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DNA 自发缠绕组蛋白核心更倾向于负超螺旋：布朗动力学研究
在真核生物中，DNA主要通过缠绕组蛋白核心而获得高度紧凑的结构。DNA自然缠绕在组蛋白核心周围形成1.7个左手超螺旋，导致染色质中形成负超螺旋。在转录过程中，在聚合酶后方产生的负超螺旋可能在触发核小体重组中发挥作用。为了阐明超螺旋如何影响DNA缠绕组蛋白核心的动力学，我们开发了一个新模型来模拟DNA和组蛋白之间复杂的相互作用。我们的模拟表明，正超螺旋和负超螺旋DNA都能够缠绕在组蛋白核心周围以采用核小体构象。值得注意的是，我们的研究结果证实了在核小体缠绕过程中对负超螺旋DNA的强烈偏好，并且揭示了负超螺旋的旋转和扭曲都有利于缠绕组蛋白的DNA的形成。此外，对同一 DNA 模板上的多个核小体的模拟表明，核小体倾向于在原始核小体附近组装。这一对核小体自发形成的理解进展可能有助于深入了解染色质组装的复杂动力学以及控制染色质结构和功能的基本机制。
蛋饼揭示了三重阴性乳腺癌中抗肿瘤反应的结构定义
虽然最近的空间生物学创新推动了对组织组织如何改变疾病的新见解，但以通用且可扩展的方式解释这些数据集仍然是一个挑战。用于发现组织组织中条件特定差异的计算工作流程通常依赖于成对比较或无监督的聚类。在许多情况下，这些方法在计算上是昂贵的，缺乏统计严格，并且对低流行的细胞壁细分市场不敏感，这些细胞壁细分市场仍然高度歧视和预测患者的结果。在这里，我们提出了乳蛋饼 - 一种自动化，可扩展性和统计上健壮的方法，可用于发现在空间区域，纵向样本或临床患者群体中差异富集的细胞壁细分市场。与现有方法相反，乳蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白原将局部利基检测与可解释的统计建模相结合，使用图形邻域来检测差异富集的细胞壁细分市场，即使在较低的患病率下也是如此。在人类组织的硅模型和空间蛋白质组学成像中，我们证明了乳蛋饼可以准确地检测出少于20％的患者样品的频率为0.5％的条件特异性细胞壁细分市场，从而超过了下一个最佳方法，该方法需要患者患者的患病率为60％才能进行检测。为了验证我们的方法并了解肿瘤结构如何影响三重阴性乳腺癌（TNBC）的复发风险，我们使用蛋饼全面介绍了多中心的空间蛋白质组学群体中的肿瘤微环境，这些蛋白质组学同类群体由原发性手术切除术组成，由314例患者分析了200万个细胞，分析了500万个患者。我们发现了始终富集在肿瘤微环境的关键区域的细胞壁细分市场，包括肿瘤免疫边界和细胞外基质重塑区域，以及与患者的统计相关的壁细分市场，包括复发状态和复发性无效生存。大多数差异壁ni（74.2％）是针对未复发并形成富含肿瘤和肿瘤细胞单核细胞，巨噬细胞，APC和CD8T细胞的强大互连网络的患者。相比之下，复发的患者的相互作用网络明显稀疏，并且在B细胞，CD68巨噬细胞和中性粒细胞中富集。我们使用两个独立人群验证了这些发现，观察了相似的细胞相互作用和预测能力。总的来说，这些结果表明，生产性抗肿瘤免疫反应的显着，普遍的特征是由与肿瘤和基质细胞的先天和适应性免疫之间的结构参与网络所定义的，而不是由任何特定的细胞群体。，我们已在https://github.com/jranek/quiche中免费提供作为用户友好的开源Python软件包。
439候选教师对人工智能的看法和...
数学在全球范围内仍然是一个关键的主题，尽管人们一直认为这很困难。本文旨在阐述数学教育中AI模型的整合如何解决数学焦虑，缺乏信心和对学生对学科的负面态度的问题。使用问卷调查，该研究的数据是从149名学生，93位数学教师和27名学校管理人员中汇总的，并构成了分析的基础。在分析中实施了不同的统计措施。分析的结果确认，有58.39％的参与者强烈同意，自AI模型在学习过程中的整合以来，他们对数学的恐惧已减少。该分析进一步表明，有39.59％和48.99％的人分别表明了与AI模型的利用的一种观点的共识和强烈的一致性，这有助于在教室范围内外的数学置信水平上提高。超过93％的学生进一步接受，他们对数学的态度在采用AI模型作为学习辅助之后经历了积极的转变。约有54.16％的教师和管理人员同意，传统方法在解决数学焦虑，增强学习者在学科中的自我保证并改变其处置的有限效力会显着影响他们的整体学术成就。该分析进一步表明，超过85％的被调查学校领导者承认，在数学教学中，AI工具的整合导致学生对该主题的担忧减少了。数学教师和学校管理人员进一步提倡，将AI模型纳入数学课程对于解决数学焦虑，低自我保证和对该主题的不利态度的持续问题至关重要。
建议引用：Hornung, Olivia；Smolnik, Stefan (2021)：人工智能入侵职场：对组织使用个人虚拟助理的负面情绪，电子市场，ISSN 1422-8890，Springer，柏林，海德堡，第 32 卷，Iss。1，第 123-138 页，https://doi.org/10.1007/s12525-021-00493-0
摘要 基于人工智能的个人虚拟助理 (PVA) 经常用于私人环境，但尚未进入工作场所。无论其对组织的潜在价值如何，在工作场所持续实施 PVA 都可能遭到员工的抵制。要了解这种抵制的动机，有必要研究人类行为的主要动机，即情绪。本文揭示了与组织 PVA 使用相关的情绪，主要关注威胁情绪。为了实现我们的目标，我们进行了一项深入的定性研究，在焦点小组讨论和个人访谈中收集了 45 名员工的数据。我们根据 Beaudry 和 Pinsonneault (2010) 设计的情绪分类框架对情绪进行了识别和分类。我们的结果表明，损失情绪（例如不满和沮丧）以及威慑情绪（例如恐惧和担忧）构成了组织 PVA 使用界限的宝贵基石。
抗生素负载的骨水泥和负压伤口疗法的临床疗效在多药耐药的生物中糖尿病足溃疡：回顾性分析
目前，糖尿病的全球患病率估计约为5.37亿人，预测可能会增加到2045年的7.83亿人（Ahmad等人，2022年）。糖尿病脚是糖尿病最严重的并发症之一，大约1/3糖尿病患者有感染的风险（Deng等，2023; McDermott等人，2023年），导致感染，溃疡或组织破坏脚尖周围。这种情况通常发生在下肢中的周围神经病或不同程度的动脉阻塞（Van Netten等，2020）。dfus经常出现在糖尿病病史延长的老年患者中。这些个体通常在外周血血管中表现出不同程度的狭窄或闭塞性病变，通常与神经系统和血管病理相关（Abdissa等，2020）。研究表明，神经病是溃疡形成的主要催化剂。脚部的感觉受损，再加上针对异常压力的预防措施不足，使这些患者感染易感性，从而加剧了溃疡的发展（Liu等，20222）。在溃疡开始时，经常没有得到足够的初始注意力，影响了该区域和深度倾向于膨胀，可能会延伸到骨骼。这种进展通常伴随着多数菌感染，在临床管理中提出了重大挑战。在溃疡的初始形成之后，通常会接受最少的治疗，病变扩大并加深，可能扩大到骨骼。这种发展经常伴随着多数疾病，这会引起相当大的治疗问题。根据报道，大多数DFUS感染表现出多种耐药性，尤其是在革兰氏阳性生物中，葡萄球菌是普遍的病原体（Coskun等，2024; Guo等，2023; Morton and Coghill; Morton and Coghill，2024; 2024; Wu等人，2018年）。滥用抗生素的日益增加导致患有多药抗性生物（MDROS）感染的患者数量增加，使治疗工作变得复杂（Du等，2022; Yang等，2024）。这些患者经常经历长时间住院时间，并产生明显的医疗费用。在严重的情况下，坏死和感染的水平可能无法控制，需要截肢，这可能会带来威胁生命的风险（Armstrong等，2023; Hung等，2024; Quilici等，2016）。MDROS是DFUS感染患者的普遍病原体（Guo等，2023; Yang等，2024）。这个问题尤其与感染致病生物的DFU患者中有关，因为MDROS的患病率的增加很大程度上归因于滥用抗生素。但是，管理MDROS-DFUS由于严重的溃疡缺血，广泛的组织坏死和MDROS感染而对临床医生提出了重大挑战。常规治疗通常是不足的，需要采用多学科手术，结合血管外科手术，内分泌学，传染病管理，骨科和其他相关领域（Armstrong等，2023; Bloomgarden，2023）。用于治疗经典DFU，大多数临床医生都喜欢手术去除患病的组织或骨骼
埃塞俄比亚南部妇女产科危险信号知识的个人和社区层面决定因素：多层次混合效应负二项分析
将每 10 万活产婴儿的孕产妇死亡率降低到 70 人以下是 2030 年可持续发展目标 (SDG 3) 的目标之一 [1]。为了实现这一数字，妇女应该清楚了解导致孕产妇死亡率高的直接和间接 ODS，并尽早寻求医疗保健提供者的治疗，特别是在包括埃塞俄比亚在内的发展中国家[2-4]。这些 ODS 大致可分为三类。手和脸肿胀、阴道出血、严重头痛、视力模糊、先兆子痫和子痫是妊娠期间最常见的症状。严重阴道出血、分娩时间超过 12 小时、高血压疾病和胎盘滞留是分娩期间的主要 ODS。发烧、恶臭的阴道分泌物和急性阴道出血是产后的主要 ODS [5]。此外，根据孕产妇死亡占比，还可分为直接和间接 ODS。直接 ODS 包括感染、出血、难产、不安全流产和妊娠期高血压疾病，占全球孕产妇死亡的近 80%，而间接 ODS 则包括贫血、肝炎、糖尿病、疟疾和因妊娠而加重的心血管疾病 [6,7]。世界卫生组织 (WHO) 2022 年报告指出，出血是全球孕产妇死亡的主要原因，约占所有死亡的 28%，其中直接产科并发症是孕产妇死亡的主要原因 [6,7]。此外，研究表明，非洲孕产妇死亡的两个主要原因是子痫和出血 [8,9]。但是，如果妇女意识到这些 ODS，并得到适当的识别、治疗和管理，许多并发症是可以避免的 [7]。但大多数女性，特别是欠发达国家的女性，对 ODS 了解不多[6,10-12]。三个关键延迟模型描述了许多低收入国家孕产妇在怀孕、分娩和产后阶段死亡的主要原因。这些包括延迟识别危及生命的 ODS 并做出就医决定、延迟去医院以及延迟在医院获得及时、充分和有效的护理[13-16]。由于对 ODS 缺乏了解，妇女延迟获得产科医疗服务，导致发展中国家孕产妇患病率和死亡率高[17,18]。
确保负面排放：生命周期评估温室气体清除的废物和生物量技术
关键词：BECCS，生命周期评估，生物质技术净2零博士培训中心EPSRC和BBSRC净零零发射技术博士培训中心（2个净2零）是诺丁汉大学（Quep）贝尔福斯特大学贝尔法斯特大学和大学的阿斯顿大学（net 2 Zero）的平等伙伴关系。通过削减边缘研究和跨学科的合作，该CDT旨在应对与气候变化和可持续性有关的全球挑战。我们的四年博士课程正在培训下一代的研究领导者，这些研究领导者负责从环境中清除温室气体。净2零中的CDT专注于使用生物质来代替大气中的化石燃料和CO 2的去除（或捕获），并有可能创建新的燃料和化学物质来源。该中心的专业知识涵盖了直接空气捕获和CO 2存储（DACC），CO 2利用率，生物炭合成和利用，生物质过渡到材料和化学物质，以及使用碳捕获和存储（BECC）等能量的生物量等。通过我们的研究培训计划，您将能够
通过重组外膜蛋白巴马
Majed Modaresi 1，†，+，‡，Ryosuke Sugiyama 2,3,4，†，Nhan Dai Thien Tram 2，†，Roman P. Jakob 1，Chin-Soon Phan 2，Chin-soon-phan 2，§§ 1，Preston Shi Yang Long 2，Phillipe A Lehner 1，Zhen Heng Lim 2，Morris Degen 1，Ziwei Yao 2，Timm Maier 1，Timm Maier 1，Yuxin Hou 2，Jia Ying Lee 2，Jian Xu 2，Jian Xu 2，Jian Xu 2，Andrew Yeo Jung Yeat 2，Andrew Yeo Jung Yeat 2，Kenny Ting Sween Koh 2，Kenny Ting Koh 2，Wei Yi Yag Youg Yang Yang 2，Share ling Y. Chua 5，Mami Yamazaki 3,4，Pui Lai Rachel EE 2，*，Sebastian Hiller 1*和Brandon I Morinaka 2，*
GS3-01：ZEST 中的循环肿瘤 DNA 监测，这是一项针对三阴性乳腺癌患者使用尼拉帕尼或安慰剂的随机、3 期、双盲研究
背景：血浆中的循环肿瘤 DNA (ctDNA) 检测为在完成确定性治疗但仍有分子残留疾病 (MRD) 的患者中识别早期乳腺癌 (BC) 复发提供了机会。ZEST 是一项随机、3 期、双盲试验，旨在评估尼拉帕尼是否可以提高完成治愈性治疗后无放射学复发证据的 BC 和 ctDNA 检测 (ctDNA+) 患者的无病生存率。方法：I-III 期三阴性乳腺癌 (TNBC) 或 BRCA 突变的 HER2- BC 患者符合条件。根据肿瘤组织和匹配的正常血液的全外显子组测序设计了个性化的肿瘤信息 ctDNA 检测 (Signatera)。基于 ctDNA 的 MRD 检测在确定性治疗 (EODT) 结束后的任何时间开始；HR+ 疾病患者可以同时进行内分泌治疗（稳定方案）。根据 ctDNA+ 进行放射学分期。无转移性疾病证据的患者被随机分配（1:1）接受尼拉帕尼（200 或 300 毫克/天，取决于体重和血小板计数）或安慰剂（PBO）。每 12 周进行一次影像学检查。主要终点是尼拉帕尼的安全性；还评估了无病生存期（衡量标准是从随机分组到复发或因任何原因死亡的时间）。
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：