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Mottaz，Anais等。 α波段连贯性的神经反馈训练可以增强运动性能。
抽象的增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）糖尿病性视网膜病（DR）的续集是糖尿病（DM）的频繁并发症，是劳动年龄人群失明的主要原因。当前的DR风险筛查过程没有足够的有效性，以至于疾病经常在不可逆的损害发生之前一直未被发现。与糖尿病相关的小血管疾病和神经视网膜变化产生了恶性循环，导致DR转化为PDR，具有特征性的眼部属性，包括线粒体和视网膜细胞过多的细胞损伤，慢性炎症，新血管造口化和视野降低。PDR被认为是其他严重糖尿病并发症（例如缺血性中风）的独立预测指标。“ Domino效应”是级联DM并发症的高度特征，其中DR是分子和视觉信号传导受损的早期指标。线粒体健康控制在临床上与DR管理有关，多摩尼克泪液分析可能对DR预后和PDR预测有用。改变了代谢途径和生物能学，微血管缺陷和小血管疾病，慢性炎症和过度的组织重塑，本文的重点是基于证据和二级博士护理管理。
洛克希德·马丁公司向海军交付综合多任务激光武器系统
洛克希德·马丁公司先进产品解决方案副总裁 Rick Cordaro 表示：“洛克希德·马丁公司和美国海军在开发和提供颠覆性激光武器系统方面有着共同的愿景和热情。HELIOS 提高了舰船的整体作战系统效能，以遏制未来的威胁并为水兵提供额外的保护，我们明白，我们必须提供根据海军优先事项定制的可扩展解决方案。HELIOS 为逐步交付强大而强大的激光武器系统能力奠定了坚实的基础。”
假肢术语的词汇表2023：第十版
抽象类型2糖尿病（T2DM）定义为主要不是胰岛素依赖性的成人发作类型，占所有糖尿病（DM）病例的95％以上。根据全球记录，有5.37亿20-79岁的成年人受DM的影响，这意味着15人中至少有1人。该数字预计到2045年将增长51％。T2DM最常见的并发症之一是糖尿病性视网膜病（DR），总体患病率超过30％。由于T2DM人群的增长，与DR相关的视觉障碍的总数正在上升。增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）是造成工人年龄成年人可预防失明的医生和主要原因。此外，具有特征性的全身性属性，包括线粒体损伤，细胞死亡增加和慢性炎症，是层叠DM复杂（例如缺血性中风）的独立预测指标。因此，早期DR是出现这种“多米诺效应”上游的可靠预测变量。全球筛查，导致及时识别与DM相关并发症的及时鉴定，目前应用的反应性医学无法充分实施。一种个性化的预测方法和具有成本效益的针对性预防 - 预测性，预防和个性化医学（PPPM / 3pm）可以很好地利用累积的知识，防止失明和其他严重的DM并发症。为了达到这一目标，需要可靠的阶段和特异性生物标志物面板，其特征是一种简单的样本收集，高灵敏度和分析特异性的方式。在当前的研究中，我们检验了以下假设：非侵入性收集的泪液是分析眼部和全身性（DM相关并发症）生物标志物模式的可靠来源，适合于稳定DR与PDR进行鉴别诊断。在这里，我们报告了全面正在进行的研究的第一个结果，其中我们将个性化的患者特征（健康对照与稳定D的患者以及患有有或没有合并症的PDR患者）与泪液中的代谢谱相关联。Comparative mass spectrometric analysis performed has identified following metabolic clusters which are differentially expressed in the groups of comparison: acylcarnitines, amino acid & related compounds, bile acids, ceramides, lysophosphatidyl-choline, nucleobases & related compounds, phosphatidyl-cholines, triglycerides, cholesterol esters, and fatty acids.我们的初步数据强烈支持泪液中代谢模式的潜在临床实用性，这表明DR阶段和PDR进展的独特代谢特征。这项试验研究创建了一个平台，用于验证泪液生物标志物模式，以将易受PDR的T2DM患者分层。此外，由于PDR是严重T2DM相关并发症（例如缺血性中风）的独立预测指标，因此我们的国际项目旨在为“诊断树”（是/否）创建适用于糖尿病护理中HealthRisk评估的分析原型。
最初发表于：丽莎·佩鲁扎（Perruzza）； Rezzonico Jost，Tanja； Raneri，Matteo； Gargari，Giorgio；帕拉特拉（Martina）； Benedetta的De Ponte Conti； Seehu
Lisa Perruzza, 1,9, * Tanja Rezzonico Jost, 1 Matteo Raneri, 1 Giorgio Gargari, 2 Martina Palatella, 1 Benedetta De Ponte Conti, 1,3 Frauke Seehusen, 4 Julia Heckmann, 5 Dorothee Viemann, 5,6,7 Simone Guglielmetti, 8 and Fabio Grassi 1,10， * 1 1 1个生物医学研究所，生物医学学院，瑞士贝林佐纳6500大学的Della della svizzera Italiana大学2号食品微生物学和生物生物学家部门，食品，环境和营养科学系（防御），MOLAN，MOLAN，MOLAN，MOLAN，MOLAN，MOLAN，MILAN，MILAN，2013 33 University of Bern, 3012 Bern, Switzerland 4 Institute of Veterinary Pathology, Vetsuisse Faculty, University of Zurich, 8057 Zurich, Switzerland 5 Department of Pediatrics, University Hospital W € urzburg, 97080 W € urzburg, Germany 6 Cluster of Excellence RESIST (EXC 2355), Hannover Medical School, 30625 Hannover, Germany 7 Center for感染研究，大学W€urzburg，97080 W€urzburg，德国8生物技术与生物科学系（BTBS）（BTBS），米兰 - 比科卡大学，20126年米兰，20126年，米兰，意大利9的地址：Humabs Biomed SA是Vir Biotechnology Inc.，6500 bellinzona conteraction cootsience of Cottoricant cootsience of Contection cootsience of Contection cootsive Indecland，Switzone，Switzerand contection * lperruzza@vir.bio（l.p。），fabio.grassi@irb.usi.ch（f.g。）https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101639
最初发表于：Saha, Aakash;阿兰特斯（Paul R）；许罗海恩 V； Narkhede，Yogesh B；吉内克，马丁；巴勒莫，朱莉娅（2020 年）。分子动力学
摘要：CRISPR-Cas12a 是一种基因组编辑系统，最近也被用于核酸检测，有望通过 DETECTR 技术诊断 SARS-CoV-2 冠状病毒。在这里，多微秒分子动力学的集合表征了允许 CRISPR-Cas12a 中进行核酸处理的关键动态决定因素。我们表明，DNA 结合会诱导 Cas12a 构象动力学的转换，从而激活外周 REC2 和 Nuc 结构域以使核酸能够裂解。模拟表明，Nuc 结构域的大振幅运动可能有利于系统向 DNA 裂解的构象激活。在这个过程中，REC 叶起着关键作用。因此，REC 和 Nuc 的联合动力学显示出引发 DNA 靶链向催化位点构象转变的趋势。最值得注意的是，REC2 区域和 Nuc 结构域的高度耦合动力学表明 REC2 可以充当 Nuc 功能的调节器，类似于之前在 CRISPR 相关核酸酶 Cas9 中的 HNH 结构域中观察到的情况。这些相互的结构域动力学可能对于 DNA 的非特异性结合至关重要，从而对于 DETECTR 技术的潜在机制功能至关重要。考虑到 REC 是系统特异性的关键决定因素，我们的发现为未来旨在表征其在 CRISPR-Cas12a 中的功能的生物物理研究提供了合理基础。总体而言，我们的成果推进了我们对 CRISPR-Cas12a 机制的理解，并为改进基因组编辑和病毒检测的新工程努力提供了依据。■ 简介
最初发表于：Jürgensen, Anna-Maria；哈利利，阿夫辛；奇卡，伊丽莎白；因迪韦里，贾科莫； Nawrot，马丁·保罗（2021 年）。神经形态模型
摘要动物神经系统在处理感官输入方面非常高效。神经形态计算范式旨在硬件实现神经网络计算，以支持构建大脑启发式计算系统的新解决方案。在这里，我们从果蝇幼虫神经系统中的感官处理中获得灵感。由于其计算资源非常有限，只有不到 200 个神经元和不到 1,000 个突触，幼虫嗅觉通路采用基本计算将外围广泛调节的受体输入转换为中央大脑中节能的稀疏代码。我们展示了这种方法如何让我们在脉冲神经网络中实现稀疏编码和刺激模式的可分离性提高，并通过软件模拟和混合信号实时神经形态硬件上的硬件仿真进行了验证。我们验证了反馈抑制是支持整个神经元群体中空间域稀疏性的中心主题，而脉冲频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的实验表明，这种小型的、生物现实的神经网络在神经形态硬件上有效地实现，能够实现全时间分辨率下感官输入的并行处理和有效编码。
Sarah Bertoli，EmilieBérard，Pierre Peterlin，Romain Guieze，Yohan Desbrosses，Yosr Hicheri，Omar Benbrahim，Martin Carre，Corentin Orvain，Anne B
短贝托利。劳伦斯·萨恩斯（Laurence Sanhes），玛丽格·赫南兹（Galleg-Hernanz）的玛丽亚（Maria），表达了卡罗尔（Carole），劳尔·文森特（Laur Vincent），希格林（Himberlin和克里斯蒂安·雷恩（Christian Recher）。合作十字架：创新的白血病组织（FILO）。接收：接收13，2024。接受：2025年1月28日。引用：Sarah Bertoli，Emilie Berard，Peter的Pierre，Rome，Yohan Desbrosses，ISR Book，Benbrahim，Martin Carre，Roth Roth，Roth Roth，Veronique。 Dorvaux，圣玛丽的劳伦斯，免费蜗牛，辛迪，阿丽亚妮矿，阿里安娜矿，安妮·惠恩，出生，伊莎贝尔·卢奎特，拉尔古斯，埃里克·德拉贝尔，阿诺德。预订，基督徒到达。合作十字架：创新的白血病组织（FILO）。热学。2025年2月6日。doi：10.3324/haematol.2024.286807 [第一个epub Ash]免责声明。Haematologica是已完成常规同行评审并已被接受出版的早期手稿的电子发布PDF文件。出版已由作者批准。在印刷之前发行电子版本后，手稿将进行技术和英语编辑，排版，证明校正和呈现以供作者的最终批准；然后，手稿的最终版本将出现在日记的常规期刊中。所有适用于该期刊的法律免责声明也与该生产过程有关。
使用马提尼粗粒型模型设计药物和输送系统
1分子微生物学和结构生物化学（MMSB，UMR 5086），CNRS＆Lyon大学，法国里昂，里昂； 2法国斯特拉斯堡·塞德克斯大学（UMR 7177 CNRS，umr 7177 CNRS） 3 Pharmcadd，商，商，韩国； 4计算生物医学，高级模拟研究所（IAS-5）和神经科学与医学研究所（INM-9），德国尤利希的ForschungszentrumJülichGmbh； 5德国亚兴的亚历大学数学，计算机科学与自然科学学院生物学系； 6 Zymvol Biomodeling，西班牙巴塞罗那； 7JülichSuperComputing Center（JSC），ForschungszentrumJülichGmbH，Jülich，德国； 8德国亚兴大学rWth亚兴大学医学院神经病学系和韩国灌木丛大学的Pukyong国立大学物理学系91分子微生物学和结构生物化学（MMSB，UMR 5086），CNRS＆Lyon大学，法国里昂，里昂； 2法国斯特拉斯堡·塞德克斯大学（UMR 7177 CNRS，umr 7177 CNRS） 3 Pharmcadd，商，商，韩国； 4计算生物医学，高级模拟研究所（IAS-5）和神经科学与医学研究所（INM-9），德国尤利希的ForschungszentrumJülichGmbh； 5德国亚兴的亚历大学数学，计算机科学与自然科学学院生物学系； 6 Zymvol Biomodeling，西班牙巴塞罗那； 7JülichSuperComputing Center（JSC），ForschungszentrumJülichGmbH，Jülich，德国； 8德国亚兴大学rWth亚兴大学医学院神经病学系和韩国灌木丛大学的Pukyong国立大学物理学系9
马提尼 3 粗粒度力场：小分子
Martini 粗粒度力场 Martini 3 的最新重新参数化提高了该模型在预测分子动力学模拟中的分子堆积和相互作用方面的准确性。在这里，我们描述了如何在 Martini 3 框架内精确参数化小分子，并提供了一个经过验证的小分子模型数据库。我们特别关注脂肪族和芳香族环状结构的描述，这些结构在溶剂和药物等小分子或蛋白质和合成聚合物等大分子的构成块中普遍存在。在 Martini 3 中，环状结构由使用更高分辨率粗粒度颗粒（小颗粒和微小颗粒）的模型描述。因此，本数据库构成了校准新 Martini 3 小颗粒和微小颗粒尺寸的基石之一。这些模型表现出出色的分配行为和溶剂性能。还捕获了不同本体相之间的可混溶性趋势，从而完成了参数化过程中考虑的一组热力学性质。我们还展示了新的珠子尺寸如何能够很好地表示分子体积，从而转化为更好的结构特性，例如堆叠距离。我们进一步介绍了设计策略，以构建复杂度更高的小分子的 Martini 3 模型。