摘要:链霉亲和素-皂素可视为一种“次级”靶向毒素。科学界巧妙而卓有成效地利用了这种结合物,使用多种生物素化的靶向剂将皂素送入选定的细胞中以消除。皂素是一种核糖体失活蛋白,当其进入细胞内时会导致蛋白质合成抑制和细胞死亡。链霉亲和素-皂素与生物素化的细胞表面标记分子混合,可产生强大的结合物,可用于体外和体内行为和疾病研究。链霉亲和素-皂素利用皂素的“分子手术”功能,创建了模块化靶向毒素库,可用于从潜在疗法的筛选到行为研究和动物模型等各种应用。该试剂已成为学术界和工业界广泛发表和验证的资源。链霉亲和素-皂素的易用性和多样化功能继续对生命科学行业产生重大影响。
二倍体马铃薯研究正在蓬勃发展。现在的挑战是将这些研究成果转化为实用的育种计划,培育出农民愿意使用、对最终用户有益的品种。杂交育种是植物改良的首选技术,因为它能给农民和商业利益相关者带来共同利益。杂交育种为农民提供了一种在多个性状上表现优异的统一作物,同时以知识产权保护的激励措施和实现长期遗传收益的高效系统吸引了商业育种者 [1]。最近,Bradshaw 介绍了理论背景,重点介绍了驱动杂交马铃薯育种计划决策的数量遗传学问题 [2]。在这里,我们根据商业育种公司 Solynta 的经验,讨论了杂交育种计划的组成部分。杂交育种计划通常分为几个较小的部分,具有特定的性状目标。这通常表现为分为 (1) 亲本系开发和 (2) 杂交评估计划。前者主要目的是积累有利于复杂性状的等位基因、通过回交程序叠加抗性以及选择高度可遗传的消费者/市场性状,而后者主要侧重于确定最佳亲本组合,以及评估产量稳定性和评估特定区域的适应性。因此,将育种目标分散到多个阶段和周期增加了选择数量性状改良的难度,但代价是杂交育种计划设计中的系统复杂性更高 [ 3 ]。在本章中,我们描述了成功的商业杂交育种计划所需的不同组成部分(图 1 )。它们遵循从应用研究到商业产品开发的轨迹。高品质自交系是基础。
数据共享计划。拟议的研究将包括来自生活在相对有限的地理区域内的多达 354 名个人的生物材料库数据。最终数据集将包括自我报告的人口统计数据(年龄、性别)以及与研究相关的丝虫病和其他丝虫感染测试结果。即使最终数据集将被删除可识别信息,当地社区成员仍有可能从去识别数据库中推断出参与者的身份。因此,我们将在签署数据共享协议后,仅向经 PI 批准的相关方提供本研究的所有去识别数据。数据共享协议将包括以下指示:(1)仅将数据用于研究目的;(2)不识别任何个人参与者;(3)始终保护数据;(4)在分析完成后销毁或归还数据。研究结果公布后,已删除人口统计信息的参与者级别数据将作为补充数据发布和/或在研究所图书馆维护的数据存储库中公开提供。这项研究不包括模型生物的开发或大规模基因组研究。
抽象目标:血管紧张素转换酶抑制剂(ACEI)是主要的抗高血压药物之一。虽然通常可以很好地容忍,但干咳嗽是其重要的副作用之一,频率高达10%。与ACEI相关咳嗽频率增加的药物没有很好地描述。我们想评估可能对ACEI相关咳嗽产生影响的药物。方法:这项研究被设计为对我们先前发表的研究的事后分析。确定了ACEI的患者,并通过电子病历检索了人口统计学,合并症,实验室数据和药物。 报告咳嗽,其咳嗽后咳嗽后停止的患者被定义为“与ACEI相关的咳嗽”。根据患者根据ACEI相关的咳嗽存在分组。 结果:研究中包括一百二十一名患者,其中14例经历了相关的咳嗽。 除低剂量的乙酰水杨酸(ASA)和钙通道阻滞剂(CCB)外,所有药物之间的所有药物在两组之间相似。 低剂量的ASA使用率明显更高,患有ACEI相关的咳嗽(50%比16.8%,p = 0.04)。 另一方面,CCB的使用与较低的ACEI相关咳嗽(7.7%vs. 35.5%,P = 0.03)有关。 ASA和CCB以外的其他药物,人口统计学,合并症和实验室数据相似。 讨论:低剂量ASA的患者与ACEI相关的咳嗽风险较高,而CCB患者的患者较低。确定了ACEI的患者,并通过电子病历检索了人口统计学,合并症,实验室数据和药物。报告咳嗽,其咳嗽后咳嗽后停止的患者被定义为“与ACEI相关的咳嗽”。根据患者根据ACEI相关的咳嗽存在分组。结果:研究中包括一百二十一名患者,其中14例经历了相关的咳嗽。除低剂量的乙酰水杨酸(ASA)和钙通道阻滞剂(CCB)外,所有药物之间的所有药物在两组之间相似。低剂量的ASA使用率明显更高,患有ACEI相关的咳嗽(50%比16.8%,p = 0.04)。另一方面,CCB的使用与较低的ACEI相关咳嗽(7.7%vs. 35.5%,P = 0.03)有关。ASA和CCB以外的其他药物,人口统计学,合并症和实验室数据相似。讨论:低剂量ASA的患者与ACEI相关的咳嗽风险较高,而CCB患者的患者较低。需要进一步的研究来证明是否存在与ACEI相关咳嗽无关的“安全”乙酰水杨酸剂量。关键字:高血压,血管紧张素转化酶抑制剂,乙酰酸性酸,钙通道阻滞剂,咳嗽H
在2020年,> 1.37亿吨二氧化碳等效的温室气体(GHG)在明尼苏达州生产,其中包括26.3%的运输,20.9%来自农作物和动物农业和油,19.1%的发电量为19.1%,产生了14.8%的工业,从工业中获得了10.7%的商业来源(GHG Encersecens Papparent,Plablaup Papparence,Papparence cormercase Socuctions)。发电厂和工业运营的烟气气体占明尼苏达州大气中的所有温室气体的33.9%。在2022年,明尼苏达州的所有发电厂均排放了超过2280万吨二氧化碳(CO2),其中82%是由四家煤炭发电厂(EPA数据)产生的。州监管机构已批准明尼苏达州电力计划在2035年退休,并在未来15年内增加可再生能源。作为主要的温室气体,增加了二氧化碳释放,这是明尼苏达州和全球气候变化的主要贡献者。
| 稳定的能源供应 PtG 是确保可靠能源供应努力的重要组成部分。它通过利用现有天然气基础设施的理想长期存储容量来促进能源转型。使用 PtG 技术,可再生能源产生的电力首先通过电解转化为氢气。这可以在专有催化反应器中与二氧化碳结合产生甲烷,然后可以不受任何限制地输送到现有的天然气基础设施中。
理由:此措施旨在增加开处方ACE抑制剂或ARB治疗的CKD和蛋白尿患者的数量。ACE抑制剂和ARB是糖尿病肾脏疾病和非糖尿病性肾脏疾病(蛋白尿)(蛋白尿)的首选药物,即使没有高血压也是如此。在这些疾病中,ACE抑制剂和ARB降低血压,降低蛋白尿(蛋白尿),减慢肾脏疾病的进展,并可能通过机制降低血压,从而降低心血管疾病的风险。这些好处已显示出高质量的多中心,随机对照试验(例如肾脏)(使用血管紧张素II拮抗剂Losartan中的NIDDM减少端点)(Brenner等,新英格兰医学杂志,2001年)。对随机试验的荟萃分析表明,ACEI/ARB治疗降低了30-39%的肾衰竭(也称为终阶段的肾脏疾病[ESRD]),心血管疾病事件的几率下降了18%24%(Xie等人,Am J Neidney Dis,2016年)。在荟萃分析中,包括主要是蛋白尿的糖尿病患者,使用ACEI/ARB治疗的发生肾脏衰竭的几率为0.36至0.78(Cai等,肾脏病,透析,移植,2018年)。同样,在
摘要4几乎所有在美国的机车都由由柴油5发电机提供动力的电动驱动器推动,空气污染每6年就会造成1,000多人的早期死亡。电池技术的急剧改进,加上廉价可再生电力7打开电池电力导轨的可能性。鉴于机车已经具有电动驱动器,8将其转换为电池电动电池,主要需要电池车,该电池可以直接连接到传动系统。我们检查了电池电力电池货运导轨部门的案例,10发现一辆重型电池车可以为450英里的典型机车供电,这是美国货运火车旅行的11个平均每日距离的三倍。我们发现,电池电力火车可以使用12台柴油火车以6美分/千瓦时的电力充电成本实现成本奇偶性。我们13说明了如何使用批发电价来实现这些成本。将14个机队转换为电池电力电池将删除3700万吨二氧化碳,并在20年内节省15亿美元的总部门成本,同时在极端事件中引入可解决位置特异性网格约束的238 GWH。17 18 19 20 21
非规范式浮游物质是一种信号传导,对于抗胞质革兰氏阴性细菌的细胞防御至关重要。人类非规范式浮游路径的关键步骤涉及在该复合物中释放caspase-4的蛋白水解活性。caspase-4通过裂解Gasdermin-D(GSDMD)引发炎症,从而诱导炎症反应。但是,激活caspase-4并控制其裂解底物的能力的分子机制仍然很差。caspase-11,caspase-4的鼠类对应物,通过形成二聚体在D285时以D285的形式裂解GSDMD,从而获得了非规范性渗透性的蛋白酶活性。这些切割事件通过NLRP3 - ASC - caspase-1轴触发信号传导,导致Pro-IL-1β细胞因子前体的下游裂解。在这里,我们表明caspase-4第一个二聚体在两个位点(D270和D289)在间接头上的两个位置进行自我切割,以获取完整的蛋白水解活性,裂解GSDMD,并诱导细胞死亡。令人惊讶的是,D289处的caspase-4二聚体和自切解产生了直接裂解pro-IL-1β的caspase-4 p34/p9蛋白酶,从而独立于原代人髓细胞和上皮细胞中的NLRP3炎症体,从而导致其成熟和分泌。我们的研究因此阐明了caspase-4的浮游生物和鉴定为caspase-4的自然底物的关键分子事件。
探索继续寻找利用能源的方法,例如太阳能,风能,水力发电,地热和海洋能量,它们自然会在不耗尽的情况下自然地自给自足。这项研究旨在开发一种创新的能量产生鞋,将人类的步骤转化为电力。通过TRIZ方法以及研究中概述的数据收集技术,利用实验研究设计进行了这项研究,从而得出了有关鞋子发电有效性的牢固结论。使用线性回归或研究原型对数据进行了分析,因为它可以探索两个变量之间的相关性:产生的能量和单个预测指标,例如步行速度或施加力。结果表明,相关分析的值为0.70,表明稳健的正相关,表明脚步数与产生的伏特之间存在牢固的关系。具有0.30的显着F值超过了0.05的p值,有足够的证据断言,回归模型比缺乏自变量的模型更适合数据。可以得出的结论是,发电鞋在试验期间产生了值得注意的电压。该研究受到研究人员进行的实验室测试数量有限的限制。建议将来的研究来进行研究,这些研究将重点放在原型的多个实验室试验中。