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CVD石墨烯的湿化学非共价官能化：分子掺杂及其对电解石墨烯场现场效应晶体管特性的影响
Mbaye Dieng，Mohamed Bensifia，JérômeBorme，Ileana Florea，Catarina Abreu等。CVD石墨烯的湿化学非共价官能化：分子掺杂及其对电解质配备石墨烯现场效果晶体管晶体管的影响。物理化学杂志C，2022，126（9），pp.4522-4533。10.1021/acs.jpcc.1c10737。hal-03871463
CRISPR-RFXCAS13D筛选发现BCKDK作为职位
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）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。这是该版本的版权所有，于2024年5月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.05.22.595167 doi：Biorxiv Preprint
Mendelian随机分析发现因果关系...
越来越多的证据表明，精神疾病中大脑结构连接素异常，但因果关系仍然没有被逐渐解散。我们进行了双向两样本的孟德尔随机分析（MR）分析，以研究206个白物连通性表型（n = 26,333，UK Biobank）和13个主要精神病学疾病（n = 14,307至1,222,882）之间的因果关系。正向MR分析确定了遗传上预测的五种白质结构连通性表型对六种精神疾病的因果关系，并且关联是显着或暗示性的。例如，左 - 半球额叶控制网络与右左右默认模式网络之间的结构连通性与自闭症谱系障碍的风险显着呈负相关，而右 - 半球前层控制网络和海马型的结构连通性的增加与厌食症的厌食症和厌食症的使用显着相关。反向MR分析揭示了两种精神疾病的风险与四种不同的白色含量结构连通性表型之间的因果关系。例如，发现神经性厌食症的敏感性与左 - 半球视觉网络和粒子之间的结构连通性有显着负相关。这些发现为精神疾病的病因提供了新的见解，并突出了在大脑结构连接水平上早期检测和预防的潜在生物标志物。
在基于目标的药物相似性网络中发现新的药物特性
尽管生物信息学、系统生物学和机器学习最近取得了进展，但准确预测药物特性仍然是一个悬而未决的问题。事实上，由于生物环境是一个复杂的系统，传统的基于化学结构知识的方法无法完全解释药物与生物靶标之间相互作用的性质。因此，在本文中，我们提出了一种无监督机器学习方法，该方法使用我们了解的有关药物-靶标相互作用的信息来推断药物特性。为此，我们根据药物-靶标相互作用定义药物相似性，并根据药物-药物相似性关系构建加权药物-药物相似性网络。使用能量模型网络布局，我们生成与特定、主要药物特性相关的药物社区。然而，这些社区中 13.59% 的药物似乎与主要药理特性不匹配。因此，我们将它们视为药物重新利用的提示。测试所有这些重新利用提示所需的资源相当可观。因此，我们引入了一种基于中介性/度节点中心性的优先级机制。通过使用介数/度作为药物再利用潜力的指标，我们确定药物甲丙氨酯可能是一种抗真菌药物。最后，我们使用基于分子对接的稳健测试程序进一步确认甲丙氨酯的再利用能力。
科学家揭示癌细胞如何劫持T细胞
研究人员使用一种名为 GW4869 的化合物阻止癌细胞释放细胞外囊泡，这种化合物可抑制小细胞外囊泡样外泌体的产生。在他们的模型中应用这种抑制剂后，癌细胞向 T 细胞的线粒体转移显著减少。这种干预措施有助于防止 T 细胞吸收受损的线粒体，从而减少其功能障碍。
研究人员揭示量子信息理论与粒子和凝聚态物理学之间的联系
在物理学中，对称性为理论的性质提供了重要线索。例如，如果同时用 S 极替换磁场中的 N 极，用 N 极替换 S 极，即使磁场的方向已反转，物体所受的力和磁场中储存的能量仍保持不变。这是因为描述磁场的方程式相对于交换 N 极和 S 极的操作是对称的。
去势抵抗性前列腺癌：从未发现的抵抗机制到当前的治疗方法
1 马赛癌症研究中心 —CRCM、Inserm UMR1068、CNRS UMR7258、艾克斯-马赛大学 U105、13009 马赛，法国； khanh.le-thi@inserm.fr (TKL)； quang-hieu.duong@inserm.fr（QHD）； virginie.baylot@inserm.fr (VB); michael.baboudjian@outlook.fr (MB)； david.taieb@ap-hm.fr (DT) 2 欧洲医学影像研究中心 (CERIMED)，艾克斯-马赛大学，13005 马赛，法国； christelle.fargette@gmail.com 3 越南科学技术学院 (VAST)、河内科技大学 (USTH)，河内 10000，越南 4 艾克斯 - 马赛大学拉蒂莫内大学医院核医学系，13005 马赛，法国 5 艾克斯 - 马赛大学泌尿外科 AP-HM 系，13005 马赛，法国 6 艾克斯 - 马赛大学 INSERM、MMG、U1251 蒂莫内医学学院，13385 马赛，法国；laurence.colleaux@inserm.fr * 通信地址：palma.rocchi@inserm.fr † 上述作者对本文的贡献相同。
细胞到患者的机器学习转移方法揭示了替代剪接变体中的新型基底样乳腺癌预后标记
背景：乳腺癌是全球女性死亡的十大原因之一。约 20% 的患者被误诊，导致早期转移、治疗耐药和复发。许多临床和基因表达谱已成功用于将乳腺肿瘤分为 5 种主要类型，这些类型具有不同的预后和对特定治疗的敏感性。不幸的是，这些谱未能将乳腺肿瘤细分为更多亚型，以提高诊断率和存活率。可变剪接正在成为一种新的高度特异性生物标志物来源，用于将肿瘤分为不同等级。利用乳腺癌细胞系 (CCLE) 和乳腺癌肿瘤 (TCGA) 中的大量公共转录组学数据集，我们已经解决了可变剪接变体对高度侵袭性乳腺癌进行细分的能力。
与反事实>的大规模视力语言模型中的偏见
随着大型语言模型（LLM）的出现，具有越来越令人印象深刻的范围，已经提出了许多大型视觉模型（LVLM），以使LLM具有视觉输入。这样的模型在输入显示和文本提示下生成了文本，从而实现了各种用例，例如视觉问答和多模式聊天。虽然先前的研究检查了LLMS产生的文本中所包含的社会偏见，但该主题在LVLM中得到了相对尚未探索的。检查LVLMS中的社会偏见尤其具有挑战性，这是因为在文本和视觉方式中所包含的信息所产生的偏见的混乱贡献。为了解决这个挑战性问题，我们对不同的LVLM产生的文本进行了大规模研究，该文本在反事实上对输入图像进行了更改，从而从流行模型中提出了超过5700万个响应。我们的多维偏见评估框架表明，图像中描述的种族，性别和身体特征等社会属性可能会显着影响有毒内容，能力相关词，有害的立体类型以及个人的数值等级的产生。
绘制 KMT2D 肿瘤抑制基因的计算机遗传网络图，以揭示新的功能关联和癌细胞脆弱性
1 加拿大不列颠哥伦比亚大学基因组科学与技术研究生项目 2 加拿大不列颠哥伦比亚大学迈克尔史密斯实验室 3 加拿大迈克尔史密斯基因组科学中心 加拿大不列颠哥伦比亚癌症研究所 4 加拿大哈利法克斯达尔豪斯大学医学系 5 加拿大不列颠哥伦比亚大学温哥华沿岸卫生研究所医学系呼吸医学分部空气污染暴露实验室 6 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚癌症中心肿瘤医学系 7 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华不列颠哥伦比亚胰腺中心 8 加拿大不列颠哥伦比亚大学医学遗传学系