乳腺癌是最常见的癌症,也是女性的第二大死亡原因[Fahad Ullah M.(2019).Adv Exp Med Biol,1152,51-64]。遗传分析允许鉴定两个主要的乳腺癌基因BRCA1和BRCA2,可以利用这些基因进行治疗,因为BRCA突变是通过PARP抑制剂治疗合成致死的。蛋白syndesmos/nudt16l1/tirr最近被确定为53BP1介导的DNA损伤响应的关键调节剂:其过表达可预防53BP1的功能,从而导致BRCA1肿瘤中的PARP抑制剂抗性[DranéP等。(2017)自然543(7644):211–6]。然而,Syndesmos也是一种rnabinding蛋白,它与主动翻译核糖体相关联,导致蛋白质合成速率降低[Avolio,R。等。(2018)。核酸研究,46(22),12067–12086]。测试了两个syndesmos函数相互交织的假设,我们在存在或不存在遗传毒性应激(依托泊苷)的情况下测量了Syndesmos敲低细胞的翻译。多核体分析分析显示,与对照组相比,综合细胞没有显着变化,这表明全局翻译没有改变。然而,免疫荧光分析表明,syndesmos沉默会导致Pbodies的增加,并进一步积累了Pbodies对依托泊苷的响应。因此,我们发现依托泊苷处理后,在Syndesmos敲低细胞中降低了编码DNAREPAIR蛋白的转录本的翻译效率。这些初步数据表明Syndesmos在涉及DNA损伤反应的“ mRNA循环”中起作用。根据该模型,Syndesmos可以通过“按需”释放翻译性mRNA来帮助DNA损伤响应,以允许及时合成DNA修复蛋白。
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要:农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用,优化作物选择对于提高农业生产力和可持续性至关重要。“使用机器学习方法的作物推荐系统”旨在利用机器学习技术根据各种环境和土壤条件提供精确的作物推荐。通过结合土壤成分、pH 值、温度、湿度、降雨量和地理位置等因素,该系统为特定区域推荐最合适的作物。该系统利用机器学习模型,特别是随机森林和决策树,来分析历史农业数据,预测最佳作物,并改善农民的决策过程。通过在大型数据集上训练模型,它可以确保与现实世界的农业实践相一致的准确预测。该系统的应用可以提高作物产量、可持续的农业实践,并降低与不良作物选择相关的风险。通过使用标准分类指标进行严格评估,该模型的性能证明了其通过帮助农民做出明智的决策来彻底改变农业实践的潜力。该系统有可能成为农业顾问、农民和政策制定者的宝贵工具,确保长期可持续性和生产力的提高。
Mäki-opas教授指出,从福利政策的角度来看,应促进长期失业的能力:“更全面的就业福利和有针对性的行动,这些行动需要特别关注失业的社会和环境方面,以解决长期失业的长期差异需求。目前,芬兰的就业政策和实践可能太狭窄了,无视能力的重要性。”
使用迷你领导的设备和SIBS基板上的印刷图像的原始和剪切的SIBS膜之间垂直失真和变形差异的可视化。a)未拉伸设备的照片,d)印刷图像; b)设备和e)原始SIBS基板上的印刷图像伸展50%。c)设备和f)在剪切的SIBS基板上打印的图像伸展50%。(a – c)中的白色比例尺和(d – f)中的黑色比例尺每个代表1 cm。信用:高级材料(2024)。doi:
植物已经发展了几种应对不断变化的环境的策略。一个例子是通过种子发芽给出的,当环境条件适合植物寿命时,必须发生这种情况。在模型系统中,拟南芥种子发芽是由光引起的。但是,在自然界中,无论这种刺激如何,几种植物的种子都可以发芽。虽然对光引起的种子发芽的分子机制有充分的理解,但在黑暗中管理发芽的分子机制仍然含糊不清,这主要是由于缺乏合适的模型系统。在这里,我们采用了氨基甲胺(Arabidopsis的近亲)作为强大的模型系统,以发现独立于光的发芽的分子机制。通过比较氨基胺和拟南芥,我们表明,维持促膜激素吉布雷素(GA)水平的维持促使豆蔻种子在黑暗和光条件下发芽。使用遗传学和分子生物学的特性,weshowththatthatthe cardamine dof转录反向doF影响发芽1(CHDAG1),与拟南芥转录因子Dag1同源,与该过程功能有关,从而通过负调节Ga Biosynthetic Genes chgaGaGA33Ox1和CHGA33Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox1和CHGA33Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox。我们还证明,这种机制可能在其他能够在黑暗条件下发芽的胸腺科中保存,例如鳞翅目sativum和Camelina sativa。我们的数据支持氨基胺作为适合研究光独立发芽研究的新模型系统。利用这一系统,我们还解决了一个长期存在的问题,该问题是关于控制植物中光依赖发芽的机制,为未来的研究打开了新的边界。
”鉴于越来越多的证据表明乳酸在生理和病理条件下提供了各种细胞类型的信号调节功能,我们假设乳酸通过改变全面的基因表达来影响神经元功能,” Toohoku Nagatomi教授从Toohoku University的Ryoichi Nagatomi教授和研究团队研究生院以及研究团队研究生院与PH。来自东京医学和牙科大学的学生Yidan Xu和Joji Kusuyama副教授。
机器学习技术越来越多地用于高风险决策,例如大学录取,贷款归因或累犯预测。因此,至关重要的是,确保人类用户可以审核或理解所学的模型,不要创建或再现歧视或偏见,并且不会泄露有关其培训数据的敏感信息。的确,可解释性,公平性和隐私是负责任的机器学习开发的关键要求,在过去的十年中,这三者进行了广泛的研究。但是,它们主要被孤立地考虑,而在实践中,它们相互相互作用,无论是积极还是负面的。在本次调查文件中,我们回顾了有关这三个Desiderata之间相互作用的文献。更确切地说,对于每种成对相互作用,我们总结了认同的协同作用和紧张局势。这些发现突出了几种基本的理论和经验性冲突,同时还指出,当一个人旨在保留高水平时,共同考虑这些不同的要求是具有挑战性的。为了解决这个问题,我们还讨论了可能的调解机制,表明仔细的设计可以成功处理实践中这些不同的问题。
索纳教授、奥斯特里科夫教授以及包括辛格先生在内的研究团队与格里菲斯大学的李秦教授合作,在《可持续材料与技术》杂志上发表了进一步的研究成果,探讨了如何利用由人类头发制成的碳点来开发一种传感器,用于实时监测水处理系统中的氯仿含量。
摘要:Nisin具有独特的作用方式和有效的抗菌活性,是新型抗生素设计的非凡灵感。然而,肽具有固有的弱点,尤其是它们对蛋白水解降解的敏感性,例如通过胰蛋白酶限制其更广泛的应用。这使我们推测,由未充分膨胀的细菌物种产生的尼沙蛋白的自然变异可能会克服这些局限性。我们进行了两个Romboutsia Sedimentorum菌株RC001和RC002进行了基因组挖掘,从而发现了Rombocin A,这是25个氨基酸残基Nisin变体,与已知的31-35-35-35氨基酸长的Nis -Nis -Nis -Nis -Nis -Nis -Nis -Nis -long Nis -Nis -Nis -Nis -long Nis -Nis -Nis -Nis variants相比,预计仅具有四个宏观细胞。使用尼生控制的表达系统,我们在乳酸乳酸菌中异逻辑表达了完全修饰和功能性的rombocina,并证明了其针对单核细胞增生李斯特菌的选择性抗菌活性。rombocin A使用涉及脂质II结合活性的双重作用模式和杀死靶细菌的膜电位的耗散。稳定性测试在不同的pH值,温度,尤其是针对酶促降解时证实了其高稳定性。及其基因编码的特征,rombocin a适合生物工程生成新颖的衍生物。进一步的突变研究导致了rombocin K的鉴定,rombocin K是一种对单核细胞增生李斯特氏菌的生物活性增强的突变体。关键字:简短的Nisin变体,四个灯笼环,作用方式,稳定性,特定型,诱变我们的发现表明,rombocin a及其生物工程变体Rombocin K是有望发育的候选者,作为食物防腐剂或针对单核细胞增生乳杆菌的抗生素。
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用,其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征,纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生,导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变,在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段,TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而,在后期,当癌细胞获得致癌突变,从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时,它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂,从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用,最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'