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通过多任务图表结构学习
鉴定蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）对于在细胞内的众多生物过程中进行深入见解至关重要，并且在药物开发和疾病治疗等领域具有显着的指导价值。当前，大多数PPI预测方法主要集中于蛋白质序列的研究，忽略了蛋白质内部结构的关键作用。本文提出了一种名为MGSlappi的新型PPI预测方法，该方法将注意力集中在我的蛋白质结构信息上，并通过多任务学习策略增强了蛋白质编码器的表现力。具体来说，我们将端到端PPI预测过程分解为两个阶段：氨基酸残基重建（A2RR）和蛋白质相互作用预测（PIP）。在A2RR阶段，我们采用基于图的基于图的残基重建方法来探索蛋白质的内部关系和特征。在PIP阶段，除了基本的相互作用预测任务外，我们还引入了两个辅助任务，即蛋白质特征重建（PFR）和蒙版相互作用预测（MIP）。PFR任务旨在重建在PIP阶段的蛋白质的表示，而MIP任务则使用部分掩盖的蛋白质特征进行PPI预测，两者都在协调一致地工作以提示MGSlappi捕获更多有用的信息。实验结果表明，MGSlappi在各种数据分配方案下的现有最新方法显着优于现有的最新方法。
脑脊液接触神经元：在CNS
Cerebrospinal fluid-contacting neurons: multimodal cells with diverse roles in the CNS Claire Wyart 1† , Martin Carbo-Tano 1 , Yasmine Cantaut-Belarif 1 , Adeline Orts-Del'Immagine 1 and Urs L. Böhm 2 1 Institut du Cerveau (ICM), INSERM U1127, UMR CNRS 7225巴黎，索邦大学，法国巴黎。2卓越神经集群，柏林柏林Charité大学，德国。†电子邮件：claire.wyart@icm-institute.org摘要|脑脊液（CSF）是一种复杂的解决方案，可在CNS周围循环
通过神经影像学研究提取认知表征可改善大脑解码
认知脑成像正在积累有关许多不同心理过程的神经基础的数据集。然而，大多数研究都基于少数受试者，统计能力较低。跨研究分析数据可以带来更多的统计能力；然而，当前的脑成像分析框架无法大规模使用，因为它需要将所有认知任务置于统一的理论框架中。我们引入了一种新方法来分析跨任务的大脑反应，而无需心理过程的联合模型。该方法通过联合分析具有特定认知重点的小型研究与探究不太重点的心理过程的大型研究，提高了小型研究的统计能力。我们的方法提高了 35 项差异很大的功能成像研究中 80% 的解码性能。它通过预测心理过程的共同大脑表征，以数据驱动的方式发现跨任务的共性。这些是适应心理操纵的大脑网络。它们概述了可解释和合理的大脑结构。提取的网络已经可用；它们可以在新的神经成像研究中轻松重复使用。我们提供了一个多研究解码工具来适应新数据。
生长素苯乙酸在静脉植物datisca glomerata中诱导NIN表达，而细胞分裂素作用于拮抗
被子植物的所有固氮根结节共生 - 肠道和actinorhizal symbio-ses – possess-普通祖先。分子过程用于诱导根结节，通过植物激素调节，就像第一个与结节相关的转录因子结节（NIN）的情况一样，其表达可以由豆类中的外源性细胞基因诱导。肌动菌结节器官发生的过程不太了解。要研究植物激素对actisinorhizal宿主datisca glomerata中独眼巨素，NIN和NF-YA1的直系同源的变化，建立了一个固定的水力系统，并用于检查与转录剂（RT-QPCR）（RT-QPCR）（RT-QPCR）（RT-QPCR）（RT-QPCR）（RT-QPCR）（RT-QPCR）（RT-QPCR）（RT-QPCR）。 （BAP），天然生长素苯乙酸（PAA）和合成生长素1-萘甲甲苯酸（NAA）。模型豆类莲花japonicus被用作阳性对照。建立了生长素和细胞分裂素的分子读数：DGSAUR1用于PAA，DGGH3。1。naa，dgarr9用于bap。l。japonicus nin是通过剂量和时间依赖性的BAP，PAA和NAA诱导的。d。glomerata nin2无法在根中诱导。glomerata nin1由PAA诱导；在存在外源BAP的情况下，该诱导被废除了。此外，PAA诱导DGNIN1表达需要乙烯和gibberellic Acid。这项研究表明，虽然细胞分裂素信号转导对L的结节是中心的。japonicus，它与d的结节蛋白结构诱导。glomerata by paa在根周周中。
卤素键合的性质：相互作用的量子原子和源函数研究的见解
在这里报告了一组扩展的替代吡啶与d -x分子（d = x，cn）形成的复合物中x n（x = i，br）卤素键的详细研究。通过Bader的分子中的原子量子理论（QTAIM）和Penda的相互作用量子原子（IQA）方案，已经在不同的（MP2和DFT）理论水平上研究了这些相互作用的性质。吡啶环上的取代基和卤素键特征上的卤代残基。我们发现，交换相关能量代表了对IQA总能量的实质性贡献，在某些情况下，与（I 2个复合物）甚至是dominited（ICN复合物）相当。有意义的信息是由源函数提供的，表明X N相互作用的键临界点对电子密度的主要贡献是从卤素原子得出的，而氮原子的贡献要低得多，该氮原子充当电子密度的源或源。从远端原子的相关贡献（包括吡啶环不同位置的各种电子支持和吸引电子取代基）也被确定，突出了电子密度的非局部特征。已经检查了结合能，根据IQA的相互作用能量和QTAIM描述符（例如DELECALIZERIAD指数和源函数）之间可能存在的关系。通常，只有在直接涉及的卤素和氮原子外部环境中，才能发现良好的相关性，在相互作用中起较小的作用。
总统声明和行政命令影响...
特朗普总统的“美国首要任务”总统声明1总结了特朗普政府的一些关键优先事项，包括“使美国负担得起和能源再次占主导地位”的优先事项。One of the goals set out by the Trump Administration in furtherance of this priority is to "unleash" American energy by declaring an "energy emergency," ending the Biden Administration's policies on climate change, streamlining permitting for energy projects, and reviewing for rescission all regulations that impose "undue burdens" on energy production and use, including mining and the processing of non-fuel minerals.此外，特朗普政府还指出，其计划停止将联邦土地租赁给风电场并退出巴黎协定。这些优先事项在很大程度上与以下进一步讨论的行政行为一致。
实时感知髓母细胞瘤细胞中的 MAPK 信号，揭示细胞逃逸机制，抵消达沙替尼在侵袭过程中对 ERK 激活的阻断
异常激活的激酶信号通路驱动髓母细胞瘤 (MB) 的侵袭和播散。大多数促肿瘤激酶信号通路都参与丝裂原活化蛋白激酶 (MAPK) 细胞外调节激酶 (ERK1/2) 通路。MB 细胞侵袭过程中 ERK1/2 的激活状态尚不清楚，其在侵袭控制中的作用尚不清楚。我们为 MB 细胞中的 MAPK ERK1/2 通路建立了一种合成激酶活化重定位传感器 (SKARS)，用于实时测量药物反应。我们使用 3D 侵袭试验和器官型小脑切片培养来测试生理相关组织环境中的药物效果。我们发现肝细胞生长因子 (HGF)、表皮生长因子 (EGF) 或碱性成纤维细胞生长因子 (bFGF) 导致 MB 细胞中核 ERK1/2 快速激活，这种激活持续数小时。与 BCR/ABL 激酶抑制剂达沙替尼同时治疗可完全抑制由 HGF 和 EGF 诱导的核 ERK1/2 活性，但不能抑制由 bFGF 诱导的核 ERK1/2 活性。核 ERK1/2 活性增加与侵袭速度呈正相关。达沙替尼阻断了大多数细胞中的 ERK 相关侵袭，但我们也观察到 ERK1/2 活性低的快速侵袭细胞。这些 ERK1/2 低、快速移动的细胞呈现圆形形态，而 ERK 高、快速移动的细胞呈现间充质形态。达沙替尼有效阻断了 EGF 诱导的增殖，但仅适度抑制组织侵袭，这表明一部分细胞可能通过非间充质运动逃避达沙替尼的侵袭抑制。因此，生长因子诱导的 ERK1/2 核活化与 MB 细胞中的间充质运动和增殖有关，并且可以通过 BCR/ABL 激酶抑制剂达沙替尼阻断。
特朗普总统第一周的行政行动影响医疗保健
患有既往疾病的人，并能获得 Medicaid、平价医疗法案交易所或个人、小团体或大团体市场的保障（EO 14009） • 指示联邦卫生机构寻找方法继续扩大平价医疗保险的覆盖范围，提高保险质量，加强福利，并帮助更多美国人获得优质医疗保险，例如减轻医疗债务负担和促进医疗保险注册的政策（EO 14070） • 指示卫生与公众服务部部长保护 LGBTQI+ 个人获得必要医疗护理的机会，建立一项倡议减少青少年接触所谓的转化疗法，并扩大联邦计划中家庭咨询和支持计划的覆盖范围（EO 14075） • 指示医疗保险和医疗补助创新中心考虑是否测试新的支付和交付模式，以降低医疗保险受益人的药品成本（EO 14087）公共卫生与气候变化
两种方法的故事：揭示GAN的局限性和贝叶斯网络的综合网络交通生成
T细胞受体（TCR）及其同源表位之间结合的准确预测是理解适应性免疫反应和发展免疫疗法的关键。当前方法面临两个显着的局限性：全面的高质量数据的短缺以及通过选择监督学习方法中常用的负面培训数据引起的偏见。我们提出了一种基于变压器的方法，用于相互作用的肽和T细胞受体（Tulip）的方法，该模型通过利用不完整的数据和无监督的学习以及使用语言模型的变压器体系结构来解决这两个限制。我们的模型具有灵活性，并整合了所有可能的数据源，无论其质量或完整性如何。我们证明了先前有监督方法中使用的抽样程序引入的偏差的存在，强调了不受监督的方法的需求。郁金香识别表位的特定TCR结合，在看不见的表位上表现良好。我们的模型优于最先进的模型，并为开发更准确的TCR表位识别模型提供了有希望的方向。
普拉特的政府合同法报告
Pratt 的《政府合同法报告》每年由 Matthew Bender & Company, Inc. 出版 12 期。版权所有 © 2025 Matthew Bender & Company, Inc.，LexisNexis 成员。保留所有权利。未经版权所有者书面许可，不得以任何形式（缩微胶片、静电复印或其他方式）复制本期刊的任何部分或将其纳入任何信息检索系统。如需客户支持，请联系 LexisNexis Matthew Bender，地址：9443 Springboro Pike, Miamisburg, OH 45342，或致电客户支持 1-800-833-9844。如有任何编辑咨询或要发表的材料，请直接发送至 Steven A. Meyerowitz，主编，Meyerowitz Communications Inc.，26910 Grand Central Parkway Suite 18R，Floral Park，New York 11005，smeyerowitz@meyerowitzcommunications.com，631.291.5541。欢迎发表材料 — 文章、判决或其他律师和律师事务所、内部法律顾问、政府律师、高级企业高管以及任何对隐私和网络安全相关问题和法律发展感兴趣的人感兴趣的内容。本出版物力求准确和权威，但出版商和作者均不在本出版物中提供法律、会计或其他专业服务。如果需要法律或其他专家建议，请聘请适当的专业人士。这些文章和专栏仅反映作者当前的想法和观点，并不一定反映他们所属的公司或组织、作者或其公司或组织的任何以前或现在的客户、或编辑或出版商的观点和观点。