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复杂生物分子组件的简单合成：结构生物学中的小麦生殖细胞蛋白表达
无细胞的蛋白质合成（CFP）系统随着基础研究，应用科学和产品开发的通用工具而变得越来越重要，并随着其应用而出现的新技术。使用CFP的合成生物学领域取得了巨大进展，以开发用于技术应用和治疗的新蛋白质。从可用的CFPS系统中，无小麦生殖细胞蛋白质合成（WG-CFP）与使用真核核糖体的最高产量合并，这使其成为合成复杂真核蛋白质（包括蛋白质复合物和膜蛋白）的绝佳方法。将翻译反应与其他细胞过程分开，CFP提供了一种灵活的手段，以适应蛋白质需求的翻译反应。对这种有效，易于使用的快速蛋白质表达系统的需求很大，它们在驱动生化和结构生物学研究方面最适合蛋白质需求。我们在这里总结了小麦细菌系统的一般工作流，该过程提供了文献中的例子，以及用于我们自己的结构生物学研究的应用。通过这篇综述，我们希望强调快速发展且通用性的CFPS系统的巨大潜力，从而使它们更广泛地用作常见工具，以重组准备特别具有挑战性的重组真核蛋白。
肌营养不良蛋白DP71剪接变体的表达在啮齿动物脑发育期间受到时间调节
摘要肌营养不良蛋白DP71是大脑中Duchenne肌肉营养不良（DMD）基因的主要产物，其在DMD患者和小鼠模型中的丧失会导致认知障碍。dp71表示为一系列蛋白质，该蛋白质是由外显子71至74和78的替代剪接产生的，该蛋白在主DP71D和DP71F组中分类为包含特定C端端的dp71d和DP71F组。但是，尚不清楚每个同工型在大脑发育的不同细胞类型，大脑区域和/或阶段中是否具有特定的作用。在本研究中，我们表征了胎儿（E10.5，E15.5）和产后（P1，P7，P14，P14，P21和P60）小鼠和大鼠脑发育期间DP71同工型的表达。我们通过RT-PCR和在全脑和不同大脑结构中的样品中的RT-PCR和克隆测定方法很好地量化了几个DP71转录本的表达。检测到以下DP71转录本：DP71D，DP71D ∆71，DP71D ∆74，DP71D ∆71,74，DP71D ∆71d ∆71-74，DP71F，DP71F，DP71F，DP71F，DP71F ∆71，DP71F ∆1F ∆1F ∆1FΔ74，dpp0071,71,71,71,71,71,007,71,00f ∆71,了Δ71-74。我们发现DP71F同工型是在E10.5（> 80％）中表达的主要转录物，而其表达则逐渐降低并被DP71D组的同工型从E15.5到产后和成年年龄所代替。第三代纳米孔测序证实了这一主要发现。此外，我们发现特定DP71同工型的表达水平随产后阶段和大脑结构的函数而变化。我们的结果表明，DP71同工型在胚胎和产后脑发育过程中具有不同的和互补的作用，很可能参与了不同细胞类型的各种成熟过程。
使用 K. lactis 蛋白质表达试剂盒进行蛋白质表达 - pKLAC2 的线性化用于 K. lactis 的整合转化。| NEB
剩余的 pKLAC2 载体 DNA。克隆的基因必须不含 SacII 位点（或 BstXI 位点，如果用 BstXI 消化）才能产生正确的表达片段。无需从剩余的 pKLAC2 载体 DNA 中纯化表达片段
轻松表达的到来：对 BCI 编码脑信号的版权保护的审查
“版权法中一些最具开创性的发展是由技术变革推动的……有必要将技术与前电子时代的法律原则相协调。”1 Sweet 法官的主张——国会和司法机构必须努力将新技术与根深蒂固的法律原则相协调——是不言而喻的。事实上，在 Sweet 法官就 Matthew Bender & Co. v. West Publishing Co. 一案发表异议书的一个多世纪前，最高法院在 Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony 一案中就考虑了国会是否有宪法权利授予照片版权保护。3 米勒大法官代表全票通过了判决，他指出这个问题“并非没有困难”。4 Burrow-Giles 一案的上诉人辩称，与美国宪法第一条第 8 款相反，
ERC实施安排要求表达...
在丝粒介导的无误染色体隔离的控制过程中，细胞分裂过程中准确的染色体隔离的结构基础需要双极性附着在从相对的纺锤杆上发出的微管上的双极性附着，并维持姐妹 - 染色剂凝聚的维持，直到所有染色体都能实现所有染色体。两个调节这些过程的染色体位点：丝状附着位点由CENP -A核小体富集定义的微管附着位点和内侧丝粒，这是姐妹 - 染色剂之间的区域，这些区域可募集酶促活性（激酶，磷酸酶，磷酸酶和运动蛋白）。内侧丝粒相关酶选择性地稳定适合染色体双向染色体的染色体 - 微管附着，控制姐妹染色质被凝聚力并实现及时的染色体分离。这些过程中的错误可能导致非整倍性，这是一种涉及流产，出生缺陷和癌症的数值染色体畸变。使用集成结构功能方法（X射线晶体学，冷冻电子显微镜，交联/质谱法，具有基于人类细胞线的功能分析的生化/生物物理方法），我们将获得：（1）与内心层的相关型号的详细机械理解，（1）如何在内部集中界面，（2）在内部集中阶层（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）双向定向和准确的隔离，以及（3）如何通过多代保持中心粒身份。这项工作建立在我们最近获得的令人兴奋的结构/分子知识的基础上，这些结构/分子知识导致了意外的见解和新问题，并将利用我们最近产生的分子试剂电池。我们工作的结果将为丝粒介导的染色体隔离控制提供前所未有的细节，并使我们能够建立一个用于无错误的染色体隔离的综合机械模型，这一过程已经使研究人员迷人了一个多世纪。
pandapure®蛋白质表达和纯化试剂盒
pandapure®️蛋白质表达和纯化试剂盒（“ Pandapure®️蛋白质试剂盒”）包括Pandapure®Pandapure®quroteinReagent和DNA，用于使用合成细胞器和自我切割标签纯化重组蛋白。在蛋白质表达和靶向过程中，对宿主细胞进行编程以形成合成细胞器并使靶蛋白分裂。然后，在蛋白质试剂中，蛋白质会自动从标签上裂解，从而从细胞器释放。
X连锁凋亡蛋白的X连锁抑制剂（XIAP ...
1，美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学医学中心外科科学系，美国北卡罗来纳州27710； seayoung.lee@duke.edu 2病理学系，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学中心，美国北卡罗来纳州27710； Shannon.mccall@duke.edu 3预测肿瘤学实验室，Recherche enCancéenCancérogiede Marseille（CRCM），Institut Paoli-Calmettes，Inserm umr1068，CNRS UMR725，AIX-MARSER UNIVESSION，13009 MARSELILE，MARSEILLE，CRASE，CRASE，FRASE，CRASE，CNRESMILLE UNICESS； finettip@ipc.unicancer.fr（p.f. ）; denonnevillea@ipc.unicancer.fr（A.D.N.） 4美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心医学系； Michael.morse@duke.edu 5医学肿瘤科，Paoli-Calmettes，13009 Marseille，France 6 Gza Hospitals Sint-Augustinus，2018年，比利时安特卫普； Steven.vanlaere@gza.be Be 7 Biostatistics and Bioinformatics，杜克大学医学中心，北卡罗来纳州达勒姆市27710； jesse.troy@duke.edu 8美国东卡罗来纳大学布罗迪医学院病理学和实验室医学系，美国北卡罗来纳州格林维尔市27858； joseph.geradts@duke.edu *通信：gayathri.devi@duke.edu（G.R.D. ） ）; bertuccif@ipc.unicancer.fr（F.B.）1，美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学医学中心外科科学系，美国北卡罗来纳州27710； seayoung.lee@duke.edu 2病理学系，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学中心，美国北卡罗来纳州27710； Shannon.mccall@duke.edu 3预测肿瘤学实验室，Recherche enCancéenCancérogiede Marseille（CRCM），Institut Paoli-Calmettes，Inserm umr1068，CNRS UMR725，AIX-MARSER UNIVESSION，13009 MARSELILE，MARSEILLE，CRASE，CRASE，FRASE，CRASE，CNRESMILLE UNICESS； finettip@ipc.unicancer.fr（p.f.）; denonnevillea@ipc.unicancer.fr（A.D.N.）4美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心医学系； Michael.morse@duke.edu 5医学肿瘤科，Paoli-Calmettes，13009 Marseille，France 6 Gza Hospitals Sint-Augustinus，2018年，比利时安特卫普； Steven.vanlaere@gza.be Be 7 Biostatistics and Bioinformatics，杜克大学医学中心，北卡罗来纳州达勒姆市27710； jesse.troy@duke.edu 8美国东卡罗来纳大学布罗迪医学院病理学和实验室医学系，美国北卡罗来纳州格林维尔市27858； joseph.geradts@duke.edu *通信：gayathri.devi@duke.edu（G.R.D. ） ）; bertuccif@ipc.unicancer.fr（F.B.）4美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心医学系； Michael.morse@duke.edu 5医学肿瘤科，Paoli-Calmettes，13009 Marseille，France 6 Gza Hospitals Sint-Augustinus，2018年，比利时安特卫普； Steven.vanlaere@gza.be Be 7 Biostatistics and Bioinformatics，杜克大学医学中心，北卡罗来纳州达勒姆市27710； jesse.troy@duke.edu 8美国东卡罗来纳大学布罗迪医学院病理学和实验室医学系，美国北卡罗来纳州格林维尔市27858； joseph.geradts@duke.edu *通信：gayathri.devi@duke.edu（G.R.D.）; bertuccif@ipc.unicancer.fr（F.B.）
CRISPR工具控制细菌中基因表达的工具
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。
基于逼真的中性运动的合成
抽象大多数自动表达分析系统试图识别一系列传统的表达方式，例如幸福，悲伤，愤怒，惊喜和恐惧等。尽管这套表达方式是面部最典型的表达式，但它与身体表达式所告诉我们的内容并不是最代表性/相关的。本文提出了一种新颖而通用的方法，用于使用人类姿势识别身体表情。我们的方法基于给定表达式产生的中性运动的概念。第二次，我们估计残基函数，作为两个相关运动之间的差异，即表达式和中性运动。更准确地说，受心理学领域研究启发的此功能给出了运动的“中立性”得分。使用此“中立分数”，我们提出了一个成本函数，该成本函数能够从任何输入表达运动中综合中性运动。中性运动过程的合成基于两个嵌套的主成分分析，提供了一个可以移动和选择现实的人类动画的空间。在具有异质运动和身体表达的四个数据库上评估了拟议的方法，并在超过艺术状态的身体表达识别方面获得了识别结果。
LIV1 表达在早期乳腺癌及分子亚型中的预后和预测价值
摘要：背景：LIV1 是一种跨膜蛋白，通过开发抗体-药物偶联物 (ADC)，可能成为新的治疗靶点。关于临床乳腺癌 (BC) 样本中 LIV1 表达的评估研究很少。方法：我们分析了 8982 例原发性 BC 中的 LIV1 mRNA 表达。我们寻找 LIV1 表达与临床病理数据之间的相关性，包括无病生存期 (DFS)、总生存期 (OS)、病理化疗完全缓解 (pCR) 以及 BC 中使用或正在开发的抗癌药物的潜在脆弱性和可操作性。对整个人群和每个分子亚型分别进行分析。结果：在多变量分析中，LIV1 表达与良好的预后特征以及更长的 DFS 和 OS 相关。然而，在蒽环类新辅助化疗后，高 LIV1 表达患者的 pCR 率低于低表达患者，包括在根据等级和分子亚型调整的多变量分析中。 LIV1 - 高肿瘤对激素疗法和 CDK4/6 抑制剂敏感的概率较高，对免疫检查点抑制剂和 PARP 抑制剂敏感的概率较低。单独分析时，这些观察结果根据分子亚型而不同。结论：这些结果可能通过确定每种分子亚型中 LIV1 表达的预后和预测价值以及对其他全身疗法的相关脆弱性，为 LIV1 靶向 ADC 的临床开发和使用提供新的见解。