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新型细菌菌株及其联盟对
隔离：富集的培养技术用于分离差异的细菌菌株。矿物质盐培养基（MSM）用于细菌分离。将一克土壤样品转移到一个含有diflufenican的MSM的无菌埃伦米尔烧瓶中。将样品在22°C下孵育14天。将Erlenmeyer烧瓶样品的系列稀释液铺在含有Diflufenican的MSM琼脂平板上，以分离单个菌落。细菌的选择是基于表型差异的。图2。选择在营养琼脂培养基上生长的分离物。表1。研究中使用的分离株。识别：分离株在营养肉汤中培养24小时。根据制造商的方案，使用商业试剂盒分离细菌基因组DNA。将分离的DNA经过Sanger测序程序进行，并通过将其序列与使用BLAST软件的国家生物技术信息数据库（NCBI）进行比较来确定分离株中鉴定的物种。
MALT1蛋白酶抑制作用通过逆转与肿瘤相关的巨噬细胞依赖性免疫抑制来限制胶质母细胞瘤的进展
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2024年9月27日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.09.26.614808 doi：biorxiv Preprint
类型标本和类型菌株的DNA序列
摘要。- 科学的名称允许人类和搜索引擎访问有关我们周围的生物多样性的知识，与DNA序列相关的名称在搜索和匹配识别过程中扮演着越来越多的角色。在这里，我们分析了国家生物技术信息中心（NCBI）的用户和策展人如何标记和策展序列，该序列是从命名自然型材料中得出的，这是提高长期运行中基于DNA的识别质量的唯一方法。对于原核生物，NCBI员工策划了18,281个基因组组件，并提高了原核生命名的质量。对于真菌，代表21,000多种物种的类型衍生序列对于真菌命名和识别至关重要。对于其余的真核生物而言，可识别为类型的序列的序列数量很小，仅代表739种节肢动物，1542个脊椎动物和125个胚胎。An increase in the production and curation of such sequences will come from (i) sequencing of types or topotypic specimens in museum collections, (ii) the March 2023 rule changes at the International Nucleotide Sequence Database Collaboration requiring more metadata for specimens, and (iii) efforts by data submitters to facilitate curation, including informing NCBI curators about a specimen's type status.我们说明了不同类型的data提交旅程，并提供了各种生物体的最佳实践示例。扩大DNA数据库中类型衍生的序列的数量，尤其是真核生物的序列，对于捕获，记录和保护生物多样性至关重要。[最佳实践示例；策划；数据提交； GenBank；博物馆学；命名类型；分类法。]
蘑菇形成真菌菌株之间的高表型和基因型可塑性
schizophyllum cumine是一种蘑菇形成的真菌，以其独特的结实物体具有分裂的g。它被用作研究蘑菇发育，木质纤维素降解和交配类型基因座的模型生物。这是一种高变量物种，菌株之间具有相当大的遗传和表型多样性。在这项研究中，我们系统地表现出16种硫化菌株，用于蘑菇发育方面和木质纤维素降解的18个单被子菌株。有关这些表型的菌株之间存在相当大的异质性。大多数菌株发展出具有不同形态的蘑菇，尽管有些菌株仅在经过测试的条件下营养生长。各种碳源上的生长显示出特异性特异性曲线。对七个单因子菌株的基因组进行了测序，并与六个前发表的基因组序列进行了分析。此外，对相关的物种进行了schizophyllum fasciatum。尽管基因组组件之间存在很大的遗传变异，但与蘑菇形成和木质纤维素降解有关的基因得到了很好的保守。这些测序的基因组与高表型多样性相结合，将为S. comuncom菌株的功能基因组学分析提供扎实的基础。
来自特应性皮炎患者和健康个体的金黄色葡萄球菌菌株的不同预言基因谱
摘要金黄色葡萄球菌菌株与特应性皮炎（AD）表现出不同的关联，但是基于致病性的遗传决定因素尚未充分表征。为了揭示AD患者和健康个体（HE）的金黄色葡萄球菌菌株之间的遗传差异，我们开发并采用了随机的森林分类器来识别负责其表型变异的潜在标记基因。分类器能够有效地将菌株与AD和HE区分开。我们还发现了某些标记基因和噬菌体功能之间的牢固联系，噬菌体霍林出现为最关键的分化因子。对金黄色葡萄球菌基因含量的进一步研究强调了预言在推动与AD菌株之间分化的遗传多样性和功能意义。HE组表现出更大的基因含量多样性，在很大程度上受其预言的影响。虽然AD和他普遍容纳预言的菌株，但HE组中的菌株在应变水平上却明显更高。此外，尽管HE组中的预言表现出更高的差异功能的富集，但AD组在其预言中表现出显着的毒力因子的富集，强调了预言对AD相关菌株的发病机理的重要贡献。总体而言，预言显着塑造了金黄色葡萄球菌菌株的遗传和功能谱，阐明了其致病潜力，并阐明了AD和HE环境的表型变化背后的机制。
带有不同动力总成和燃料来源的美国轿车和SUV的生命周期温室气体排放
电池电动汽车（BEV）大大减少能源消耗和排放的能力是使政府在美国和全球范围内对政府产生广泛关注的因素之一。这些车辆在操作过程中没有发出污染，但对其生命周期排放的详细评估对于了解其净温室气体（GHG）优势相对于其他技术至关重要。此简介更新了国际清洁运输委员会（ICCT）的2021年分析，该委员会估计了主要的全球全球车辆市场上的乘用车的生命周期排放，包括轿车和运动型多功能车（SUV）。1在本文中，我们专注于美国并扩展分析，包括“强”混合动力汽车，这些电动汽车可以暂时为没有发动机的车辆驱动车辆；自2021年以来，美国已增加到美国的5％以上。2这项工作考虑了2024年型号的车辆和预计的2030年车辆。
滑雪巨星Marco Odermatt与Feldenkrais
很重要，因此他可以在每种情况下都能最佳恢复。”这不仅适用于顶级运动员，而且适用于在家中的普通人。“例如，如果您仅由于打s或疼痛而躺在某个位置，则您的睡眠受到限制，” Kothbauer说。Feldenkrais是一种工具，可以使您在生活中的每种情况下都有更大的操纵空间。唱歌时，因为呼吸空间打开。坐在计算机或步行时，因为它会改善姿势。
来自独特的累积神经元亚群的 CRF 释放限制了奖励中的动作结果获取学习
3.华盛顿大学精神病学和行为科学系，华盛顿州西雅图。4.华盛顿大学药理学系，华盛顿州西雅图 运行标题：NAc CRF 释放限制行动结果获取 关键词：促皮质素释放因子、伏隔核、棘状投射神经元、纹状体、奖赏学习、中脑边缘系统、压力、新颖性、神经肽、电生理学 致谢：本研究由 K99/R00 独立之路奖 (MH109627 JCL)、NIMH BRAINS R01 (MH122749 JCL) 和 NIDA F31 NRSA (DA059436 EAE) 资助。这项工作得到了 NIDA Core“卓越中心”奖的支持，该奖项授予了明尼苏达大学 (P30DA048742) 和华盛顿大学 (P30DA048736)。这项工作得到了明尼苏达大学大学影像中心 (UIC, SCR_020997) 的资源和员工的支持。我们感谢 Kasey Bertelsen 对自发性 PSC 分析的帮助。我们感谢 Jennifer Robeson 对行为分析的帮助。我们感谢 Veronica Alvarez 博士提供设备和试剂。我们感谢 Mariah Blegen 对 qPCR 的帮助。我们感谢 Rachel Dick 的技术协助。Kavya Devarakonda 博士对手稿做出了关键编辑。作者在出版前已将本文的预印本上传至 BioRxiv。作者声明不存在任何经济利益冲突。
Prion疾病中的总tau：生物标志物总tau如何促进prion疾病中的prion菌株的诊断，分类和预后
抽象的病毒疾病，也称为可传染性海绵状脑病，是一种罕见的神经退行性疾病形式，其中健康细胞prion蛋白（PRP C）的错误折叠到疾病的PRP SC形式中散布在中枢神经系统的整个结构中（CNS）。最常见的prion疾病变体是零星的克鲁特兹菲尔特 - 贾科布疾病（SCJD），但由于长期孵化时间和与其他神经退行性疾病的相似之处，诊断是具有挑战性的。脑脊液中的生物标志物总tau（T-TAU）起着重要作用，因为它是由神经退行性变化引起的浓度增加在诊断和分类的prion疾病中。该荟萃分析的目的是分析T-TAU对prion疾病诊断，分类和预后通过在RSTUDIO中采用荟萃分析方法来诊断，分类和预后。根据系统文献搜索以及对照组类型（健康，非CJD，阿尔茨海默氏病）选择的18项研究，对T-TAU敏感性和特异性的异质性和发表偏差进行了统计评估。结果表明，T-TAU的平均灵敏度为83.5％，平均特异性为86.1％。亚组围绕相似值，T-TAU在非CJD亚组中表现最好。异质性分析表明，在整个研究中，异质性中等到高异质性，漏斗图表明出版物偏差很小。总而言之，T-TAU在与其他神经退行性疾病区分开的SCJD方面表现出很高的灵敏度和特异性，但是通过结合生物标志物可以提高准确性。需要进一步的研究，以解决用T-TAU对prion菌株的分类和预后。
循环动力学的反馈控制限制了运动适应过程中的学习时间尺度
初级运动皮层 (M1) 的潜在动力学模型揭示了运动控制背后的基本神经计算；然而，这种模型往往忽略了感觉反馈的影响，感觉反馈可以不断更新皮层动力学并纠正外部扰动。这表明迫切需要对感觉反馈和内在动力学之间的相互作用进行建模。这种模型还有利于实时解码神经活动的脑机接口 (BCI) 的设计，其中用户学习和熟练控制都需要反馈。在这里，我们研究了皮层动力学的灵活反馈调节，并展示了它对 BCI 任务性能和短期学习的影响。通过在简单的 2D 到达任务（类似于 BCI 光标控制）上使用实时感觉反馈训练循环网络模型，我们展示了如何将以前报告的 M1 活动模式重新解释为由反馈驱动的动力学引起的。接下来，通过在 M1 上游加入自适应控制器，我们做出了一个可测试的预测：除了 M1 内循环连接的可塑性之外，M1 输入的可塑性（包括感官反馈的重新映射）还促进了新 BCI 解码器的短期学习。这种输入驱动的动态结构还决定了适应速度和学习成果，并解释了学习变异性的连续形式。因此，我们的工作强调了对运动控制的输入相关潜在动力学进行建模的必要性，并阐明了学习限制是如何从神经活动的统计特征和底层动态结构中产生的。