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发现跨物种信号通路的发现解锁了寄生虫免疫，发育
pal和他的同事在调查tick免疫时发现了他们的发现，这是壁虱生物学的一个知名度。在他们的初步研究中，试图了解tick免疫系统如何识别伯氏细菌，研究人员喂养了从伯氏感染的小鼠或未感染的小鼠的血液粉。比较两组，他们发现感染的血液粉激活了通常会在细胞内部产生能量的tick中的蛋白质。该蛋白质与一个称为JAK/STAT的简单信号通路有关，该途径都存在于所有多细胞生物中。
5 mL吉尔森风格的宏观滤芯尖端（无菌）
5 ml eppendorf风格的毕业宏滤清器提示（无菌）设计提示：eppendorf风格的无菌：是包装尺寸：500个提示（10个机架×50个提示）
CD3E（T细胞标记）抗体
使用簇蛋白 / apoj小鼠单克隆抗体（CLU / 4729）的蛋白阵列分析含有19,000多个全长人蛋白。z-和s得分：z-分数表示单克隆抗体（MAB）（与荧光标记的抗IGG二抗二抗）的信号的强度，当与HuprottM阵列上的特定蛋白质结合时会产生。z得分以标准偏差（SD）的单位（SD）的平均值来描述。该数组上生成的所有信号的平均值。如果huprottm上的目标按z得分的降序排列，则s得分是z得分之间的差异（也以SD的单位为单位）。s得分表示mAb与其预期目标的相对目标特异性。如果mAb的S分数至少为2.5，则将mAb视为特定于其预期目标的mAb。例如，如果mAb与Z得分为43的蛋白X与Z-SCORE 14的蛋白质Y结合，则该mAb与蛋白质X结合的s分数等于29。
对心脏肌球蛋白力学和动力学的变构调节，由缀合的omega -7,9 trans -Fat瘤胃酸
关键点r直接与心脏肌球蛋白-2运动结构域的直接结合增加了正磷酸盐的释放速率，并增加了低负载下心肌的Ca 2 +反应性。瘤胃酸的生理细胞浓度会影响β-心脏肌球蛋白的超浮标和无序的松弛状态的ATP周转率，从而导致肌肌酸代谢负荷净增加。r在Ca 2 +激活的小梁中，瘤胃酸对产生力的机制产生直接抑制作用，而不会影响生成力的电动机的数量。r在饱和肌动蛋白浓度的存在下，瘤胃酸与200 nm的EC 50与β-心肌球蛋白-2运动结构域结合。分子对接研究提供了有关结合位点，结合模式以及相关的变构通信途径的信息。r游离叛变酸可能超过心肌细胞中的阈值，而收缩效率降低并干扰针对心脏肌球蛋白的小分子疗法。
机器人的无菌测试过程：将敏捷机器人带入实验室
摘要。本文提供了基于膜的不育测试过程的详细说明，这是在地平线主持项目中选择的用例TraceBot，以证明在实验室环境中敏捷机器人的好处及其对制药行业的兴趣。基于人类操作员手动执行不育测试过程的视频，我们详细介绍了其不同的步骤，从人类的角度开始，以更具机器人的方式，并突出了机器人在手头执行该过程的主要原子功能。以及对行动过程流的分析，我们还列出了所涉及的所有要素/对象，并分析此过程及其应用环境以及一般药品过程中的技术和科学挑战。最后，为了让社区与我们的用例研究进行协作和利用，完整的流程说明可以在网站上提供，以及相关的数据，例如对象的网格和ROS环境中的通用机器人设置。
马达加斯加单核细胞增生李斯特菌的致命病例的临床和基因组特征
访问微生物学是一个开放的研究平台。可以通过本文的在线版本找到预印刷，同行评审报告和编辑决策。收到2024年1月5日； 2024年6月4日接受；于2024年6月27日出版了作者分支：1个细菌学实验室，马达加斯加antananarivo的Chu Joseph Raseta Befelatanana； 2马达加斯加antananarivo的马达加斯加的巴斯德学院实验细菌学单元； 3小儿服务，楚约瑟夫·拉塞塔·贝菲拉塔纳（Chu Joseph Raseta Befelatanana），马达加斯加的安塔纳里沃（Antananarivo）； 4 Madagascar Antananarivo的中心医院的细菌实验室Mère -enfantTsaralàlana； 5巴斯德研究所，感染部门的生物学，巴黎大学，INSERM U1117，巴黎，75015，法国； 6巴斯德研究所，国家参考中心以及法国巴黎的李斯特菌中心合作； 7传染病和热带医学司，Institut Imagine，APHP，Necker-Enfants Malades Malades University Hospital，法国巴黎，法国。*信函：Mamitina Alain Noah Rabenandrasana，Rabalainnoah@gmail。com关键字：致命案例；基因组表征；李斯特氏病；马达加斯加；脑膜炎。缩写：Bdal，Bruker Daltonics图书馆； BigSDB，细菌分离株基因组序列数据库； CGMLST，核心基因组多分解序列分型； CSF，脑脊液； IVD，体外诊断； MALDI-TOF MS，基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱； MLST，多级别序列键入； MSP，主要光谱曲线； PCR，聚合酶链反应。在Bioproject PrjNA1032442下，组件和SRA数据存放在NCBI上。000764.v3©2024作者†这些作者对这项工作也同样贡献了本文的在线版本提供补充表。
解码变构景观-RSC Publishing
和跟踪原子运动，从而提供了详细的见解，对构象变化和分子动力学。5通常，MD模拟从实验确定的三维结构开始，随后能量最小化和对近似生理条件的平衡。MD模拟的强度在于它们能够揭示各个时间尺度上符合符合性变化的能力，从而提供了动态的信息，这很难通过传统的实验方法获得，尤其是在酶变构调节的背景下。变构调节是指通过构象变化调节酶活性的过程，通常会参与关键分子间相互作用的动态调整。由于这些过渡发生在次纳秒至millise-cond时标，因此他们具有挑战性地使用传统的实验技术直接观察。MD模拟提供了很高的时间分辨率，从而实现了调节机制的表征。通过跟踪酶构象变化和内部分子动力学，MD模拟有助于鉴定控制酶活性和信号转导的变构位点，这通常是从单独静态结构分析中获得的信息。6
掌握研究方法和数据分析
工程和物理科学，可爱的专业大学。她已经从昌迪加尔（Chandigarh）获得了Acsir Csir-Csio的博士学位，并获得了帕特拉（Patiala）旁遮普大学（Patiala）的金牌。她的研究兴趣是光谱，化学计量学，统计分析，定性和定量分析，天文学和空间物理学。她是2013年CSIR-SRF奖学金奖，还获得了印度工程师学会的AMIE研究生奖2021年，并获得了魔术书2023年的“最佳成就奖”。她有50多篇研究论文，一本书和一本专利，并获得了8个博士学位和7个硕士学生的学生，并在天文学和食品的定性分析领域。目前在定性和定量分析食品和饮料领域使用近红外光谱和化学计量学的定量分析。她是A.M.I.E.，IEI（印度）和印度科学狂热协会的终身成员的副成员。
基于共享分子机制的遗传负担的阿尔茨海默氏病和帕金森氏病的聚类
精确医学的愿景之一是基于分子特征而不是基于表型证据来重新定义疾病分类法。但是，实现这一目标是高度挑战的，特别是在神经病学方面。我们的贡献是基于15种构成27种蛋白质的15个分子机制的基因负担（例如apoE）在两种疾病中都有描述。我们证明，使用稀疏自动编码器和稀疏的非负基质分解的联合AD/PD聚类是可重现的，并且可以与临床，病理生理和分子水平上的AD和PD患者亚组的显着差异有关。因此，簇是与疾病相关的。据我们所知，这项工作是神经退行性疾病领域基于机制的分层的首次演示。总的来说，我们将这项工作视为迈向基于分子机制的神经疾病分类法的重要一步，这可以通过超越基于经典表型的疾病定义来帮助未来开发出更好的靶向疗法。
预测医学消费的聚类分析
摘要。这项研究调查了用于医院中医学消费的机器学习，以优化资源分配和物流。我们使用两种方法：一种结合了多家医院数据的统一方法，以及一种预测个人医院的分离方法。我们根据消费趋势探索了K-均值聚类和手动对聚类。虽然K-均值聚类并未产生改进，但手动夹确定了具有明显增强预测准确性的特定药物对（例如，医院1：MAPE 1：MAPE从19.70％降低到3.30％）。但是，统一的方法并不能始终如一地使所有医院受益（例如，医学9）。这强调了在某些医院的准确性提高与其他医院潜在损失的需求。总体而言，分离方法中的手动聚类显示出希望。未来的工作应探索高级自动聚类技术，例如动态时间扭曲（DTW），并利用较大的数据集进行进一步验证。