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在BACN2 -Q72转基因小鼠中，在脑室内给药后，ATXN2的有效敲低ATXN2
参考文献：1 Masrori＆van Damme，2020年； 2 Becker等人2017年。缩写：AAV：腺相关病毒； ALS：肌萎缩性侧索硬化；方差分析：方差分析； ATXN2：ataxin-2; BAC -ATXN2 -Q72小鼠：表达人ATXN2的转基因小鼠；续：控制向量； DPCR：数字聚合酶链反应； FTD：额颞痴呆； G：mirna指南候选人； ICV：脑室室内； mRNA：Messenger RNA； mirna：microRNA； PBS：磷酸盐缓冲盐水； QPCR：定量聚合酶链反应； SD：标准偏差； TDP-43：焦油DNA结合蛋白43; VG：矢量基因组； VMIX TM：miRNA沉默平台。致谢和披露：这项研究由Aviadobio Ltd. PMC，RJ，ZW，ED，NS，LR，CA，CA，AA，LI，CJM，JI和CES资助，是Aviadobio Ltd. OB和NAMN的雇员和股东。RJ，CS，DYL和YBL在与VMIX™平台有关的专利中命名。
胶质母细胞瘤中的 Mps1 敲低可导致 DNA 损伤并上调组蛋白甲基转移酶 SETD2
目的：由于胶质母细胞瘤具有快速生长的特性，其诊断和治疗具有挑战性。确定该疾病的新特征对于改善患者护理非常重要。本研究探讨了细胞周期检查点激酶 Mps1 的过度表达与胶质母细胞瘤患者预后之间的关联。方法：我们分析了 U251 胶质母细胞瘤细胞中 Mps1 敲低后的在线转录组和蛋白质组数据。进行了基因本体富集分析以确定 Mps1 敲低后激活的关键通路。结果：分析显示，细胞周期转换和响应 DNA 损伤的内在凋亡通路是 Mps1 敲低后激活的主要通路。三种基因和蛋白质成为共同靶标：BCL2L1（编码蛋白质 Bcl-xL）下调，而 CDKN1A（编码 p21）和 SETD2（编码组蛋白甲基转移酶 SETD2）上调。结论：本研究首次报道了Mps1抑制与SETD2过表达之间的关联，为胶质母细胞瘤的治疗提供了新的视角。关键词：Mps1，胶质母细胞瘤，基因本体论，转录组学，蛋白质组学，SETD2
新冠疫情封锁期间 Baytree 用户的健康
报告住宿问题的女性受访者比例从最初封锁期间的 1/16 增加到第三次封锁期间的 1/5。这似乎是由于大流行期间失业或就业不足导致的经济压力增加所致。在我们的初步调查中，用户主要描述空间不足，但也有一对夫妇担心住宿问题或无法及时获得永久住所。在后续调查时，7%（136 人中的 10 人）需要帮助寻找新住房，5%（136 人中的 7 人）住在需要修缮的房屋中，2%（136 人中的 3 人）住在临时住所，1%（136 人中的 2 人）正在寻找新住房，1%（136 人中的 2 人）表示他们在不久的将来需要住房支持。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
以利亚：消除通过分布偏移注入扩散模型的后门
扩散模型（DM）已成为最先进的模型，因为它们在没有对抗性训练的情况下从噪音中产生高质量图像的能力。但是，正如最近的研究报道的那样，它们容易受到后门攻击的影响。数据输入（例如，一些高斯噪声）用扳机盖章（例如，一个白色补丁），后do的模型始终生成目标图像（例如，一张不正确的照片）。但是，从DMS中减轻后门的有效防御策略没有充满反感。为了弥合这一差距，我们提出了第一个DMS的后门检测和重新移动框架。我们在包括DDPM，NCSN和LDM在内的数百多种DM上评估了我们的框架E Li -Jah，并使用13个采样器对3个现有的后门攻击进行了评估。广泛的实验表明，我们的方法可以接近100％的检测准确性，并将后门效应降低至接近零，而无需显着牺牲模型效用。
引用本文：Joshi M，Dey P，DeA。针对性蛋白质敲低技术的最新进展 - 靶向治疗的范例。 explo
针对包括癌症在内的各种疾病的广义治疗策略是耗尽或灭活有害蛋白质靶标。各种形式的蛋白质或基因沉默分子，例如，小分子抑制剂，RNA干扰（RNAI）和microRNA（miRNA）已用于可药物测定靶标。在过去几年中，已开发出靶向蛋白质降解（TPD）方法来直接降解候选蛋白质。在TPD方法中，靶向嵌合体（Protac）的蛋白水解已成为通过泛素 - 蛋白酶体系统选择性消除蛋白质的最有希望的方法之一。protacs以外，具有潜在治疗用途的TPD方法包括内部介导的蛋白质敲低和三方基序21（TRIM-21）介导的Trim-Awa。在这篇综述中，总结了蛋白质敲低的方法，它们的作用方式以及它们比常规基因敲低方法的优势。在癌症中，与疾病相关的蛋白质功能通常通过特定的翻译后修饰（PTM）执行。 在靶蛋白的PTM形式的直接敲低中突出了修剪的作用。 此外，还讨论了各种疾病中TPD方法的应用挑战和前瞻性临床使用。在癌症中，与疾病相关的蛋白质功能通常通过特定的翻译后修饰（PTM）执行。在靶蛋白的PTM形式的直接敲低中突出了修剪的作用。此外，还讨论了各种疾病中TPD方法的应用挑战和前瞻性临床使用。
敲低胎盘主要的促进剂超家族域，含有2A的孕妇小鼠降低了胎儿脑的生长和磷脂docosahexaenoic Acid
摘要：简介：Docosahexaenoic Acid（DHA）是n -3长链多不饱和脂肪酸，对于胎儿发育至关重要，胎盘通过胎盘从母亲传输到胎儿。含有2A（MFSD2A）的主要促进剂超级家族型溶血磷脂酰胆碱（LPC）转运蛋白位于人胎盘的合成型胞植物细胞的基础质膜中，人胎盘的胎盘膜细胞和MFSD2A表达与人类表达的人类表达与昏迷的corn lumbilical Corncly lppc-lpc-lpc-dha相关。我们假设孕妇小鼠中MFSD2A的胎盘特异性敲低会减少胎儿脑中的磷脂DHA的积累。方法：用表达EGFP的慢病毒（E3.5）的小鼠胚泡（E3.5），该慢病毒含有靶向MFSD2A或非编码序列（SCR）的shRNA，然后转移到假孕妇中。在E18.5时，称重胎儿，并收集其胎盘，大脑，肝脏和血浆。MFSD2A mRNA表达通过QPCR在大脑，肝脏和胎盘中测定，以及通过LC-MS/MS量化磷脂DHA。结果：与SCR对照相比，在E18.5（n = 45，p <0.008）时，靶向MFSD2A的shRNA在E18.5（n = 45，p <0.008）时将胎盘mRNA MFSD2A的表达降低了38％。MFSD2a在胎儿脑和肝脏中的表达不变。胎儿脑体重减少了13％（p = 0.006）。体重，胎盘和肝脏重量不受影响。胎儿脑磷脂酰胆碱和磷脂酰乙醇胺DHA含量较低，胎盘特异性MFSD2A敲低的胎儿含量较低。这些数据提供了机械证据，表明胎盘MFSD2A介导LPC-DHA的母体 - 饮食转移，这对于大脑生长至关重要。结论：LPC-DHA转运蛋白MFSD2A表达表达的胎盘特异性减少导致胎儿脑体重降低，胎儿大脑中磷脂DHA含量降低。
黑盒后门防御通过零拍图像净化
后门攻击将中毒的样本注入训练数据，从而导致模型部署期间中毒输入的分类错误。防御此类攻击是具有挑战性的，尤其是对于仅允许查询访问的现实世界黑框模型。在本文中，我们通过零照片图像纯化（ZIP）提出了一个针对后门攻击的新型防御框架。我们的框架可以应用于中毒的模型，而无需有关模型或任何清洁/有毒样品的任何先验知识的内部信息。我们的防御框架涉及两个步骤。首先，我们在中毒图像上应用线性转换（例如模糊）以破坏后门图案。然后，我们使用预训练的扩散模型来恢复转换删除的缺失语义信息。特别是，我们通过使用转换后的图像来指导高保真纯化的图像的生成，该图像在零拍设置中起作用。我们在具有不同类型的攻击的多个数据集上评估了我们的ZIP框架。实验结果表明，与最新的后门防御基线相比，我们的拉链框架的优势。我们认为，我们的结果将为黑盒模型的未来防御方法提供宝贵的见解。我们的代码可在https://github.com/sycny/zip上找到。
全球供应链相互依存和冲击放大 - 共同锁定的证据
来自Covid-19的供应中断大流行提出了有关全球价值链（GVC）参与的收益和成本的问题，以及供应链网络在此期间可能发生了变化的可能性。使用有关供应链联系的公司级别数据，我们通过比较大流行过程中的GVC网络图和企业的运输数据来记录大流行期间GVC的演变。此外，我们研究了这种联系如何影响股票投资者对大流行相关中断的反应。我们的发现表明，GVC在大流行爆发后收缩，并且在某些部门恢复缓慢。我们还发现，与没有这种链接的公司相比，与没有共同相关锁定的国家的GVC链接的公司遭受的股票价格损失更大。此外，部门对锁定公告的反应各不相同，强调了在GVC班次研究中考虑部门差异的必要性。
