该预印本版的版权持有人于2024年10月6日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.10.03.24312030 doi:medrxiv preprint
背景:绿叶蔬菜(GLV)含有无机硝酸盐,该阴离子对口服微生物组具有潜在的益生元作用。然而,尚不清楚GLV和药理学补充[硝酸钾(PN)是否具有硝酸盐盐会引起对口腔微生物组的类似作用。目标:本研究旨在将GLV与PN补充对高血压个体中口腔微生物组组成和唾液生物标志物的影响进行比较。方法:将70个人随机分配给3个不同的组,以进行5周的饮食干预。第1组以GLV的形式消耗300 mg/d的硝酸盐。第2组食用的药丸,含300 mg/d的PN和低硝酸盐蔬菜。第3组用氯化钾(安慰剂:PLAC)和低硝酸盐蔬菜食用的药丸。在饮食干预之前和之后分析了口腔微生物组组成和口腔健康的唾液生物标志物。结果:GLV和PN组显示出类似的微生物变化,可能依赖硝酸盐,包括奈瑟氏菌,cap虫,弯曲杆菌,弯曲杆菌的丰富度增加,以及治疗后Veillonella,Megasphaera,segasphaera,megasphaera,sectinoryces和eubacterium种类的降低。在GLV组中观察到了Rothia物种的丰度,链球菌,Prevotella,放线菌和摩菌细菌的丰度降低,这可能是硝酸盐独立的。GLV和PN处理增加了唾液pH值,但只有GLV治疗显示唾液缓冲能力和乳酸降低的增加。结论:与PN相比,GLV组中硝酸盐依赖性和独立的微生物变化的结合对改善口服健康生物标志物具有更强的作用。
1 Antofagasta的能源开发中心,Antofagasta大学,AV。Antofagasta大学02800,Antofagasta 1271155,智利; markus.bergendahl.freddes@ua.cl(M.B. div>); susana.leiva.gujardo@ua.cl(s.l.-g.); carlos.portillo@unantof.cl(C.P. div>); douglas.olivares@unantof.cl(D.O.) div>2个工程系,位于Atallurgy,Atacama University,AV。 div>Antofagasta大学02800,Antofagasta 1271155,智利; luis.caceres@unantof.cl 4 Arturo Prat University,AV。 div>Arturo Prat 2120,Iquique 1110939,智利; notoro@unap.cl 5 Qica de los材料系,Qualica andBiologí学院,圣地亚哥大学,AV。Libertador B. O'Higgins 3363,圣地亚哥9170022,智利; victor.jimenez@usach.cl(V.J.-A。 div>); maritza.paez@usach.cl(M.P.) div>* corsondence:felipe.galleguillos.madrid@unantof.cl(f.m.g.m.m. )); alvaro.soliz@uda.cl(A.S.)
受影响的产物积聚在溶酶体中,导致溶酶体功能障碍和随之而来的疾病。NPC1和NPC2是溶酶体途径的一部分,用于疏散胆固醇,该胆固醇因内吞作用所吸收的脂蛋白分解而产生(图1A)。如果该途径受到NPC1或NPC2突变的损害,则胆固醇会积聚在溶酶体中,从而导致NPC。目前尚无对NPC的有效治疗方法。我基于绕过NPC1/2途径的溶酶体靶向融合的简单但新颖的NPC治疗方法(图1B)。简要地,NPC2易于表达和净化,并在添加到细胞中时有效地靶向溶酶体。通过将NPC2结合到无毒的胆固醇结合循环寡糖(例如β-环糊精(B CD))中,我们将产生一种融合,与单独的NPC2不同,可以将胆固醇直接捐赠给溶酶体膜,从而校正Lysosomal sostemos,从而纠正Lysosomal sostemot(Fig.1b)。有两年的资金,我建议实现以下目的:1)生成一组NPC2-B CD共轭物,其B CD部分变化以及NPC2和B CD之间的连接链接器; 2)确认靶向NPC2-B CD偶联物与溶酶体的靶向; 3)测试NPC2-B CD偶联物对NPC患者成纤维细胞中溶酶体胆固醇积累的影响,以确定它们是否以及如何促进胆固醇流动性。
级别。预测和警告:❖西北印度✓✓相当广泛地散布着光明/中等降雨,伴随着雷暴和雷击,很可能在喜马al尔邦,北阿坎德邦和东拉贾斯坦邦上。在一周内,散布在查mu-kashmir,北方邦,旁遮普邦,哈里亚纳邦 - 坎迪加 - 迪尔希,西拉贾斯坦邦的降雨量相当广泛。✓在第08届东拉贾斯坦邦孤立的很大的降雨也很可能是孤立的;喜马al尔邦10号; 8月10日和14日,北阿坎德邦。✓在Hisachal Pradesh,Uttarakhand,East Rajasthan孤立的大雨很可能在08 -14 -14 th期间; Haryana-Chandigarh在08&09 th;北方邦在08 -th - 12 th期间;西拉贾斯坦邦(West Rajasthan)在第09届 - 第14届;旁遮普邦10号; Jammu-Kashmir-Ladakh-Gilgit-巴尔的斯坦 - 穆扎法拉巴德(Baltistan-Muzaffarabad)将于8月10日至11日。❖印度西部和中部✓相当广泛地散布着广泛的降雨量,伴随着雷暴和闪电,很可能在本周的中央邦,Vidarbha,Vidarbha,Vidarbha,Vidarbha,Chhattisgarh,Konkan&Goa,Gujarat地区。在本周中,在Madhya Maharashtra,Marathwada,Saurashtra和Kutch上散布着相当广泛的降雨。✓在8月08日,东马德里邦的孤立地方非常大降雨。✓在恰蒂斯加尔邦(Chhattisgarh)的孤立地方很可能大雨; West Madhya Pradesh,Konkan&Goa,08&09 th; 8月8日至10日,中央邦德里亚邦,中央马哈拉施特拉邦。
使用Baran等人描述的酶试验测量了Kat I,Kat II和Kat III活性:Kat I,Kat II,Kat II和Kat III活性。[12],进行较小的修改。简要地,反应混合物含有各种量的唾液,2 µm或100 µm l-酮尿素,1毫米丙酮酸,70 µm吡idos-5-磷酸吡啶氧甲酸5-磷酸盐和150 mm 2-氨基2-氨基-2-氨基-2-氨基-2-甲基-l-丙醇 - 丙二醇缓冲液PH 9.6 for Kat I,150 mm Tris-ii或150 mmmmmmmmmmacetate MATER。 Kat III的Tris-乙酸盐缓冲液pH 8.0,总体积为200 µl。在37°C下孵育1小时后,通过添加14 µL的50%三氯乙酸和1 mL的0.1 m HCl来停止反应。变性蛋白,并通过高性能液相色谱(HPLC)定量合成的Kyna。通过在孵育前向反应混合物中加入14 µL 50%三氯乙酸来制备空白。至少在人类中,唾液中KAT活性的测量是线性的[1]。
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植物不断受到各种环境胁迫,这些胁迫对其生长、发育和生产力产生重大影响。其中,干旱、盐度和极端温度是最有害的。了解植物抗逆性的潜在机制对于制定提高作物抗逆性和确保粮食安全的战略至关重要。本综述全面探讨了植物对干旱、盐度和极端温度的生理、生化和分子耐受机制。我们讨论了胁迫感知和信号传导、渗透调节、抗氧化防御、激素调节以及遗传和表观遗传修饰的作用。此外,我们还重点介绍了旨在提高作物抗逆性的育种和生物技术方法的最新进展。
sjögren疾病(SJD)通过在唾液腺(SGS)中存在B细胞的淋巴细胞浸润广泛认可。与最初假定的相反,SJD中的SG功能不全与SGS中SG淋巴细胞浸润程度不密切相关。在SJD的SG发病机理中,导管性表现与表达toll-tliel-e自身抗体SSA/RO60,SSA/RO52的互动的导管细胞的能力表达了TOLL样受体和受体的受体样受体和受体,并以表达SJD相关的自身抗体,并以下是SSSA/RO52的互动,并以下是SSSA/RO52,并以下是SSSA/RO52,并以下是SSSA/RO52,并以下是SSSA/RO52,并以下是SSSA/sss,并以下是SSSA/sss,以及Leukin(IL)-1,IL-6,IL-7,IL-18,肿瘤坏死因子(TNF),B细胞激活因子(BAFF),CXC基序趋化因子10(CXCL10),CXCL112,CXCL12和CXCL13(在Verstappen等人1中进行了综述)。这些关键工作中的许多探索SG上皮涉及SJD病理学的涉及SG上皮细胞(SGEC)培养物。sgec培养物是使用epplant培养技术得出的,从而将一小部分SG组织铺在烧瓶中,并假定将生长的细胞推定为代表上皮细胞。2
摘要 - 视觉探测器(VO)对于自主系统的导航至关重要,以合理的成本提供准确的位置和方向估计。虽然传统的VO方法在某些条件下脱颖而出,但它们会面临诸如可变照明和运动模糊之类的挑战。深度学习的VO虽然更适应性,但在新环境中可能会面临概括问题。解决这些缺点时,本文提出了一种新型的混合视觉探光(VO)框架,该框架利用了姿势的超级视觉,提供了稳健性和对广泛标签的需求之间的平衡解决方案。我们提出了两种具有成本效益和创新的设计:一种自我监管的同谱预训练,用于从唯一的姿势标签中增强光流学习,以及一个随机的基于贴片的显着点检测策略,以进行更准确的光流贴片提取。这些设计消除了对训练的密集光流标签的需求,并显着提高了系统在多样化和挑战性环境中的概括能力。与密集的光学流程监督最终的最新方法相比,在极端和看不见的情况下,在极端和看不见的情况下,在标准数据集以及更大的鲁棒性和概括能力上实现了竞争性能。