已经提出了几种假设是为阿尔茨海默氏病的根本原因提出的,重点是不同的病理机制。一些关键假设,包括淀粉样蛋白β,胆碱能和金属离子假设。3,4尽管进行了正在进行的研究,但FDA和EMA批准了数量有限的阿尔茨海默氏症药物。其中包括:Galant-氨,Rivastigmine,Donezepil,Lecanemab,Donanemab,Adu-Canumab。5,6大多数可用的治疗方法都集中在胆碱能假设上,该假设突出了乙酰胆碱(ACH)在认知功能中的作用。因此,靶向ACHE是一种高度有希望的AD治疗策略。ACHE的结合位点分为三个不同的区域,包括催化活性位点(CAS),结合峡谷和外围阴离子位点(PAS)。有效的ACHE抑制剂必须与CAS或PAS区域结合,或具有桥接这两个位点的合适长度和结构的接头,允许与两者相互作用,尤其是两个芳族残基。7此外,良好的AD与A B肽的自组装相关,这是淀粉样蛋白级联假设的基石。在淀粉样蛋白的淀粉样蛋白前体蛋白(APP)(一种跨膜蛋白)中,通过B-和G-分泌酶进行蛋白水解裂解,从而导致B肽的产生。8因此,针对B -
防御肽可保护多细胞真核生物免受感染。在生物医学科学中,一个主要的概念框架是将防御肽作为宿主防御肽(HDPS),它们是双功能肽,具有直接的抗菌和免疫调节活性。到目前为止,植物中还没有报告HDP,并且植物科学界尚未捕获HDP的概念。植物科学因此缺乏概念框架,该概念框架将协调旨在发现植物HDP的研究工作。在这篇观点文章中,我使用了文献计量和文献调查方法来提高对植物科学家中HDP概念的认识,并鼓励旨在发现植物HDP的研究工作。这种发现将丰富我们对植物免疫系统功能和演变的理解,并为我们提供新的分子工具来制定控制作物疾病的创新策略。
我们的主要目标是在您最需要我们的时间里为您服务,从而对您的生活产生重大影响。家庭保健机构的数量正在增长,但是我们是最好的,有几个原因;我们支持个人及其家人支持终身计划,并与他人一起创造和促进个人的机会,使个人充分参与其社区的重要成员。发现善良将结合并采用有益健康的观念,即赋予个人及其家族的能力,支持和合作,以实现目标。我们的承诺是通过教育,职业,社交技能和临床干预来为我们的个人服务,以其热情和个人目标服务。
任何人都可以自由访问可作为“开放访问”的作品的全文。可根据创意共享许可提供的作品可根据所述许可条款和条件使用。使用所有其他作品的使用要求正确持有人(作者或出版商)同意,如果不符合适用法律的版权保护。
靶标识别是一种主要用于药物发现,生物学和生物化学的过程,用于鉴定经常参与特定疾病或生物途径的特定分子。目标是找到一个可以用药物等治疗化合物靶向的分子,以修饰或抑制其活性,从而影响疾病的进步或生物学结果。在AI中进行药物发现中的靶标识别是使用人工智能(AI)和计算技术来找到可以通过药物调节疾病的生物分子(通常是蛋白质或基因)的过程。这是药物开发的关键第一步,因为选择合适的生物靶标可确保药物可以有效与疾病机制相互作用。
玛丽亚·泰森(Maria Thaysen)1,*,Sonmon-Bekker 2,Maria Burnet 11,Burnetary 11,Abbigail Buchwater 12, Luigi Ferrucci 20,Maria Florian 29,Riekelt H. H. Houtkooper 30,Sibylle Jager 31,Frank Jakch 32,Georges Janssens 30,Martin Borch Jensen 33, 39,Michael Kjaer 40,Guido Kroemer 41,Kai-Fu Lee 42,Jean-Marc Lemaitre 43,David Liaskos 44,Valter D. Longo 45,Yu-Xuan Lu 3,Michael R. Laura Nieder,Michael A. Petr 1.55,James A. Rando 58,Suresh Rattan 59,Christian G Olech 25,Trendelenburg 67,3:18,Eric Verdin 2,Jan Vijg 4,Rudi J.
摘要:抗菌耐药性(AMR)已成为公共卫生中的一个主要问题,导致2019年估计有495万人死亡。由大量和反复使用抗生素引起的选择性压力导致细菌菌株部分甚至完全抵抗已知的抗生素。amr是由多种机制引起的,其中多种液体的(过度)表达泵的(过度)表达起着核心作用。多泡液泵是跨膜转运蛋白,自然地通过革兰氏阴性细菌表达,能够挤出并赋予对几类抗生素的耐药性。针对它们将是恢复各种治疗选择的有效方法。文献中已经描述了许多EF伏特泵抑制剂(EPS);但是,迄今为止,尚未参加临床试验。本评论介绍了八个对Escherichia Coli或铜绿假单胞菌的活跃家庭。结构 - 活性关系,化学合成,体外和体内活性以及药理特性。还对其结合位点及其作用机理进行了相对分析。
僵硬与韧性之间的冲突是工程材料设计中的基本问题。,从未证明过具有最佳刚度阻止权衡取舍的微观结构化合物的系统发现,这受到模拟与现实之间的差异以及对整个Pareto阵线的数据有效探索之间的差异的阻碍。我们引入了一条可推广的管道,该管道将物理实验,数值模拟和人工神经网络集成以应对这两个挑战。没有任何规定的材料设计专家知识,我们的方法实现了嵌套循环提案验证工作流程,以弥合模拟到现实差距,并找到微观结构化的复合材料,这些复合材料僵硬而坚硬,具有较高的样品效率。对帕累托最佳设计的进一步分析使我们能够自动识别现有的韧性增强机制,这些机制以前是通过反复试验,错误或仿生物质发现的。在更广泛的规模上,我们的方法为除固体力学外的各种研究领域(例如聚合物化学,流体动力学,气象学和机器人学)提供了计算设计的蓝图。
最初是为反应性内容审核系统设计的毒性检测算法,已被部署到主动的最终用户干预措施中,以进行中等内容。然而,在此适度范式中使用这些算法几乎没有批评。我们与四个利益相关者群体进行了设计研讨会,要求参与者将毒性检测算法嵌入到想象中的手机键盘中。这使我们能够批判性地探索如何使用这种算法来主动减少有毒含量的发送。我们发现了情境因素,例如平台文化和负担能力,滥用量表,影响了对系统毒性和有效性的看法。,我们在连续的意图中确定了不同类型的最终用户,从不了解用户到确定和有条理的信息。最后,我们强调了某些最终用户群体滥用这些系统来验证其攻击,游戏仇恨和操纵算法模型以加剧伤害的潜力。