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通过脑电图和Vidinexus的互动屏幕来改善博物馆访问者的参与度和经验
摘要这项研究的主要目的是通过开发包括脑部计算机界面（BCI）和客户端Vidinexus的互动屏幕在内的原型来探索以改善博物馆访问者的体验和参与的选项。这是通过遵循重点关注研究的三个不同方面的方法来完成的；博物馆和艺术，BCI和原型。前两个方面是背景文献研究的重点。这些发现用于指导原型开发的创作过程。系统的原型，包括交互式测验，它根据由EEG设备测量的选择和参与水平与访问者相匹配。该原型是在研究的构想，规范和实现阶段创建的；并在评估阶段进行了测试。
a-genome-crispr-cas9屏幕 - 急性 - 果仁糖 -
引言TAK-243（也称为MLN7243）是泛素样修饰的一类抑制剂，它激活酶1（UBA1），它催化了泛素偶联级联的第一步（1-3）。通过此casade，蛋白质底物用单或多泛素蛋白标记，以诱导其蛋白酶体降解或调节其功能（4，5）。此过程是通过多步酶反应执行的，从而以泛素激活酶（E1）的方式激活泛素，以ATP依赖性方式激活。此步骤之后是将活化的泛素从E1的催化半胱氨酸位点转移到一种同源泛素偶联E2酶（E2S）中的一种中的催化性半胱氨酸。然后将泛素通过E2S转移到蛋白质底物上，此步骤由泛素连接酶（E3S）促进。虽然UBA1是细胞中主要的泛素E1，但有30多个泛素E2和数百个泛素E3s以高度协调的和特异性的方式介导底物的ubiq-依比克化（6）。我们先前报道说，与正常造血细胞相比，急性髓性白血病（AML）细胞系和原发性患者样本更依赖于UBA1的活性，因此与UBA1抑制更易受关系（7）。uba1作为癌症的治疗靶标（8）。因此，我们在AML的临床前模型中评估了选择性UBA1抑制剂TAK-243，发现它在体外和体内表现出有效的抗血性活性（9，10）。类似的发现也有
AI临床试验计划对筛查，匹配的影响，...
作者：Dale Shepard（克利夫兰诊所）Matthias Weiss（TheDacare）Bert O'Neil（社区健康网络）Amol Rao（纪念馆）Nihal Abdulla（癌症和血液研究中心）艾哈迈德·扎尔祖尔（Ahmad Zarzour） Parsons（Gundersen Health System）Paul La Porte（TOI临床研究）Samantha Mallahan，Chelsea Osterman，Danielle Skelly，Emily Patnaude，Amy Gordon Franzen，Ezra Cohen，Ezra Cohen，Matthewewnewoney（Matthewewoney（tempus）
首先要筛查单胎怀孕中无细胞的胎儿DNA的非整倍性 - 瑞士单中心体验
通过检测无细胞DNA（C Q Q QA）和非侵入性产前测试（NIPT）[1，2]的发育来彻底筛选染色体非整倍型的染色体。While over decades, the detection rate (DR) of trisomy 21 could be improved from only 30% to 90% at a false positive rate (FPR) of 5% by first trimester combined screening (FTCS), c ff DNA has a DR of Down syndrome of 99% at a very low FPR of 0.04% [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12].三体三体第18和18的DRS与双胞胎妊娠中的C扰性[9、10、11、12]相似。尽管表现出色，但C效应仍然是筛查测试，并且通过侵入性测试确认了高风险C扰动的结果[13，14]。由于其高昂的成本，大多数医疗保健系统并未对所有孕妇进行DNA筛查。因此，已经提出了直接c或偶然筛选的不同模型[15，16，17]。在瑞士，所有孕妇的健康保险提供者都偿还了FTC，包括一名经过认证的超声检查员的详细超声检查，并测量了胎儿颈部半透明（NT）以及生化分析。在超声波中看到的胎儿异常，NT> 95％的胎儿疾病或FTCS≥1：380的任何三体造期风险。自2015年7月以来，作为全球最早的国家之一，斯威茨 - 以偶然的方式实施了常规筛查。如果在FTC上将孕妇年龄（MA）和NT与生化血清标记物β-人类绒毛膜促性腺激素
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
全基因组 - crispr-screen-识别tmem41b-as-a-gene ...
大自源性是一个细胞内降解过程，需要多个自噬相关（ATG）基因。在这项研究中，我们使用自噬型号报告基因GFP-LC3-RFP进行了全基因组筛选，并鉴定出TMEM41B作为一种新型ATG基因。TMEM41B是一种位于内质网（ER）中的多层膜蛋白。它在液泡膜蛋白1（VMP1）中也发现了一个保守的结构域，这是另一种ER多跨度膜蛋白，对于自噬，酵母菌TVP38必不可少的，以及推定的半转生蛋白的细菌deda家族。TMEM41B的缺失阻止了早期的自噬体的形成，从而导致ATG蛋白和小囊泡的积累，但不会拉长自噬体样结构。此外，在TMEM41B -KNOCKOUT（KO）细胞中积累的脂质液滴。TE表型类似于VMP1 -KO细胞的表型。的确，TMEM41B和VMP1在体内和体外形成了复杂的复杂，VMP1的过表达恢复了TMEM41B -KO细胞中的自噬量。TESE结果表明，TMEM41B和VMP1在自噬体形成的早期步骤中起作用。
