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光感受器多样性背后的转录因子
摘要 在发育过程中，视网膜祖细胞在复杂的命运决定环境中前行，以产生正常视觉所必需的主要细胞类别。转录调控对于在这些主要细胞类别中产生多样性至关重要。在这里，我们旨在提供所需的资源和技术，以识别产生和维持光感受器亚型多样性所必需的转录因子，这对视觉至关重要。首先，我们生成一个关键资源：成年斑马鱼中每种光感受器亚型的高质量深度转录组谱。我们使此资源公开可访问、易于探索，并将其与其他当前可用的光感受器转录组数据集集成在一起。其次，利用我们的转录组谱，我们得出了光感受器中转录因子表达的深度图谱。第三，我们使用高效的基于 CRISPR-Cas9 的诱变技术筛选 F0 幼虫中的无效表型（F0 筛选），这是一种快速、高效且通用的技术，用于评估候选转录因子在光感受器亚型生成中的参与程度。我们首先表明，使用此方法可以轻松复制已知表型：foxq2 突变体中 S 锥体的丢失和 nr2e3 突变体中视杆体的丢失。然后，我们确定了转录因子 Tbx2 的新功能，表明它在控制视网膜内所有光感受器亚型的生成方面发挥着不同的作用。我们的研究提供了发现参与此过程的其他因子的路线图。此外，我们探索了四种功能未知的转录因子（Skor1a、Sall1a、Lrrfip1a 和 Xbp1），没有发现它们参与光感受器亚型生成的证据。该数据集和筛选方法将成为探索涉及光感受器生物学许多其他重要方面的基因的有效方法。
斑马鱼行为基础的全脑相互作用
整个大脑中神经动力学的详细量化将是真正理解感知和行为的关键。随着显微镜和生物传感器工程方面的最新发展，斑马鱼在神经科学方面的大尺寸和光学透明度可以使成像访问其整个大脑，从而在细胞甚至亚细胞分辨率上访问整个大脑。但是，直到最近，许多神经生物学见解在很大程度上是相关的，或者几乎没有机械洞察力对不同类型的神经元产生的脑部人群动态。现在，斑马鱼现在越来越复杂的行为，成像和因果干预范例，揭示了整个脊椎动物大脑的功能。在这里，我们回顾了最新的研究，即早期的技术进步浪潮所承诺的。这些研究揭示了大脑广泛的神经处理的新特征以及综合研究和计算建模的重要性。此外，我们概述了解决更广泛的大脑尺度电路问题所需的未来工具。
成骨不全症的遗传机制（...
摘要：成骨不全症 (OI) 是一种遗传性疾病，其特征是骨质疏松、骨质严重脆弱和骨矿物质密度降低。它主要是由基因突变引起的，例如负责合成 I 型胶原蛋白的 I 型胶原蛋白 α 1 链 (COL1A1) 和 I 型胶原蛋白 α 2 链 (COL1A2)。值得注意的是，90% 的 OI 病例是由显性遗传基因引起的，例如 COL1A1 或 COL1A2 ，而只有 10% 的病例是由 23 个隐性基因引起的。本综述总结了与不同类型 OI 相关的基因。本综述还强调了周期性双膦酸盐治疗对 OI 患者的重要性，以改善骨矿物质量、活动性评分，降低骨折率并减少疼痛发作。本综述的目的是深入了解该疾病的管理政策，为临床医生/研究人员提供知识，帮助他们对 OI 类型进行分类，并最终寻找更有效的治疗策略。此外，本综述提供的信息可能有助于改善 OI 患者的管理、诊断准确性和治疗计划，以改善患者的预后。
可注射和组织可容纳的导电水凝胶用于MRI兼容的脑部交叉电极
抽象的免疫检查点抑制剂（ICI）逐渐取代化疗，因为它们在不同的肿瘤类型中具有长期持久和显着影响，并且大大延长了患者的生存时间，因此作为治疗晚期恶性肿瘤的基石。但是，并非所有患者都可以对ICIS做出反应，甚至在许多临床研究中都观察到了用ICI治疗后快速的肿瘤生长。这种快速进展现象称为高促进疾病（HPD）。HPD的出现并不少见。过去的统计数据表明，在不同肿瘤类型中，HPD的发病率为4％-29％，并且HPD患者的无进展生存率和总体存活率明显短于非HPD Pransceor组的HPD。随着HPD研究的加深，我们已经建立了对HPD的初步理解，但是HPD的诊断标准仍然不是统一的，并且增加生物标志物可能会破坏这一困境。此外，已经发现相当多的免疫细胞参与了肿瘤微环境中HPD的发生和发展，这表明HPD的分子机制可能是由多种正在进行的事件触发的。在这篇综述中，我们总结了过去的发现，包括病例报告，临床试验和基本研究；比较不同研究中HPD的诊断标准，发病率和临床预后指标；并探索HPD的分子机制和未来研究方向。
对2型糖尿病的进展建模具有潜在的肥胖症
环境诱导或表观遗传相关的β细胞功能障碍和胰岛素抵抗在糖尿病的发展中起关键作用。我们开发了一个数学建模框架，能够研究融合了各种糖尿病因素的糖尿病的进展。考虑到肥胖引起的β细胞缺陷的风险增加，我们专注于肥胖糖尿病模型，以进一步研究肥胖对β细胞功能和葡萄糖调节的影响。该模型表征了一生中个性化的葡萄糖和胰岛素动力学。然后，我们将模型拟合到PIMA印度人口的纵向数据，该数据既捕获了葡萄糖水平的波动和长期趋势。如预期的，控制或根除肥胖相关因素可以减轻，推迟甚至反向糖尿病。此外，我们的结果表明，β细胞功能的异常异常和个体之间胰岛素抵抗水平有助于糖尿病的不同风险。这项研究可能会鼓励精确的干预措施预防糖尿病并促进个性化患者治疗。
长期2型糖尿病的亚型的病因
糖尿病是一种异源性疾病[1，2]，具有明确定义的类别，例如1型糖尿病（T1D），成人（LADA）的潜在自身免疫性糖尿病和单生类型。其余患者在T2D下合并在一起。然而，T2D患者出现了广泛的临床症状，以及对葡萄糖稳态有直接影响的一系列变量。患者可能在生命的早期或晚期发展T2D [3]。他们可能苗条，超重，肥胖或病态肥胖[4-6]。该疾病的特征是胰岛素分泌或胰岛素抵抗或两者兼而有之。可能快速或缓慢进展，可能是轻度或严重的。它可能会导致一个或多种结局的并发症[2]。因此，一小中的临床范例 - 所有患者都会导致管理和治疗失败[7]。因此，需要将T2D亚型分为不同，定义明确的组[8]，以更好地了解与该疾病相关的潜在机制，治疗反应和预测。几项研究试图使用各种方法，例如统计聚类算法，临床特征，遗传学和生物标志物[9-17]，试图鉴定欧洲欧洲裔患者的T2D亚型。T2D聚类也在其他种族中得到了补充[18-22]。在大多数研究中，T2D的亚型基于新诊断的患者[9-17]，但在短期疾病患者中测试了簇的时间稳定性[13，16，23]。很少有研究尝试在长期疾病中进行T2D亚型[3，21 - 24]，以避免疾病进展的不同率和并发症的影响[3，25 - 29]。大多数研究还使用了无监督的K-均值硬聚类方法，将数据点确定分配给单个簇，并报告了不同的亚型[9、11-13、18-22]。然而，其他一些研究采用了无监督的软聚类方法，具有属于多个群集的数据点的可能性，并报告了具有相当大的重叠的T2D亚型[14-17]。在这项研究中，我们继续使用未加强的软聚类算法来研究T2D的异质性。
属性图的属性分子生成模型
培训生成模型，捕获数据的丰富语义并解释由此类模型编码的潜在表示，这是未/自我监督学习的非常重要的问题。在这项工作中，我们提供了一种简单的算法，该算法依赖于预先训练的生成自动编码器的潜在代码的扰动实验，以发现生成模型暗示的属性图。我们执行扰动实验，以检查给定潜在变量对属性子集的影响。鉴于此，我们表明一个人可以拟合一个有效的图形模型，该模型在被视为外源变量的潜在代码和被视为观察到的变量的属性之间建模结构方程模型。一个有趣的方面是，单个潜在变量控制着属性的多个重叠子集，与试图施加完全独立性的传统方法不同。使用在大型小分子数据集中训练的预训练的生成自动编码器，我们证明，我们算法学到的各种分子属性和潜在代码之间的图形模型可用于预测从不同分布中绘制的分子的特定特性。我们比较了对简单基线选择的各种特征子集的预测模型，以及现有的因果发现和稀疏学习/特征选择方法，以及从我们的方法中衍生的马尔可夫毛毯中的预测模型。的结果从经验上表明，依赖于我们的马尔可夫毛花属性的预测因子在转移或通过新分布中的一些样本进行微调时，尤其是在训练数据受到限制时，分布变化是可靠的。
威胁生物多样性和生物多样性损失的根本原因
非洲以及世界许多其他地区的生物多样性正在遭受严重的衰落和灭绝威胁。这是由于动植物的几种物种和群落的生存能力，危害和灭绝以及生态系统功能的崩溃而表现出来的。大量的森林，湿地，沿海和农业生态系统以及干旱和半干旱地区已被降解，因此，几种动植物已经丢失了几种动植物，其他动物和动物物种濒临灭绝，遗传多样性严重侵蚀。可用的证据表明，每年正在清除大约1700万公顷的热带森林，科学家估计，以这种速度，在未来30年中，森林中高达10％的生物多样性可能面临灭绝。1