作为生物学家,我们一直对生物体的多样性和复杂性着迷。要了解动物界多样性的起源,我们必须了解动物的发育,而自发现以来,最能引起发育生物学家关注的一组基因可能就是 Hox 基因。这些基因编码高度保守的同源框转录因子,存在于从果蝇到人类的多种生物中。它们最早是在果蝇(Drosophila melanogaster)中发现的,最初被认为在决定生物体身体结构方面发挥着至关重要的作用 [1] 。然而,对 Hox 基因的研究已经远远超出了动物发育的范围,为至少另外两个生物学领域提供了信息。首先,它们是动物进化的关键驱动因素:它们部署方式和时间的变化,以及它们在下游基因网络中的变化,促进了动物身体结构的变化 [2,3] 。 Hox 基因研究还揭示了具有非常相似的 DNA 结合特异性的相关转录因子家族如何在体内发挥不同的功能 [4] 。可以说,没有其他任何一组基因对如此不同且重要的生物学领域产生过如此重要的影响。在本期特刊中,我们介绍了一系列文章,反映了 Hox 研究产生深远影响的所有三个领域:动物发育、动物进化和转录因子机制。在进化洞察方面,我们有三篇引人入胜的文章。第一篇由 Mulhair 和 Holland 撰写 [5,本期] ,基于一个有趣的观察结果,即大多数 Hox 基因在动物基因组中聚集在一起,并且它们沿主体轴线的表达与它们在这些簇中的位置相关。Mulhair 和 Holland 的贡献是一项杰作,他们使用不少于 243 种昆虫(代表 13 个目)的公开基因组序列来分析这些基因在簇级别组织的趋势。 Hox 基因簇大小和组织的巨大目特异性差异,以及新的同源框基因的重复、丢失和出现(例如鳞翅目中 zen 直系同源物的爆炸式增长)表明 Hox 基因具有许多物种特异性功能和调控模式,尚待发现。Wanninger 的文章 [6,本期] 探讨了 Hox 基因的进化起源以及 Hox 基因数量与动物复杂性的关系。Wanninger 首先通过描述几种可以解释当前可用序列数据的不同情景,分析了 Hox 基因在进化过程中出现和丢失的时间。一个结论是,与其仅仅依靠基因表达来确定形态性状的进化,不如包括比较形态学和基因-基因相互作用的数据集。第三,Turetzek 等人 [7,本期] 深入研究了蜘蛛中 Hox 基因的组织和表达。蜘蛛的身体结构与水果等研究较多的节肢动物不同,
机械性能Young的多壁CNT模量〜1-1.2 TPA Young的单壁CNT绳索的模量〜1 tpa的单壁纳米管绳索〜60 gpa
Lillian Elsinga Outstanding Student Leader Award Jami Arnold, Matthew Barber, William Behrmann, Dylan Berg, Tom Bergman, Brittney Blake, Nicholas Boonstra, Amanda Brossart, Margaret Burke, Jonathan Butz, Jiao Chen, Nickolas Coyle, Johnny DeMay, Rebecca Eckroad, Adrian Escalona, Margaret Eyre, Matthew Finley, Amanda Fischer, Kylene Fitzsimmons, Jessie Flatt, Logan Fletcher, Christen Furlong, Jacob Gapp, Shane Gerbert, Alexis Hanson, Tim Heise, Jared Hines, Casie Hoffert, Evie Hudson, Brent Jaenicke, Joseph Kalka, Brooke Kubat, Cassy Landborg, Kristina LeMire, Natalie Levang,Sean Marrin,Tyler McAllister,Jacob McConkey,Kelsey McCullough,Adam McDaniel,Heather Mohr,Hannah Mohr,Madeline Myers,Madeline Myers,Aaron Nicholson,Nathan Noeldson,Nathan Noeldner,Kou Omori,Kou Omori,Kyle Ova,Travis
简介人工智能 (AI) 是一个通用术语,指计算机作为智能生物执行任务的能力,即模仿人类思维的“认知”功能,如“学习”能力。1 AI 的概念早在亚里士多德 (公元前 384-322 年) 的逻辑研究中就已出现;然而,艾伦·图灵于 1940 年建造了现代世界第一台可操作的计算机,即所谓的机电式希思罗宾逊计算机。2 目前正在进行深入的关于在医学领域使用 AI 应用的研究,这可以提供前所未有的机会来做出准确诊断并提高临床实践中的医疗质量。3 医学中的 AI 主要有两个分支,虚拟(包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL))和物理。4 ML 和 DL 经常互换使用;
Mann,U。Schroeder,用于半导体过程的下一代铁电材料及其应用,应用物理学杂志129,No.10,100901(2021);引用:195
braunschweig S. lerche柏林D.LübbertEquality专员B. B. Behrens B. B. wedekind代表Braunschweig B. wedekind代表B. wedekind的残疾人代表B.braunschweig S. lerche柏林D.LübbertEquality专员B. B. Behrens B. B. wedekind代表Braunschweig B. wedekind代表B. wedekind的残疾人代表B.braunschweig S. lerche柏林D.LübbertEquality专员B. B. Behrens B. B. wedekind代表Braunschweig B. wedekind代表B. wedekind的残疾人代表B.braunschweig S. lerche柏林D.LübbertEquality专员B. B. Behrens B. B. wedekind代表Braunschweig B. wedekind代表B. wedekind的残疾人代表B.
这部引人入胜的新历史著作探讨了自恐龙灭绝以来最重要的生物学事件。2 亿多年前,地质力量将各大洲分开。彼此隔绝的两半世界发展出了完全不同的植物和动物群。哥伦布的航行将它们重新联系在一起,标志着欧亚大陆和美洲之间非凡的动植物交流的开始。正如查尔斯·曼所指出的,这场全球生态骚乱——“哥伦布大交换”——构成了后来人类历史的大部分基础。曼展示了科学家最新一代的研究成果,展示了这一全球交流网络的建立如何促进了欧洲的崛起,摧毁了中华帝国,震撼了非洲,并在两个世纪内使马尼拉和墨西哥城——亚洲、欧洲和美洲新边疆动态互动的地方——成为世界的中心。 1493年,查尔斯·曼对我们的过去做出了令人大开眼界的科学解释,其权威性和魅力无与伦比”——
进入劳动力市场的年轻人受教育程度更高,抱负也更大,但在许多国家,他们仍然很难找到好的工作(Mann、Denis 和 Percy,2020 年 [1] )。社会开始采用职业指导系统,帮助学生更好地设想、规划和实现自己的职业抱负,使他们能够更好地积累和激活劳动力市场的知识和技能。对定量数据的审查表明,各国这样做是正确的。参与职业发展形式的年轻人,特别是与他们如何探索、体验和思考未来相关的年轻人,通常比没有参与的同龄人更能享受进入劳动力市场的过渡(Covacevich 等人,2021 年 [2];Mann、Denis 和 Percy,2020 年 [1] )。