摘要:众所周知,microRNA-21 (miR-21) 靶向磷酸酶和张力蛋白同源物 (PTEN),促进癌症的上皮-间质转化 (EMT) 和耐药性。最近的证据表明,PTEN 激活其假基因衍生的长链非编码 RNA PTENP1,进而抑制 miR-21。然而,PTEN、miR-21 和 PTENP1 在 DNA 损伤反应 (DDR) 中的动态仍不清楚。因此,我们通过整合来自各种癌症的已发表文献提出了一个动态布尔网络模型。我们的模型与乳腺癌、肝细胞癌 (HCC) 和口腔鳞状细胞癌 (OSCC) 的实验结果显示出良好的一致性,阐明了 DDR 激活如何从 S 期过渡到 G2 检查点,从而导致一系列细胞反应,例如细胞周期停滞、衰老、自噬、细胞凋亡、耐药性和 EMT。模型验证强调了 PTENP1、miR-21 和 PTEN 在调节 EMT 和耐药性方面的作用。此外,我们的分析揭示了九个新的反馈回路,其中八个是正反馈回路,一个是负反馈回路,由 PTEN 介导,与 DDR 细胞命运决定有关,包括与耐药性和 EMT 相关的通路。我们的工作为研究 DDR 后的细胞反应提供了一个全面的框架,强调了在癌症治疗中靶向 PTEN、miR-21 和 PTENP1 的治疗潜力。
1 Research&Development,Inoseme Pharma,321 Summer St,Suite 400,波士顿,马萨诸塞州,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国,美国。 boris.tchernychev@inozyme.com(B.T。); di.chu@inozyme.com(D.C。); caitlin.sullivan@inozyme.com(C.S.); lisa.flaman@inozyme.com(l.f.); kevin.obrien@inozyme.com(k.o.); jennifer.howe@inozyme.com(J.H.); zlcheng2012@yahoo.com(Z.C.); David.thompson@inozyme.com(D.T。); daniel.ortiz@inozyme.com(D.O.); yves.sabbagh@inozyme.com(y.s。)2穆纳斯特大学儿童医院一般儿科部,德国穆斯特48149; yvonne.nitschke@ukmuenster.de 3 Intec calcification,医学遗传学中心Ghent中心,Conereel Heymanslaan 10,9000 Ghent,Belgium *通信:Frank.rutsch@ukmuenster.de†这些作者对这项工作做出了同等的贡献。•当前地址:拉利比奥,美国CT 1020套房234号,美国CT 06510,美国。§这些作者共同监督这项工作。
第 2 部分:职权范围 2.1 背景 斯威士兰国家公积金于 1974 年根据斯威士兰国家公积金法令第 23 号成立,是一项国家储蓄计划。法律要求,斯威士兰所有雇用劳动力的雇主均须成为该基金的缴款雇主。 2.2 目标 此 RFP 的目标是聘请一家招聘顾问/公司协助斯威士兰国家公积金为组织招聘高管职位。 2.3 所需任务(范围) ➢ 结合职位描述和招聘广告研究招聘政策。 ➢ 根据职位描述和招聘广告寻找潜在候选人。 ➢ 在合适的地点对候选人进行筛选。 ➢ 进行心理测量评估、学术和专业参考以及审查
课程描述ENPM702是一门高级课程,重点是在机器人技术领域内C ++编程的实际应用。通过理论讲座和动手项目的结合,学生将对C ++编程原理和专门针对机器人应用专门量身定制的C ++编程原理和技术进行全面的了解。该课程分为两个主要部分。在上半年,学生将学习C ++编程的基本概念,包括语法,数据类型,控制结构,功能和面向对象的编程(OOP)原理。将特别强调使用智能指针理解内存管理的复杂性,并利用标准模板库(STL)的功能进行有效的编码实践。在课程的下半年,学生将过渡到在机器人操作系统(ROS)框架中应用其C ++技能。通过动手练习和项目,学生将学习与ROS互动C ++代码,从而在不同的机器人组件之间进行沟通并促进复杂的机器人行为。此外,学生还将获得与ROS集成的强大仿真工具的实用经验,使他们可以在虚拟环境中设计,模拟和测试机器人系统。在课程结束时,学生将获得必要的技能,以熟练地开发和维护机器人应用程序的C ++代码库,以及将其代码集成在ROS生态系统中进行现实世界部署的能力。是从事机器人研究,工业或学术界的职业,ENPM702使学生拥有基本知识和实践经验,这对于快速发展的机器人技术领域的成功至关重要。
内容和时间表:加入我们,以获取机器学习的初学者友好的简短课程。本课程将涵盖监督学习中的回归和分类的基本概念,包括多重回归和K-最近的邻居,以及诸如训练测试分裂,偏见差异权衡,最小二乘优化以及使用梯度下降的数值最小化的关键原则。通过使用jupyter笔记本的动手会议,参与者将在数据分析中获得实际经验,而无需事先编程知识。该课程强调机器学习在各种环境中的普遍适用性,使参与者能够以最少的先验知识来理解数据模式。要求参与者带上笔记本电脑。如果您没有自己的笔记本电脑,请告诉我,我们有一些笔记本电脑,尽管将突出显示肾脏研究的示例,但所涵盖的概念和方法广泛适用于生物医学领域以外的各种数据问题。
Sumo,于1996年发现,在真核生物中广泛表达,以调节靶蛋白定位,活性以及通过共价修饰底物蛋白质与其他生物大分子的相互作用(Chang和Yeh,2020)。由人类基因组编码的五个不同的SUMO蛋白,包括SUMO1,SUMO2,SUMO3,SUMO4和SUMO5。sumo1,sumo2和sumo3是主要的SUMO蛋白,而SUMO4和SUMO5的表达仅限于特定组织(Kukkula等,2021)。SUMO2和SUMO3之间的氨基酸序列为97%同源,而它们与SUMO1仅具有50%同源性(Gareau and Lima,2010年)。因为SUMO2和SUMO3不能用抗体区分。这两个同工型共同称为SUMO2/3(Hickey等,2012)。不同的氨基酸序列会导致SUMO1和SUMO2/ 3修饰不同的底物(Shen等,2006)。作为关键蛋白质后翻译改性(PTM),Sumoylation参与了各种生物学过程,包括基因表达,DNA复制/修复,RNA处理,RNA加工和核总质质转运。sumoylation是一种动态且可逆的酶促级联反应过程,它是由Sumo特异性激活酶(E1; SAE1和SAE2),结合酶(E2; UBC9)和连接酶(E3)(E3)(Zhao,2018)催化的。Sumoylation过程包括四个阶段:成熟,激活,结合和连接(Ryu等,2020)。相互结合途径的第一步是通过水解ATP裂解其COOH末端,以暴露共轭所需的Diglycine(GG)残基。第二,成熟的相扑蛋白通过与激活酶E1结合而激活。然后将相扑蛋白转移到共轭酶E2中。最后,Sumo在连接酶E3的辅助下与底物上的特异性赖氨酸残基(K)形成异肽键(图1)。目标
课程描述这是一门手工课程,探讨了机器人自主权的原则。学生将探索自主机器人建模和控制,感知,本地化和大满贯,计划和决策的理论,算法和实施方面。这些技术将通过使用课程材料,基于地面的移动机器人和Python完成一个学期的实践项目来应用。每个学生都必须在本学期构建和测试自己的机器人。学生将在大多数讲座中进行动手练习,以更深入地了解这些选择这些技术如何应用于现实世界的机器人环境。必需的技术