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不仅仅是其各个部分的总和：发现复杂社区中微生物相互作用的新兴影响
micrial comm统一的统一性并非由微生物的不同性及其无数的元元潜力，而是由于大量在微生物之间发生成对的相互作用的种类相互作用，我们建议在战争之间进行更多的互动，从而使整个microbi的效果吸引到整个microbi中的效果。The pr oduction of certain meta bolites that can be tied to a specific micr obe-micr obe interaction might sub- sequently influence the physicochemical parameters of the ha bitat, stim ulate a change in the trophic network of the community or create new micro-habitats through the formation of biofilms, similar to the production of antimicrobial substances which might negati v el y affect onl y one micr oorganism but对其他通讯成员的丰富性产生连锁反应。她的e，即需要结合Esta b以及创新的ATI V e la borator y和计算方法来统治Nov El互动并评估其次要效应。这样的努力将纳入少量研究，以扩大我们对复杂微生物群落动态的知识。
揭示足球守门员隐蔽注意力的脑电图相关性：迈向创新运动训练程序
体育科学和神经科学的进步为设计高效且激励人心的运动训练工具提供了新的机会。例如，使用神经反馈 (NF)，运动员可以学会自我调节特定的大脑节律，从而提高他们的表现。在这里，我们专注于足球守门员的隐性视觉空间注意 (CVSA) 能力，这对于这些运动员取得优异成绩至关重要。我们寻找可用于基于虚拟现实的 NF 训练程序的 CVSA 脑电图 (EEG) 标记，即符合以下标准的标记：(1) 特定于 CVSA，(2) 可实时检测，(3) 与守门员的表现/专业知识相关。我们的结果表明，CVSA 最著名的 EEG 标记——被关注半视野同侧 α 功率增加——由于不符合标准 2 和 3 而无法使用。尽管如此，我们还是强调了运动员 CVSA 能力的提高与静息时 α 功率增加之间存在显著的正相关性。虽然该标记的特异性仍有待证实，但它符合标准 2 和 3。这一结果表明，可以为守门员设计创新的生态训练程序，例如结合使用 NF 和在虚拟现实中执行的认知任务。
通过 RNA 测序分析揭示基因编辑荷斯坦牛角发育中 Pc 基因座的新特征
摘要：无角凯尔特（Pc）突变位点是一种遗传学上简单的单突变，是利用基因编辑技术培育无角牛的最佳选择。但Pc位点调控角芽发育的机制尚不明确，因此利用基因编辑、体细胞核移植和胚胎移植的方法获得无角荷斯坦胎牛（妊娠期90天），以纯合Pc插入的胎牛（基因编辑荷斯坦胎牛，EH）和野生型90天荷斯坦胎牛（WH）作为对照。苏木精-伊红（HE）染色结果显示，与WH相比，EH角芽没有白色角化突起或空泡状角质形成细胞，真皮组织下没有粗大的神经束。DNA测序结果显示，Pc位点以纯合方式插入胎牛基因组中。通过转录组测序分析共鉴定出791个差异表达基因。差异表达基因富集分析与蛋白相互作用分析结果显示，Pc插入后存在丰富的基因改变，与粘附分子调控、肌动蛋白表达、细胞骨架变形以及角蛋白表达与角化有关。同时值得注意的是，结果中还包含多个已报道与角性状发育相关的基因，如RXFP2、TWIST1等，本研究首次鉴定出这些改变并进行了总结。研究结果提示，Pc突变位点可能抑制神经嵴细胞EMT生成和角蛋白表达，导致神经嵴细胞不能迁移和角芽组织不能角化，从而调控无角表型的产生。
对谷氨酸转运蛋白及其AlphaFold2的结构生物信息学研究预测了水溶性的数量变体，并揭示了l-> q，i-> q的自然突变
谷氨酸转运蛋白通过调节兴奋性神经发射器水平（涉及多种神经系统和生理疾病）时，通过调节兴奋性神经发射器水平来在神经生理中起关键作用。然而，由于它们在细胞内脑中的定位，包括谷氨酸转运蛋白在内的整合跨膜蛋白仍然难以研究。在这里，我们介绍了通过QTY代码产生的谷氨酸转运蛋白及其水溶性变体的结构生物信息学研究，这是一种基于系统氨基酸取代的蛋白质设计策略。这些包括由X射线晶体学，Cryo-EM确定的2种结构，以及6个由Alphafold2预测的结构及其预测的水溶性数量变体。在谷氨酸转运蛋白的天然结构中，跨膜螺旋含有疏水氨基酸，例如亮氨酸（L），异亮氨酸（I）和苯丙氨酸（F）。为设计水溶性变种，这些疏水性氨基酸被系统地取代了亲水性氨基酸，即谷氨酰胺（Q），苏氨酸（T）和酪氨酸（Y）。数量变体表现出水溶性，其中四个具有相同的等电聚焦点（PI），而其他四个具有非常相似的PI。我们介绍天然谷氨酸转运蛋白及其水溶性数量变体的超塑结构。尽管有明显的蛋白质跨膜序列差异（41.1％ - > 53.8％），但与RMSD0.528Å-2.456Å相似，表现出与RMSD0.528Å-2.456Å的显着相似性。此外，我们研究了天然谷氨酸转运蛋白及其QTY变体之间疏水性斑块的差异。经过仔细检查，我们发现了这些转运蛋白中的L-> Q，i-> q，i-> t，i-> t，f-> y和q-> l，t-> i，y-> f的多种自然变化。其中一些自然变异是良性的，其余的是在特定的神经系统疾病中报告的。我们进一步研究了疏水性在谷氨酸转运蛋白中疏水性取代的特征，利用了变体分析和进化分析。我们的结构生物信息学研究不仅提供了疏水螺旋之间差异的见解
发现头颈癌的药物再利用候选药物：系统药物基因组学数据分析的见解
目前缺乏针对头颈部鳞状细胞癌 (HNSCC) 的有效治疗选择。我们利用 PRISM 再利用数据集中用 4,518 种化合物筛选的 28 种 HNSCC 细胞系的药物反应和基因组数据来发现用于 HNSCC 的再利用药物候选物。总共确定了 886 种活性化合物，包括 418 种靶向癌症化合物、404 种非肿瘤化合物和 64 种化疗化合物。靶向癌症化合物中作用机制最强的类别包括 PI3K/AKT/MTOR、EGFR 和 HDAC 抑制剂。我们已将 36 种具有丰富杀伤活性的化合物列入候选名单，用于 HNSCC 的再利用。综合分析证实，EGFR 配体（AREG、EREG、HBEGF、TGFA 和 EPGN）的平均表达与奥希替尼敏感性相关。发现新的假定反应生物标志物（包括参与免疫信号传导和细胞周期的生物标志物）分别与 MEK 抑制剂的敏感性和耐药性有关。我们还开发了一个 RShiny 网页，以促进交互式可视化，从而为 HNSCC 药物再利用提供进一步的假设生成。我们的研究提供了丰富的 HNSCC 药物敏感性资料参考数据库，为探索优先候选药物中的潜在反应生物标志物提供了机会。我们的方法还可以揭示其他癌症药物再利用的见解。
用于 P300 解码的轻量级多尺度卷积神经网络：训练策略分析与网络决策揭示
卷积神经网络 (CNN) 可以自动从原始数据中学习特征以近似函数，这种网络越来越多地应用于脑电图 (EEG) 信号的端到端分析，尤其是用于解码脑机接口 (BCI) 中的大脑状态。尽管如此，CNN 引入了大量可训练参数，可能需要较长的训练时间，并且缺乏学习到的特征的可解释性。本研究的目的是提出一种用于 P300 解码的 CNN 设计，重点在于其在保证高性能的同时的轻量级设计、不同训练策略的影响以及使用事后技术来解释网络决策。所提出的设计名为 MS-EEGNet，以高效和优化（就可训练参数而言）的方式学习了两个不同时间尺度（即多尺度，MS）中的时间特征，并在三个 P300 数据集上进行了验证。使用不同的策略（参与者内和会话内、参与者内和跨会话、留一法、迁移学习）训练 CNN，并与几种最先进的 (SOA) 算法进行了比较。此外，分析了基线 MS-EEGNet 的变体，以评估不同超参数对性能的影响。最后，使用显着图来推导驱动 CNN 决策的相关时空特征的表示。尽管 MS-EEGNet 具有多个时间尺度，但它与测试的 SOA CNN 相比是最轻的 CNN，并且明显优于 SOA 算法。事后超参数分析证实了 MS-EEGNet 创新方面的优势。此外，MS-EEGNet 确实受益于迁移学习，尤其是使用少量训练示例，这表明所提出的方法可用于 BCI 中以准确解码 P300 事件，同时减少校准时间。从显著性图得出的表示与 P300 时空分布相匹配，进一步验证了所提出的解码方法。本研究通过专门解决轻量级设计、迁移学习和可解释性方面的问题，有助于推动基于 P300 的 BCI 深度学习算法的开发。
揭示潜在的红树林微生物生物指导者，以评估东加勒比海东部马提尼克岛的城市和农业压力
马提尼克岛的红树林占该岛1.85公顷（占总面积的0.1％），非常容易受到当地城市，农业和工业污染物的影响。与温带生态系统不同，有限的指标可用于评估红树林的人为压力。这项研究调查了马提尼克岛上的四个站点，每个站点都承受着不同的人为压力。对大约18厘米深度的红树林沉积物核心的分析显示，马提尼克山脉上的两种主要压力类型：（i）在高度墨西哥山脉湾湾和（ii）在四个研究的红树林站中观察到的农业压力。这种压力的特征是污染，超过调节阈值，在植物检测产物中发现了dieldrin，Total DDT和金属（AS，Cu和Ni）。马提尼克菌的红树林受到不同程度的人为压力，但所有人都会受到有机氯农药的污染。的红树林经历的压力要高得多。在这些情况下，微生物群落表现出不同的反应。在两个不受影响的站点中，微生物生物量和细菌和古细菌的丰度更高，而在fort-de-france的红树林中，通常与受污染环境相关的各种门是更普遍的。微生物群组成中的这些差异导致了65个分类单元的鉴定，包括
揭示环境因素与珊瑚免疫之间的联系：对Acropora cervicornis中荧光蛋白表达和苯酚氧化酶活性的研究
由于气候变化而导致的环境状况恶化，严重影响了全球珊瑚礁的健康。因此，了解珊瑚如何对温度和/或极端太阳照射的极端水平和/或太阳照射的响应将指导该宝贵生态系统的未来保护和恢复工作。在此，我们介绍了一项研究，濒临灭绝的珊瑚Acropora cervicornis对水温（WT），光强度（LI）和水深度的季节性波动的免疫反应。免疫反应，这是一种参与光保护蛋白黑色素的生物合成的酶。为了研究这些反应，在12个月的时间内以三个月的间隔测量了视觉健康的A. cervicornis片段，深度为12 m，GFP，CYPF和PO活性。在此期间，还测量了每个深度的海水温度和光强度。使用一般线性混合模型来确定WT，LI和水深对免疫蛋白的季节性变化的影响。GFP，CYFP和PO活动在随着时间的流逝差异很大 - 在夏末/秋季秋末/秋季较低，在冬季晚期/早春较低。同样，WT和LI显着影响GFP，CYFP和PO活动。另一方面，水深仅对荧光蛋白浓度有显着影响，而不是PO活性。我们的研究表明，珊瑚可以在自然季节性爆发中调节这些关键的免疫相关蛋白质。也就是说，在较高的热和光条件下增加的几个月，同时在轻度的热和光条件下减少了几个月。
如何找出任何信息：从极端的谷歌搜索到仔细查阅政府文件，一本揭露任何人、任何事物的指南
信息时代：谷歌是研究的终极目标。作为一名在研究领域工作超过 25 年的法律图书管理员，我可以告诉你事实并非如此。谷歌在许多研究任务中发挥着重要作用，但它只是专业研究人员用来获得棘手问题的准确和及时答案的众多工具之一。它是许多普通、乏味任务的理想选择，例如查找餐厅地址或查找昨晚的棒球比分。然而，当我们开始区分快速搜索和严肃研究时，情况就大不相同了。摆脱对谷歌和其他搜索引擎的依赖是本书的重点。正如所有优秀的图书管理员所知，世界上有用的信息比搜索引擎可以提供的要多得多。即使在 Google 确实是正确工具的情况下，也有太多人忽视了“高级搜索”选项的强大功能，而是勉强凑合着得到杂乱无章、臃肿不堪的搜索结果。有更好的方法可以找到您想要的内容。
揭示组织对人工智能准备的文化差异：德国和美国的比较 Anne Zöll 达姆施塔特工业大学
patrick.hendriks@tu-darmstadt.de 摘要 人工智能 (AI) 通过其独特的自学和自主决策能力使组织能够利用新的商业机会，从而改变了商业世界。为了释放人工智能的颠覆性潜力，组织寻求在其整个业务领域实施人工智能应用。然而，从跨文化的角度来看，国家文化会影响组织实施人工智能应用的方式。为了更好地理解人工智能采用的跨文化差异，我们的研究将霍夫斯泰德的国家文化框架与人工智能的组织准备概念相结合。我们研究了霍夫斯泰德的国家文化维度对人工智能流程契合度、财务资源、技能提升、协同工作和数据质量等组织准备因素的调节作用。通过进行多组分析，我们旨在确定德国和美国在人工智能采用方面的国家文化差异。关键词：文化差异、跨文化研究、人工智能、机器学习、采用