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胰岛素抵抗和2型糖尿病的个性化分子特征
图1。人类骨骼肌的蛋白质组和磷蛋白组是全身胰岛素敏感性的关键决定因素。研究设计示意图：我们招募了77个患有正常葡萄糖耐受性（NGT）（n = 43; 21雄性和22位女性）或2型糖尿病（T2D）（n = 34; 21雄性和13雌性和13个雌性）的个体，并收集了胰岛素前的30分钟。还招募了46个NGT（n = 12; 7名男性和5位女性）或T2D（n = 34; 21雄性和13个女性）的验证队列（a）。在夹具的稳态周期内的葡萄糖灌注速率的箱形图，其中水平线表示中位数（b）。排名的条图显示了所有个体的胰岛素灵敏度异质性（C）。可再现和高通量（Phospho）蛋白质组学在翠鸟机器人和Evoseop-timstofpro液相色谱量表质谱法设置上的蛋白质组学工作流程。样品以DIA-PASEF模式测量，并在Spectronaut软件（D）中进行量化。在至少5个样品中定量的蛋白质，磷酸蛋白，肽和位点的数量。丝氨酸，苏氨酸和酪氨酸残基上的位点磷酸化分布（E）。对蛋白质组（基线，禁食条件）和磷酸蛋白质组（基线和胰岛素）（F）的所有个体的变异系数计算的受试者间变异。蛋白质组（蓝色）和磷酸蛋白质组（基线=红色，胰岛素=紫色）与血糖临床指标的关联。Venn图描绘了M-Value与HOMA1-IR（G）之间关联的重叠。gir =葡萄糖输注率。T2D = 2型糖尿病。主成分分析M值对蛋白质组和磷酸蛋白质组有色。热图展示了Z尺寸的PC负载贡献跨性别，性别和夹具（H-I）。胰岛素灵敏度关联是基于Kendall与Benjamini-Hochberg校正的P值<0.05被认为是显着的。ngt =正常的葡萄糖耐受性。p <0.001 = ***。图1中显示的所有数据均来自发现队列。
线粒体DNA D-Loop SNP揭开Murrah Buffalo牛奶生产变化的分子特征
消除牛奶脂肪。之后，仔细去除脂肪层，并丢弃上清液。随后，将富含体细胞的沉积物细致地转移到新的Eppendorf管中。使用600 µL的PBS进行洗涤步骤，涉及在5,000×g的情况下重新注入10分钟。这个
冥想中的药物特征：来自内部工程静修的转录组连接图分析
冥想练习以其压力管理和健康益处而闻名，正越来越多地被纳入健康养生法和慢性病的辅助疗法中。我们认为，在非药理学的外表下，冥想练习可能通过药物靶标调节来发挥作用。在这里，我们利用连接图 (CMap) 来研究 (a) 冥想诱导的分子特征与已确定的药物反应之间的重叠，以及 (b) 有助于冥想治疗效果的途径和机制。这是在一个全面的时间 RNAseq 数据集中研究的，该数据集包含一项临床试验的冥想前、冥想和后续阶段，该试验涉及 106 名练习内在工程冥想的参与者。最引人注目的是，我们观察到冥想特征与 438 多种药物的交集，其中负连接分数和正连接分数≥ 98%，并且个体集群具有不同的反应。这些药物主要针对神经活性配体受体信号通路，广泛用于神经精神疾病、高血压、偏头痛、疼痛、失眠、尼古丁成瘾、酒精中毒和癌症。这项研究强调了以下必要性：（a）以与药物治疗相同的谨慎态度对待冥想；（b）根据个人健康状况、疾病状况和同时服用的药物定制和校准冥想练习；（c）在专家指导下进行冥想。
研讨会报告：癌症暴露的分子特征
缩写和首字母缩略词列表 AA 马兜铃酸 APOBEC 载脂蛋白 B mRNA 编辑催化多肽样 BCERP 乳腺癌和环境研究计划 BMI 体重指数 CIMP CpG 岛甲基化表型 COSMIC 癌症体细胞突变目录 EBV 爱泼斯坦-巴尔病毒 EWAS 表观基因组关联研究 GC-HRMS 气相色谱-高分辨率质谱法 HCC 肝细胞癌 HPLC-ICPMS 高效液相色谱-电感耦合等离子体质谱法 HTAN 人类肿瘤图谱网络 ICR 印记控制区 ICPMS 电感耦合等离子体质谱法 iPSC 诱导多能干细胞 MC-ICPMS 多接收电感耦合等离子体质谱法 MEC 多民族队列 MEF 小鼠胚胎成纤维细胞 NCI 国家癌症研究所 NIEHS 国家环境健康科学研究所 NIH 国立卫生研究院 PFAS 全氟和多氟烷基物质 RCC 肾细胞癌 SBS 单碱基置换 TCGA 癌症基因组图谱
全基因组重测序揭示阿比加尔牛的本地适应选择特征
1 中国农业科学院兰州畜牧与药科研究所，农业农村部青藏高原动物遗传育种重点实验室，牦牛繁育工程重点实验室，兰州 730050，甘肃；wondessenayalew9@gmail.com 2 亚的斯亚贝巴大学生物技术研究所，亚的斯亚贝巴邮政信箱 1176，埃塞俄比亚；getinet.tarekegn@sruc.ac.uk (GMT); tesfu74@yahoo.com (TST) 3 苏格兰农村学院（SRUC），爱丁堡大学罗斯林研究所大楼，爱丁堡 EH25 9RG，英国 4 卡罗琳斯卡医学院妇女和儿童健康系儿童癌症研究组，Tomtebodavägen 18A，17177 斯德哥尔摩，瑞典 5 瑞典农业科学大学动物育种和遗传学系生物信息学系，邮政信箱 7023，S-750 07 乌普萨拉，瑞典；renaud.van.damme@slu.se (RVD)；erik.bongcam@slu.se (EB-R.) 6 埃塞俄比亚生物和新兴技术研究所，亚的斯亚贝巴邮政信箱 5954，埃塞俄比亚；zededeaget@gmail.com * 通信地址：wuxiaoyun@caas.cn (XW); pingyanlz@163.com （邮箱）
具身语义和语言的大脑特征
根据具身理论（包括具身、嵌入、扩展、演绎、情境和扎根认知方法），语言表征与我们与周围世界的互动有着内在联系，这反映在语言处理和学习过程中的特定大脑特征中。这篇共识论文从具身理论与非模态理论的原始竞争出发，探讨了一系列精心挑选的问题，旨在确定运动和感知过程何时以及如何参与语言过程，而不是是否参与。我们的研究领域非常广泛，从具身语义的神经生理特征（例如事件相关电位和场以及神经振荡）到语义处理和语义启动对具体和抽象词的影响，再到第一和第二语言学习，最后，使用虚拟现实来检查具身语义。我们的共同目标是更好地理解运动和感知过程在语言理解和学习所代表的语言表征中的作用。我们达成共识，基于该领域开展的开创性研究，未来的发展方向是通过承认具体和情境语言和语义过程的多模态性、多维性、灵活性和特质来提高研究结果的外部有效性。
矩阵代码等价的数字签名
摘要。在本文中，我们展示了如何使用矩阵代码等同（MCE）问题作为构建签名方案的新基础。这扩展了以前关于使用同构问题作为签名方案的工作，这一趋势最近在量词后加密货币中出现。我们的新配方利用了一个更普遍的问题，并允许较小的数据大小，实现竞争性能和出色的功能。使用MCE，我们构建了一个零知识协议，我们将其变成一个名为矩阵等效数字signature（MEDS）的签名方案。我们提供了针对NIST的1类安全级别量身定制的药物参数的初步选择，其公共钥匙小至2.8 kb，签名范围从18 kb到6.5 kb左右，以及C.
硬件安全密钥中的混合后量子签名
摘要：量子计算的最新进展正日益威胁目前广泛使用的密码系统的安全性，例如 RSA 或椭圆曲线签名。为了应对这一威胁，研究人员和标准化机构加速了向抗量子密码系统的过渡，统称为后量子密码 (PQC)。这些 PQC 方案由于其更大的内存和计算占用空间以及更高的潜在漏洞可能性而带来了新的挑战。在这项工作中，我们通过引入一种将安全密钥使用的数字签名升级到 PQC 的方案来应对这些挑战。我们引入了一种基于两个构建块的混合数字签名方案：一个经典安全方案 ECDSA 和一个后量子安全方案 Dilithium。即使另一个底层构建块被破坏，我们的混合方案也能维护每个底层构建块的保证，因此可以抵抗经典和量子攻击。我们通过实验证明，我们的混合签名方案可以在当前安全密钥上成功执行，尽管众所周知，安全的 PQC 方案需要大量资源。我们在 https://github.com/google/OpenSK/releases/tag/hybrid-pqc 上发布了我们方案的开源实现，以便其他研究人员可以在 nRF52840 开发套件上重现我们的结果。
解码生命蓝图：揭示发育途径中的分子和遗传特征
生物体从单细胞发育成复杂的多细胞生物是一个由一组精确的分子和遗传指令控制的非凡过程。了解这些发育途径的复杂性一直是科学家们寻求解开生命本身奥秘的一大兴趣。分子和遗传分析技术的最新进展为协调发育的复杂机制提供了前所未有的见解。本文探讨了解码生命蓝图的前沿研究和发现，强调了分子和遗传分析在解开发育途径中的重要性。分子分析在破译发育途径背后的复杂过程中起着至关重要的作用。转录组学、蛋白质组学和代谢组学等技术使研究人员能够研究整个发育过程中基因表达、蛋白质相互作用和代谢途径的动态变化。通过检查不同阶段的分子特征，研究人员可以识别参与协调细胞分化、组织模式形成和器官形成的关键基因、调控网络和信号通路。这种全面的理解为控制发育过程的分子机制提供了宝贵的见解。
DNA甲基化对常规合成和生物疾病改良的抗肿瘤药物（DMARDS）的反应的甲基化特征（DMARDS）
摘要：类风湿关节炎（RA）是一种复杂的疾病，在疾病严重程度和对患者之间标准治疗的反应中显示出异质性。常规，靶标合成和生物疾病改良的风湿性药物（DMARD）的失败率是显着的。尽管有一些用于预测患者反应的模型，但它们的精度有限，需要复制/验证，或者可以通过滑膜活检获得样品。因此，目前尚无预测方法用于常规临床用途。先前的研究表明，仅遗传学和环境因素无法解释患者之间反应的差异。最近的研究表明，脱氧核糖核酸（DNA）甲基化在RA的发病机理和疾病进展中起重要作用。重要的是，在RA患者的血液中发现了对常规，靶标合成和生物学DMARD的反应，并有可能充当预测性生物标志物。本综述将总结并评估主要在血液中的治疗反应中DNA甲基化特征的证据，但还从癌症中患病组织中与RA和自身免疫性疾病相比的进展。我们将讨论使用DNA甲基化特征作为预测标记的好处和挑战，以及该领域未来进步的潜力。