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PKD-MFF 信号轴将线粒体裂变与有丝分裂进程联系起来
Evanthia Pangou, 1,2,3,4,9 Olga Bielska, 1,2,3,4,9,10 Lucile Guerber, 1,2,3,4 Stephane Schmucker, 1,2,3,4 Arantxa Agote-Ara´ n, 1,2,3,4 Taozhi Ye, 1,2,3, Yong Ligta, 13, 13-3 1,2,3,4 Erwan Grandgirard, 1,2,3,4 Charlotte Kleiss, 1,2,3,4 Yansheng Liu, 5 Emmanuel Compe, 1,2,3,4 Zhirong Zhang, 1,2,3,4 Ruedi Aebersold, 6,7 Romeo Ricci, 1,2,8,3,13, * Sumara * 1 Institut de ´ ne ´ tique et de Biologie Mole ́ culaire et Sellulaire (IGBMC), Illkirch, France 2 Center National de la Recherche Scientifique UMR 7104, Strasbourg, France 3 Institut National de la Sante ́ et de la Recherche Medicale U964, Strasbourg University, Strasbourg, France France 5 Cancer Biology Institute, Yale School of Medicine, West Haven, CT, USA 6 Institute of Molecular Systems Biology, Department of Biology, ETH Z € urich, Z € urich, Switzerland 7 Faculty of Science, University of Z € urich, Z € urich, Switzerland 8 Laboratoire de Biochimi de Biologie Hospital, New Molecular Hospital bourg, France 9 These authors contributed equally 10 Present address: Buck Institute for Research on Aging, Novato, CA, USA 11 Lead contact *Correspondence: ricci@igbmc.fr (RR), sumara@igbmc.fr (IS)
不耐烦的客户在马尔努利（Bernoulli）的马尔努利（Bernoulli）时间表工作假期中断和设置时间
研究了M/ M/ 1队列。在电信系统中，这段缺勤时期可能代表服务器在某些次要工作上的工作期。在制造系统中，这些不可生存的周期可能代表执行维护活动或设备故障。Doshi（1986）的调查在文献中受到了极大的关注。在决定服务系统中所需的服务器数量以满足时间变化的需求时，可以使用Balking和Reneging概率来估算Liao（2007）中经理的更实际考虑的损失业务数量。Haghighi and Dimitar（2016），讨论了单个服务器泊松排队系统的繁忙时期，并通过分布和批处理延迟反馈。Vikas和Deepali（2012），研究了与国家相关的批量服务队列，并通过balking，reeneging和服务器度假。最近，Vijaya Laxmi等。（2013）分析了M/M/1/N工作假期队列，带有Balking和Reneging和Vijaya Laxmi等。（2019）介绍了马尔可夫排队系统的分析，该系统具有单个工作假期和不耐烦的客户。abou- el-ata（1991）讨论了使用balking和reeneging的有限缓冲服务器排队系统。在Abou-el-al-Ata和Shawky（1992）中讨论了单个服务器Markovian在流动队列上的分析解决方案。Chia和Jau-Chaun（2010）讨论了具有不可靠服务器和不耐烦客户的多服务器队列的组合算法和参数优化。
可逆的氧化还原控制酸，用于阳离子环的聚合
通过活化的单体机制诱导聚合。光酸发生器（PAGS）46对光刻和微电子发育的e;但是，PAG介导的聚合化不是可逆的，仅提供对聚合物启动而不是链生长的时间控制。为了克服这一挑战并发展可逆的光acid，Boyer和De Alaniz独立使用了基于Merocyanine的催化剂。47,48然而，螺旋罗蛋白酶慢慢的热恢复为质子化的丙氨酸限制了这些系统中时间控制的程度。同样，Hecht和Liao都报道了可拍摄的ROP的催化剂，49,50，但在这些系统中也遇到了与催化效率和可逆性有关的局限性。在此基础上，可以通过外部刺激可逆地激活ROP的酸催化剂仍然是一个挑战。我们假设，可以通过设计可逆的，氧化还原控制的酸来实现对酸催化性的阳离子ROP的时间控制，该酸可以通过氧化状态的变化来改变其p k a。51,52特定的cally，通过将铁链接到酸性官能团53,54中，我们设想了一个系统，在该系统中，P k a会在氧化中从Fe（II）到Fe（II）降低，然后通过活化的单体机制启动ROP（图1）。重要的是，将铁金属物种还原回二茂铁将恢复分子的原始酸度并停用催化剂，可消除可逆的终止，从而对聚合进行时间控制。
引文吴 Y, 董 Y, 唐 Y, 王 W, 博 Y 和张 C (2023), 老年神经系统疾病患者运动表现与皮质活动的关系
神经系统疾病包括大脑和神经系统疾病，是导致残疾的主要原因（Murray 等人，2013），占伤残调整生命年的 3%（Murray 等人，2012；Caliandro 等人，2020）。脑血管损伤（51%）、神经肌肉疾病（7%）、认知障碍（25%）和中枢神经系统感染（0.6%）是患有神经系统疾病的老年患者的常见症状（Bacellar 等人，2017），这将导致运动障碍（Defebvre 和 Krystkowiak，2016；Harmon 等人，2019；Reich 和 Savitt，2019）。运动障碍会严重影响老年人的日常活动，尤其是行走和平衡障碍（Osoba 等人，2019）。昂贵的医疗费用和纵向干预的额外神经病学资源需求给家庭和社会带来了负担。帕金森病 (PD)、多发性硬化症 (MS) 和中风是与运动障碍相关的常见年龄相关性神经系统疾病 (Bonilauri 等人，2020 年)。中风、PD 和 MS 患者的步速、步长、步宽、步频、步态变异性、站立时间等异常运动表现已被研究 (Hausdorff 等人，2007 年；Nutt 等人，2011 年；Socie and Sosnoff，2013 年；Chisholm 等人，2014 年；Maidan 等人，2015 年；Belluscio 等人，2019 年)。然而，调查还不够。运动障碍是指对普通肌肉运动控制的受损，这不仅与肌肉骨骼或神经系统的退化或损伤有关，还与它们之间的复杂联系有关。运动表现是肌肉骨骼系统的外在表现之一，大脑皮层活动是中枢神经系统的外在表现之一。如果能分析患者运动过程中运动表现和皮层活动的变化和关系，将有助于探究运动障碍的机制和神经系统疾病患者的有效康复方法。然而，在实际的人体运动过程中测试大脑皮层活动并不容易。功能性近红外光谱 (fNIRS)、便携式脑电图等技术的最新进展使得人们可以在自然环境中自由地实时研究人体运动过程中的大脑功能。 fNIRS 是一种基于神经血管耦合和光谱理论的非侵入性、可重复、可靠的功能性神经成像技术（Villringer and Chance，1997；Leff et al.，2011）。大脑神经活动的增加导致氧代谢增加（Liao et al.，2013；Scholkmann et al.，2014；Pinti et al.，2020），导致氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的降低和升高（Lindauer et al.，2010；Liao et al.，2013；Scholkmann et al.，2014）。fNIRS的结果比便携式脑电图具有更高的空间分辨率，与功能磁共振成像BOLD测量值相关性最高（Strangman等，2002）。此外，fNIRS已用于检测健康或不健康人群在步行、转身或平衡干预过程中单任务或双任务下的前额皮质（PFC）、初级皮质（M1）、运动前皮质（PMC）、辅助运动区（SMA）和感觉运动皮质（SMC）的皮质活动（Mihara等，2007；Al-Yahya等，2018；Stuart等，2018；Pelicioni等，2022），而与fNIRS相比，基于神经元神经电信号的便携式脑电图很少用于双任务步态活动。PFC参与规划、
基于眼部跟踪信号的眼睛疲劳检测特征和算法的探索“ 2279糖尿病预测的深度学习技术
糖尿病是我们社会中的一种常见疾病。每个第三人都会受到这种严重疾病的影响。这是由不规则的生活方式，不良的饮食习惯以及缺乏运动以及怀孕期间引起的。在人体中，血糖水平受胰腺释放的胰岛素激素控制。由于胰岛素激素的任何原因，由于任何原因，血糖水平也会影响。这样，一个人可能会受到糖尿病的影响。可以通过定期运动和采用健康的生活方式来治愈受影响的患者。要控制血糖水平，可以给予某些药物或可以明确给予胰岛素。要知道一个人是否受到糖尿病的影响，需要进行一些诊断。如果我们在早期了解这种疾病，我们可能会防止这种有害疾病。用于早期预测机学习技术已被使用（Kerner＆Bruckel，2014）。机器学习技术从数据集中学习以预测结果。Some data is used as a training data which is used to train and then we can perform prediction using test data (Bottou,2014).For early stage diabetes prediction the various researchers have been used Support Vector Machine(Vishwanathan et al.,2002),Naive Bayes (Rish,2001), Artificial Neural Network (Wang,2003), Decision tree (Safavian et al.,1991)(Pal,2005),K nearest Neighbour （Liao＆Vemuri，2002），LSTM（长期记忆）（Sherstinsky，2020）。
合理步骤的指南
tlanx到Bari。 Ahn，John Andruchow，Eden，Atinn Bain，Gleinn Baker，Michael Bargersley，Brajkococho，Brag Brajin，Amy Brice，Amy Brice，Amy Brice，Alex。 CaldereènSodom，Nidi Caley，Shinead，Shinead Company，Dadger的Brah，John Davis，John Davies，Alex Devellowing，Ash Devellowing，Ash Draham，Ash Draws，Animals和Districation，Melissa Gonlids，Melissa Gonlids，Melissessesa Gishds。 Annony Haggery，Jo Hagggerty，Daniel Hasan，Hean Hasan，Herre，Break Lein，Jeleni Bretth，Brethth Johnstan，Breaks，Free Kimb，Vivian King，Vivian King，Mark Leanis，Enricons，Enricons； Mèdes，Mordesson代理Myers，Banha AM Footson，Amy Newll，Constant，Rackelson Nicolson，Consecestinstine，Concupuils Parskemosomos，Julihood，Pethest，Peterig，Peterig，Petert Roint。 Scottth, Scott's Scott, Annie Sloman, Ainsley Sloman, Renenee Snilling, Somungton, Andy Symington, Andy Symington, Andy Symington, Emily Turnbull, Steve Valbt, Elissa Walzab, Elissa Walzab, Elissa Walzab, Elicil Of Walzab, Elizab.惠特沃思（Whitworth），迈克尔（Michael）和奥利维亚·温德（Olivia Windhwart），里德利·杨（Ridly Yang），詹妮弗·IIP（Jennifer IIP）。
转录细胞周期蛋白依赖性激酶的小分子抑制剂施加了HIV-1潜伏期，呈现“块和锁定”治疗策略
Authors: Lianglong Sun 1,2,3 , Tengda Zhao 1,2,3, # , Xinyuan Liang 1,2,3,# , Mingrui Xia 1,2,3,# , Qiongling Li 1,2,3 , Xuhong Liao 4 , Gaolang Gong 1,2,3,5 , Qian Wang 1,2,3 , Chenxuan Pang 1,2,3 , Qian Yu 1,2,3 , Yanchao Bi 1,2,3,5 , Pindong Chen 6 , Rui Chen 1 , Yuan Chen 7 , Taolin Chen 8 , Jingliang Cheng 7 , Yuqi Cheng 9 , Zaixu Cui 5 , Zhengjia Dai 1,2,3 , Yao Deng 1 , Yuyin Ding 1 , Qi Dong 1 , Dingna Duan 1,2,3 , Jia-Hong Gao 10,11,12 , Qiyong Gong 8,13 , Ying Han 14 , Zaizhu Han 1,3 , Chu-Chung Huang 15 , Ruiwang Huang 1,3 , Ran Huo 16 , Lingjiang Li 17,18 , Ching-Po Lin 19,20,21 , Qixiang Lin 1,2,3 , Bangshan Liu 17,18 ,Chao Liu 1,3 , Ningyu Liu 1 , Ying Liu 16 , Yong Liu 22 , Jing Lu 1 , Leilei Ma 1 , Weiwei Men 10,11 , Shaozheng Qin 1,2,3,5 , Jiang Qiu 23,24 , Shijun Qiu 25 , Tianmei Si 26 , Shuping Tan 27 , Yanqing Tang 28 , Sha Tao 1 , Dawei Wang 29 , Fei Wang 28 , Jiali Wang 1 , Pan Wang 30 , Xiaoqin Wang 23,24 , Yanpei Wang 1 , Dongtao Wei 23,24 , Yankun Wu 26 , Peng Xie 31,32 , Xiufeng Xu 9 , Yuehua Xu 1,2,3 , Zhilei Xu 1,2,3 , Liyuan Yang 1,2,3 , Huishu Yuan 16 , Zilong Zeng 1,2,3 , Haibo Zhang 1 , Xi Zhang 33 , Gai Zhao 1 , Yanting Zheng 25 , Suyu Zhong 22 , Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, Cam-CAN, Developing Human Connectome Project, DIDA-MDD Working Group, MCADI, NSPN, and Yong He 1,2,3,5,*
社论：茶和茶饮料中的微生物
茶是世界上最受欢迎的饮料之一，微生物与茶产业密切相关。一方面，微生物发酵被认为是黑茶、康普茶、茶酒等发酵茶及茶饮料感官品质和保健功效形成的关键因素；另一方面，微生物与茶树的生长发育、茶叶品质的形成密切相关，因此近年来对茶和茶饮料中微生物的研究越来越多。在发酵茶和茶饮料加工过程中，微生物的代谢对其风味和保健功效的形成起着重要作用。由于微生物种类繁多，对茶和茶饮料中的关键微生物进行检测和鉴定十分必要。为了探究关键微生物对发酵茶及茶饮料风味品质和健康效益的影响，可综合应用宏基因组学、代谢组学等方法，在明确微生物作用的基础上，研发新的加工技术，提高茶和茶饮料的品质。此外，土壤微生物和内生微生物对茶树生长和茶叶品质的影响也值得进一步研究。在此背景下，组织了“茶和茶饮料中的微生物”研究专题。本研究专题收集了来自国际研究人员的 6 篇研究论文。本研究专题旨在了解微生物在茶和茶饮料中的作用，促进微生物学与茶科学的融合。康普茶是一种由细菌和酵母共生培养发酵而成的茶饮料。廖等人。分别使用高通量长读扩增子测序和超高效液相色谱-质谱法系统地研究了回流康普茶发酵过程中微生物群落演替和代谢物变化。他们的研究揭示了康普茶发酵的微生物和代谢物动态，强调了生产过程中微生物控制和质量保证措施的重要性。
社论：对微生物在食品质量和食品安全方面的作用的见解
随着健康意识，食品安全和质量的提高，全球需求在不断增长。食品安全和质量取决于许多因素，包括粮食生产，加工，保存和储存中的微生物。一方面，细菌，霉菌和酵母等微生物在食品生产中的应用历史悠久，例如葡萄酒，啤酒，面包和乳制品的生产。另一方面，微生物的生长和微生物污染导致食物变质甚至是食源性疾病，威胁着食品工业的发展。微生物在食品的生产，保存和改善中起着至关重要的作用。通过转化植物/动物来源的原材料的化学成分，功能性微生物，尤其是细菌和酵母，可以提高食物的感觉质量，增强养分的生物活性，产生抗氧化剂和抗菌化合物，并促进食品安全。食物的物理化学特性和挥发性氟化物与微生物的性质密切相关，尤其是在发酵食品中。刘，曹等人。利用了酵母和乳杆菌rhamnosus YL-1的混合物作为萨拉米香肠发酵过程的起动器，这可以有效地降低脂质氧化程度，并导致脂肪中的变化。发酵乳杆菌Yzu-06，葡萄球菌CGMCC 3475和亮氨酸的组合也已用于生产发酵香肠，这不仅改善了豆类化合物的多样性，而且还提高了sausages的整体质量（Liu R. R. R. et and e e e e e e e e e e e e e e et and and e）。Liao等。比较了不同真菌发酵的瞬时深茶的质量和代谢变化，例如cristatus，spergillus cristatus，aspergillus niger和assergillus tubingensis，揭示了Fungi构成了瞬时黑色teas的化学成分。Tao等。 回顾了微生物组在发酵过程中的利用，从而可以去除令人不愉快的豆质伏鸟并增强植物性肉类类似物的香气。 益生菌做得很好Tao等。回顾了微生物组在发酵过程中的利用，从而可以去除令人不愉快的豆质伏鸟并增强植物性肉类类似物的香气。益生菌做得很好
利用光裂解酶在原子水平上阐明DNA损伤修复反应
这也使得直接在原子水平上研究酶反应的整个过程成为可能，为酶学的新领域打开了大门。这将是根据反应中间体的结构（即酶的真实活性状态）合理设计催化剂和药物的第一步。 出版信息 标题：在原子分辨率下可视化光裂解酶的 DNA 修复过程 作者：Manuel Maestre-Reyna*、Po-Hsun Wang、Eriko Nango、Yuhei Hosokawa、Martin Saft、Antonia Furrer、Cheng-Han Yang、Eka Putra Gusti Ngurah Putu、Wen-Jin Wu、Hans-Joachim Emmerich、Nicolas Caramello、Sophie Franz-Badur、Chao Yang、Sylvain Engilberge、Maximilian Wranik、Hannah Louise Glover、Tobias Weinert、Hsiang-Yi Wu、Cheng-Chung Lee、Wei-Cheng Huang、Kai-Fa Huang、Yao-Kai Chang、Jianh-Haur Liao、Jui-Hung Weng、Wael Gad、Chiung-Wen Chang、Allan H. Pang、Kai-Chun Yang、Wei-Ting Lin、 Yu-Chen Chang、Dardan Gashi、Emma Beale、Dmitry Ozerov、Karol Nass、Gregor Knopp、Philip JM Johnson、Claudio Cirelli、Chris Milne、Camila Bacellar、Michihiro Sugahara、Shigeki Owada、Yasumasa Joti、Ayumi Yamashita、Rie Tanaka、Tomoyuki Tanaka、Fangjia Luo、Kensuke Tono、Wiktoria Zarzycka、Pavel Müller、Maisa Alkheder Alahmad、Filipp Bezold、Valerie Fuchs、Petra Gnau、Stephan Kiontke、Lukas Korf、Viktoria Reithofer、Christian Joshua Rosner、Elisa Marie Seiler、Mohamed Watad、Laura Werel、Roberta Spadaccini、Junpei Yamamoto、So Iwata、Dongping Zhong、Joerg Standfuss、Antoine Royant、Yoshitaka Bessho*, Lars-Oliver Essen*, Ming-Daw Tsai* ＜杂志＞ Science ＜ DOI ＞ 10.1126/science.add7795 补充信息 [1] X射线自由电子激光器（XFEL）