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谐振伪-DIRAC暗物质作为子GEV热目标
编辑器：Stephan Stieberger本文为各向异性紧凑型恒星提供了一个新模型，该恒星在teparallear重力的背景下与物理暗物质相结合。该模型基于Bag模型类型的状态（EOS）和Bose-Einstein暗物质密度密度Prfile的方程。衍生的解决方案符合能源条件，因果关系条件以及稳定性因子和绝热指数所需的条件，表明它们在物理上表现良好，代表了身体和稳定的物质辅助。我们还确定表面的最大质量，表面红移和紧凑性参数。有趣的是，所有这些数字都属于规定的范围，支持我们提案的身体生存能力。此外，用于改变模型参数的各种质量对应于五个紧凑，逼真的紧凑对象，包括LMC X-4，她的X-1，4U 1538-52，SAX J1808.4-3658和CEN X-3。我们还说明了能量密度的径向对称pr和非旋转恒星的惯性矩。
从传统的机器人部署到核退役的辅助机器人部署
在受约束和危险环境（例如核能）中，机器人系统的近距离和部署的历史是漫长而成功的。从1940年代开始，机器人操纵器已被用来操纵危险物质，并在环境中实现了太危险或无法由人类操作员操作的环境。在数十年中，技术和科学进步提高了这些设备的功能，同时允许执行更多任务。在核退役的情况下，使用此类设备进行远程检查和远程处理已成为工作和调查某些领域的唯一解决方案。由于空间约束，缺乏对环境的最新结构知识以及可见性不佳，这些应用程序涉及具有挑战性的环境，需要大量的培训和计划才能成功。越来越需要加快这些部署过程并增加退役活动的数量，同时保持高度的安全性和绩效。考虑到围绕提高机器人能力进行的大量研究和创新，可以通过将其转化为核退役用例来产生许多潜在的好处。我们认为，在培训和部署期间（即触觉数字双胞胎）和更高的辅助或监督控制模式（即半自治操作）可以发挥重要作用，我们认为这种创新，特别是改善了环境中的反馈机制。我们列出了目前在行业中围绕电视和机器人部署遵循的一些最佳实践，以及实施上述创新的潜在好处。
区域间延迟在产生大...
结果：CS-SNRK - / - 小鼠对TAC的反应41表现出更差的心脏功能和心脏肥大，并且心脏中DDR Marker PH2AX的增加。此外，体外SNRK 42敲低导致DNA损伤和染色质压实增加，核平整度和3D体积的变化43。磷酸化 - 蛋白质研究确定了一个新型的SNRK靶标，44 DSTN，这是F-肌动蛋白去聚合因子（ADF）蛋白的成员，该蛋白直接与直接结合的F-actin结合，45 dypoletymerize F-肌动蛋白。SNRK与DSTN结合，除了细胞肥大外，DSTN下调还会逆转多余的DNA 46损伤和核参数的变化，而SNRK 47敲低。我们还证明，SNRK敲低促进了过度的肌动蛋白48解聚，该解聚，通过球状（G-）肌动蛋白与F-肌动蛋白的比率增加。最后，F-肌动蛋白的药理学稳定剂Jasplakinolide 49挽救了SNRK中DNA损伤增加和50个异常核形态的稳定剂。51
在热应力下鉴定面包小麦的谷物质量定量性状核苷酸
热应激是影响全球小麦产生和生产力的关键因素。在这项研究中，在500种研究的种质系中，分析了126种小麦基因型在十二个不同的环境条件下生长的小麦基因型。使用五个生化参数，包括谷物蛋白含量（GPC），谷物淀粉糖含量（GAC），谷物总溶解糖（TSS），晶粒铁（FE）和六含锌（Zn）含量分析（六）多型GWAS（M），使用35 K单核苷酸多态性（SNP）基因分型测定和性状数据（包括谷物蛋白含量（GPC），谷物淀粉糖含量（GAC），谷物总糖（TSS），六个多型GWAS（M）含量GWAS（M），这揭示了与晶粒质量参数相关的67个稳定的定量性状核苷酸（QTN），解释了在热应激条件下的3％至44.5％的表型变化。通过考虑至少三个GWAS模型和三个位置的共识结果，最终的QTN被降低至16个，其中12个是新的发现。值得注意的是，分别通过高素质等位基因聚合酶链反应（KASP）方法验证了两个分别与晶粒Fe和Zn相关的新标记，即AX-94461119（AX-94461119（染色体2A）和AX-95220192（染色体7D）。候选基因，包括含P环的核苷三磷酸水解酶（NTPases），Bowman-Birk型蛋白酶抑制剂（BBI）和NPSN13蛋白。这些基因可以作为增强质量特征和未来小麦改善计划中耐热性的潜在目标。
OVX033，一种基于核素的疫苗候选疫苗，在仓鼠挑战模型中对SARS-COV-2变体提供广谱保护
SARS-COV-2中和抗体被认为是保护的相关（2）。然而，已知这种保护会随着关注的变体的出现（VOC）的出现而降低（3），并在远离宿主的适应性反应的关键中和表位中有多个突变。随着时间的流逝，体液反应也会显着减弱，尤其是在65岁以上的免疫功能低下的人或个人中。这突出了需要更长持久和更广泛的保护性疫苗的需求。在能够引起交叉反应反应的冠状病毒蛋白中，结构性核素蛋白（N）蛋白具有很大的兴趣，这是病毒复制过程中最丰富的蛋白质之一，并考虑了其在sarbecovires跨肉毒杆菌跨肉毒杆菌的高度同源性（4-6）。N蛋白是COVID-19期间SARS-COV-2特异性T细胞反应的突出靶标，并且T细胞免疫在控制SARS-COV-2感染中的作用现已广泛认识（7）。SARS-COV-1 N-特异性记忆T细胞在2002 - 2003年在2003年SARS爆发期间感染的人与SARS-COV-2（8）的N蛋白进行了反应，因为两个N蛋白具有90％同源性（4）。SARS-COV-2 N特异性CD8 + T细胞已与防御严重疾病，控制病毒复制的控制以及对多种变体（Alpha，beta，Gamma和Delta）保持至少6个月的抗病毒效率（9）。n特异性抗体反应也通过引发NK介导的和抗体依赖性细胞毒性（ADCC）对感染细胞的NK介导的和抗体依赖性细胞毒性（10），也与肺中的病毒清除率相关（10）。因此，针对N的免疫反应对于开发广谱疫苗至关重要。OVX033是一种重组疫苗候选者，包括SARS-COV-2病毒（Wuhan原始菌株）的全长核素抗原。n抗原被遗传融合到OVX313序列（寡素®），Osivax的自组装结构域，可提高抗原免疫原性（11）。与旨在产生抗体反应中和循环SARS-COV-2病毒的抗体反应的疫苗相反，OVX033 N的基于OVX033 N的疫苗旨在杀死受感染的细胞，从而限制感染和疾病症状。作为N在SARBECOVIRES中良好保守，OVX033疫苗被认为可以类似地保护各种SARBECOVIRUS菌株。在本文中，我们介绍了提供的交叉保护的第一个结果
揭示BIN1-SH3相互作用的基础中心肌病
蛋白质蛋白相互作用的抽象截断SH3结构域的膜重塑桥梁整合剂1（BIN1，Amphiphysin 2）蛋白会导致中心核肌病。在这里，我们使用常规的体外和基于细胞的测定方法评估了一组自然观察到的，以前未经表征的BIN1 SH3结构域变体的影响，从而监测与Dynamin 2（DNM2）相互作用的相互作用，并确定了可能有害的，并且还可以暂时连接到神经肌肉肌肉肌肉disorders。然而，SH3领域通常是滥交的，并且预计除了DNM2以外，迄今为止，BIN1的其他伴侣也参与了Centronuclear肌病的发展。为了阐明这些其他相关的相互作用伙伴，并为BIN1 SH3域变体背后的病理机理的整体描绘，我们使用了亲和力相互作用。我们确定了数百种新的BIN1相互作用伙伴蛋白质组，其中许多似乎参与细胞分裂，这表明BIN1在调节有丝分裂中的关键作用。最后，我们表明已鉴定出的BIN1突变确实会导致蛋白质组广泛的亲和力扰动，这表明采用了无偏见的亲和力相互作用方法的重要性。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们描述了一项由机器学习（ML）引导的运动，以设计核酸酶NucB，核酸核酸核酸hut（一种酶）在治疗慢性伤口时应用。在多轮酶演化运动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与维特罗定向进化（DE）的平行运动（DE）和硅内命中率重组（HR）进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。使用机器学习（ML）引导蛋白质设计有可能通过精确导航坚固的健身景观来加速发现高性能酶。在这项工作中，我们描述了ML引导的运动，以设计Nuclease NucB，该核定是一种酶，该酶在治疗慢性伤口的酶降解生物膜，以治疗慢性伤口。在多发酶演化活动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与平行的电脑内定向进化（DE）和硅内命中重组（HR）策略进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，而DE的最佳变体提高了12倍。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
免疫检查点抑制剂靶向放射性核素治疗引起的反向耐受性机制
与正在进行的I期试验（NCT03784625）相符的摘要，该试验专门针对黑色素瘤靶向放射性核素治疗（TRT），我们探索了免疫系统与黑色素配体[131 I] ICF01012单独或与免疫治疗疗法合并的相互作用（ICF01012）。在这里我们证明[131 I] ICF01012诱导免疫原性死亡，其特征是细胞表面暴露的膜联蛋白A1和钙网蛋白的显着增加。与免疫功能低下相比，[131 I] ICF01012增加了免疫能力小鼠的存活率（29 vs. 24天，p = 0.0374）。流式细胞仪和RT-QPCR分析强调[131 I] ICF01012诱导肿瘤微环境中的适应性和先天免疫细胞募集。[131 I] ICF01012与ICI（抗CTLA-4，抗PD-1，抗PD-L1）的组合表明，公差是一种主要的免疫逃逸机制，而TRT后不存在疲劳。此外，与单独使用TRT相比，[131 I] ICF01012和ICI组合有系统地导致生存率延长（P <0.0001）。具体而言，[131 I] ICF01012 +抗CTLA-4组合与单独的抗CTLA-4相比显着提高生存率（41 vs. 26天； P = 0.0011），而没有毒性。这项工作代表了TRT诱导的抗肿瘤免疫反应修饰的首个全局表征，表明耐受性是一种主要的免疫逃逸机制，而将TRT和ICI结合在一起是有希望的。
