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一种基于CRISPR-CAS9的工具，用于研究DSB剂量依赖性
此预印本版的版权持有人于2025年2月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.14.638293 doi：Biorxiv Preprint
经济政策不确定性对美国经济的时变影响
我们利用具有时变系数的 VAR 模型研究经济政策不确定性 (EPU) 对美国经济的影响。系数可以随着时间的推移逐渐变化，这使我们能够发现结构性变化而无需先验地强加它们。我们发现三种不同的机制，与美国经济的三个主要时期相匹配，即大通胀、大缓和和大衰退。对实际 GDP 的初始影响在大通胀和大衰退期间为 -0.2%，在大缓和期间为 -0.15%。此外，EPU 的不利影响在大衰退期间更为持久，这解释了复苏缓慢的原因。这种机制依赖性对于 EPU 来说是独一无二的，因为金融不确定性的宏观经济后果结果相当不随时间变化。
俄克拉荷马州无人机系统及发射效果研讨会
座谈会的语气很明显：可以迅速采购和整合Le的suas和Le。俄克拉荷马州副官托马斯·曼西诺少将的主题演讲强调了由FPV无人机在乌克兰和全球其他冲突中出现的军事革命的重要性。一般的Mancino强调了这种无人机的成本效益，多功能性，隐身，敏捷性和心理影响，并指出“ FPV的呼声正变得像子弹的sinap一样具有标志性。”
使用深度学习来预测大麦基班克的地理起源对基因组环境协会研究
基因组环境协会（GEA）是一种通过与环境参数结合遗传变异来识别适应位点的方法，从而提供了提高作物弹性的潜力。但是，其在Genebank配件上的应用受到丢失的地理来源数据的限制。为了解决这一限制，我们探索了神经网络来预测大麦加入的地理起源，并将估算的环境数据整合到GEA中。神经网络在交叉验证方面表现出很高的精度，但偶尔会产生可行的预测，因为模型仅被视为地理位置。例如，一些预测的起源位于不可理的区域内，例如地中海。使用大麦开花时间基因作为基准，GEA整合了估算的环境数据（n = 11,032），与常规GEA（n = 1,626）相比，在开花时间基因附近的基因组区域进行了部分一致但互补的检测（n = 1,626）（n = 1,626），从而突出了GEA与估计的GEA的潜在的互补的GEA，并在互补的GEA中突出了。同样，与我们最初的假设相反，可以通过增加样本量来预期GEA性能会有显着改善，我们的模拟产生了意外的见解。我们的研究表明，通过预测丢失的地理数据，GEA方法的敏感性对相当大的样本量的敏感性有潜在的局限性。总体而言，我们的研究通过与GEA进行深入的学习来提供有关利用不完整的地理起源数据的见解。我们的发现表明，需要进一步开发GEA方法来优化估算的环境数据的使用，例如结合区域GEA模式，而不是仅仅关注大型景观跨等位基因频率和环境梯度之间的全球关联。
脊柱操纵对运动单位行为的影响
<3 1 labarjum ovogic自动irlantrics lucien.robinault@uphf.fr（l.r. div>）; jimmy.lauber@uphf.fr（J.L。） div>2电气工程与商业科学学院，马里波尔大学马里博尔大学，斯洛文尼亚Maribor； ALES.HOBARBBAR@UMSI中心学习Celeau et socgition，Universe，Untorse，Unoulouse，UPS，UPS，31052 Toulouse，法国； sylvain.crmerox@cnrs.fr 4大脑和认知研究中心，粉丝诱因，奥克兰奥克兰市Auto Unaalland，奥克兰0627；新的Zeighition; USMAN.SHSSID@ACE.AC.NZ 6 Auckland Newank Collegeic Chirpractic Research中心，奥克兰1060；新西兰; kelly.holt@nzchiroro.co.nz（K.H. div>）; heidi.haavik@nzchirro.co.nz（H.H.） div>7卫生科学技术系，奥尔堡大学，9220 AALBORG，DEARSPORTH：IRRANSPRIZIZI.CEZ；电话。 div>： + 64-9-526-6789;传真： + 64-9-526-6788 div>
在患有饮酒障碍的个体中短率有氧运动的神经内分泌效应：一项准实验研究
一半的慢性酒精人口通常在脱核中心进行广泛治疗后复发。这种渴望是由于下丘脑 - 垂体 - 肾上腺，下丘脑 - 垂体 - 核能和下丘脑 - 垂体 - 甲状腺甲状腺轴的释放降低所致。运动对某些神经内分泌轴有积极影响，释放了皮质营养素，皮质醇，催产素和加压素。因此，有必要研究急性饮酒型急性和焦虑的人在脱颖而出的计划中的额外好处。这项研究旨在比较催产素，皮质醇和加压素的血液水平，并将这些因素定期进行短折叠有氧运动的个体的渴望和焦虑以及在酒精降低中心中不进行任何类型运动的人的影响。
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。
不安全依恋对fMRI静止状态功能连通性的影响
扩展了Ainsworth [7]的开创性工作，除了安全的依恋外，不安全的依恋样式可以分为三个不同的类别：焦虑，焦虑，避免和混乱的依恋模式。值得注意的是，这些类别与Bartholomew和Horowitz的[8]成人的依恋模式的分类法紧密相吻合，这些分类法可以通过焦虑的焦虑，避免和恐惧的模式。Brennan，Clark和Shaver [9]采用项目反应和因子分析方法来全面检查各种成人依恋测量。他们的调查确定了两个总体因素，称为焦虑和回避，它们囊括了多方面的附着构建体的很大一部分。依恋焦虑是这些关键因素之一，其特征是与拒绝的恐惧和对关注的需求有明显的联系。当伴侣显得无动于衷或不可用时，具有高水平的依恋焦虑的个体往往会逐渐增加压力，这种动态被恰当地称为过度激活。相比之下，避免依恋，第二个关键因素表现为依恋系统的停用，反映了涵盖以消除人际关系依赖性和亲密关系[10]。可怕的依恋模式对应于焦虑和回避依恋特征的高表达。这种矛盾对在强烈压力的条件下的社会应对策略的崩溃构成了重大威胁[17]。与焦虑或回避的有组织的依恋模式有关，这种混乱的样式与影响调节，人际问题和心理病理症状的更严重的困难有关[11-16] [11-16]，因为避免恐惧的个体希望与依恋人物紧密相关，并且无法同时信任和依靠它们。先前的研究表明，这种样式在被诊断出严重成瘾性疾病的患者中很普遍，例如阿片类药物依赖性或多核酸固定使用障碍（Schindler等，2019）。
量子自旋链阻塞态中局域测量的宏观效应
局域测量可看作是一种“量子猝灭”，即由突然扰动引起的非平衡动力学，近几十年来尤其是在量子多体系统弛豫的背景下对其进行了研究（见 [28] 及其中的文章）。此类扰动破坏了系统的均质性，使其研究具有挑战性。在可积模型中，对存在不均匀性时的动力学最有效的大尺度描述可以说是所谓的“广义流体动力学”（GHD）[29–31]。尽管 GHD 正确地预测了众多猝灭方案（例如在双温度场景中）中局部可观测量的大尺度动力学，但该理论提供的信息有时并不完整。第一个例子在参考文献中展示。 [32]，考虑了大规模海森堡模型：GHD 的成分对自旋翻转下的奇数可观测量视而不见，因此需要包含一个额外的独立连续性方程。参考文献 [33–37] 中考虑了一个更引人注目的例子，其中 GHD 保持了一种对称性，但在热力学极限下却被打破了：不遵守该对称性的可观测量受到一类局部扰动的影响，这些扰动发生在任意长时间内，距离不均匀性很远。
SARS-CoV-2 疫苗的安全性和副作用
COVID-19 疫苗在全球抗击 SARS-CoV-2 大流行的战斗中至关重要。COVID-19 疫苗的快速开发和分发是前所未有的，包括 mRNA（辉瑞-BioNTech、Moderna）、病毒载体（阿斯利康、强生、Sputnik V）和蛋白质亚单位（Novavax）疫苗或灭活病毒（科兴、国药）疫苗。本期特刊诚邀研究论文和评论，以增进人们对这些疫苗安全性和副作用的当前认识，重点关注特殊人群（例如老年人和儿童、孕妇和哺乳期妇女以及免疫功能低下的个体）和罕见不良事件。了解这些方面对于医疗保健提供者和政策制定者提高疫苗信心和优化公共卫生战略至关重要。我们也欢迎有关疫苗安全监测系统的文章，例如疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 和疫苗安全数据链 (VSD)。我们期待收到您的研究文章，包括评论。