只是使用AI的使用无效而没有抑制睾丸类固醇生成。6指南还建议Verzenio在HR+，HER2阴性，高风险的患者中与内分泌治疗结合使用2年，即辅助治疗（即≥4个≥4个阳性淋巴结淋巴结，或1至3个阳性淋巴结阳性淋巴结，以下：以下是3级疾病或3级疾病或tamor size size size size size 〜5 cm 2 cm）（类别2A）。7基于意向性治疗分析，中位总生存期为53.9paloma-2研究与安慰剂 + letrozole相比，在一线环境中，对于hr +，HR +，HER2阴性晚期乳腺癌而言，与安慰剂 + letrozole相比，与安慰剂 + letrozole相比，paloma-2研究未能显示出总体生存益处。
酶动力学中的温度依赖性参数
酶是生物系统中的重要蛋白质，负责调节和协调众多基本过程。变性率的掺入会导致酶活性随时间逐渐损失，这在酶易于变性的实验条件下尤为重要。值得注意的是，不利的环境条件（例如高温或pH不平衡）会诱导酶变性，从而导致功能随着时间的流逝而丧失。这种结构破坏使酶不活跃，在长期酶动力学研究中提出了至关重要的考虑。此外，酶通常在较低的温度下表现出降低的催化活性，这对于理解其在生物系统和工业应用中的稳定性和效率至关重要。因此，我们开发了一个数学模型，以在不同温度下研究酶动力学，旨在分析它们对酶行为和产物形成的各自影响。