细胞外多巴胺中的次要波动编码人类Sands LP中的奖励和惩罚预测错误,Jiang A,Liebenow B,Dimarco E,Laxton AW,Tatter SB,Montague PR,Kishida Kt。科学进步,2023年12月1日。在哺乳动物的大脑中,假设中脑多巴胺神经元活性来编码奖励预测误差,从而通过导致目标大脑区域的多巴胺水平的快速变化来促进学习和指导行为。这个假设(以及关于多巴胺在惩罚学习中的作用的替代方法)在人类中的直接证据有限。我们报告了测量的人类纹状体释放多巴胺的颅内,次要测量,而志愿者(即接受深脑刺激手术的患者)执行了概率的奖励和惩罚学习选择任务,旨在测试多巴胺释放是否仅仅测试编码的奖励预测错误还是多巴胺释放是否可以释放多巴胺的惩罚性惩罚性的惩罚性惩罚性的惩罚性。结果表明,细胞外多巴胺水平可以通过人脑中独立价值特异性途径在不同的时间间隔内编码奖励和惩罚预测错误。
特异性和评论SOX基因组成了与哺乳动物性鉴定基因相关的基因家族。这些基因类似地包含编码HMG-box域的序列,该序列负责序列特异性的DNA结合活性。SOX基因编码推定的转录调节因子与细胞命运在发育过程中的决策和控制多种发育过程中的决策。SOX9在正常骨骼发育中起重要作用。它可以通过充当这些基因的转录因子来调节其他基因的表达。
特异性和评论SOX基因组成了与哺乳动物性鉴定基因相关的基因家族。这些基因类似地包含编码HMG-box域的序列,该序列负责序列特异性的DNA结合活性。SOX基因编码推定的转录调节因子与细胞命运在发育过程中的决策和控制多种发育过程中的决策。SOX9在正常骨骼发育中起重要作用。它可以通过充当这些基因的转录因子来调节其他基因的表达。
图1:ANJ-DNA生产Raav。anj-DNA旨在编码辅助构建体和RAAV生产所需的repcap以及利益基因(GOI)。有趣的是,我们的GOI旨在具有模仿AAV2 ITR的发夹结构,因此可以复制并将其包装到Raav中,而无需额外的侧翼序列。可以定制这三个构造以编码任何必需的GOI或优化的助手序列。ANJ-DNA也可以与其他质粒或包装细胞系组合使用,以进行AAV产生。
后基因组时代,人们已经开发出多种计算方法(例如 PolyPhen、SIFT 和 GERP)来对单核苷酸变异 (SNV) 和短插入/缺失对人类基因组的影响进行排序。组合注释依赖性消耗 (CADD) 就是这些计算方法之一。它是一种基于 60 多个基因组特征(包括 GERP、ENCODE、phyloP、SIFT、PolyPhen)建立的综合指数,用于衡量人类基因组中遗传变异的风险。因此,该方法可以更可靠地评估 SNV 的有害性。CADD 工具分数(C 分数)是根据从进化约束、周围序列背景、表观遗传测量、功能预测和基因模型注释中得出的几种基因组特征计算得出的(Kircher 等人,2014;Rentzsch 等人,2019)。 CADD 是一种广泛使用的指数,用于测量 SNV 对人类严重孟德尔遗传疾病的因果影响。
摘要在人类后顶叶皮层(PPC)中,单个单元编码具有部分混合表示形式的高维信息,使少量神经元可以编码与运动计划,执行,认知和感知相关的许多变量。在这里,我们测试了以前证明的PPC神经元种群是否同样参与了体验域。,我们在实际的触摸表现和触觉成像任务中记录了人类临床试验参与者的PPC中的神经元。神经元用双侧接受场在短潜伏期中编码了实际触摸,并通过身体部位组织,并覆盖了所有经过测试的区域。触觉图像任务引起了身体部分的反应,该反应与实际触摸共享神经基板。我们的结果是人类PPC中触摸编码及其在触觉成像任务中的认知参与的第一个神经元水平的证据,这可能反映了语义处理,注意力,感官预期或想象中的触摸。
抽象与教条相反,进化上年轻和动态基因可以编码基本功能。我们发现编码最丰富的昆虫转录因子的进化动态ZAD-ZNF基因比古代保守的ZAD-ZNF基因更有可能编码果蝇中的基本功能。我们专注于昵称ZAD-ZNF基因,该基因在进化上年轻,保留在果蝇物种中,并在强烈的阳性选择下进化。但是,我们发现在D. melanogaster中有必要进行幼虫发育。我们表明,昵称编码异染色质 - 定位蛋白(如其旁系同源物奇异果),这也是一种进化动态但必不可少的ZAD-ZNF基因。我们发现D. simulans昵称蛋白仍然可以定位于D. melanogaster异染色质,并挽救了女性的挽救生存能力,而不是男性昵称 - Null D. Melanogaster。我们的发现表明,用于快速变化的异染色质功能的创新通常可以解释昆虫中许多进化动态ZAD-ZNF基因的重要性。
CUT&RUN 方法 CUT&RUN 使用 CUTANA™ChIC/CUT&RUN 试剂盒进行,起始于 500k K562 细胞,含 0.5 µg IgG(EpiCypher 13-0042)、H3K4me3(EpiCypher 13-0060)、H3K27me3(EpiCypher 13-0055)或 0.125 µg CTCF(EpiCypher 13-2014)抗体,一式两份。使用 CUTANA™CUT&RUN 文库制备试剂盒(EpiCypher 14-1001/14-1002)以 5 ng DNA(或回收总量,如果少于 5 ng)进行文库制备。文库在 Illumina NextSeq2000 上运行,采用双端测序(2x50 bp)。样本测序深度为 5.5/18.8 百万个读数 (IgG Rep 1/Rep 2)、14.2/17.0 百万个读数 (H3K4me3 Rep 1/Rep 2)、24.7/18.1 百万个读数 (H3K27me3 Rep 1/Rep 2) 和 8.6/5.5 百万个读数 (CTCF Rep 1/Rep 2)。使用 Bowtie2 将数据与 T2T-CHM13v2.0 基因组比对。过滤数据以删除重复、多比对读数和 ENCODE DAC 排除列表区域。