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引文 Qiu J, Wu H, Xie Q, Zhou Y, Gao Y, Liu J, Jiang X, Suo L 和 Kuang Y (2024), 利用 D 介导的精确线粒体 DNA 碱基编辑
社会。最重要的是，迄今为止，针对这一系列致残或限制生命的疾病，获得许可的治疗方法极其有限（Chinnery，2015；Viscomi 等人，2023）。线粒体疾病的治疗方法包括对症治疗以改善生活质量或延长寿命，以及基因治疗以减少异质体并治愈细胞生化缺陷。对症治疗包括操纵线粒体的细胞含量、通过雷帕霉素诱导线粒体周转、恢复 NAD + 水平、调节活性氧的产生和氧化应激等（Russell 等人，2020）。基因治疗包括直接编辑线粒体基因组、基因替代疗法（Silva-Pinheiro 等，2020；Ling 等，2021）和线粒体移植疗法（Green field 等，2017）。基因编辑技术作为一种潜在的治疗选择，在过去十年中已在核遗传疾病的治疗中得到广泛研究（Sharma 等，2015；Nelson 等，2016；De Ravin 等，2017；Zheng 等，2022），越来越多的临床试验正在进行中（Arabi 等，2022）。然而，由于缺乏有效的工具来操纵 mtDNA（ Silva-Pinheiro 和 Minczuk，2022 年），其在由 mtDNA 突变引起的线粒体疾病中的意义受到阻碍，除非通过锌指融合（ Minczuk et al., 2008; Gammage et al., 2014; Gammage et al., 2016a; Gammage et al., 2016b; Gammage et al., 2018b ）或 TALE 融合的 fokI 核酸酶（ Bacman et al., 2013; Reddy et al., 2015; Bacman et al., 2018; Pereira et al., 2018; Yang et al., 2019）或 TALE 融合的 fokI 核酸酶（ Bacman et al., 2013; Reddy et al., 2015; Bacman et al., 2018; Pereira et al., 2018; Yang et al., 2019）切割和消除有害的 mtDNA 拷贝。线粒体DNA碱基编辑技术目前已发展成为生物技术中最常用的编辑技术之一（Pereira et al., 2018），以及基于TALE系统的单体酶（Pereira et al., 2018）。近年来，基于TALE的线粒体DNA碱基编辑工具陆续被引入，第一种是DddA衍生的胞嘧啶碱基编辑器（DdCBE）（Mok et al., 2020），它为按预期操纵线粒体DNA打开了大门。DddA系统来源于伯克霍尔德菌，DdCBE由两半无毒的TALE融合分裂DddA（DddA-N和DddA-C）组成，通过将这两半分裂的DddA重新组装成功能性脱氨酶，催化间隔区域内的胞嘧啶脱氨。目前，DdCBE 已成功应用于植物 (Kang et al., 2021)、哺乳动物细胞 (Mok et al., 2020)、斑马鱼 (Guo et al., 2021)、小鼠 (Lee et al., 2021; Lee et al., 2022a; Guo et al., 2022)、大鼠 (Qi et al., 2021) 甚至人类生殖细胞 (Wei et al., 2022a; Chen et al., 2022) 的线粒体 DNA 编辑。在我们的实验室中，它还已成功用于小鼠早期卵泡阶段的有效生殖系线粒体 DNA 编辑（已提交数据）。不幸的是，它在挽救线粒体疾病方面的应用极其罕见，无论是用于治疗研究（Silva-Pinheiro 等人，2022 年）还是用于临床试验（Chen 和 Yu-Wai-Man，2022 )。众所周知，潜在基因编辑结果的可预测性对于基因编辑技术在临床上用于基因治疗至关重要。为此，已经进行了大量的工作来了解CRISPR系统在核基因组编辑中对不同靶标的编辑规则，并且已经证明对于每个被CRISPR/Cas9编辑的原型间隔物来说，其结果是完全可预测的（van Overbeek et al., 2016 ; Shen et al., 2018 ; Shou et al., 2018 ; Allen et al., 2019 ; Chakrabarti et al., 2019 ; Chen et al., 2019 ; Long, 2019 ; Shi et al., 2019 ），这使我们能够提前知道每种策略在临床上应用的潜在结果。然而，对于线粒体基因组，由于缺乏 DNA 修复，CRISPR/Cas9 尚未参与 mtDNA 编辑
引用Zhang A，Xu Q，Jiang J，Zhao Z，Zhang L，Tao K，Cao G，Zhang J，Ding L，Ding L，Meng Z，Dong W和Wang C（2023），定性和定量确定
在2019年12月，在湖北省武汉市发现了许多病毒性肺炎病例。到2020年2月，全国范围内有20,000多例2019年冠状病毒疾病（Covid-19），有425例患者死亡。在这次暴发中，西方医学在不识别病原体的情况下进行有针对性的治疗很难，但是传统中药（TCM）可以通过综合征分化和治疗迅速确定原因（Zeng等，2020）。covid-19属于TCM中“流行病”类别，其病理变化首先出现在间质肺中（Yang and Fan，2021）。主要症状是发烧，干性咳嗽和疲劳。在严重的情况下，可能会发生肺合并（Miao等，2020; Xiong，2020; Zhan等，2020）。鉴于这些症状，应用了许多处方，例如金胡乌拉甘格颗粒，Shufeng Jiedu胶囊，Jingfang颗粒和Jinbei口服液体（JB。l），并在诊所显示出明显的治愈作用。在其中，JB。L在2020年2月在山东省（第二版）的新型冠状病毒肺炎的中药诊断和治疗计划中列出，我们随后的临床数据分析表明，JB的效果。L优于单一化学疗法组（Li等，2021）。JB。它具有补充气和滋养阴，驱除血液停滞和去除痰液的作用。因此，在本实验中，JB的化学组成。L is composed of Astragali radix , Codonopsis radix , Angelica sinensis , Glehniae radix , Scutellariae radix , Fritillariae cirrhosae bulbus , Chuanxiong rhizoma , Salvia miltiorrhiza radix , Pinelliae rhizoma praeparatum cumalumine , Lonicerae japonicae fl os , Forsythiae Fructus和Glycyrrhizae radix。尽管TCM处方具有一定的理论和临床应用基础，但复合TCM处方的材料基础很复杂，而动作机制是多种多样的，这给TCM的有效性带来了基本材料研究。近年来，连字符技术是对复杂矩阵中未知化合物的快速定性分析的强大工具，尤其是超出性液态色谱，以及四极杆的时间串联串联质量光谱法（UPLC-Q-Q-TOF-MS），这是有益于其高分辨率和敏感性的。这些方法已被证明是对TCM制剂快速分析的有效和高度敏感的工具（Gao等，2014; Zhang等，2017a; li等，2018; Wang等，2018; Sun等，2021）。此外，UPLC与三极四极质量光谱法（UPLC-QQQ-MS/MS）可以很好地应用于通过多个反应监测（MRM）模式对TCM多个化学成分的定量分析，这在TCM的现代化中具有很大的意义（Wu et and an e et al。 ）。研究TCM效率的材料基础是解决TCM有效作用原理的先决条件，而确定TCM的有效组成部分是主要任务。l通过UPLC-Q-TOF-MS/MS定性确定，并且主要功能组件通过UPLC-MS/MS定量分析。这是关于JB化学成分的系统分析的第一个报告。l，为质量控制和对其药效学的深入研究提供了基础。
准金属双层石墨烯的尖端生长与扶手椅手性
Shuo Lou 1,2† , Bosai Lyu 1,2† , Jiajun Chen 1,2† , Xianliang Zhou 1,2† , Wenwu Jiang 3,4 , Lu Qiu 5,6 , Peiyue
接近诱导界面室温...
Qianwen Zhao 1, 2 , Yingmei Zhu 3, 4 , Hanying Zhang 1, 2 , Baiqing Jiang 1, 2 , Yuan Wang 1, 2 , Tunan Xie 1, 2 , Kaihua Lou 1, 2 , ChaoChao Xia 1, 5 , Hongxin Yang 3, 4* , and C. Bi 1, 2, 5*
来自外显子测序和共同变体的融合证据牵涉到1
登录4，Vincezo Hossta Loss 1.15，Lai Jian 1，Jack A. Cosmiick 4，Institutes 4，John A. Mors
通过日本公开招募选出的研究员
姓氏名中名称jiang jingcheng中国Yasuyuki Sawada，东京大学Int'l Int'l战略研究联盟可持续社会学恢复，来自日本和亚洲的Covid19
co3+ -o-v4+ covox纳米棒中的群集，以提高...
co 3+ -o-v 4+在Covox纳米棒中的簇，以提供高效且稳定的电化学氧气进化chaoran Jiang，Ji Yang，Ji Yang，Tingting Zhao，Lunqiao Xiong，Zheng-Xiao Guo，Yujing Ren，Yujing Ren，Haifeng Qi，Haifeng Qi Qi Qi Qi Qiiia d. Xiong，Junwang Tang教授化学工程系，伦敦大学学院，伦敦Torrington Place，WC1E 7JE，英国。电子邮件：junwang.tang@ucl.ac.uk tingting Zhao博士，Zheng-Xiao Guo教授，伦敦大学学院化学系，英国WC1H 0AJ，伦敦戈登街20号。 香港香港大学的化学系；中国公关杭州研究与创新研究所HKU Zhejiang。 Chaoran Jiang博士，Ji Yang，Yujing Ren博士，Haifeng Qi，Aiqin Wang State催化局主要实验室，达利安化学物理研究所，中国科学院，达利安，达利安，116023，中国。 电子邮件：aiqin.wang@dicp.ac.cn关键字：CO 3+ -O-V 4+群集，纳米棒，电催化剂，氧气进化，稳定性，稳定性电子邮件：junwang.tang@ucl.ac.uk tingting Zhao博士，Zheng-Xiao Guo教授，伦敦大学学院化学系，英国WC1H 0AJ，伦敦戈登街20号。香港香港大学的化学系；中国公关杭州研究与创新研究所HKU Zhejiang。 Chaoran Jiang博士，Ji Yang，Yujing Ren博士，Haifeng Qi，Aiqin Wang State催化局主要实验室，达利安化学物理研究所，中国科学院，达利安，达利安，116023，中国。 电子邮件：aiqin.wang@dicp.ac.cn关键字：CO 3+ -O-V 4+群集，纳米棒，电催化剂，氧气进化，稳定性，稳定性香港香港大学的化学系；中国公关杭州研究与创新研究所HKU Zhejiang。Chaoran Jiang博士，Ji Yang，Yujing Ren博士，Haifeng Qi，Aiqin Wang State催化局主要实验室，达利安化学物理研究所，中国科学院，达利安，达利安，116023，中国。 电子邮件：aiqin.wang@dicp.ac.cn关键字：CO 3+ -O-V 4+群集，纳米棒，电催化剂，氧气进化，稳定性，稳定性Chaoran Jiang博士，Ji Yang，Yujing Ren博士，Haifeng Qi，Aiqin Wang State催化局主要实验室，达利安化学物理研究所，中国科学院，达利安，达利安，116023，中国。电子邮件：aiqin.wang@dicp.ac.cn关键字：CO 3+ -O-V 4+群集，纳米棒，电催化剂，氧气进化，稳定性，稳定性
肠道菌群对间质性膀胱炎风险的因果影响
从GWAS上的IC的摘要统计数据是从GWAS目录（Sollis等，2023）中获得的，其中1个包括240例病例和456,108个对欧洲血统的控制。 英国生物银行是一项涵盖50万名40至69岁成年人的队列研究，于2006年至2010年在英国进行了（Neale Lab，2021年）。 依靠ICD 10编码的IC的诊断。 Jiang及其同事开发了一种高级基因组关联（GWA）工具，称为“ FastGWA-GLMM”，该工具专为处理涉及数百万个个人的大规模GWAS数据集而设计。 该工具能够分析所有二元表型中的常见变体和稀有变体，即使是以高度不平衡的病例 - 控制比为特征的（Jiang等，2021）。 他们已应用FastGWA-GLMM使用UK Biobank（UKB）数据来调查2,989个二元性状。 通过FastGWA数据门户可以公开访问这些分析所产生的全面摘要统计信息。 2从GWAS上的IC的摘要统计数据是从GWAS目录（Sollis等，2023）中获得的，其中1个包括240例病例和456,108个对欧洲血统的控制。英国生物银行是一项涵盖50万名40至69岁成年人的队列研究，于2006年至2010年在英国进行了（Neale Lab，2021年）。依靠ICD 10编码的IC的诊断。Jiang及其同事开发了一种高级基因组关联（GWA）工具，称为“ FastGWA-GLMM”，该工具专为处理涉及数百万个个人的大规模GWAS数据集而设计。该工具能够分析所有二元表型中的常见变体和稀有变体，即使是以高度不平衡的病例 - 控制比为特征的（Jiang等，2021）。他们已应用FastGWA-GLMM使用UK Biobank（UKB）数据来调查2,989个二元性状。通过FastGWA数据门户可以公开访问这些分析所产生的全面摘要统计信息。2
老年护理中的技术类型：人工智能
1. Jiang F、Jiang Y、Zhi H、Dong Y、Li H、Ma S 等。人工智能在医疗保健中的应用：过去、现在和未来。中风和血管神经病学。2017；2(4)：230。 2. Corbyn Z。老年护理的未来已来——人工智能。澳大利亚卫报 [互联网]。2021 年 [引用于 2023 年 2 月 21 日]。可从以下网址获取：https://www.theguardian.com/us-news/2021/jun/03/elder-care-artificial-intelligence-software 3. Williams M。人工智能可以为老年护理提供更多选择和控制。澳大利亚老龄化议程 [互联网]。2021 年 [引用于 2023 年 2 月 21 日]。可从以下网址获取：https://www.australianageingagenda.com.au/contributors/ai-can-provide-aged-care-greater-choice-and-control/
