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荞麦基因组的比较揭示了代谢组1
Ming He 1,2,11 , Yuqi He 1,11 , Kaixuan Zhang 1,11 , Xiang Lu 1,3,11 , Xuemei Zhang 4,11 , 4
引用刘XZ，Duan MJ，Huang HD，Zhang Y，Xiang Ty，Niu WC，Zhou B，Wang HL和Zhang TT（2023）预测2型Diabe
糖尿病是指具有高血糖的慢性流行代谢疾病。国际糖尿病联合会（IDF）的最新统计数据表明，到2019年，全球约有4.63亿成年人（年龄在20至79岁之间）将患有糖尿病；到2045年，糖尿病患者的人数估计达到7亿（1）。糖尿病并发症已被发现是糖尿病患者死亡的主要原因（2），其中76.4％的糖尿病患者至少报告了一种并发症（3）。糖尿病性肾脏疾病（DKD）是糖尿病的主要微血管并发症，其特征在于高患病率，死亡率和治疗成本，但较低的意识和预防和治疗率较差（4）。在中国，近20-40％的糖尿病患者患有DKD，而DKD的意识率低于20％，治疗率甚至低于50％（5）。DKD的典型进展是指尿白蛋白排泄的初始增加（称为微藻尿症），该尿伴随着大量蛋白尿，随后肾功能的快速下降。结果，蛋白尿已被认为是从传统角度开始肾功能下降的初始途径（6）。但是，由于发现许多蛋白尿患者可以自发地恢复到正常的白蛋白排泄率，或者是基于DKD的综合风险管理（7-11），因此上述理论受到了挑战。尽管增加的筛选频率可以避免延迟诊断，但这并不均匀地实现。在此基础上，微量白蛋白尿作为DKD的传统标志和干预的最佳机会的有效性受到挑战，因为DKD在发作过程中通常是阴险的（12）。尽管肾脏活检能够将DKD与糖尿病肾脏疾病（NDKD）区分开，但尚未验证黄金标准以评估DKD的发展。此外，DKD的预防，早期诊断和治疗在降低糖尿病患者心血管事件的发生率并改善其生存率和生活质量方面具有重要意义。因此，迫切需要
引用Xiang X，You S，Zeng Z，Xu J，Lin Y，Liu Y，Zhang L，Huang R，Song C和Jin S（2024），《 Fuzhuan B
治疗过程，一些有效的饮食治疗方法将接受且易于执行。因此，基于广泛接受的食物的疗法或预防方案的探索是必要的（Evert等，2019）。As one of three major beverages ( Peng et al., 2016 ; Yu et al., 2020 ), tea ( Camellia sinensis ) is closely related to the lifestyles and dietary habits of people in many countries ( Roy et al., 2008 ; Soh et al., 2017 ; Tsuboi et al., 2019 ; Inoue-Choi et al., 2022 ).Fuzhuan砖茶（FBT）作为中国传统茶，属于黑暗茶，具有独特的发酵过程。在发酵程序中，FBT的许多特殊感觉特征和健康益处是在被“黄金的植物真菌”发酵后产生的（aspergillus cristatus）（Xu等，2011）。在中国古代，FBT不仅是一种美味的饮料，而且是特定的植物。累积证据也表明，FBT是一种具有许多生物活性的功能饮料（Chen等，2018; Du等，2019; Jing等，2020; Zhou等，2021）。此外，在我们先前的研究中，发现FBT可以调节T2DM小鼠中血糖水平（Xiang等，2020），这也显示了体外α-葡萄糖苷酶的抑制作用（Xiang等，2021）。因此，作为具有潜在降血糖活性的流行饮料，对FBT的进一步开发和应用是必要的对治疗效果和机制的全面研究。如前所述，全球代谢组学分析可以根据实验数据探索代谢信息。随着仪器（例如质谱）（MS）等仪器的发展，代谢组学分析可能会从这些高维生物学数据中受益。 由于其完整性和动态条件的独特优势，全球代谢组学已成为研究内源性超级经验变异与疾病或治疗外源性干预之间的相互作用的全面且有效的策略（Warth等，2017; Meng等，2022b）。 同时，网络药理学可以通过重点关注“药物目标 - 基因 - 疾病”之间的相互作用来提供一系列系统和全面的观点（Zhang等，2019）。 由于这一优势，网络药理学一直是一种流行且有效的工具来解释复杂药物的机制（Guo等，2022; He et al。，2022）。 此外，网络药理学策略擅长基于网络数据库的动作目标和途径。 因此，可以通过整合全球代谢组学和网络药理学来整体揭示生物过程的总体骨架。 在这项研究中，通过药理学实验对侵略性低且适应性强的Kunming小鼠的降低血糖作用，通常用于T2DM研究（Meng等，2022a）。 应用了整合全球代谢组学和网络药理学的综合策略来研究潜在的动作途径和靶基因。 然后，通过实时定量聚合酶链反应（RT-QPCR）分析对筛选的靶基因进行验证。随着仪器（例如质谱）（MS）等仪器的发展，代谢组学分析可能会从这些高维生物学数据中受益。由于其完整性和动态条件的独特优势，全球代谢组学已成为研究内源性超级经验变异与疾病或治疗外源性干预之间的相互作用的全面且有效的策略（Warth等，2017; Meng等，2022b）。同时，网络药理学可以通过重点关注“药物目标 - 基因 - 疾病”之间的相互作用来提供一系列系统和全面的观点（Zhang等，2019）。由于这一优势，网络药理学一直是一种流行且有效的工具来解释复杂药物的机制（Guo等，2022; He et al。，2022）。此外，网络药理学策略擅长基于网络数据库的动作目标和途径。因此，可以通过整合全球代谢组学和网络药理学来整体揭示生物过程的总体骨架。在这项研究中，通过药理学实验对侵略性低且适应性强的Kunming小鼠的降低血糖作用，通常用于T2DM研究（Meng等，2022a）。应用了整合全球代谢组学和网络药理学的综合策略来研究潜在的动作途径和靶基因。然后，通过实时定量聚合酶链反应（RT-QPCR）分析对筛选的靶基因进行验证。通过上述系统分析，确定了潜在的有效代谢产物，基因和途径。
通过 Nedd4-1 使用小分子降解剂靶向致癌 K-Ras 突变体
2. 厦门大学生命科学学院，福建省厦门市 361102。 3. 厦门大学肿瘤研究中心，福建省厦门市 361102。 § 这些作者对这项工作做出了同等贡献。 * 通讯作者。 通讯作者： 王红瑞博士 厦门大学生命科学学院，福建省厦门市翔安区 361102，中国 电话：+86-592-2181601 电子邮件：wanghr@xmu.edu.cn 邓先明博士 厦门大学生命科学学院，福建省厦门市翔安区 361102，中国 电话：+86-592- 2184180 电子邮件：xmdeng@xmu.edu.cn
琼脂糖或聚丙烯酰胺的准备和优化/ ... div>
Shunyu Xiang，ChloéGuilbaud-Chéreau，Paul Hoschtettler，LoïcStefan，Alberto Bianco等。制备和优化琼脂糖或聚丙烯酰胺/基于氨基酸的双网络Hy-drogels用于光控药物释放。国际生物大分子杂志，2024，255，pp.127919。10.1016/j.ijbiomac.2023.127919。hal-04790522
请求论文IEEE地球科学和遥感杂志“遥感中的视觉语言模型”
Guest Editors Xiang Li, King Abdullah University of Science and Technology (xiangli92@ieee.org) Xiao Xiang Zhu, Technical University of Munich (xiaoxiang.zhu@tum.de) Gui-Song Xia, Wuhan University (guisong.xia@whu.edu.cn) Sherrie Wang, Massachusetts Institute of Technology （sherwang@mit.edu）武汉大学（balz@whu.edu.cn）蒂莫·巴尔兹（Timo Balz），阿卜杜拉国王科学技术大学（Mohamed.elhaseiny@kaust.edu.sa）Mohamed Elhoseiny，远程传感的视觉语言模型（VLMS）。vlms代表了计算机视觉和自然语言处理技术的开创性整合，旨在通过对视觉和文本信息的更细微的理解来增强与RS数据的解释和互动。通过弥合视觉识别和语义理解之间的差距，VLM提供了一个全面的框架，通过实现复杂的语义分析和自然语言描述功能，超越了传统的视觉任务。更重要的是，通过将视觉模型与LLM相结合，VLM可以利用验证的LLMS中的先验知识来解决复杂的推理任务。
钙钛矿发光二极管上的路线图
Ziming Chen 1 , ∗ , Robert L Z Hoye 2 , 3 , ∗ , Hin-Lap Yip 4 , 5 , ∗ , Nadesh Fiuza-Maneiro 6 , Iago López-Fernández 6 , Clara Otero-Martínez 6 , Lakshminarayana Polavarapu 6 , Navendu Mondal 1 , Alessandro Mirabelli 7 , Miguel Anaya 7 , Samuel D Stranks 7 , Hui Liu 8 , Guangyi Shi 8 , Zhengguo Xiao 8 , Nakyung Kim 9 , Yunna Kim 9 , Byungha Shin 9 , Jinquan Shi 10 , 11 , Mengxia Liu 10 , 11 , Qianpeng Zhang 12 , Zhiyong Fan 12 , James C Loy 13 , Lianfeng Zhao 14 , Barry P Rand 14 , 15 , Habibul Arfin 16 , Sajid Saikia 16 , Angshuman Nag 16 , Chen Zou 17 , Lih Y Lin 18 , Hengyang Xiang 19 , Haibo Zeng 19 , Denghui Liu 20 , Shi-Jian Su 20 , Chenhui Wang 21 , Haizheng Zhong 21 , Tong-Tong Xuan 22 , Rong-Jun Xie 22 , Chunxiong Bao 23 , Feng Gao 24 , Xiang Gao 25 , Chuanjiang Qin 25 , Young-Hoon Kim 26 , 27