免疫稳态维持是一个复杂的生物学过程,涉及多种途径和分子机制。这样的机制是可逆的细胞内翻译后修饰,o-glcnacylation。它在调节细胞信号传导,转录和翻译,营养感应,代谢,发育,正常生理和病理方面起关键作用。改变了细胞蛋白的O-Glcnacylation与免疫功能障碍有关,导致自身免疫性,炎症和过敏性疾病以及免疫和非免疫细胞的恶性肿瘤的发展。O-Glcnacylation如何调节健康和疾病中的免疫系统是新的研究领域,并且了解O-Glcnacylated蛋白在免疫细胞中的精确作用和免疫反应的知识受到限制(1)。本研究主题包括七篇原始研究文章和六篇全面的评论文章,其中涵盖了O-Glcnacylation在免疫系统中的作用的广泛领域。作为该研究主题的恰当前奏,Mannino等。,已编制了一份出色的初学者O-Glcnacylation审查指南,作为一种营养敏感途径,对免疫系统有显着影响。本综述提供了有关调节O-Glcnacylation,O-GLCNAC转移酶(OGT)和O-GlCNACase(OGA)(OGA)的酶的详细细节,并将O-Glcnacylation作为细胞中的营养感应性感应。在评论中提供了O-Glcnacylation在免疫细胞恶性肿瘤中的作用的进一步阐述,Shu等人的原始文章提供了综述。和Schauner等。它还讨论了O-Glcnacylation如何直接调节蛋白质功能,以及通过与其他蛋白质修饰的串扰,对免疫系统的功能,自身免疫和炎症性疾病以及免疫细胞恶性肿瘤的影响。吊索已经全面审查了慢性淋巴细胞性白血病(CLL)中O-Glcnacylation对致癌信号通路的影响,召集了关键调节剂,例如p53,AKT,AKT,NF-KB,NF- KB,RAS,RAS,WNT,WNT,NOTCH,NOTCH,NOTCH,MYC和Stat蛋白,以及Cll cll cll cll cll cll cll cll berbolism and cll cll cll clll spolabolism。还讨论了T细胞和肿瘤相关巨噬细胞在CLL中的作用,包括有关
SARS-CoV-2 和 COVID-19 就像一场现代瘟疫一样影响着世界,在全球蔓延。当人类发现这种新瘟疫带有变种时,人类更加恐惧,而且即使感染了一种病毒,也并不意味着对所有变种都具有免疫力。但是,正如以前的流行病一样,由于医学科学的进步和病毒自身进化为危害较小的形式,COVID-19 的致命性和传播范围已经减弱到令人稍感担忧的现状。SARS-CoV-2 和 COVID-19 在对世界造成致命袭击的高峰期受到了密切关注,这揭示了一些现在用于抗击这种流行病的方法。我们现在知道,与我们不同,我们的免疫系统对 SARS-CoV-2 并不感到意外,因为在 COVID-19 流行病爆发之前,我们就存在对 SARS-CoV-2 的交叉反应免疫。交叉反应性免疫是由特定病原体或抗原引起的抗体和记忆B细胞和T细胞介导的,这些病原体或抗原也能对其他病原体或抗原作出反应 (1)。交叉反应性是适应性免疫的主要特征,蛋白质抗原(表位)内小部分识别 (2) 和同源 B 细胞和 T 细胞受体的多特异性 (3,4) 高度支持这种免疫反应。人类普通感冒冠状病毒 (hCoV) 作为对 SARS-CoV-2 产生交叉反应性免疫的潜在来源而受到广泛关注 (5)。然而,也有报道称 SARS-CoV-2 与无关病毒 (6)、细菌 (7)、疫苗 (8,9) 甚至食物抗原 (9) 之间存在免疫交叉反应。激活交叉反应性免疫并非总是具有保护作用,也可能产生免疫病理学 (10)。此外,免疫交叉反应是双向的,SARS-CoV-2感染以及COVID-19疫苗也可诱导交叉反应性免疫。事实上,SARS-CoV-2和COVID-19疫苗与人体组织之间存在免疫交叉反应,这提出了SARS-CoV-2感染和COVID-19疫苗可能导致自身免疫反应的可能性(见图1)(11)。显然,预先存在的交叉反应性免疫必定对形成对病毒和COVID-19疫苗的免疫反应产生重大影响,但其影响程度和对保护的贡献仍未确定。同样,SARS-CoV-2和COVID-19疫苗也可能产生重大的交叉反应性免疫学后果,需要进行研究。在这篇关于“交叉反应性免疫学”的前沿研究课题中,
众所周知,农业和森林生态系统充当陆地生态系统中的重要碳。了解面对气候变化时生态系统碳周期的基本过程和机制对于量化陆地生态系统的碳汇至关重要。生态系统碳循环不能与水和氮循环分开,因此不能在农业和森林生态系统中对气候变化的碳水氮过程的反应和适应性进行进一步研究。该研究主题发表了10篇论文,以获得对农业和森林生态系统中碳 - 水氮相互作用的基本机制和过程的新见解,以响应气候变化。垃圾分解是一个关键的生物地球化学过程,它对森林和草原生态系统中的碳和氮循环深刻影响。气候因素可以显着影响垃圾分解速率,碳固换以及CO 2和N 2 O.CO 2和N 2 O.的温室气体的排放。对37个发表研究的351个样本进行了全面的元分析,以探讨太阳辐射和降水对垃圾分解和CO 2发射的互动效应。他们发现太阳辐射显着增加了垃圾分解,这取决于降水状态。同时,Li等人。通过对青海藏高原上的长期操纵变暖实验,研究了变暖和开垦对N 2 O发射的影响。他们的结果表明,通过增强土壤硝化和相关的
I. i tratotuction for Graphs(DNNG)代表了一个新兴领域,该领域研究如何将深度学习方法推广到图形结构化数据。由于图是一种功能强大且灵活的工具,可代表模式及其关系形式的复杂信息,从分子到蛋白质到蛋白质相互作用网络,再到社交或运输网络,或者在知识图上,或者在非常不同的范围内建模系统,这些方法已被用于许多应用领域。Since the pioneering works on trees, namely Recursive Neural Networks [1], [2], and directed acyclic graphs [3], [4], up to methods extended to general graphs, both by recursive approaches (namely Graph Neural Networks (GNNs) [5], [6]), or Graph Convolutional Network approaches (namely NN4Gs [7], GCNs, etc.),已经提出了许多用于图的神经模型[8],[9]。此外,除了纯神经网络范式之外,已经引入了术语深图网络(DGN),还包括基于贝叶斯的和生成的图形网络[9]。特别是在2015年之后,已经引入了更广泛的模型,并且在其各种化身中,DNNG和DGNS已成为图形表示在学习任务中的显着能力(例如节点分类,图形分类,图形分类,图形,图形和链接预测)的强烈研究的话题。目睹了对该领域的兴趣,已经出现了许多调查,例如[8],[9]和调查文件[8]获得了2024 IEEE TNNLS杰出纸质奖。但是,这一研究和应用领域仍然具有很高的活力且不断增长[10]。的确,DNNG和相关领域的越来越多的作品表明,学术和工业社区对开发更先进的技术和算法的需求仍然相当大,请考虑包含可信赖的
最后,我们认识到在出版实践中拥抱创新的重要性,以保持对科学交流的演变景观的反应。技术的进步正在改变研究,共享和访问研究的方式,我们致力于确保加拿大的健康促进和慢性疾病预防在这些变化的最前沿。作为发表原始研究文章的开放式访问杂志,我们旨在探索加速研究结果的传播并采用增强与已发表工作的新格式的实践。通过不断发展我们的实力,我们努力更好地满足读者和贡献者的需求,同时最大程度地提高我们发布的研究影响。
在一个环境,技术和资源管理挑战越来越复杂的世界中,研究被定位为知情和可持续决策的基本支柱。 div>在《技术杂志》第22卷中,提出了解决当前问题的研究,并提出了关键领域的创新解决方案,例如金融领域的计算机安全,水资源管理,城市可持续性以及科学在解决环境问题中的应用。 div>
脑肿瘤和神经退行性疾病都是影响人脑的影响最普遍,毁灭性的疾病之一。尽管在过去十年中研究和临床实践方面取得了重大进展,但两种状况仍然是全球发病率和死亡率的主要因素。对它们的分子病理特征的更深入的了解是必不可少的,这不仅对于揭示这些疾病的潜在机制,而且还可以推进新型诊断生物标志物和治疗策略的发展。在神经肿瘤学领域,2021年世界卫生组织(WHO)的中枢神经系统肿瘤(CNS)分类引入了变革性变化,突出了分子诊断在CNS肿瘤分类中的关键作用。这个更新的框架具有重新确定的诊断标准,扩大了公认的肿瘤实体的范围,并重新确定了预后层次。这些进步使得更准确的诊断和个性化治疗方法,最终改善了患者的结果。同样,尽管神经退行性疾病(例如阿尔茨海默氏病)(AD)和帕金森氏病(PD)的确切病因和发病机理尚不完全了解,但最近的研究阐明了驱动疾病进展的关键分子机制。这些见解不仅提高了我们对病理学神经退行性病理学的理解,而且还揭示了有希望的治疗干预途径。我们试图突出这些动态领域内的开创性发现,新兴趋势,未解决的挑战以及未来的方向。该研究主题旨在介绍神经肿瘤和神经退行性疾病分子病理学的最新进步,目的是为其诊断,预后和治疗提供新的见解。我们的范围包括对各个维度(包括分子,细胞,结构和功能方面)的疾病发病机理的全面探索。我们还将着重于生物标志物的识别和验证以及尖端技术的发展,这些技术有望提高诊断准确性,预后精度和治疗性效率。鉴于多矩技术的不断增长(例如基因组学,转录组学,蛋白质组学,代谢组学和表观基因组学)在分子景观中的表征
在过去的几十年中,技术进步已经揭示了肿瘤的多样性和适应性,阐明了支持肿瘤生长的关键遗传畸变和代谢途径。特别是癌细胞改变其代谢途径,以满足增强的能量和基础需求,同时管理其增殖和生存至关重要的氧化应激(Nong等,2023)。通过这些代谢途径的漏斗,癌症代谢可塑性的潜在,受到癌症驱动器突变和环境营养的可用性的控制。肿瘤微环境(TME)通常在特异性营养素中表现出来,迫使癌细胞通过诱导机制清除营养和维持其增殖来适应癌细胞。越来越多地认识到,TME中非癌细胞类型的代谢,例如内皮细胞,细胞细胞和免疫细胞,会影响肿瘤的进展(Xia等,2021)。特定的,代谢重编程对于维持各种类型免疫细胞的自我和身体稳态也至关重要。最近的研究表明,免疫细胞在效应功能的增殖,分化和执行过程中进行代谢重编程,这对于调节抗肿瘤免疫反应至关重要(Hu等,2024)。通过释放代谢物及其对免疫分子表达的影响来实现这种影响。此外,利用癌症遗传分析对患者进行分层和设计饮食干预措施以及靶向代谢疗法的设计有了新的兴趣。考虑到转移是与癌症相关的死亡的重要原因,因此持续的努力集中在理解转移细胞的代谢如何使用,尤其是在诸如肺和胰腺癌等侵袭性肿瘤类型中(Comandatore等人(Comandatore等)(Comandatore等,2022222))。本研究主题包括12篇原始和评论论文,涉及肿瘤中代谢重编程的不同特征,并在转化的角度提供了有关此主题的新知识。在他们的评论文章Chen等人中。总结了肿瘤中代谢重编程的主要特征,解决了不同方面,包括增加的糖酵解代谢,脂质合成,氨基酸的改变以及代谢改变和免疫反应之间的关系。然后,他们将论文集中在代谢适应机制在肾癌预后和进展中所扮演的作用,讨论了肾脏诊断和治疗的最新进展
干细胞移植已成为再生医学的基石,因为它能够分化为各种细胞类型及其在免疫调节,治疗免疫学疾病和血液学恶性肿瘤中的潜在应用(1)。在各种干细胞类型中,多能胚胎干细胞(ESC)和多能干细胞(ASC)的分化潜力进行了广泛的研究。ESC具有较高的多能性,使它们能够在人体中产生任何细胞类型。然而,围绕其使用的伦理问题导致人们更加关注替代来源,例如诱导的多能干细胞(IPSC)和ASC,包括间质干细胞(MSC),神经干细胞(NSC)和血肿干细胞(HSC)。MSC通过调节T,B,天然杀伤(NK)和树突状细胞来显示免疫调节作用,使其成为自身免疫和炎症性疾病的有前途的工具(2,3)。来自人类脐带血的HSC已广泛用于造血和免疫相关疾病的移植疗法中(4)。HSC移植(HSCT)取得成功,取决于归宿,迁移,植入,自我更新和分化。这些复杂的过程受生长因子,细胞因子和利基相互作用的调节。尽管HSCT具有治疗潜力,但诸如移植物抗宿主病(GVHD),移植排斥和可变的患者结局等挑战持续存在。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰,以增强干细胞的存活和整合(5-8)。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰,以增强干细胞的存活和整合(5-8)。最近的进步表明,将计算模型与免疫数据集成为改善干细胞移植的新途径(9)。机器学习模型可以鉴定重新生成医学中涉及自我更新和谱系规范的关键转录因子和基因网络(10,11)。这些方法还促进了健康干细胞和癌症干细胞(CSC)的比较,这有助于开发恶性肿瘤的靶向疗法(12,13)。免疫学研究主题的前沿,“使用计算建模改善干细胞移植交付”典范这种跨学科方法,并在一系列编译的文章中汇集了开创性的研究,从而贡献了独特的
该研究主题出现在WTF研讨会系列的背面(Förster等,2022;Förster等,2023a),将一个跨学科的研究人员组合在一起,从机器人和计算语言学家和计算语言学家到对话分析师和对话分析师和认知科学家进行了公开和坦率地进行了研究(Robally everally of Offore)的研究(robally obotor)进行了研究(Robally extressection),他们在这些方面进行了研究。在下面的贡献文章中阐述了研讨会中讨论的一些问题,可以在Förster等人的研讨会摘要文章中找到更多的指示。(2023b)。该研究主题有助于两个主要目标:首先,我们为报告人类机器人互动(HRI)中通常发生的交流失败提供了一个平台。其次,该主题旨在突出潜在的多模态修复机制的机会,以使机器人语音界面更具弹性,以使其具有弹性。因此,我们包括几篇文章记录和分析此类失败的文章,以阐明许多机器人从业人员经历的一个未报告的问题。此外,该主题还包含报道HRI中有关会话修复的现有研究的文章,并概述了此类机制的潜力。