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内皮液泡膜丰富的水通道蛋白调节发育中的微血管亮度和高血糖
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2023年1月24日。 https://doi.org/10.1101/2023.01.23.525218 doi：Biorxiv Preprint
SifA 介导的含沙门氏菌液泡重塑通过促进营养物质可及性防止细菌休眠
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下提供的（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2025 年 1 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631959 doi：bioRxiv 预印本
IPSC中的MLC1改变会导致星形胶质细胞谱系中的疾病样细胞液泡表型
摘要背景：具有亚皮质囊肿（MLC）是一种涉及白质的罕见和进行性神经退行性疾病，并未被当前疾病模型充分概括。体细胞重编程，以及基因组工程的进步，可以允许建立用于疾病建模和药物筛查的MLC的体外人类模型。在这项研究中，我们利用细胞重编程和基因编辑技术来开发MLC的诱导多能干细胞（IPSC）模型来概括经典MLC影响的神经系统的细胞环境。方法：外周患者衍生的血液单核细胞（PBMC）的体细胞重编程用于开发MLC的IPSC模型。CRISPR-CAS9基于系统的基因组工程也用于创建该疾病的MLC1敲除模型。以2D细胞培养形式进行了IPSC与神经干细胞（NSC）和星形胶质细胞的分化，然后进行各种细胞和分子生物学方法，以表征疾病模型。结果：由体细胞重编程和基因组工程建立的MLC IPSC的多能性具有很好的特征。IPSC随后与疾病相关的细胞类型分化：神经干细胞（NSC）和星形胶质细胞。 MLC NSC的RNA测序分析揭示了与神经系统疾病和癫痫有关的一组差异表达的基因，这是MLC疾病中常见的临床发现。 该基因集可以作为筛查该疾病潜在治疗性的药物筛查的靶标。IPSC随后与疾病相关的细胞类型分化：神经干细胞（NSC）和星形胶质细胞。MLC NSC的RNA测序分析揭示了与神经系统疾病和癫痫有关的一组差异表达的基因，这是MLC疾病中常见的临床发现。该基因集可以作为筛查该疾病潜在治疗性的药物筛查的靶标。在分化与疾病相关的细胞类型 - 星形胶质细胞后，明确观察到了MLC特征液泡，这在对照组中显然不存在。这种出现概括了该疾病的显着表型标记。结论：通过MLC的IPSC模型的创建和分析，我们的工作解决了对MLC相关细胞模型的迫切需求，用于用于疾病建模和药物筛查测定法。进一步研究可以利用MLC IPSC模型以及生成的转录组数据集和分析，以确定这种衰弱疾病的潜在治疗干预措施。关键字：体细胞重编程，CRISPR-CAS9系统，指示分化引言概括性白细胞脑病带有皮层囊肿（MLC）是一种涉及白质的缓慢进行性退化性脑疾病，它是MLC1或GLC1或GLIAL CAMCAM CAMES跨越的病原变异的结果。这种疾病首先是由荷兰的Marjo van der Knaap博士独立发现的（van der Knaap等，1995），印度阿格拉瓦尔社区中的Bhim Sen Singhal博士（Singhal等，1996）。因此，MLC也被称为Van der Knaap-Singhal疾病（Van der Knaap等，2012）。因果变异的三个主要类别是：MLC1中的常染色体隐性突变，一种常染色体隐性隐性和glialcam中的常染色体显性突变（Capdevila-Nortes等，2013）。MLC1是第一个引起MLC并映射到22QTEL染色体的基因（Topçu等，2000； Leegwater等，2001）。MLC1转化为主要在大脑内的星形胶质细胞中表达的蛋白质（MLC1），尤其是在与血脑屏障的星形细胞末端脚接触（Masaki et al。，2012），在PIA MATER中，以及在Synaptic Cleft（Kater等人2023）中存在的星形胶质细胞。MLC患者的结构特征和观察到的大脑缺陷，例如脑水肿，液体填充囊肿，星形胶质细胞的空泡和降低降低，这表明MLC1可能调节
建议引用：Popoola，Osuolale Peter (2024)：人工智能在官方统计中的应用：机遇、实际用途和挑战，ZBW – 莱布尼茨经济信息中心，基尔，汉堡
在这个数字化转型的时代，人工智能 (AI) 成为各个领域的革命性力量，包括官方统计数据的制作。人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力。人工智能技术具有巨大的潜力，可以彻底改变官方统计数据，从数据收集到数据分析，从数据分析到决策，从决策到有效的服务提供。人工智能工具正在不断发展，越来越普遍。国家统计组织 (NSO) 将人工智能融入官方统计数据可以通过指导和框架来促进，这些指导和框架为 NSO 提供实用知识，使其了解如何识别整合人工智能的机会、评估和降低风险，并制定与明确的所有权线相关的分阶段实施计划，以便进行评估和迭代。国家统计局可以探索人工智能，以加强明智的决策、为政策提供信息并优化运营。此外，国家统计局之间安全有效地整合人工智能有可能最大限度地减少行政负担，降低使用传统数据收集方法的成本，改善决策并增强公共服务。因此，本文旨在制定人工智能战略并采用官方统计，提供采用人工智能的指导和框架，重点介绍人工智能如何应用于官方统计的例子，研究负责任地实施人工智能所需的治理，并讨论国家统计局在实施人工智能进行官方统计时可能面临的各种挑战。从而深入了解人工智能的使用，以及确保数字时代负责任地使用人工智能进行官方统计的必要条件。
建议引用：Santarelli, Enrico；Staccioli, Jacopo；Vivarelli, Marco (2021)：机器人、人工智能和相关技术：新知识库的映射，LEM 工作论文系列，第 2021/01 号，Scuola Superiore Sant'Anna，经济与管理实验室 (LEM)，比萨
3 套用 David 和 Wright (1999) 的话，这个问题也可以这样问：机器人技术与人工智能的关系是否相当于发电机与电气化的关系？事实上，对于 David 和 Wright (1999) 来说，发电机代表着 Bresnahan 和 Trajtenberg (1985, p. 84) 意义上的“使能技术”，即一种“开辟新机遇而不是提供完整、最终解决方案”的新设备。
要生产乙烯，你需要……太阳
目前，乙烯主要通过碳氢化合物的石油化学热解生产，这一工业过程会引入乙炔杂质，从而限制所生产乙烯的直接使用。因此，在工业上，必须首先将乙烯从乙炔中提纯出来，而这一转化过程目前在可持续性方面存在重大问题，因为它需要高温和昂贵且难以找到的贵金属作为催化剂。尽管取得了进展，但这些传统的乙炔转化为乙烯的策略仍然具有相对较低的选择性（即乙炔不仅转化为所需的乙烯，而且其中一些还转化为不需要的产物）。
Duolingo应用对英语词汇的影响...
1得分91-100很好0 0 5 13,9 2得分81-90好0 0 0 31 86,1 3得分71-80相当0 0 0 0 0 4得分61-70穷6 16,7 0 0 5得分小于
Microsoft Word - 通函编号307-小学部会议.doc
1. 2024/2025 学年采用新教科书的建议 2. 期末考试和批改标准的定义 3. 中期考试结果的比较。会议结束时，针对议程做出的决议将记录在会议记录中。