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用户友好的门户网站链接分子和临床数据以增强代谢性疾病研究
努力的关键部分是由Jiawei Zhong博士领导的。学生和Karolinska Institutet博士后研究员Danae Zareifi。他们确保可以通过标准化术语比较来自不同来源的数据。鉴于几乎没有蛋白质组学数据，它们还生成了新的蛋白质分析数据集，从而提高了门户网站验证基因活性发现的能力。
β-catenin c末端链接Wnt和Sphingosine-1- ...
典型的Wnt和1-磷酸盐（S1P）信号通路是高度保守的系统，可导致正常的脊椎动物发育，对免疫，神经和心血管系统功能产生关键后果；尽管有这些功能重叠，但对Wnt/β -Catenin – S1p交叉聊天知之甚少。在血管系统中，Wnt/β -Catenin和S1P信号都会影响血管成熟，稳定性和屏障功能，但有关其潜在协调的信息很少。我们报告了两种途径之间功能相互作用的实例，其中包括证据表明S1P受体1（S1PR1）是β-蛋白酶的转录靶标。通过研究血管平滑肌细胞和动脉损伤反应，我们找到了对β-链球菌CATENIN CAR -BOXYL末端的特定要求，该末端起着诱导S1PR1，并表明这种相互作用对于血管重塑至关重要。我们还报告说，对β-链氨宁羧基末端的药理抑制会降低S1PR1表达，新形成和动脉粥样硬化。这些发现提供了对Wnt/β -Catenin和S1P系统在血管重塑过程中如何协作的机械理解，并为治疗操作的策略提供了信息。
exposome和一个健康状况的神经生态环节
了解影响大脑健康和疾病的外部因素的综合框架。同时，一种健康方法，认识到人，动物和环境健康之间的不可分割的联系3。一种健康方法提供了一种多学科策略，以解决复杂问题，例如人畜共患病（动物和人类之间传播），食品安全，抗菌素抵抗，环境污染以及气候变化的健康影响1。Brain Capital 4是一种新的经济资产，优先考虑，整合和优化人类技能（例如弹性，创造力，智慧），包括绿色技能。它涵盖了个人和社区认知大脑资源的社会，情感和多样性。大脑资本对于理解人类对经济的贡献以及经济因素又如何塑造我们的生活至关重要。绿色技能是生活，发展和支持可持续和资源有效的社会所需的一系列知识，能力，价值观和态度5。创造力，生态智力和数字素养是绿色技能，构成了向低碳，资源效率经济过渡的关键思维方式。这种转变需要涉及个人，机构和社会的系统性变化。
评估通过串联质谱蛋白型和系统肽疗法
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
AI工具地图疾病之间的隐藏链接
现在可以自由使用研究界，该工具代表了探索疾病联系的科学家的重大进步。其潜在应用从预防预防策略到建议现有药物的新用途。随着研究人员进一步研究疾病途径，该工具可以作为寻求解码人类健康相互联系的景观的关键资源。
CDK14的遗传和药理减少可减轻人类神经元中的α-突触核蛋白病理学和帕金森氏病啮齿动物模型
。cc-by 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。是
受脑启发的神经网络揭示了对关系学习的生物学基础的见解
该研究的作者呼吁采用多管齐下的方法，包括公共卫生运动，含糖饮料广告的监管以及对糖乐饮料的税收。一些国家已经朝这个方向采取了步骤。墨西哥是世界上人均含糖饮酒量最高的墨西哥，它在2014年对饮料征税。早期证据表明，税收已有效减少消费，尤其是在低收入个人中。
CerS6 将神经酰胺代谢与糖尿病肾病中的先天免疫反应联系起来
异位脂质沉积、线粒体损伤和炎症反应会导致糖尿病肾病 (DKD) 的发展；然而，这些过程之间的机制联系仍不清楚。在这项研究中，我们证明神经酰胺合酶 6 (CerS6) 主要位于肾小球的足细胞中，并在两种不同的糖尿病小鼠模型中上调。足细胞特异性 CerS6 敲除可改善雄性糖尿病小鼠和患有阿霉素诱发肾病的雄性小鼠的肾小球损伤和炎症反应。相反，足细胞特异性 CerS6 过度表达足以诱发蛋白尿。从机制上讲，CerS6 衍生的神经酰胺 (d18:1/16:0) 可以与线粒体通道蛋白 VDAC1 的 Glu59 残基结合，引发线粒体 DNA (mtDNA) 泄漏，激活 cGAS-STING 信号通路，最终促进肾脏的免疫炎症反应。重要的是，DKD 和局灶节段性肾小球硬化 (FSGS) 患者肾活检样本中的足细胞中 CERS6 表达增加，并且 CERS6 的表达水平与肾小球滤过率呈负相关，与蛋白尿呈正相关。因此，我们的研究结果表明，针对 CerS6 可能是治疗蛋白尿性肾病的潜在治疗策略。
使用机器学习预测网络链接上的带宽利用
摘要 - 在网络链接上预测带宽利用率对于检测拥塞以在发生之前对其进行纠正非常有用。在本文中，我们提出了一种解决方案，可以预测不同网络链接之间的带宽利用率，其精度非常高。创建了一个模拟网络，以收集与每个接口上网络链接的性能有关的数据。这些数据通过功能工程进行处理和扩展，以创建培训集。我们评估和比较了三种类型的机器学习算法，即Arima（自回归的集成移动平均线），MLP（多层感知器）和LSTM（长期短期记忆），以预测未来的带宽消耗量。LSTM的表现优于Arima和MLP，其预测非常准确，很少超过3％的误差（Arima为40％，MLP为20％）。然后，我们证明建议的解决方案可以通过由软件定义网络（SDN）平台管理的反应实时使用。索引术语 - 国王检测，LSTM，MLP，Arima，实时带宽预测