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揭示HDAC6：SPG4
啮齿动物模型和人类模型之间具有实际解剖结构存在几个差异，因此与实际的人类细胞一起使用非常重要。为此，他们将human的皮肤细胞从SPG4 HSP患者中进行，将其重新编程为人类诱导的多能干细胞（HIPSC），并将其变成胚胎体，然后将它们通过后肌电（SB431542），SB431542 EGF，BFGF神经诱导造成八种不同类型的人类细胞。1。chir，胰岛素，B27就像人类大脑（无区域身份）一样。2。bdnf，nt3，iwp-2喜欢人类前脑中的那些。3。转移蛋白，孕酮，GDNF就像人类脑干中的那些一样。4。wnt3a，pms，shh，就像在人类中脑中发现的那些一样。5。视黄酸，GDF-11，就像在人脊髓中发现的那些。6。FGF19，SDF1类似于人类小脑中的SDF1。 7。 bmp-7喜欢中的那些FGF19，SDF1类似于人类小脑中的SDF1。7。bmp-7喜欢
与癌症相关的信号通路的治疗靶向
癌症干细胞（CSC）的理论提出，肿瘤内的不同细胞以及从其肿瘤中衍生的转移源自具有自我更新和分化能力的细胞的单个亚群。这些癌症干细胞对于肿瘤扩张和转移，肿瘤复发和对常规疗法的抗性（例如化学疗法和放射疗法）至关重要。获得这些能力的获取归因于替代途径的激活，例如Wnt，Notch，SHH，PI3K，Hippo或NF-κB途径，这些途径调节了解毒机制；增加代谢率；引起对凋亡，自噬和衰老途径的耐药性；促进药物转运蛋白的过表达；并激活特定的干细胞转录因子。消除CSC是癌症治疗方法中的重要目标，因为它可以减少复发和转移传播，这是肿瘤学患者死亡率的主要原因。在这项工作中，我们讨论了这些信号通路在CSC中的作用以及它们的治疗潜力。
肺癌干细胞及其临床意义
现在被广泛接受的是，干细胞存在于包括肺癌在内的各种癌症中，这些癌症被称为癌症干细胞（CSC）。CSC在这种情况下定义为肿瘤细胞的子集，具有在连续移植和克隆测定中形成肿瘤并在转移部位形成肿瘤的能力。肺癌的小鼠模型表明，肺CSC居住在维持茎，可塑性，启用抗体免疫逃避并提供转移潜力的壁ches中。类似于正常的肺干细胞，Notch，Wnt和HedgeHog信号传导级联反应，CSC已募集以调节干燥性，并在肺癌中提供治疗驱动的耐药性。靶向β-蛋白质和声音刺猬（SHH）活性的化合物在肺癌的临床前鼠模型中表现出了有希望的抗CSC的抗CSC。了解CSC及其在肺癌中的壁ni可以回答与肿瘤维持和相关的免疫调节和逃生有关的基本问题，这些问题对于寻求开发新型肺癌疗法的努力以及对当前认可的化学，靶向，靶向，靶向，和免疫治疗疗法的敏感性似乎很重要。
使用潜扩散模型
脑电图（EEG）是一种非侵入性方法，它允许记录丰富的时间信息，并且是诊断各种神经疾病和精神病疾病的宝贵工具。脑电图的主要局限性之一是信噪比低，缺乏训练大型数据繁殖神经网络的数据可用性。共享大型医疗保健数据集对于推进医学成像研究至关重要，但是隐私问题通常会妨碍这种努力。深层生成模型已引起关注，以避免数据共享局限性，并作为生成数据以改善这些模型性能的一种方法。这项工作研究了具有光谱损失的潜在扩散模型，作为深层建模，以生成30秒的睡眠eeg信号窗口。光谱损失对于确保生成的信号在典型的EEG信号的特定频带上包含结构性振荡。我们使用两个大型睡眠数据集（Sleep EDFX和SHH）训练了模型，并使用了多尺度的结构相似性度量，Frechet Inception距离和光谱图分析来评估合成信号的质量。我们证明潜在扩散模型可以使用正确的神经振荡产生逼真的信号，因此可以用来克服脑电图数据的稀缺性。
探索与合成数据生成的髓母细胞亚组的边界
图1。研究工作流程的概述。这项研究的数据是从以前的出版物（10）中获得的，该出版物可在GEO上访问。数据被预处理以消除低变化和异常基因，然后训练VAE。vae由两个基本部分组成。首先，编码器将输入维度降低到任意数字。对于每个减小的尺寸，获得了两个参数，代表正态分布的平均值和标准偏差，构成了潜在空间。第二，解码器恢复了数据的原始空间，并带有关联的重建误差。为了最大程度地减少此错误，解码器的输出用于训练后处理神经网络。使用解码器的生成能力，可以创建类似于原始的合成数据，并使用它以高特异性研究MB的亚组。此外，为了解释MB亚组和基因之间的关系，在潜在空间上使用了一个分类器来区分四个MB亚组（SHH，WNT，第3组和组4）。可以通过获得需要两个步骤的基因的形状值来解释此分类。shap的树式插图获得了分类子组与潜在空间之间的关系。然后，最重要的潜在变量（解释大多数分类的变量）然后传递给Shap的Deepplainer，以获取解释亚组分类的基因。
鲨鱼 3D 牙齿形态的多尺度变异以及发育和进化推论：鲨类牙齿的奥德赛
牙齿是连续的结构，其进化和发育历史与脊椎动物矿化组织的出现密切相关。牙齿表现出多种形式，在现存脊椎动物中发育模式不同，使其成为研究物种多样化的重要元素。鲨鱼牙齿永久更新，并表现出与交配和营养行为相关的形态。这项工作首先使用 3D 几何形态测量和机器学习来评估两种鲨鱼牙齿形态的变化。首次详细描述了雌雄异齿在鲨鱼个体发育过程中的出现，并表明在进行物种鉴别之前应首先评估这种自然变异。这项工作还质疑特定蛋白质在发育过程中对鲨鱼牙齿形态获得的作用。功能测试表明 Shh 和 Fgf3 对尖端形态发生和矿化过程有影响。这些蛋白质是对观察到的牙齿差异的有前途的解释性变量，导致假设它们在具有物种形成和营养和交配行为的结构演变中的作用，这是对广泛的bone tertebraey thermenthers thry thry thry thriment thrimation sermast sermast symant symast and symast symast and sentriment and symast sensiment and symast rastiment and symast symast insment astriment symast rast的同时，长期以来，这一组中的发生
视网膜原发性纤毛及其在视网膜神经退行性疾病中的功能障碍：超越纤毛病
抽象的原发性纤毛是从细胞膜延伸的感觉细胞器，并且在各种细胞类型中发现。纤毛具有大量的重要组成部分，可以检测和传播几种信号通路，包括Wnt和SHH。反过来，纤毛生成和纤毛长度的调节受各种因素的影响，包括自噬，肌动蛋白细胞骨架的组织以及纤毛内部的信号传导。不规则性导致一系列称为纤毛病的临床表现。大多数纤毛病患者的视网膜变性率很高。最常见的理论是，视网膜变性主要是由视网膜感受器中的功能和发育问题引起的。迄今为止尚未探索其他纤毛视网膜细胞类型对视网膜变性的贡献。在这篇综述中，我们研究了各种视网膜细胞类型中原发性纤毛的发生及其在病理学中的特征。此外，我们探讨了针对纤毛病的潜在治疗方法。通过参与这项工作，我们提出了新的想法，这些思想阐明了创新的概念，以对视网膜纤毛病的未来研究和治疗。关键词视网膜纤毛病，视网膜炎色素炎，视网膜营养不良，光感受器，RGC细胞，遗传失明
博士项目建议书
髓母细胞瘤是儿童中最常见的恶性脑肿瘤。它发生在小脑中，约占所有儿童脑肿瘤的四分之一。根据多组学分析，髓母细胞瘤可分为 4 种亚型：WNT、SHH、第 3 组和第 4 组。[1] 第 4 组是最常见的，生存预后参差不齐。我们在巴黎居里研究所和东京 NCNP 的合作者已经证明，通过非受体酪氨酸激酶 SRC 的信号传导在第 4 组髓母细胞瘤中上调，此外，SRC 的表达与 p53 失活相结合会导致类似于第 4 组髓母细胞瘤的小鼠肿瘤。[2] 该项目将设在癌症研究所 (ICR) 的多学科癌症药物发现中心 (CCDD)，在 Gary Newton 博士和 Rob van Montfort 博士的实验室中进行。该项目还将得到 Paul Workman 教授和 Louis Chesler 教授的支持。该项目由英国癌症研究中心儿童脑肿瘤卓越中心 (CRUK CBTCE) 资助，该中心由 Richard Gilbertson 教授（剑桥大学）和 Paul Workman 教授（ICR）共同领导。该中心的目标是召集大量专家人员、基础设施和全球合作，研究儿童脑肿瘤生物学、药物化学、药理学以及临床前和临床试验。在我们之前的 6 年计划 (https://www.crukchildrensbraintumourcentre.org ) 取得成功的基础上，我们最近获得了 CRUK 的 5 年续期资助。成功的博士生将受益于成为 CRUK CBTCE 早期职业研究网络的一部分。这将提供参观合作实验室、参加研讨会、暑期学校和出席内部和外部会议的机会。
术后小儿小脑突变综合症
简介：术后小儿小脑突变综合症（POPCMS）是肿瘤后窝手术后观察到的显着并发症，尤其是在儿科神经外科手术中。本文介绍了有关POPCMS的生理病理学，诊断，治疗和长期结局的文献综述。方法：遵循PRISMA指南的系统综述，搜索过去十年来PubMed，Web of Science和Lilacs发表的文章。纳入标准涉及对18岁以下人类受试者的研究，重点介绍了POPCMS的病理生理学，诊断，治疗和结果。结果：审查确定了34项关于最终包含的爆米花的研究。术前风险因素通常与小脑突变有关，包括中线肿瘤的位置，诊断髓母细胞瘤，诊断年龄较小，术前语言障碍，脑干浸润和肿瘤组织学。发现SHH亚组可降低CMS的风险。popcms的诊断标准包括语言障碍，情绪不稳定，肌咽喉功能障碍，吞咽困难，小脑运动综合征，小脑认知情感综合征和脑干功能障碍。治疗方法各不相同，药物显示出潜在的好处。语音和语言缺陷的康复选择受到限制。认知补救计划在改善学术成就和关注方面表现出了希望。很大一部分患者经历了临床改善。结论：后窝手术后，POPCMS仍然是一个具有挑战性的并发症。需要进一步的研究来制定标准化的诊断标准，有效的治疗方法和康复策略，以改善POPCMS患者的长期结局。
大规模睡眠登台的专注对手网络
当前开发广义自动睡眠阶段方法的方法依赖于通过利用不同个体的脑电图（EEG）来构建大型标记的培训和测试语料库。但是，训练集中的数据可能显示出脑电图模式的变化，这与测试集中的数据非常不同，这是由于固有的受试者间可变性，获取硬件的异质性，不同的蒙太奇选择和不同的录制录制环境。培训对此类数据的算法，而无需说明这种多样性会导致表现不佳。为了解决此问题，研究了不同的方法，用于学习数据集中所有个体的不变表示。但是，语料库的所有部分都不相同。因此，有力地对齐不可转移的数据可能会对整体绩效产生负面影响。受到临床医生如何手动标记睡眠阶段的启发，本文提出了一种基于对抗性训练的方法，以及注意机制，以从不同数据集中提取跨个体的传播信息，并注意更重要或相关的渠道和可转移的数据的数据集。Using two large public EEG databases - 994 patient EEGs (6,561 hours of data) from the Phys- ionet 2018 Challenge (P18C) database and 5,793 patients (42,560 hours) EEGs from Sleep Heart Health Study (SHHS) - we demonstrate that adversarially learning a network with attention mechanism, significantly boosts performance compared to state-of-the-art deep learning approaches in the跨数据库方案。通过将SHH视为训练集，提出的方法平均将精度从0.72提高到0.84，灵敏度从0.74提高到0.74，而Cohen的Kappa kappa系数从0.64到0.80，则在P18C数据库中的敏感性从0.64提高到0.80。