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单氟化促进了α-突触核蛋白的分泌错误折叠相关的分泌。 美国多发性骨髓瘤患者产生的医疗费用（TCE）在美国
压力细胞秘密错误折叠的蛋白质，但是尚不清楚UCP中错误折叠的蛋白质的靶向错误。在这里，我们报告说，错误折叠的UCPS客户端会通过称为泛素蛋白 - 折叠式修饰剂1（UFM1）的泛素样蛋白进行修饰。Using α -synuclein ( α -Syn) as a UcPS model, we show that mutating the UFMylation sites in α -Syn or genetic inhibi- tion of the UFMylation system mitigates α -Syn secretion, whereas overexpression of UFBP1, a component of the endoplasmic reticulum–associated UFMylation ligase complex, augments α - 哺乳动物细胞和模型生物中的Syn分泌。UFM1本身与α -Syn共归因，而血清UFM1水平与α -Syn的水平相关。因为UFM1可以被泛素特异性肽酶19（USP19）直接识别，这是一种先前已建立的UCPS刺激剂，已知与多种伴侣活动相关，因此UFMylation可能会促进USP19的底物参与，从而允许对差异蛋白质进行严格选择，以使其对分泌蛋白进行严格的分泌和蛋白质的毒素有效性。
Žs对极端降雨的影响
我们介绍了德克萨斯大学 - 城市研究的全球建筑高度（UT -Globus），该数据集可为全球1200多个城市或地区提供建筑高度和城市顶篷参数（UCP）。ut-Globus将开源太空载速度（ICETAT-2和GEDI）和粗分辨率的城市冠层高度数据与机器学习模型结合在一起，以估算建筑物级别的信息。使用来自美国六个城市的LiDAR数据进行验证，显示ut-Globus衍生的建筑高度的均方根误差（RMSE）为9.1米。验证1公里2个网格电池内的平均建筑高度，包括来自汉堡和悉尼的数据，导致RMSE为7.8米。与现有的基于餐桌的本地气候区域方法相比，在城市天气研究和预测（WRF城市）模型中，在城市内空气温度代表性中的UCP显着改善（RMSE为55％）。此外，我们演示了数据集使用WRF城市模拟降温策略并建立能源消耗的数据集，并在芝加哥，伊利诺伊州和德克萨斯州的奥斯汀进行了测试案例。使用太阳能和长波环境辐照度几何形状（SOLWEIG）模型（结合UT-Globus和LiDAR来源的建筑高度）的街道尺度平均辐射温度模拟证实了该数据集在MD Baltimore，MD（白天RMSE = 2.85°C）中建模数据集的有效性。因此，UT-Globus可用于建模具有重大社会经济和生物气象风险的城市危害，从而实现更细长的城市气候模拟，并由于缺乏建筑信息而克服了先前的限制。