在罂粟中产生的苄基喹啉生物碱(偏倚)已证明可以治愈患有各种疾病的患者。因此,他们在草药制药行业中拥有不可或缺的地位。尽管采用了几种大规模生产偏见的方法,但罂粟仍然是唯一目的的平台。与植物中产生偏见相关的唯一缺点是它们的数量很少。因此,招募提高其水平的策略被认为是必要的。到目前为止使用的所有方法都可以增强最大两个偏差。因此,如果使用这些方法,则必须花费大量时间和预算来综合所有偏见。因此,对同时增加所有偏见内容的策略的开发在商业上更有效且节省时间,从而避免了解决每种化合物的生物合成途径的费力步骤。暴露于生物和非生物性引起的人,开发合成自动四倍体,旋转转录因子的过表达,形成人工质的代谢剂以及在Shikimate途径和miRNA中抑制基因的策略是将Opoppy poppy变成多功能性生产的策略,使其成为多功能的生产和群众的群体。最后三种策略从未应用于BIA生物合成途径。
麦克达德女士于 1998 年开始从事文职工作,并于 2006 年加入海军部总法律顾问办公室,担任海军设施工程司令部中大西洋地区助理法律顾问,负责采购和房地产事务。2009 年,她移居意大利那不勒斯,担任海军欧洲、非洲、西南亚地区司令助理法律顾问,负责财政和人事事务。2012 年,她返回海军中部海军工程司令部,随后担任军事海运司令部的监督律师,负责租船和运营部门。2019 年,她加入助理总法律顾问办公室(财务管理和主计长)(OAGC(FM&C))。2022 年,麦克达德女士被选为 OAGC(国家安全法)办公室特别项目部副法律顾问,负责复杂系统采购。2023 年,她重返 OAGC(FM&C),担任副 AGC。
Lauren Dennhardt 博士在明尼苏达大学莫里斯分校获得环境研究和生物学学士学位,她还担任过明尼苏达州公共利益研究小组主席,该小组致力于环境和社会公正问题,她还是环境研究楼层的住宿顾问和社区志愿者经理。她继续在北达科他州立大学获得植物学博士学位,专注于恢复生态学,同时担任生物科学研究生协会主席,并获得系教学和研究奖。获得博士学位后,她在 Valley City 州立大学的渔业和野生动物项目中教授植物学、植物系统学、恢复生态学、动物学、爬虫学、GIS 和牧场管理,同时开始每年一次的旅行,让学生出州了解草原以外的生态系统。她过去曾在美国鱼类和野生动物管理局和红杉国家公园工作过。Dennhardt 博士对恢复生态学充满热情,将物种从灭绝的边缘拯救回来,并确保荒地为子孙后代提供更好的条件。
糖尿病和肥胖症是世界卫生组织宣布为流行病的代谢合并症。由于植物衍生的次级代谢产物据称具有药用活性,我们利用体外实验和分子对接评估了菲律宾本土植物 Phaeanthus ophthalmicus 四氢双苄基异喹啉生物碱成分粉防己碱 ( 1 ) 和利马库斯碱 ( 2 ) 对与 2 型糖尿病 (T2D) 和肥胖有关的酶(如 α-葡萄糖苷酶、二肽基肽酶-IV (DPP-IV)、猪胰脂肪酶 (PPL) 和人单酰甘油脂肪酶 (MAGL))的抑制潜力。与对照药物阿卡波糖 (IC50 = 4.12 μg/ml) 相比,生物碱 1 (IC50 = 2.29 μg/ml) 和 2 (IC50 = 2.68 μg/ml) 均表现出更强的 α-葡萄糖苷酶抑制作用。与对照药物西他列汀 (IC50 = 6.90 μg/ml) 相比,生物碱 1 (IC50 = 4.92 μg/ml) 和 2 (IC50 = 3.80 μg/ml) 也表现出更好的 DPP-IV 抑制活性。分子对接结果显示,与各自的对照药物相比,1 和 2 与 α-葡萄糖苷酶和 DPP-IV 活性位点的结合倾向更好。同时,与奥利司他相比,生物碱 2 表现出比 PPL 更好的体外 (IC 50 = 0.70 μg/ml) 和计算机模拟抑制活性。生物碱 1 和 2 均表现出对 MAGL 的中等生物活性。预测这两种生物碱都具有药物相似性。我们目前的研究表明,来自 P. ophthalmicus 的四氢双苄基异喹啉生物碱植物成分粉防己碱 ( 1 ) 和利马库斯碱 ( 2 ) 在开发新一代抗 2 型糖尿病和肥胖症前体药物方面具有潜力。
dyfyniad o'r fersewn a Gyhoeddwyd / for出版版本(APA)的引用:Baumgärtner,S.,Creer,S.,Jones,C.,James,J。,James,J。,&Ellison,A.。(2024)。芽孢杆菌和枯草芽孢杆菌作为Cyprioni水产养殖物种中合成astaxantin的替代健康和着色启动子。水产养殖,578,第740016条。https://doi.org/10.1016/j.aquaculture.2023.74016 2023.7
摘要背景:医疗保健预计将越来越多地将人工智能 (AI) 技术融入患者护理。了解对这些工具的看法对于成功开发和采用至关重要。这项探索性研究衡量了参与者对人工智能驱动的医疗保健技术的开放程度、关注程度和感知到的益处。我们还探讨了这些看法的社会人口、健康相关和社会心理相关性。方法:我们开发了一个测量方法,描述了六种人工智能驱动的技术,这些技术可以诊断、预测或建议治疗。我们使用众包平台 MTurk 对美国成年人 (N = 936) 进行了在线调查,并实施了该测量。参与者表明了他们对在医疗保健场景中使用人工智能技术的开放程度。场景中附有反映每种技术的潜在担忧和好处的项目。参与者评估了担忧和好处的陈述对他们对该技术的好感程度的影响程度。参与者完成了社会人口、健康变量和心理社会变量(如对医疗保健系统的信任和对技术的信任)的测量。对关注和收益项目的探索性和验证性因素分析确定了两个代表总体关注水平和感知收益的因素。描述性分析考察了开放性、关注度和感知收益的水平。相关性分析探讨了社会人口、健康和社会心理变量与开放性、关注度和收益分数之间的关联,而多变量回归模型则同时考察了这些关系。结果:参与者对人工智能驱动的医疗技术持中等开放态度(M = 3.1/5.0 ± 0.9),但根据应用类型的不同而有所不同,关注点和收益的陈述影响了观点。对医疗保健系统的信任和对技术的信任是开放性、关注度和感知收益最强、最一致的相关因素。大多数其他社会人口、健康相关和社会心理变量的关联性较弱或没有关联,但多变量模型表明某些人格特征(例如,尽责性和宜人性)和社会人口统计学(例如,全职工作、年龄、性别和种族)与感知略有相关。结论:参与者的开放程度似乎很脆弱,这表明早期推广策略和使用新型人工智能技术的经验可能会对观点产生重大影响,尤其是当人工智能技术的实施增加或削弱信任时。这些发现的探索性质值得进一步研究。
我的研究重点是开发实现能够进行物理交互的先进机器人和人机系统所需的原理和工具。特别感兴趣的主题包括:(1) 远程操作:允许人类操作员操纵规模和/或距离遥远的环境的设备、模型和控制系统。(2) 触觉系统:能够与虚拟环境、计算机和远程机器人进行引人注目的触摸式交互的设备、模型和控制系统。(3) 机器人操纵:结合新颖的设计、传感器和控制系统,物理操纵其环境或自身形状的机器人。应用领域包括外科手术、模拟和训练、康复、假肢、神经力学、危险和远程环境的探索、设计和教育。
披露:Camidge 博士报告担任 AbbVie、Apollomics、AstraZeneca、Daiichi Sankyo、Elevation、Kestrel、Nuvalent、Seattle Genetics、Takeda、Turning Point、Amgen、Anchiano、Bio-Thera、Bristol-Myers Squibb、Eisai、EMD Serono、Eli Lilly、GlaxoSmithKline、Helsinn、Janssen、OnKure、 Mersana、辉瑞、齐鲁、罗氏、赛诺菲、CBT Pharmaceuticals、G1 Therapeutics、Blueprint、Achilles、BeyondSpring、Archer、美敦力和 Ribon;接受 Inivata 的研究资助;并参加由 AbbVie、AstraZeneca、Dizal、Inhibrx、Karyopharm、P fi zer、Phosplatin、PsiOxus、Rain、Roche/Genentech、Seattle Genetics、Takeda 和 Turning Point 等公司赞助的试验(机构)。Barlesi 博士自述担任 Roche/Genentech、P fi zer、Novartis、Pierre Fabre、Bristol-Myers Squibb、AstraZeneca/MedImmune、Boehringer Ingelheim、Eli Lilly、Merck Serono、Merck Sharp & Dohme Oncology 和 Takeda 的顾问或顾问角色;从 Roche/Genentech、Bristol-Myers Squibb 和 AstraZeneca/MedImmune 获得差旅、住宿和费用资助;获得罗氏/基因泰克、辉瑞、诺华、皮埃尔法伯、百时美施贵宝、阿斯利康/MedImmune、勃林格殷格翰、礼来、默克雪兰诺、默克夏普和多姆肿瘤学以及武田的酬金;以及罗氏/基因泰克、阿斯利康/MedImmune、百时美施贵宝和皮埃尔法伯提供的研究资金。Angevin 博士自述担任默克夏普和多姆、葛兰素史克、新基和 MedImmune 的顾问或顾问角色并开展研究;并从 AbbVie、罗氏、赛诺菲、辉瑞和 MedImmune 获得差旅、住宿和费用资助。Bauer 博士自述担任 Guardant Health、Ignyta、Loxo 和辉瑞的顾问;并获得 AbbVie、Aileron Therapeutics、Amgen、Astellas Pharma、AstraZeneca、Boehringer Ingelheim、Bristol-Myers Squibb、Calithera Biosciences、Daiichi Sankyo、Deciphera、Genentech/Roche、GlaxoSmithKline、Ignyta、Immunocore、ImmunoGen、Incyte、Kolltan Pharmaceuticals、Leap Therapeutics、Eli Lilly、MabVax、MedImmune、MedPacto Inc.、Merck、Merrimack、Millennium、Mirati Therapeutics、Moderna Therapeutics、Novartis、Peloton、P fi zer、Principia Biopharma、Roche、Sano fi 和 Stemline Therapeutics 的研究资助。 Delmonte 博士自述担任 Bristol-Myers Squibb、AstraZeneca、Roche 和 Takeda 的顾问或顾问委员会成员,并担任 AbbVie 部分临床试验的主要研究员。Dunbar 博士、Motwani 博士、Parikh 博士、Noon 博士、Wu 博士和 Blot 博士均为 AbbVie 的员工,可能持有其股份。Goldman 博士自述获得 AbbVie 和 Genentech/Roche 的研究经费;获得 Genentech 的咨询费;以及获得 AbbVie、Bristol-Myers Squibb 和 Genentech 的研究经费和咨询费。Heist 博士自述获得 Boehringer Ingelheim、Tarveda 和 Novartis 的顾问酬金;担任 Apollomics、Daichii Sankyo、和 EMD Serono;并获得机构研究经费(而非个人)
CRISPR、Cas12a、CPF1、大麦、诱变、单子叶植物、基因组编辑摘要我们报告了首次成功、高效使用大麦中的 Lb Cas12a,并描述了两种新型 Cas12a 变体的开发和应用。总共我们使用二十种不同的指南比较了五种编码序列 (CDS) 变体,包括两种新型变体和两种指南架构,针对 5 种不同的靶基因。我们发现不同 CDS 版本 (0-87%) 和指南架构 (0-70%) 之间的编辑效率存在很大差异,并且表明我们的两个新型 CDS 版本在该物种的测试中大大优于其他版本。我们展示了产生的突变的遗传性。我们的研究结果强调了优化单个物种的 CRISPR 系统的重要性,并可能有助于在其他单子叶植物中使用 Lb Cas12a。正文 毛螺菌科细菌 Cas12a (Lb Cas12a) 可能是继化脓性链球菌 Cas9 (Sp Cas9) 之后植物基因组编辑中第二广泛使用的可编程核酸酶,并且具有一些潜在优势。首先,由于其对 TTTV PAM 的要求与 NGG 的 Sp Cas9 要求不同,它可用于 GC 沙漠,而 GC 沙漠通常存在于内含子、UTR 和启动子区域中。其次,Lb Cas12a 通常比 Sp Cas9 产生更大的缺失,这可能在缺失研究中有用。第三,虽然 Sp Cas9 在靶标的 PAM 近端切割产生平端,但 Lb Cas12a 在 PAM 远端区域切割产生粘端;这两个特征可能解释了使用 Lb Cas12a 实现的基因靶向发生率更高 (Wolter 和 Puchta,2019)。已知在植物中起作用的三种版本的 Lb Cas12a 针对一个大麦靶标进行了测试。首先,是水稻优化的编码序列 (CDS) (Os Cas12a) (Tang et al., 2017);其次是人类优化的 CDS (Hs Cas12a),在双子叶植物中具有功能 (Bernabé-Orts et al., 2019);第三是拟南芥优化的 CDS,包含 D156R“耐高温”突变 (tt At Cas12a) (Schindele and Puchta, 2020)。我们还创建了两个新版本,携带 D156R 突变的 Hs Cas12a (tt Hs Cas12a) 和携带 8 个内含子的 tt At Cas12 (tt At Cas12+int)。这些内含子之前曾显著提高过 Sp Cas9 的效率(Grutzner 2021),因此我们使用相同的在线工具(NetGene2 - 2.42 - Services - DTU Health Tech)在我们的 tt At Cas12+int 设计中为拟南芥选项获得了较高的剪接置信度。
本研究使用线性近似近乎理想需求系统 (LAAIDS),利用 2018 年不同能源来源的横截面数据,分析了燃料使用模式是否遵循燃料堆叠假设以及影响沃利索镇家庭燃料使用的因素。模型的估计值受到新古典理论对需求的限制,并使用迭代看似不相关的回归 (ISUR) 估计模型。结果表明,家庭并没有完全转向消费新能源,正如能源阶梯假设所建议的那样,而是在燃料堆叠(能源结构)过程中实现能源消费多样化。此外,能源需求的支出弹性是支出弹性的。不仅如此,能源需求的交叉价格弹性表明研究区域存在能源替代和互补性。此外,我们确定了所有能源(煤油除外)的价格、家庭总能源支出、受教育年限、家庭规模和居住类型是能源支出份额的主要决定因素。我们建议让现代燃料更容易获得,影响家庭燃料使用的重要因素,与环境相关的规则和法规非常重要