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covid，补充和大脑
COVID-19患者的大脑受SARS-COV-2病毒的影响，这些作用可能会导致几种Covid-19-19-19，包括认知功能障碍（一些研究人员称为“长期共同”）。在本手稿中回顾了有关神经素浮肿和脑功能的后果的最新进展。研究表明，小鼠和人类中的呼吸道SARS-COV-2感染与白质中的选择性小胶质细胞反应性有关，持续损害了海马神经发生，少突胶质细胞的数量减少和髓磷脂损失。脑MRI研究表明，在SARS-COV-2和认知能力下降的患者中，轨道额皮层和帕拉希峰的回旋中灰质厚度的减少较大，与全球脑大小的降低相关。covid-19可以直接感染大脑的内皮细胞，有可能促进凝块形成和中风。补体C3似乎在此过程中起着重要作用。与对照组相比，死于COVID-19的患者的脑组织表明纤维纤维的渗出显着增加，表明血液 - 脑屏障的泄漏；此外，最近的研究记录了IgG，IgM，C1Q，C4D和C5B-9沉积物在Covid-19患者的脑组织中的存在。这些数据表明经典补体途径激活了内皮细胞的免疫介导的损伤。这些发现暗示了经典和替代补体途径，它们表明C3B和C5B-9末端补体复合物（MAC膜攻击复合物，MAC）与神经素的流动性和免疫因子一起起作用，有助于在共证中看到的神经学频段。
C1抑制剂作为类风湿关节炎中补体调节的机制
补体系统在类风湿关节炎（RA）（1）中起有害作用。潜在的机制之一是免疫球蛋白的丰富免疫复合物及其同源自身抗原激活了滑膜中的经典补体途径（2，3）。翻译后修饰的蛋白质和肽形成了RA中诱导疾病的自身抗原的特定类别。抗硝化蛋白抗体（ACPA）存在于大约75％的RA患者中，并且是RA诊断的最佳标记之一（4）。ACPA可以是本质上的IgG，IgA或IgM，可以在滑膜流体和血清中检测到，其水平与疾病的严重程度增加相关（5，6）。有趣的是，ACPA存在于症状发作前5年的患者血清中，因此可以充当RA的预测因子（7）。目前，通过使用环化柠檬酸肽的混合物作为真实抗原的合成模拟物，例如纤维纤维， - 亚烯酚酶，含素酶，维毛素，纤维蛋白，脂肪蛋白，和历史酮（8）的混合物，通过环状柠檬酸肽（CCP）进行了ACPA的存在，该测定法测量了RA患者的ACPA。肽基 - 阿尔格脱氨酶（PAD）酶通过用酮（9-11）代替原代氯胺酮（= nh），从而导致ARG转化为citrulline。这会导致分子电荷的净变化，从生理pH的阳性到中性，这会增加其疏水性，从而影响蛋白质折叠，相互作用和功能。RA患者的PAD2和PAD4的表达和活性增加（12，13）。RA患者的PAD2和PAD4的表达和活性增加（12，13）。人类嗜中性粒细胞是已知的过表达酶（12），该酶取决于还原环境（14）和相对较高的钙浓度（15）。除了典型的局部滑膜蛋白外，补体系统的许多蛋白质和抑制剂都容易受到转化后修饰的影响（7，16）。c1-inh是一种主要由肝细胞产生的急性期蛋白
完全从克隆的互补DNA中拯救第一个alphanucleorhabdovirus：一种有效的载体，用于MAI
fi g u r e 1从植物中的全长cDNA克隆中拯救感染性玉米镶嵌病毒（MMV）。（a）PJL-MMV-WT，PTF-N＆P和PJL-L-Lintron质粒的示意图。全长的MMV型质粒设计用于转录，以产生MMV抗原组RNA（AgRNA），并包含位于截短的CAMV Double 35S启动子（2×35s）和肝炎乙肝（RZ）rzl89 bjl89 bilary prinary prinary pharine pharione phinary phinary phinary phincy sequence之间的全长MMV cDNA。请注意，序列以抗原（mRNA）感显示。在PTF二进制质粒中的2×35s和35s终结序列之间插入了N和P的全长cDNA。L的全长cDNA与植物内含子ST-LS1插入2×35s和35S终结序列之间的植物内含子cDNA，在PJL89二元质粒中。（b）用含有PJL-MMV-GFP，PTF-N＆P和PJL-L-INTRON质粒的农杆菌菌株的农杆菌菌株的示意图，并说明了PJL-MMV-GFP质粒构建。全长PJL-MMV-GFP包含重复的N/P基因连接，将MMV抗原组cDNA的N和P基因之间的GFP基因两侧。le，领导者； TR，拖车； Ter，终结者； TEV，烟草蚀刻病毒； LB，左边界序列； RB，右边界序列。（c）通过烟草本尼亚娜（Nicotiana Benthamiana）的MMV救援程序的例证，并转移到玉米和Peregrinus Maidis Planthoppers。dpi，接种后天。图1C：使用biore nder.com
用于识别MYC的发光补充技术：TRRAP抑制剂
基于机制的靶向疗法在治疗原本不可治疗或不可切除的癌症方面取得了显着的成功。纠正癌症转录程序失调的新型靶向疗法是未满足的医疗需求。转录因子MYC是人类癌症中最常扩增的基因，由于一系列致癌信号通路中的突变而过表达。许多癌细胞没有MYC无法生存的事实（一种称为“ Myc成瘾”的现象）为开发MYC特异性靶向疗法提供了令人信服的案例。我们提出了一种新的策略来通过使用小分子破坏其与TRRAP的基本相互作用来抑制MYC功能。为了实现我们的目标，我们开发了一个使用发光互补的平台，以将小分子识别为MYC：TRRAP相互作用的抑制剂。在这里，我们通过测量由替换对MYC的不变和必需MYC同源性2区域替代TRRAP结合的破坏来介绍该测定法的验证。
对1型糖尿病生物标志物的系统评价揭示了与补体，脂质代谢和免疫反应有关的循环蛋白质的调节
目的：1型糖尿病（T1D）是由胰腺β细胞的自身免疫性攻击引起的，该肿瘤细胞发展为血糖症和症状性高血糖。当前跟踪这种进化的生物标志物受到限制，并且开发了自身免疫性和用于检测血糖症的自身免疫性和代谢测试的发作的胰岛自身抗体。因此，需要其他生物标志物来更好地跟踪疾病的启动和进展。多项临床研究已使用蛋白质组学来鉴定候选生物标志物。但是，大多数研究仅限于最初的候选鉴定，该识别需要进一步验证，并为临床使用而开发了测定。在这里，我们策划了这些研究，以帮助优先考虑生物标志物进行验证研究，并获得对疾病发育过程中调节过程的更广泛的看法。
针对微生物组导向的补充食品配方 (MDCF) 治疗中度急性营养不良的疗效的概念验证研究
背景：儿童营养不良仍然是全球面临的重大健康挑战，占 5 岁以下儿童死亡率的一半以上。中度急性营养不良 (MAM) 会导致消瘦 [体重身长 z 分数 (WLZ) 在 -2 和 -3 之间]，全球有 3300 万 5 岁以下儿童患有中度急性营养不良，仅孟加拉国就有 200 多万名儿童患有中度急性营养不良。我们之前曾报告过，该人群的急性营养不良与肠道微生物群不成熟有关，一项为期 1 个月的小型概念验证 (POC) 研究表明，以微生物群为导向的辅食配方 (MDCF-2) 能够修复这种不成熟，促进体重增加并增加血浆生物标志物和健康生长介质。我们在这里描述了一项设计控制喂养研究，该研究测试在 3 个月的干预期内，MDCF-2 是否比传统的即食补充食品 (RUSF) 对 MAM 儿童表现出更好的疗效（体重增长、生物状态的宿主生物标志物）。
基于改进的多目标优化算法
作为国家经济发展的基本产业，电力行业与中国的整体经济和环境发展密切相关。目前，中国仍然由热发电的主导。为了减少碳排放，促进“双碳”目标的实现，并提高清洁能源利用水平和电力系统的运行效率，建立了风光 - 水储存互补的发电系统，并建立了多能量互补的数学模型。最低经济成本和最低电池容量作为系统容量配置的目标功能。然后提出了基于NDWA-GA的帕累托最佳空间和PCA的多目标进化算法，提出了本文中多能互补系统的最佳容量分配。与传统的多目标优化算法相比，提出方法的正确性和有效性被验证。此外，根据实际的研究对象，还提供了多能互补系统的最佳能力配置，这可以指导生产，并具有重要的促销意义，以供节省和减少排放。
因子H蛋白家族：补体替代途径的切换器。
fi g u r e 1 fh家族。（a）CFH-CFHR1-5染色体1q32中的基因组组织。每个基因由箭头表示。大型基因组重复用下面的彩色盒子描述。垂直线表示每个基因中外显子的位置。（b）组成FH蛋白家族的不同蛋白的示意图。SCR结构域由圆圈表示，并且为每种蛋白质指示了潜在的糖基化位点（紫色菱形）。蛋白质根据与FH的保护对齐，FHR的SCR上方的数字表示与FH中相应的氨基酸相同的氨基酸的百分比。FH和FHL-1在其序列中是相同的，除了FH中不存在的FHL-1 SCR7（灰色正方形）中的最后4个氨基酸（SFLT）。fh n末端SCR1-4域参与补体调节活动（红色框），而SCR6-8和C端SCR18-20是参与表面识别的域（绿色框）。值得注意的是，FHR与FH表面识别域具有不同程度的保护程度，但没有FHR对FH调节域具有同源性SCR。在此面板中，描述了FHR-1 A和B的两个常见等位基因变体。（c）FHR1，FHR-2和FHR-5的比对在其N末端SCR1-2结构域中显示出高序列相似性，如表示蛋白质之间相同氨基酸百分比所示的数量所示。SCR域1和2包含共享二聚体基序。（d）FHR-3和FHR-4的比对说明其C末端结构域中的高氨基酸序列相似性
美国经济中的 ESG 互补性
摘要 本文从替代和互补投入弹性变化的角度研究 ESG。我们不是从成本函数计算这些弹性，而是从输入距离函数 (IDF) 计算。我们的数据来自 Refinitiv Eikon Datastream 数据库。我们关注美国经济，因为她在世界经济中发挥着全球作用，因此不确定性对世界其他地区产生了溢出效应。数据包括 5,798 家公司，涵盖 38 个美国行业，跨越 2009 年至 2020 年的 12 年，包括：(i) 销售额、资本和员工的财务数据；(ii) 两个财务比率和 (iii) 三个主要 ESG 指标。我们从 IDF 函数的跨对数计算 Antonelli 互补弹性 (AEC) 和 Allen-Uzawa 替代弹性 (AES)。我们发现标准投入具有正的 AEC 弹性；然而，ESG 交叉弹性显示负号，将它们归类为 q 替代。因此，ESG 值之一的增加会导致另一个值的边际值下降。另一方面，AES 弹性只有治理-环境“对偶”的符号为负；其余对均为正，这意味着它们是 p 互补。