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基于结构的药物设计，以发现TRIM71蛋白的潜在HIT分子，以防止先天性脑积水Veer Bhatia 1和Divya ra
trim71是在人类中大量表达的基因，在早期的胚胎发生和神经分化中起着至关重要的作用，通过与靶MRNA结合，触发翻译抑制或mRNA降解。3 Qiuying Liu等人，研究人员使用交联的免疫沉淀和测序（CLIP-SEQ）技术探索了小鼠中CH相关的突变。这项研究很重要，因为蛋白质对人类表现出相似的反应。4研究表明，突变的TRIM71蛋白与不同的靶标mRNA结合，表明“功能的获取”。具体而言，小鼠中的R595H-TRIM71与CTNNB1基因中的mRNA结合，该基因编码了β-catenin蛋白，这对于干细胞分化至关重要。5抑制其翻译可阻止神经发育必需蛋白质的产生。相反，R783H-TRIM71与LSD1 mRNA结合，抑制其翻译并导致干细胞分化的缺陷。5
批准条件学年的附录2024/2025
戏剧或舞蹈历史：至少1个讲座（3个教育）和一个研讨会（5-15 ECS）戏剧性/表演分析：1个基本课程（6个ECT），1个介绍性讲座（3个教授），1个研讨会（5-15个ects）（5-15个教派）或舞蹈理论：1个基本课程：1个基本课程（6 ects），1个简介（6 ectects），1个简介（3次），bthere（3）戏剧或舞蹈历史或戏剧或舞蹈科学背景（10 ECTS）2 FHNW：单身汉中学级别（仅具有语言取向）：50–60 ECS
技术能力强度/不对称和供应链过程创新：中国制度环境的偶然作用
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。
在先天性心脏缺陷中扩大了机器人识别途径的现象和变化：改善冠心病的基因检测产率
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
Ingenuity途径分析插件
折叠更改|自动计算倍数变化截止值会在上传观察值时自动计算折叠变化。将设置折叠更改截止，以使分析中包含的功能数量尽可能接近目标数字（请参见下文）。使用此选项时，不需要设置“折叠更改|分析截止”，因为它是由工具自动计算的，用于每个统计比较。使用此选项时，对于每个统计比较，倍数变化分析截止可能会有所不同。
全球创新科技材料。
本演示文稿中除历史事实陈述之外的所有陈述，包括与未来生产的时间和完成、加工厂和石墨制造厂的建立以及公司打算、预期、计划或提议的事件或发展有关的陈述，均为前瞻性陈述。一般而言，前瞻性信息可以通过前瞻性术语的使用来识别，例如“提议”、“预期”、“预计”、“安排”、“估计”、“项目”、“计划”、“正在计划”、“打算”、“假设”、“相信”、“表明”、“是”或此类词语和短语的变体，这些词语和短语表明某些行动、事件或结果“可能”、“可以”、“将会”、“可能会”或“将被采取”、“发生”或“实现”。公司提醒，不能确定公司材料的测试是否会成功，也不能确定此类测试是否会导致开发出成功的产品。尽管公司认为此类前瞻性陈述中表达的预期是基于合理的假设，但此类陈述并非对未来业绩的保证，实际结果或发展可能与前瞻性陈述中的结果存在重大差异。可能导致实际结果与前瞻性陈述中的结果存在重大差异的因素包括市场价格、开采和勘探成功、矿化连续性、与获得必要许可、执照和所有权的能力相关的不确定性以及由于第三方反对而导致的延误、政府关于采矿和自然资源勘探和开采的政策变化、资本和融资的持续可用性以及一般经济、市场或商业条件。请读者不要过分依赖此前瞻性信息，该信息截至本新闻稿中表达之日，公司不承担公开更新或修改任何前瞻性信息的义务，除非适用证券法要求。有关公司的更多信息，读者应查看公司的持续披露文件，该文件可在 www.sedarplus.ca 上找到。
切线空间对齐：脑机接口的迁移学习...
受试者之间和会话之间的脑电图 (EEG) 统计差异是脑机接口 (BCI) 领域面临的一个常见问题。这种差异阻碍了预先训练的机器学习模型的使用，并且需要对每个新会话进行校准。本文介绍了一种处理这种差异性的新迁移学习 (TL) 方法。该方法旨在通过在正定矩阵黎曼流形的切线空间中将一个受试者的 EEG 数据与另一个受试者对齐，来减少校准时间甚至提高 BCI 系统的准确性。我们在 18 个 BCI 数据库上测试了该方法，这些数据库总共包含 349 名受试者，属于三个 BCI 范式，即事件相关电位 (ERP)、运动想象 (MI) 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。我们使用支持向量分类器进行特征分类。结果表明，与传统的训练-测试流程相比，在 ERP 范式中，分类准确度显著提高，而对于 MI 和 SSVEP 范式，性能均未下降。与之前发布的黎曼方法黎曼普鲁克勒斯分析 (RPA) 相比，总体准确度提高了 2.7%。有趣的是，切线空间对齐具有处理具有不同通道数的数据集的迁移学习的内在能力，自然适用于数据集间的迁移学习。
先天性心脏病的非系列风险因素
摘要：先天性心脏缺陷（CHD）是人类出生缺陷的最常见形式。它们发生在1000个活产中的9个中，并被定义为心脏的结构异常。由于疾病的异质性及其多因素病因，因此很难理解CHD。基因组测序的进步使得可以识别CHD中涉及的遗传因素成为可能。然而，仅在少数冠心病病例中发现了遗传起源，这表明非亲属（环境）危险因素对CHD的病因的贡献。母体的植物前糖尿病与先天性心脏病的风险增加了三到五倍，但基本的分子机制却不完全了解。根据目前的假设，高血糖是糖尿病妊娠中的主要致畸剂。它可以直接通过遗传和表观遗传失调和/或间接产生活性氧（ROS）诱导细胞损伤。本综述的目的是总结有关子宫内高血糖状况的心脏发育改变的分子机制的关键发现。它还介绍了用于实验性造口糖尿病的各种体内和体外技术。最后，建议采用新的方法来扩大我们对该主题的理解并制定新的预防策略。
患有复杂先天性心脏病的青少年的压力指标、执行功能和适应力
作者所属机构：瑞士苏黎世大学儿童医院儿童发展中心（von Werdt、Schmid、Naef、Liamlahi、Latal、Ehrler）；瑞士苏黎世大学儿童医院儿童研究中心（von Werdt、O'Gorman、Schmid、Naef、Kretschmar、Liamlahi、Latal、Ehrler）；瑞士苏黎世大学法医医学研究所法医毛发分析中心（Binz）；瑞士苏黎世大学儿童医院 MR 研究中心（O'Gorman）；瑞士洛桑大学初级保健和公共卫生中心（Unisanté）生物统计学部（Rousson）；瑞士苏黎世大学儿童医院外科部儿科心脏中心儿科心脏病学（Kretschmar）；大学研究优先计划（URPP），发展和学习中的自适应大脑回路（AdaBD），瑞士苏黎世大学（Latal、Ehrler）。
