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20250122 - （EN）商业政策中的人权
▪ 供应商。索尔维供应商行为准则适用于所有供应商，并规定了我们的期望，即我们的供应商将在其组织内实践负责任和可持续的商业实践，并致力于持续改进。反过来，我们的合作伙伴也应要求自己的供应商做出同样的承诺。我们的供应商将根据企业社会责任进行评估（对关键供应商进行第三方评估、对非关键供应商进行内部评估、EcoVadis 评估等），这些承诺将在谈判协议中确认。作为“携手可持续发展”（“TfS”）的成员，我们还提高了人们对在化学工业中建立可持续供应链的重要性的认识，包括促进和遵守人权原则的重要性。
建模全染色体目标搜索
摘要最常见的基因调节机制是当转录因子（TF）蛋白与调节序列结合以增加或减少RNA转录时。但是，在搜索这些序列时，TFS面临两个主要挑战。首先，相对于基因组长度，这些序列消失了。第二，散布在整个基因组上的几乎相同的序列，导致蛋白质暂停搜索。，但正如大肠杆菌中LACI调节的计算研究中所指出的那样，如果考虑DNA循环，这种几乎目标可能会较低。在本文中，我们探讨了这是否也发生在整个染色体的距离上。为此，我们开发了一个跨尺度的计算框架，该框架结合了建立的促进式扩散模型，用于基地级搜索和一个捕获全染色体范围的飞跃的网络模型。为了使我们的模型逼真，我们使用HI-C数据集作为超过100 TF的长期DNA片段和结合曲线之间3D接近的代理。使用我们的跨尺度模型，我们发现指向单个目标的中位数搜索时间严重取决于网络组合的结合节点强度（链接权重的总和）和局部分离率。另外，通过随机化这些速率，我们发现某些实际的3D目标配置比随机对应物更快或较慢。这一发现暗示染色体的3D结构漏斗对于相关的DNA区域必不可少。
人类序列特异性转录因子的位置依赖性功能
转录活性模式通过调节元素（例如启动子或增强子）在我们的基因组中编码，这些元素矛盾地含有相似的序列特异性转录因子（TF）结合位点1-3的类似分类。了解这些序列基序如何编码多个，通常重叠的基因表达程序对于理解基因调节以及非编码DNA中的突变如何在疾病4,5中表现出来至关重要。在这里，通过使用自然遗传变异，内源性TF蛋白水平的扰动以及对自然和合成调节元件的大量平行分析，从单个转录起始位点（TSS）的角度研究基因调节，我们显示TF结合对转录起始的影响取决于位置。分析与TSS相对于TSS的TF结合位点的发生，我们确定了具有高度优先定位的几个基序。我们表明，这些模式是TF独特的功能曲线的组合 - 许多TF，包括诸如NRF1，NFY和SP1之类的规范激活剂，激活或抑制转录启动，这取决于其相对于TSS的精确位置。因此，TFS及其间距共同指导转录启动的位点和频率。更广泛地，这些发现揭示了TF结合位点的类似分类如何根据其空间构型产生不同的基因调节结果，以及DNA序列多态性如何促进转录变异和疾病，并强调TSS在解码我们基因组的调节性信息中的关键作用。
心脏表现自然变异的遗传结构从苍蝇到人类
抽象解密人类心脏疾病的遗传结构至关重要，但它们的基本复杂性是一个主要障碍。我们研究了果蝇遗传参考面板（DGRP）测序的近交系中心脏性能的自然变化。全基因组关联研究（GWAS）确定了与心脏性状自然变异相关的遗传网络，这些遗传网络用于获得有关影响分子和细胞过程的见解。非编码变体用于绘制潜在的调节性非编码区域，而该区域又被用来预测转录因子（TFS）结合位点。同源TF，其中许多本身具有与心脏表现变化相关的多态性，也通过特定于心脏特异性的敲低验证。此外，我们表明，与心脏性能变异性相关的自然变异会影响一组与平均特征相关的基因，但通过同一基因中的不同变异。此外，我们表明表型变异性也与基因调节网络的自然变异有关。更重要的是，我们记录了蝇和人类中与心脏表型相关的基因之间的相关性，该基因支持一种保守的遗传结构，该遗传结构调节了从节肢动物到哺乳动物的成年心脏功能。具体而言，在这两种模型中都确定了PAX9和EGR2在心律调节中的作用，这表明果蝇中鉴定出的心脏功能自然变化的特征可以加速人类的发现。
国家清洁烹饪策略
AIDS Acquired Immune Deficiency Syndrome AQG Air Quality Guideline Level CAMARTEC The Centre of Agricultural Mechanization and Rural Technology CBOs Community Based Organizations COSTECH Commission for Science and Technology ERA Electricity Regulatory Authority EWURA Energy and Water Utilities Regulatory Authority FBOs Faith Based Organizations HIV Human Immunodeficiency Virus ICS Improved Cookstove ITMOs Internationally Transferred Mitigation Options LPG Liquefied Petroleum Gas MMscf Million Standard Cubic Feet MTF Multi-Tier Framework MW Megawatt NACTVET National Council for Technical and Vocational Education and Training NBS National Bureau of Statistics NCMC Tanzania National Carbon Monitoring Centre NEEC National Economic Empowerment Council NEMC National Environment Management Council NGO's Non-Governmental Organization OSHA Occupational Safety and Health Authority PCCB Prevention and Combating of Corruption Bureau PM Particulate Matter PO- RALG President's Office - Regional Administration and Local Government Authority PPP Public-Private Partnership REA Rural Energy Agency SDGs Sustainable Development Goals SE4ALL Sustainable Energy for All Shillings Tanzanian Shillings TAFF Tanzania Forest Fund TAFORI Tanzania Forestry Research Institute TANESCO Tanzania Electric Supply Company Limited TANROAD Tanzania National Roads Agency TARURA Tanzania Rural and Urban Road Agency TBS Tanzania标准局TEMDO TANZANIA工程和制造设计组织TFS TFS坦桑尼亚森林服务局TIC TIC TANZANIA投资中心TPA TANZANIA港口机构TPDC TPDC TANZANIA PETROLEUM PETROLEUM PETROLEUM DECORAME INTAR ATRA TRA TRA TANZANIA税务局税务机构
与情绪障碍表型相关的前岛叶基因表达相关的转录因子基序
摘要 情绪障碍是全球发病和死亡的主要原因，但情绪障碍中与大脑相关的分子病理生理学仍未得到充分定义。由于情绪障碍患者的前岛叶体积减小，因此从情绪障碍样本的尸检前岛叶中提取 RNA，并与未受影响的对照进行比较，以通过 RNA 测序识别 (a) 双相情感障碍 (BD; n = 37) 与 (vs.) 对照 (n = 33) 和 (b) 重度抑郁障碍 (MDD n = 30) 与对照以及 (c) 低与高轴 I 共病 (累积精神疾病负担的衡量标准) 中的差异表达基因 (DEG)。鉴于转录因子 (TF) 通过特定 DNA 结合结构域 (基序) 在基因表达中的调控作用，我们使用 JASPAR TF 结合数据库来识别 TF 基序。我们发现，BD 与对照组、MDD 与对照组以及高 I 轴共病与低 I 轴共病之间的 DEG 与已知调节 toll 样受体基因、细胞稳态控制基因以及参与胚胎、细胞/器官和大脑发育的基因表达的 TF 基序有关。通过使用荟萃分析成像结果来指导独立的尸检解剖以进行 RNA 测序，应用稳健的成像引导转录组学，以情绪障碍中前岛叶的灰质体积减少为目标，指导独立的尸检鉴定调节 DEG 的 TF 基序。我们对调节免疫、细胞稳态控制和发育基因表达的 TF 基序的发现提供了有关基因调控网络、控制它们的 TF 和情绪障碍中近似的潜在神经解剖表型之间的层次关系的新信息。
利用基于 CRISPR/Cas9 的转录调控系统进行细胞重编程
多年来积累的有关细胞分化机制的数据推动了细胞重编程的发展——这是生物技术的一个全新策略。将体细胞恢复到多能状态甚至将一种体细胞类型直接转换为另一种体细胞类型（转分化）的能力已成为细胞生物学的一项重要突破，因为它广泛应用于从基础研究到再生医学和遗传疾病治疗。早期的重编程技术，如体细胞核移植 (SCNT) 和细胞融合，大约 60 年前首次实施，证实了体细胞的分化状态是可以逆转的（Briggs 和 King，1952 年；Köhler 和 Milstein，1975 年）。尽管这些技术适用于多种应用（Köhler 和 Milstein，1975 年；Lee 等人，2016 年），但对于大多数现代重编程目的而言，它们仍然过于随机和不可控。重编程的下一个级别是在体细胞中外源性过度表达转录因子 (TF)。Takahashi 和 Yamanaka (2006) 在他们著名的将体细胞重编程为诱导多能干细胞 (iPSC) 的实验中使用了这种方法。TF 的过度表达仍然是改变细胞命运的最常见和最有效的方法。如今，存在多种技术可以实现这种改变。其中之一可能是 CRISPR/Cas9 — 一种基于细菌抗病毒防御系统的基因工程工具（Hsu 等人，2014 年）。该系统经过多次修改，不仅允许 DNA 编辑，还可以通过激活、抑制甚至染色质重塑等不同方式调节基因表达。
使用生物信息学和下一代测序数据分析筛选和鉴定与子宫内膜异位相关的关键生物标志物
子宫内膜异位症是子宫内膜型粘膜在子宫腔外的常见原因，如疼痛时期，慢性骨盆疼痛，性交和不育的疼痛等症状。但是，还限制了子宫内膜异位症的早期诊断。本研究的目的是识别和验证子宫内膜异位症的关键生物标志物。下一代测序（NGS）数据集GSE243039是从基因表达综合（GEO）数据库中获得的，并确定了子宫内膜异位症和正常对照样品之间差异表达的基因（DEGS）。进行了DEG，基因本体（GO）和Reactome途径富集分析后。此外，构建了蛋白质蛋白质相互作用（PPI）网络，并使用人类积分蛋白质蛋白相互作用参考（HIPIE）数据库和Cytoscape软件分析模块，并鉴定出集线器基因。随后，使用miRNET和网络分析员工具构建了miRNA和集线器基因之间的网络，并预测了可能的关键miRNA和TFS。最后，使用接收器工作特性曲线（ROC）分析来验证集线器基因。在子宫内膜异位和正常对照样品之间筛选了总共958摄氏度，其中包括479个高度调节的基因和479个下调的基因。go and reactome途径富集分析的958摄氏度表明它们主要参与多细胞生物过程，发育过程，GPCR和肌肉收缩的信号传导。这项研究使用了生物信息学技术来探索潜在和新颖的生物标志物。对PPI网络和模块的进一步分析确定了10个中心基因，包括VCAM1，SNCA，PRKCB，ADRB2，FOXQ1，MDFI，ACTBL2，PRKD1，DAPK1和ACTC1。可能的目标miRNA，包括HSA-MIR-3143和HSA-MIR-2110以及包括TCF3和时钟在内的目标TFS。这些生物标志物可能会为子宫内膜异位症的早期诊断，治疗和监测提供新的想法和方法。