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新型的冷冻保存介质，以增强-80°C
在临床环境和研究实验室中，对免疫细胞应用的需求不断增长，强调了对T细胞的冷冻保存（银行）方法的关键需求。虽然诸如用液氮冷冻等传统技术仍然普遍存在，但它们构成了重大挑战，包括高设备成本，安全考虑和运输的后勤障碍。我们的冷冻保存介质C80EZ®代表了一种新颖的方法，利用生物相容性多糖作为冷冻保护剂，可以在-80°C下进行安全存储。本文提出了一系列全面的测试，评估了C80EZ®在屏蔽T细胞中免受冷冻保存的不利影响的有效性。重要的是，我们的发现表明，C80EZ®不仅确保T细胞的存活，特别强调保留CD8 +子集，而且还保持其在靶向和消除癌细胞中的关键功能。
N-Degron途径的二肽基肽酶和E3连接酶配合以调节蛋白质稳定性
n-脱绿素是位于蛋白质N末端的短序列，可介导E3连接酶（E3S）与底物的相互作用以促进其蛋白水解。可以很好地确定，可以在蛋白酶裂解后暴露于n-脱绿素，以允许E3识别。但是，我们关于蛋白质和E3如何在蛋白质质量控制机制中合作的知识仍然很少。使用系统的方法监测N末端组文库的蛋白质稳定性，我们发现第三n末端位置（以下简称“ P+3”）的脯氨酸残基会促进不稳定性。遗传扰动鉴定出二肽基肽酶DPP8和DPP9以及N-Degron途径的主要E3S，UBR蛋白，是P+3轴承底物的调节剂。有趣的是，P+3 UBR底物对分泌蛋白显着富集。我们发现，分泌蛋白依赖于信号肽（SP）的靶向蛋白包含其SP中的“内置” N-Degron。此Degron在易位失败到指定的隔室后被DPP8/9暴露，从而使UBR可以清除错误定位的蛋白质。
使用数字 PCR 分析 DNA 完整性和稳定性
QIAcuity 软件套件版本 2.5。（或更高版本）可以计算给定孔中完整（物理连接）分子和非完整（物理未连接）分子的百分比。此功能适用于最多 5 个目标的多路复用等级。在自动或手动设置每个通道的阈值设置后，QIAcuity 软件套件提供多个占用 CSV 文件的下载选项，其中包括完整或链接目标的百分比。根据数据分析期间选择的通道或目标数量，显示完整/链接分子百分比的计算值和 dPCR 特定数据，例如每个孔的 λ 和 λ 误差，可用于进一步解释结果。如果在 QIAcuity 软件套件中启用了重复和/或超孔功能，则多个占用 CSV 文件包含每个重复组和/或超孔的完整/链接分子百分比的计算值。
聚合物水凝胶中的酶稳定性 - 含有磷酸胆碱基的酶混合纳米载体†
酶与材料之间的不利相互作用，从而保留了高酶活性。但是，这些方法的缺点是酶可以很容易从材料中泄漏。共价固定可以防止由于酶和材料之间的共价键形成酶泄漏。但是，这可能导致固定酶的结构变化和严重的活性丧失。在载体和酶之间引入垫片是克服由共价固定化引起的缺点的一种可能方法。垫片可以减少与载体的不利相互作用，并减少固定酶和底物之间的空间障碍。22,23间隔臂还可以通过允许远离载体表面的蛋白质组的访问来促进官能团与酶之间的相互作用。24许多分子，例如戊二醛，1,6-己二二醇二甘油乙醚和乙二胺，已被用作隔离剂，以促进酶固定，并且已经证明，与直接灭射手相比，它可以固定在间距上可以改善固定性。25,26
催化剂残基严重影响聚碳酸酯的热稳定性和降解机制：如何将缺陷变成机会
使用大环氧化物氧化物和CO 2合成了三个分子量的分子量碳酸盐），并使用大环苯二氧化二层二层型催化剂合成，并通过常规纯化程序纯化。与使用Salen Metal催化剂合成的分子量相似的聚（环己烯碳酸盐）相比，观察到大约100℃的热稳定性降低。这种降低源于二脂催化剂的痕迹，该催化剂能够促进聚（环己烯碳酸苯甲酸酯）对CO 2和氧化氧化物的解聚，与常规的逆向机制相比，该机制可导致环境碳酸盐。可以通过更改残留的二脂催化剂的量或包含具有官能基团的物种来精确调整降解的发作，从而可以减少催化中心的可用性。因此，通过改变催化剂和周围化学环境的浓度来控制聚（环己烯碳酸盐）的热稳定性的可能性为将这些聚合物用作高级应用中利益的材料中的组成部分铺平了道路。
识别亨廷顿氏病的遗传修饰剂体细胞CAG重复不稳定性1
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（该版本发布于2024年6月9日。; https：//doi.org/10.1101/2024.06.06.08.597823 doi：Biorxiv Preprint
在模拟的海水溶液中，使用西方钢钢提取物合成的银纳米颗粒的腐蚀抑制作用和稳定性
使用可持续材料引起了当今世界各地研究人员的关注。这是由于可持续材料的环保，可再生，可生物降解和无毒的行为，这些行为已用于各个部门，例如能源和功率，先进的材料开发，航空，药物输送，组织工程，组织，汽车，防御和腐蚀迁移。1 - 7在腐蚀迁移的地区，近年来，使用植物提取物等可持续材料（例如植物提取物）一直是研究与开发的重点。这是由于植物提取物的无毒行为与碳钢的有毒常规抑制剂相比。8种植物提取物，例如Terebinth的提取物，9个水瓜，10个荨麻叶，11番茄Pomace，12个Piper Guineense，13
miRNA，miRNA簇和异构体在结直肠癌中癌症干细胞种群发展中的作用。
抽象的背景和目的：隆胺胺是己糖酶II抑制剂，作为抗癌分子，在临床试验中广泛探索。有限的信息占据了有关稳定性指示方法的占上风，这些方法可以确定在压力条件下强制降解隆替胺的降解。因此，我们报告了快速，敏感，可重复且高度准确的液相色谱和质谱法来分析孤立胺降解的使用。实验方法：使用同位物50:50水：具有0.1％甲酸的乙腈可以检测到lonidamine，可以在260 nm wavel的紫外（UV）检测器中，使用lonidamine检测Xbridge beh屏蔽层反向相C18列（2.5 µm，4.6×75 mm）。发现/结果：对于基于串联的液态色谱 - 质谱法（LC-MS）-UV检测，获得了R²> 0.99的线性曲线。这项研究证明（目前是由等司法洗脱的），基于LC-MS的检测具有相对较高的灵敏度（S/N（10 ng/ml）：220和S/N（20 ng/ml）：20 ng/ml）：分别在较低的检测和定量水平下的精度。除了开发LC-MS方法外，我们还报告说，当前方法是稳定性的，并表明在所有三个应力条件下，隆丹明随着时间的流逝会降解；酸性，碱性和氧化。结论和含义：与高性能液相色谱（HPLC）-UV检测结果相比，基于LC-MS的lonidamine的定量被证明是一种更好的方法。关键字：强制退化； LC-MS;隆田胺；稳定性表示。这是关于使用LC-MS方法研究lonidamine强迫降解的稳定性指示方法的第一份报告。
人工智能自主武器可能引发地缘政治不稳定并威胁人工智能研究
最近，机器学习 (ML) 在自主武器系统 (AWS) 开发中的应用给地缘政治稳定和人工智能研究领域的思想自由交流带来了严重风险。与超级人工智能 (AGI) 带来的风险相比，这一主题最近受到的关注较少，但对技术发展进程的假设较少，因此是一个近期问题。机器学习已经使 AWS 能够在许多战场角色中取代人类士兵，从而降低发动进攻性战争的前期人力成本，从而降低政治成本。在同等对手的情况下，这增加了“低强度”冲突的可能性，而这种冲突有升级为更大范围战争的风险。在非同等对手的情况下，它减少了侵略战争对国内的反击。无论使用军事人工智能的其他道德问题（例如平民伤亡风险）如何，这种影响都可以发生，并且不需要任何超人的人工智能能力。此外，AWS 的军事价值引发了人们对人工智能军备竞赛的担忧，以及对人工智能研究实施国家安全限制的错误做法。我们在本文中的目标是提高公众和机器学习研究人员对军事技术完全或接近完全自主所带来的近期风险的认识，并提供监管建议以减轻这些风险。我们呼吁人工智能政策专家，尤其是国防人工智能社区在开发和部署 AWS 时保持透明度和谨慎，以避免我们在此强调的对全球稳定和人工智能研究的负面影响。