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软件永无止境：重构采集代码......
作者：JM McQuade · 被引用 30 次 — 成本评估和绩效评估工具。最后... 国防采购部，1987 年 9 月），https://apps.dtic.mil ...
乳腺癌中的缺氧诱导因子：乳腺癌治疗的作用和靶点
在全球范围内，乳腺癌是女性中最常见的癌症形式。乳腺癌的肿瘤微环境通常表现出缺氧。缺氧诱导因子 1-alpha 是一种转录因子，在乳腺癌中被发现过度表达和激活，通过介导一系列反应在缺氧微环境中发挥关键作用。缺氧诱导因子 1-alpha 参与调节下游通路和靶基因，这些通路和靶基因在缺氧条件下至关重要，包括糖酵解、血管生成和转移。这些过程通过管理与肿瘤侵袭、转移、免疫逃避和耐药性相关的癌症相关活动，显著促进乳腺癌进展，导致患者预后不良。因此，人们对缺氧诱导因子 1-alpha 作为癌症治疗的潜在靶点有着浓厚的兴趣。目前，针对缺氧诱导因子 1-alpha 的药物研究主要处于临床前阶段，这凸显了深入了解 HIF-1 a 及其调控途径的必要性。预计未来将有有效的 HIF-1 a 抑制剂进入临床试验，为乳腺癌患者带来新的希望。因此，本综述重点介绍 HIF-1 a 的结构和功能、其在乳腺癌进展中的作用以及对抗 HIF-1 a 依赖性耐药性的策略，强调其治疗潜力。
人体工程学和人为因素是实施的要求...
摘要：全世界都对使用协作机器人 (Cobots) 来降低工作相关的肌肉骨骼疾病 (WMSD) 风险感兴趣。虽然该领域的先前研究已经认识到在设计阶段考虑人体工程学和人为因素 (E&HF) 的重要性，但大多数研究倾向于强调由于人机协作 (HRC) 而带来的工作站改进。基于文献综述，本研究总结了将 E&HF 视为要求而不是输出的研究。在本文中，作者有兴趣了解现有的研究，这些研究侧重于 Cobots 的人体工程学要求实施，以及用于设计更安全的协作工作站的方法。本次审查是在四个著名的出版物数据库中进行的：Scopus、Web of Science、Pubmed 和 Google Scholar，搜索关键词“协作机器人”或“Cobots”或“HRC”和“人体工程学”或“人为因素”。根据纳入标准，审查了 20 篇文章，并提供了每篇文章的主要结论。此外，重点关注了在 HRC 系统设计阶段考虑 E&HF 的研究与在 HRC 系统上实时应用 E&HF 的研究之间的细分。结果证明了该主题的新颖性，尤其是实时应用人体工程学作为一项要求。在全球范围内，所审查研究的结果表明，将 E&HF 要求集成到 HRC 系统中作为降低 WMSD 风险的相关投入具有潜力。
线粒体：结直肠癌进展和耐药性的关键因素
结直肠癌（CRC）是近年来全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，主要起源于结肠或直肠的粘膜组织，并有可能快速发展为侵袭性癌症。它的发病机理很复杂，涉及许多因素，包括遗传背景，生活方式和饮食习惯。早期检测和治疗是提高CRC患者存活率的关键。然而，普遍的问题是患者可以严重抵抗治疗，这大大增加了治疗的复杂性和挑战。因此，揭开和克服CRC的抵抗力已成为研究的重点。线粒体（细胞的能量中心）在细胞代谢，能量供应和凋亡过程中起着至关重要的作用。在CRC中，线粒体功能障碍不仅会损害正常的细胞功能，还会促进肿瘤耐药性。因此，对线粒体功能障碍与CRC发育机制之间的关系有深入的了解，以及促进对化学疗法药物抗药性的机制，对于靶向疗法的发展，增强药物效率以及改善患者寿命的治疗效果和质量至关重要。
缺氧诱导因子1alpha对肉瘤性肥厚性心肌病的发病机理的贡献
肥厚性心肌病（HCM）是由编码结构性肉类蛋白的基因中的常染色体示例突变引起的，是最常见的遗传性心脏病。HCM与心肌肥大，纤维化和心室功能障碍有关。缺氧诱导的转录因子1α（HIF-1α）是细胞缺氧反应的中心调节剂，与HCM相关。但其确切的作用仍有待阐明。因此，在已建立的α-MHC 719/+ HCM小鼠模型中研究了心肌细胞特异性HIF-1A敲除（CHIF1AKO）的影响，该模型表现出人类HCM的经典特征。结果表明，HIF-1α蛋白和HIF靶标在α-MHC 719/+小鼠的左心室组织中上调。心肌细胞特异性的HIF-1A的特异性消除使疾病表型钝化，这是左心室壁厚减小，心肌纤维化降低，SRX/DRX状态和ROS产生的降低所证明的。chif1ako在α-MHC 719/+小鼠的整个转录组和蛋白质组学分析中诱导了肥厚和纤维化的左心室重塑信号的归一化。来自早期HCM患者的血清样品的蛋白质组学显示HIF的显着调节。 这些结果表明HIF信号与小鼠和人类HCM发病机理有关。 HIF-1A的心肌细胞特异性敲除可减轻小鼠模型中的疾病表型。 靶向HIF-1α可能是减轻HCM疾病进展的治疗选择。来自早期HCM患者的血清样品的蛋白质组学显示HIF的显着调节。这些结果表明HIF信号与小鼠和人类HCM发病机理有关。HIF-1A的心肌细胞特异性敲除可减轻小鼠模型中的疾病表型。 靶向HIF-1α可能是减轻HCM疾病进展的治疗选择。HIF-1A的心肌细胞特异性敲除可减轻小鼠模型中的疾病表型。靶向HIF-1α可能是减轻HCM疾病进展的治疗选择。
引用 Hansen M, Simon KR, He X, Steele N, Thomas ML, Noble KG 和 Merz EC (2024) 社会经济因素、睡眠时间和持续时间以及杏仁核研究
儿童时期的社会经济劣势十分普遍，并且与终身罹患精神健康问题的风险增加相关 (1)。家庭收入和父母教育等社会经济因素通过多种中介机制 (2) 对健康和发展产生影响，但这些机制尚不完全清楚。儿童时期的睡眠健康状况改变可能在这些机制中发挥了作用。睡眠健康是一个多方面的概念，涵盖多个睡眠参数，例如睡眠时间、质量和时间 (3)。社会经济劣势已反复与儿童睡眠时间较短和睡眠质量较低有关 (4-9)。此外，采用实验和相关设计的研究表明，睡眠中断与精神健康问题风险增加以及情绪处理和调节改变有关 (10-13)。在神经层面，情绪处理和调节，即多种精神疾病的跨诊断因素 (14)，依赖于涉及杏仁核的神经网络 (15)。在功能性磁共振成像 (fMRI) 研究中，睡眠持续时间和质量与成年人杏仁核的激活和功能连接反复相关 (16 – 19)。然而，很少有研究探讨儿童的这种关联。此前，我们提出，社会经济劣势可能导致儿童睡眠健康状况下降，这可能会改变大脑发育，从而增加患心理健康问题的风险 (20)。在本研究中，我们通过考察社会经济因素、睡眠持续时间和时间以及儿童杏仁核功能连接之间的关联来验证这些观点。
土壤，根际和根部微生物组在奇异果葡萄藤衰落中，一种新兴的多因素疾病
奇异果藤蔓衰落综合征（KVD）的特征是严重的根系障碍，导致冠层不可逆地枯萎。植物通常会因第一个地上症状的出现而迅速崩溃，即使在接下来的季节也没有恢复。自2012年首次爆发以来，综合征在意大利的不同领域（意大利的不同地区）一直对奇异果产量产生负面影响。迄今为止，尚未找到一个独特的，常见的因果因素，综合征称为多因素。在本文中，我们研究了与在三种不同的地下矩阵/隔室（土壤，根际和根）中开发KVD相关的整个生物群落（真菌，细菌和Oomycetes）。采样。要解决综合征的多因素性质，并研究了非生物因素在塑造这些群落中的潜在作用，还对土壤进行了物理化学分析。这项研究调查了组成微生物组以及生物和非生物因素之间的分类群体之间的关联。营养不良被认为是塑造KVD微生物群落的驾驶事件。从这项研究中获得的结果突出了卵属植物属的作用，这主要导致了卵菌的组成，尽管它也存在于健康的基质中。与KVD相关的根际群落是由不植物过程驱动的。细菌和真菌群落都导致属的丰富度高，并且与采样位点和基质高度相关，并强调了多个位置在地理上和空间上采样的重要性。此外，对患病的根际对关联网络的分析表明，存在潜在的跨王朝竞争，这是腐生，卵形和细菌之间植物来源碳的潜在竞争。
肠道微生物群和与HIV暴露于未感染的婴儿T细胞调节有关的其他因素
结果：出生时，包括原型CD4+FOXP3+和CD4+FOXP3+CD25+的3个Treg子集的频率高于117 Huus的频率，而3个子集的频率更高。在28和62周龄时，huus中有5个TREG/TICI子集的比例高。出生时Heus和Huus之间发散的Treg/ TICI子集的频率与母体肠道微生物组中细菌分类群的差异相对丰度相关。随后访问时具有显着不同频率的Treg/TICI子集与婴儿肠道微生物组的并发组成相关。在体外，用细菌分类群（PBMC）处理HUU外周血单单核细胞（PBMC）在heus中最丰富的细菌分类群扩展了huus的treg/tiCi亚群，其经频率高于Huus，从而概括了体内相关性。相反，对HEU PBMC的体外治疗不会增加Treg/TICI频率。与Treg/TICI频率增加相关的其他因素
原始发表论文的引用（记录版本）：Lu, H., Xiao, L., Liao, W. et al (2024). Cell factory design with advanced metastatic mo
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱，最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止，合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型，已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外，近年来，人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此，人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外，还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。