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RSET™无馈线培养基
RSET™馈线培养基是一种无血清的细胞培养基，用于恢复人类胚胎茎（ES）和诱导的多能干（IPS）细胞为幼稚的状态，并在没有BFGF或馈送细胞的情况下以低氧条件下的幼稚状态保持细胞。RSET™无馈线培养基是根据Weizmann科学学院许可开发的。具有确保批处理一致性的预筛选质量成分，该介质具有具有幼稚状态的特征，例如具有折射边缘的紧密堆积的圆顶菌落。与幼稚的人类ES/IPS细胞相关的关键转录本，例如KLF17，KLF2，KLF4和TFCP2L1，在RESSET™饲料中培养的人ES/IPS细胞中表现出增加的表达。RSET™无馈物HPSC可以分化，也可以通过MTESR™1中的培养转换为启动状态，然后进行区分。可用于差异化的产品包括STEMDIFF™确定性内胚层试剂盒（目录＃05110），STEMDIFF™SMADI神经感应试剂盒（目录＃08581）和STEMDIFF™中胚层诱导培养基（目录＃05220）。
Maestro Pro™多电极阵列系统
（a）在Maestro MEA™系统上将Brainphys™神经元介质（目录＃05790）培养的HPSC衍生的神经元（目录＃05790）铺平。（b）神经元在15周内发挥电活性，从第8周增加到第16周的平均点火率逐渐增加。（c）栅格图在不同时间点显示了64个电极上神经元的发射模式。每条黑线代表一个检测到的尖峰。每条蓝线代表一个单个通道突发，收集至少5个尖峰，每个峰值由ISI≤100ms分隔。每个粉红色框都表示网络爆发，这是整个井中至少25％参与电极的至少10个尖峰的集合，每个电极的ISI≤100ms。在Brainphys™神经元培养基中培养的神经元表现出电活动，如随着时间的推移的增加所示。此外，网络爆发频率也增加了，这表明随着神经元的成熟，神经元的发射逐渐组织成同步网络爆发。isi =跨度间隔
夏季研究计划2025 - 项目
描述：胰岛素分泌受损会导致1型糖尿病（T1DM）和2型糖尿病（T2DM）的发病机理。由于使用Edmonton方案的尸体胰岛移植已成为一种有效的干预措施，可恢复T1DM患者的正常血症数月，因此由诱导的人类多能干细胞产生的产生胰岛素的β细胞具有潜力作为胰岛素依赖蛋白依赖糖尿病的治疗。因此，巨大的努力集中在制定体外分化方案以实现这种治疗潜力。然而，大多数分化方案都会产生具有未成熟表型的胰岛素阳性胰腺β细胞，例如与MAFA和MAFB（MAFB）（如MAFA和MAFB）的低或缺失表达，因此与其InVivo相比，葡萄糖刺激的胰岛素分泌（GSIS）也受损。使用MAFB用CRISPR-CAS9技术淘汰IPSC线，我们旨在研究该转录因子在使用2D分化方案的HPSC衍生胰腺β细胞成熟和功能中的特定作用。导师：Heba Al-Siddiqi博士，科学家。电子邮件：halsiddiqi@hbku.edu.qa
MEDG 420 教学大纲 2024W 2024 年 8 月 2 日 第 1/6 页
模块 1：识别导致孟德尔疾病的遗传变异 (Jan Friedman) 9 月 4 日星期三 – 遗传变异 9 月 9 日星期一 – 疾病基因识别 I 9 月 11 日星期三 – 疾病基因识别 II 9 月 16 日星期一 – 疾病基因识别 III 9 月 18 日星期三 – 疾病基因识别 IV 和人类遗传变异 9 月 23 日星期一 – 模块 1 嘉宾，Shelin Adam，理学学士、理学硕士、遗传咨询师、BC 儿童医院 模块 2：功能基因组学 (Mahmoud Pouladi) 9 月 25 日星期三 – 动物模型 – 无脊椎动物：蠕虫和苍蝇 9 月 30 日星期一 – 没有课程 – 真相与和解国庆日 10 月 2 日星期三 – 动物模型 – 脊椎动物：斑马鱼、鼠类和其他模型 10 月 7 日星期一 – 细胞模型 – 永生化、单倍体和 hPSC 模型 10 月 9 日星期三 – 正向遗传学/遗传筛选 10 月 14 日星期一 – 没有课程 – 感恩节 10 月 16 日星期三 – 功能基因组学项目和讨论 10 月 17 日星期四 – 第 2 部分嘉宾，待定 第 3 部分：基因治疗 (Stefan Taubert) 10 月 21 日星期一 – 什么是基因治疗？10 月 23 日星期三 – 基因治疗载体 10 月 28 日星期一 – 基因增强治疗
ECDC 研究 COVID-19 疫苗预防 SARI 住院效果的核心方案（经实验室确认为 SARS-CoV-2），版本 1.0
Nathalie Bossuyt（比利时科学），Natalie Fisher（比利时科学），Sarah Denayer（科学，比利时），伊莎贝尔·托马斯（Isabelle Thomas）（科学，比利时），露西·塞耶勒VjezdanaLovrić（克罗地亚HZJZ），Irena Tabain（Croatia HZJZ），Petr Husa（捷克共和国Brno，University Brno），Hana Orlikova（NANA ORLIKOVA）（国家公共卫生研究所，NIPH，捷克共和国）和KláraLabská（ni）eStep，HESHER，HENTER，HENTER，HESHIA，HENTER，HENTHERIA，HENTHERIA，HENTHERIA。 Onia），Hanna Nohynek（芬兰卫生与福利研究所，THL，芬兰），Alessandro Pini（法国公共卫生），Daniel Levy-Bruhl（法国公共卫生）； SE，爱尔兰），Lisa Domegan（爱尔兰HSE）； FrançoiseBerthet（卢森堡国家卫生局），Myriam Alexandre（Likembourg Lih，Luxembourg）（Luxembourg）（Lixembourg），Manon Gantenbie（Luxsembourg）（Luxsembourg）（Luxsembourg）（Luxembourg）（卢森堡国家卫生部），卢克尔（Luxembourg）（Guy Fagherazzi Health）（卢克尔氏菌（Neyanal Health），卢克尔（Luxherauski）（卢克尔族人）（卢克尔（Luxsem））， Uise Borg（马耳他卫生部），Adam Meijer（国家公共卫生与环境研究所，RIVM，荷兰），Annabel Niessen（RIVM，RIVM，Mirjam Knoll（荷兰） OS（西班牙ISCIII），Carmen Olmedo（西班牙MOH），Susana Monge（西班牙MOH），Antonio Rezusta（西班牙UNIZAR），Miriam Latorre，西班牙UNIZAR（UNIZAR） Ogo Marques（Epiconcept），Gabrielle Breugelmans（流行病备忘创新联盟）。
适用于外太空的 64 位微处理器
自从当时被认为是开创性的太空级处理器首次亮相以来，二十年来世界发生了翻天覆地的变化。该处理器被用于 NASA 的任务，例如追逐彗星的“深度撞击”航天器和“好奇号”火星探测器。世界经济论坛发布的一份报告估计，太空硬件和太空服务业将以 7% 的复合年增长率增长，从 2023 年的 3,300 亿美元增至 2035 年的 7,550 亿美元。为支持多样化和不断增长的全球太空市场以及快速增长的各种计算需求（包括更多自主应用），Microchip 推出了其计划中的 HPSC 系列 PIC64 微处理器的首批产品。与之前的航天计算解决方案不同，Microchip 为 NASA 以及更广泛的国防和商业航空航天业提供的抗辐射和容错 PIC64-HPSC 芯片集成了 RISC-V CPU，并增强了矢量处理指令扩展，以支持 AI/ML（人工智能/机器学习）应用。MPU（微处理器单元）还具有一套标准化接口，包括两个 CAN CC（经典）端口。令人惊讶的是，不支持 CAN FD（灵活数据速率）。正在组建合作伙伴生态系统，以加快集成系统级解决方案的开发。该生态系统包括单板计算机 (SBC)、太空级配套组件以及开源和商业软件合作伙伴网络。
特殊武器研讨会
摘要 努南综合征 (NS) 属于一组称为 RASopathies 的遗传性疾病，这种疾病是由影响位于典型 RAS-MAPKinase 信号通路上的基因的生殖系突变引起的。NS 是先天性心脏缺陷 (CHD) 的最常见原因之一。患有 NS 的婴儿患有心肌病和各种严重的 CHD，并且对于患有 NS 并表现出肥厚性心肌病 (HCM) 的儿童，目前尚无特定的治疗方法。此外，NS 中心脏发生缺陷背后的分子机制仍然知之甚少，因此迫切需要通过深入研究 NS 中 CHD 和心肌病的分子原因来发现治疗策略。在本次研讨会上，我将首先介绍我们如何使用人类诱导多能干细胞 (hiPSC) 衍生的心肌细胞来破译 NS 中 HCM 背后的分子通路。接下来，我将重点介绍我们为了解 RAF1 在早期人类心脏发生中的作用以及 NS RAF1 突变在此过程中的影响而做出的持续努力。最后，我将介绍我的研究计划。我将讨论如何利用基于 hPSC 的平台来研究遗传疾病中的心脏发生和心脏功能，以此作为发现导致 CHD 或心肌病的分子扰动的独特机会。
人类脑器官的应用 - 建模人类脑发育和神经发育疾病
摘要：脑器官是源自反映早期大脑组织的人类多能干细胞（HPSC）的三维（3D）结构。这些类器官包含不同的细胞类型，包括神经元和神经胶质，类似于在人脑中发现的细胞类型。人脑器官为建模人类脑发育特征的特征提供了独特的机会，这些特征在动物模型中没有得到很好的反映。与传统的细胞培养物和动物模型相比，脑器官提供了人类脑发育和功能的更准确表示，使它们成为神经发育疾病的合适模型。尤其是，源自患者细胞的脑器官使研究人员能够在不同阶段研究疾病，并更好地了解疾病机制。多脑区域组合物允许研究不同大脑区域之间的相互作用，同时达到了分子和功能表征的更高水平。尽管器官具有有希望的特征，但其实用性受到几个未解决的约束的限制，包括细胞应激，缺氧，坏死，缺乏高实现细胞类型，有限的成熟和电路形成。在这篇综述中，我们讨论了克服脑器官自然局限性的研究，强调了所有神经细胞类型的组合的重要性，例如神经胶质（星形胶质细胞，少突胶质细胞和小胶质细胞）和血管细胞。此外，考虑器官与发育中的大脑的相似性，区域性图案化的脑类器官衍生的神经干细胞（NSC）可以作为细胞替代疗法的可扩展来源。我们强调了在该领域内的脑官源细胞在疾病细胞疗法中的潜在应用。
保守的表观遗传调节逻辑侵入了控制细胞身份的基因
*通信：m.boden@uq.edu.au（M.B.），n.palpant@uq.edu.au（N.J.P。）。作者贡献W.J.S.开发了研究的计算基础，进行了数据分析并编写了手稿。E.S. 为研究的实验和计算设计做出了贡献，进行了数据分析，在HPSC中进行了功能遗传研究并撰写了手稿。 J.X. 辅助计算分析并开发了Web交互式界面。 M.A. 和G.A. 对HF发病机理进行了计算分析。 S.S.在不同的单细胞数据平台上进行了计算分析。 B.B. 对黑色素瘤研究进行了计算分析。 Y.S. 对MOCA数据进行了计算分析。 C.B. 和M.K. 贡献了EPIMAP数据。 B.V.对Ciona进行了功能分析，并验证了发现。 G.P. 和N.J.协助小鼠胃肠道的时空转录组分析。 Y.W.，帮助对表观遗传数据进行计算分析。 M.P. 有助于分析和解释黑色素瘤数据。 A.S.进行了涉及黑色素瘤分析的实验。 P.P.L.T. 对小鼠胃肠道的时空转录组分析进行了监督。 L.C. 对CIONA进行了功能分析，并验证了发现。 Q.N. 提供了在单细胞数据集上实施分类的帮助。 M.B. 和N.J.P.E.S.为研究的实验和计算设计做出了贡献，进行了数据分析，在HPSC中进行了功能遗传研究并撰写了手稿。J.X.辅助计算分析并开发了Web交互式界面。M.A.和G.A.对HF发病机理进行了计算分析。S.S.在不同的单细胞数据平台上进行了计算分析。B.B.对黑色素瘤研究进行了计算分析。Y.S. 对MOCA数据进行了计算分析。 C.B. 和M.K. 贡献了EPIMAP数据。 B.V.对Ciona进行了功能分析，并验证了发现。 G.P. 和N.J.协助小鼠胃肠道的时空转录组分析。 Y.W.，帮助对表观遗传数据进行计算分析。 M.P. 有助于分析和解释黑色素瘤数据。 A.S.进行了涉及黑色素瘤分析的实验。 P.P.L.T. 对小鼠胃肠道的时空转录组分析进行了监督。 L.C. 对CIONA进行了功能分析，并验证了发现。 Q.N. 提供了在单细胞数据集上实施分类的帮助。 M.B. 和N.J.P.Y.S.对MOCA数据进行了计算分析。C.B.和M.K.贡献了EPIMAP数据。B.V.对Ciona进行了功能分析，并验证了发现。G.P. 和N.J.协助小鼠胃肠道的时空转录组分析。 Y.W.，帮助对表观遗传数据进行计算分析。 M.P. 有助于分析和解释黑色素瘤数据。 A.S.进行了涉及黑色素瘤分析的实验。 P.P.L.T. 对小鼠胃肠道的时空转录组分析进行了监督。 L.C. 对CIONA进行了功能分析，并验证了发现。 Q.N. 提供了在单细胞数据集上实施分类的帮助。 M.B. 和N.J.P.G.P.和N.J.协助小鼠胃肠道的时空转录组分析。Y.W.，帮助对表观遗传数据进行计算分析。M.P. 有助于分析和解释黑色素瘤数据。 A.S.进行了涉及黑色素瘤分析的实验。 P.P.L.T. 对小鼠胃肠道的时空转录组分析进行了监督。 L.C. 对CIONA进行了功能分析，并验证了发现。 Q.N. 提供了在单细胞数据集上实施分类的帮助。 M.B. 和N.J.P.M.P.有助于分析和解释黑色素瘤数据。A.S.进行了涉及黑色素瘤分析的实验。 P.P.L.T. 对小鼠胃肠道的时空转录组分析进行了监督。 L.C. 对CIONA进行了功能分析，并验证了发现。 Q.N. 提供了在单细胞数据集上实施分类的帮助。 M.B. 和N.J.P.A.S.进行了涉及黑色素瘤分析的实验。P.P.L.T. 对小鼠胃肠道的时空转录组分析进行了监督。 L.C. 对CIONA进行了功能分析，并验证了发现。 Q.N. 提供了在单细胞数据集上实施分类的帮助。 M.B. 和N.J.P.P.P.L.T.对小鼠胃肠道的时空转录组分析进行了监督。L.C. 对CIONA进行了功能分析，并验证了发现。 Q.N. 提供了在单细胞数据集上实施分类的帮助。 M.B. 和N.J.P.L.C.对CIONA进行了功能分析，并验证了发现。Q.N. 提供了在单细胞数据集上实施分类的帮助。 M.B. 和N.J.P.Q.N.提供了在单细胞数据集上实施分类的帮助。M.B. 和N.J.P.M.B.和N.J.P.监督该项目，筹集了资金，并撰写了手稿。
下一代 NASA 危险探测系统开发
I. 简介 用于精确和安全着陆的制导、导航和控制 (GN&C) 技术对于未来机器人科学和载人探索太阳系各个目的地的任务至关重要。这些进入、下降和着陆 (EDL) 技术是美国宇航局精确着陆和危险规避 (PL&HA) 领域的一部分，被认为是空间技术发展路线图 [1] 的高优先级能力，旨在促进和实现新的任务概念。SPLICE 项目，即安全精确着陆 - 综合能力演进 [2]，致力于持续开发传感器、算法和航空电子设备，以用于未来的月球着陆任务。具体来说，SPLICE 正在完善着陆器下降过程中的地形相对导航 (TRN) 和危险检测与规避 (HDA) 的传感器硬件和软件的技术就绪水平 (TRL)。 SPLICE 的所有工作主要基于 NASA 先前在 PL&HA 领域的项目，例如 ALHAT [ 3 – 6 ]、COBALT [ 7 – 10 ] 和 LVS [ 11 ]，其中包括多年的传感器开发工作 [12–15] 和各种亚轨道飞行测试。SPLICE 是一套用于精确着陆的 GN&C 技术。表 1 中列出的各个组件可以单独飞行，也可以作为着陆器承载的集成有效载荷飞行。NASA 兰利研究中心开发的导航多普勒激光雷达 (NDL) 提供厘米级的精确速度和测距。NASA 戈达德太空飞行中心开发的危险探测激光雷达 (HDL) 可生成预定着陆目标周围区域的高分辨率数字高程图 (DEM)。 TRN 系统包括摄像头、机载地图和 TRN 算法，这些算法由查尔斯·斯塔克·德雷珀实验室公司为 SPLICE 项目开发和实施 [16]。NASA 喷气推进实验室开发的危险检测算法基于参考文献 [17] 中概述的 ALHAT 算法，并进行了一些修改，以便与新型高清激光雷达 DEM 配合使用并在新型下降和着陆计算机 (DLC) 上运行。约翰逊航天中心开发的 DLC 是一种新型航空电子设备设计，正在开发中，以利用高性能航天计算 (HPSC) 处理器 [18, 19]。随着用于 TRN 和 HDA 的 GN&C 硬件和软件的不断成熟，该项目还在开发高精度模拟环境，包括带有 DLC 的硬件在环 (HWIL) 测试平台和一些在环传感器模拟器。此外，SPLICE 正在对机器人和载人任务的 EDL 架构进行详细建模 [ 20 , 21 ]，以确定未来需求，揭示现有技术差距，并推动传感器技术发展，使即将到来的任务受益，例如 NASA 的 Artemis 和商业着陆器有效载荷服务 (CLPS) 计划。图 1 是主机飞行器上 SPLICE 有效载荷的高级示意图。TRN 和 HDA 的图像处理需要大量计算，因此 DLC 的设计旨在通过处理大部分视觉导航算法来减轻主飞行计算机的负担。在 DLC 上运行的飞行软件利用 NASA 核心飞行