天然折叠蛋白依赖于雕刻其活性或结合位点的局部化学环境及其形状。特别是蛋白质表现出一种称为“水合挫败感”的现象,即分别控制亲水性脱水和疏水残基的水合的能力分别放大了其化学或结合性(1,2)。在这里,我们发现由由三个或更多组成部分组成的随机杂聚合物形成的单聚合物链纳米颗粒可以显示出相似的水平挫败感。我们将这些纳米颗粒分为三种类型:i)完全施工的小球,其中两种残基都表现出沮丧的状态,ii)半污染的,具有疏水性或亲水性残基,以及处于沮丧的状态,iiii)核心壳壳非挫败感。根据我们的结果,我们提出了一系列确定这些纳米颗粒状态的理化规则。这些规则在原子和简化的单聚合物链纳米颗粒的原子和简化的蒙特卡洛模型中都经过了不同的背骨和残基,以显示其一般性。我们的工作为单链纳米颗粒的设计提供了关键的见解,这是一种新兴的聚合物模态,可通过生物蛋白的功能来实现聚合物材料制造的易度和成本。
人工智能(AI)可分为弱人工智能与强人工智能。无人驾驶汽车、手机、机械臂等都属于弱人工智能。即便是现在的深度学习,也是弱人工智能的一种技术,因为它是为特定目的而设计的。相对于弱人工智能,强人工智能被认为是一种能像人一样思考和学习的设备。从哲学角度看,自我意识和智能生物的出现与人类更密切相关。本研究正处于探索伯纳德·洛纳根的认知过程的开端:经验(E)、理解(U)、判断(J)、决策(D)和使用算法和数据的推理(R)。上述五个过程描述如下:经验过程(E)是收集过去的信息和数据。它将导致理解过程(U)。(U) 将进入判断过程(J)
我们的目标是创建一个成功的NLP深度学习模型,以预测临床注意事项(即糖尿病和高血压)与肥胖相关的疾病。这对于从生物医学的角度从自动化机器学习领域很重要,并且可以改善健康成果的同时降低医疗保健成本(Waring等人,2020);因为如果我们只能从临床笔记中预测常见的健康状况,则可以减少人工的数量。对于我们的临床注释数据集,我们使用MIMIC-IV,因为它是一个大型且免费的数据库,其中包括最近与识别健康相关的数据。我们比较和分析多个模型的性能以及预测糖尿病和高血压的优化。这些模型的变体包括弓,伯特,生物递送室(经过ICU放电摘要训练)和生物递减的逻辑上的重新介绍,并带有班级权重以应对班级的不平衡。我们的基线,数据预处理和图形生成代码是从头开始编写的,而其他型号进行了修改并调整了预审计模型的版本。
标记是有机金属化学,化学催化,材料科学,有机电子,光伏和纳米技术领域的研究人员。他还是西北麦考密克工程学院的材料科学和工程学教授,也是化学与生物工程学教授,也是应用物理学教授。他的共同对应作家安东尼奥·弗切蒂(Antonio Facchetti)是佐治亚理工学院材料科学与工程学院的教授,也是西北地区的化学兼职教授。
在本研究中,我们提出了一种多功能的表面工程策略,即将贻贝粘附肽模拟和生物正交点击化学相结合。本研究的主要思想源自一种新型受贻贝启发的肽模拟物,其具有可生物点击的叠氮基(即多巴胺 4-叠氮化物)。与贻贝足蛋白的粘附机制(即共价/非共价共介导的表面粘附)类似,受生物启发和可生物点击的肽模拟物多巴胺 4-叠氮化物能够与多种材料稳定结合,例如金属、无机和有机聚合物基材。除了材料通用性之外,多巴胺 4-叠氮化物的叠氮残基还能够通过第二步中的生物正交点击反应与二苄基环辛炔 (DBCO-) 修饰的生物活性配体进行特定结合。为了证明该策略适用于多样化的生物功能化,我们在不同的基底上将几种典型的生物活性分子与 DBCO 功能化进行生物正交结合,以制造满足生物医学植入物基本要求的功能表面。例如,通过分别嫁接防污聚合物、抗菌肽和 NO 生成催化剂,可以轻松将抗生物污损、抗菌和抗血栓形成特性应用于相关的生物材料表面。总体而言,这种新型表面生物工程策略已显示出对基底材料类型和预期生物功能的广泛适用性。可以想象,生物正交化学的“清洁”分子修饰和受贻贝启发的表面粘附的普遍性可以协同为各种生物医学材料提供一种多功能的表面生物工程策略。
可以使用完全合成的,分离的DNA-纳米动物模仿生物分子冷凝物,从而模仿相位分离,从而在几种功能性纳米材料中实现明显的控制和性能的增加。干细胞表现出控制和执行基因转录到RNA的大分子的突出簇,这也通过相分离机制形成。由于两亲性效应,被转录的基因可以展开甚至分散这些簇。在这里,我们用具有纳米固定剂的聚胸腺素尾巴部署两亲性DNA的纳米t,以重现由DNA-纳米动物形成的液滴的生物学观察到的诱导型。我们使用多能斑马鱼胚细胞中转录簇的超分辨率显微镜图像作为生物参考数据。延时显微镜,两亲性滴定实验和Langevin动力学模拟表明,将两亲 - 莫蒂夫添加到合成系统中会重现胚胎细胞中转录簇看到的形状变化和分散。我们的工作说明了生物模型系统的组织原理如何指导实施新的方法来控制合成纳米材料的介观组织。
物质使用障碍是一种慢性疾病,也是世界各地导致残疾的主要原因。NAc 是介导奖励行为的主要大脑中枢。研究表明,接触可卡因与 NAc 中等棘神经元亚型 (MSN)、多巴胺受体 1 和 2 富集的 D1-MSN 和 D2-MSN 的分子和功能失衡有关。我们之前报道过,反复接触可卡因会在 NAc D1-MSN 中诱导转录因子早期生长反应 3 (Egr3) mRNA,而在 D2-MSN 中降低该mRNA。在这里,我们报告了在雄性小鼠中反复接触可卡因会诱导 Egr3 辅阻遏物 NGFI-A 结合蛋白 2 (Nab2) 的 MSN 亚型特异性双向表达的发现。使用 CRISPR 激活和干扰 (CRISPRa 和 CRISPRi) 工具结合 Nab2 或 Egr3 靶向的 sgRNA,我们模拟了 Neuro2a 细胞中的这些双向变化。此外,我们研究了雄性小鼠反复接触可卡因后 NAc 中组蛋白赖氨酸脱甲基酶 Kdm1a 、 Kdm6a 和 Kdm5c 的 D1-MSN 和 D2-MSN 特异性表达变化。由于 Kdm1a 在 D1-MSN 和 D2-MSN 中表现出双向表达模式,就像 Egr3 一样,我们开发了一种光诱导的 Opto-CRISPR-KDM1a 系统。我们能够下调 Neuro2A 细胞中的 Egr3 和 Nab2 转录本,并引起与我们在小鼠反复接触可卡因模型的 D1-MSN 和 D2-MSN 中观察到的类似的双向表达变化。相反,我们的 Opto-CRISPR-p300 激活系统诱导了 Egr3 和 Nab2 转录本并引起相反的双向转录调控。我们的研究揭示了可卡因作用中特定 NAc MSN 中 Nab2 和 Egr3 的表达模式,并使用 CRISPR 工具进一步模拟这些表达模式。
目前最先进的物体识别算法——深度卷积神经网络 (DCNN),灵感来自哺乳动物视觉系统的架构,在许多任务上能够达到人类水平的表现。在对 DCNN 进行物体识别任务训练时,已证明 DCNN 能够开发出与哺乳动物视觉系统中观察到的隐藏表征相似的隐藏表征 (Razavi 和 Kriegeskorte,2014 年;Yamins 和 Dicarlo,2016 年;Gu 和 van Gerven,2015 年;Mcclure 和 Kriegeskorte,2016 年)。此外,在物体识别任务上训练的 DCNN 是目前我们拥有的哺乳动物视觉系统的最佳模型之一。这让我们假设,教导 DCNN 实现更像大脑的表征可以提高其性能。为了测试这一点,我们在一个复合任务上训练了 DCNN,其中网络被训练为:(a) 对物体图像进行分类;同时 (b) 具有与猴子视觉皮层神经记录中观察到的中间表征相似的中间表征。与纯粹为对象分类而训练的 DCNN 相比,在复合任务上训练的 DCNN 具有更好的对象识别性能,并且对标签损坏的鲁棒性更强。有趣的是,我们发现这个过程不需要神经数据,但具有与神经数据相同统计特性的随机数据也会提高性能。虽然我们在复合任务上训练时观察到的性能提升与“纯”对象识别任务相比并不大,但它们非常稳健。值得注意的是,我们在研究的所有网络变体中都观察到了这些性能提升,包括:较小(CORNet-Z)与较大(VGG-16)架构;优化器的变化(Adam 与梯度下降);激活函数的变化(ReLU 与 ELU);以及网络初始化的变化。我们的结果证明了一种训练对象识别网络的新方法的潜在效用,使用大脑(或至少是其激活模式的统计特性)作为训练 DCNN 的教师信号的策略。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
替代综合微生物测试,提高了细胞治疗生产中质量控制的效率。发现这些方法在便利性,对不同菌株的检测灵敏度以及验证设计方面有所不同。
摘要:基于miRNA的疗法代表了一种适用于各种医学领域的创新且有希望的策略,例如组织再生和许多疾病的治疗,包括癌症,心血管疾病和病毒感染。miRNA是一组小的非编码RNA,在调节转录后水平的基因表达中起着关键作用,并调节维持细胞和组织稳态的几种信号通路。《评论中讨论的临床试验先驱了一个新的miRNA治疗时代,尤其是在组织工程中,使用合成的外源模拟物miRNA和反义miRNA(抗MIRNA)来恢复组织健康。本综述概述了miRNA的生物发生,作用机理,调节和潜在应用,然后检查与治疗性miRNA的运输和交付相关的挑战。使用病毒和非病毒载体防止降解并确保有效的miRNA递送的可能性突出显示,重点是新兴使用3D生物材料脚手架的优势来递送模拟物miRNA和抗MIRNA,以促进组织修复和重新生产。最后,审查评估了miRNA激活的支架疗法的当前景观,这些疗法在骨,软骨和皮肤组织中的临床前和临床研究上,强调了它们作为个性化医学中有前途的前沿的出现。