植物病原体代表着对农作物生产的持续威胁,并且对全球粮食安全造成了重大障碍。在感染过程中,这些病原体时空将大量效应子部署到破坏宿主防御机制和/或操纵细胞途径,从而促进定植和感染。然而,除了它们在发病机理中的关键作用外,某些效应子(称为气相(AVR)效应子)可以直接或通过植物耐药性(R)蛋白直接或间接感知,从而导致种族特异性抗性。对复杂的AVR-R相互作用的深入了解对作物的遗传改善和保护它们免受疾病的影响至关重要。agnaporthe oryzae(m。oryzae)是水稻爆炸疾病的病因,是一种异常毒性和毁灭性的真菌病原体,可引起50多种单子叶植物物种的爆炸疾病,包括经济上重要的农作物。rice-M。Oryzae病态系统是AVR效应子功能解剖及其与R蛋白和水稻中其他靶蛋白相互作用的主要模型,这是由于其科学的优势和经济意义。在阐明AVR效应子在大米和Oryzae之间相互作用中的潜在作用方面取得了显着进步。本综述全面讨论了Oryzae AVR效应子的最新进步,并通过与感染过程中水稻中相应的R/靶标蛋白的相互作用进行了特定的重点。此外,我们通过利用M. Oryzae AVR效应子获得的结构见解来审议工程R蛋白的新兴策略。
有许多基因治疗方式,但共同特征是将某些遗传物质递送到细胞中以纠正,修饰或替代引起基因的疾病。一种称为基因替代的策略是通过向细胞传递功能性基因的作用,以便开始在整个体内受到疾病影响的细胞中产生功能性蛋白质。在Duchenne情况下,错误的基因会影响蛋白保护肌肉的需求,称为肌营养不良蛋白。在没有肌营养不良蛋白的情况下,肌肉容易受到损害,并导致肌肉逐渐丧失被脂肪和纤维化所取代。Duchenne中的当前基因替代策略旨在将基因的功能缩短副本传递给肌肉细胞。由于难以触及体内的许多肌肉,科学家开始使用病毒到达靶细胞,因为它们的自然能力可以导航人体。在自然界中,病毒被设计为进入细胞核,基本上“感染”了它,并沉积了自己的遗传密码以开始产生更多的病毒。对于基因疗法,已将病毒修改为不引起疾病,而是将治疗性遗传物质携带到细胞中以帮助纠正疾病。
Social networks constitute an important approach in the study of animal social behaviour.So far, focus has been on statistical analysis of animal social network structures.However, social networks can also be studied by generative network models - procedures that create simulated network structures.这些模型在更广泛的网络科学中起着关键作用,但是尽管偶尔使用,但在动物行为领域尚未充分整合。We believe that generative network models have considerable unexploited potential as a tool for understanding animal social systems.在这里:1)我们提供了生成网络模型的一般介绍,包括对它们用于调查更广泛网络科学的问题的描述,关键模型特征的解释以及对常见模型的概述; 2)我们考虑有关动物社会行为研究的生成网络模型,包括有关动物系统问题的描述,可以用于研究(通过案例研究证明),概述动物行为研究的概述,这些研究使用了生成网络建模,关键模型对于动物行为研究的相关性以及如何选择用于动物社会系统研究的合适的生成网络模型。We hope that this can help to further integrate generative network models into the study of animal sociality.
引用Lai,Adrian K M,Dick,Taylor J M,Biewener,Andrew A和Wakeling,JamesM。皇家学会界面杂志18,第1期。174(2021):20200765。
肌肉骨骼和免疫系统在解剖空间和功能中错综复杂,免疫细胞和肌肉骨骼组织之间的串扰,包括骨骼,软骨,肌肉和肌腱,对于正常发育和稳态至关重要(1-4)。这种关系在受伤和修复过程中也至关重要,对于启动和解决损伤诱导的组织反应并改变了细胞外基质组成和周转,需要进行炎症和免疫细胞,同样调节免疫细胞的接合(5-9)。在过去的十年中,越来越多的证据表明,由衰老和代谢功能障碍引起的免疫细胞群体的改变是在慢性肌肉骨骼疾病和急性损伤中看到的受损的组织修复反应受损的,其中包括那些影响滑膜关节的那些(例如,骨骼炎),borse hol(e.g. g。 (例如,肌肉减少症)和肌腱/韧带(例如肌腱病,破裂)。由于增加的护理成本和工作损失,肌肉骨骼状况的负担在全球范围内继续增加,影响了患者的生活质量,独立性以及健康,社会和经济系统。根据世界卫生组织(10)的数据,全球有超过17亿人患有肌肉骨骼状况,并发现了柳叶刀(Lancet)的全球疾病负担研究2019年(11 - 13)的发现。腰痛是导致这种总负担的主要因素,而骨关节炎(OA)显示出这些疾病的迅速增加。尽管在过去十年中在治疗骨质疏松症方面取得了进步,但椎间盘椎间盘退化(IVDD),OA以及许多其他人的疾病发病机理缺乏疾病的疾病,缺乏疾病改良的治疗疗法。在理解IVDD和OA诸如IVDD和OA诸如OA进展之类的疾病方面的进展揭示了在这些条件下炎症失调的重要作用;但是,在将其作为治疗策略动员之前,必须解决一些重要的问题。在免疫学的边界 - 炎症部分研究主题;肌肉骨骼健康,衰老和疾病的免疫系统和炎症;我们提出了
1 苏黎世大学成人精神病学和心理治疗系,瑞士苏黎世。2 苏黎世大学精神病学医院儿童和青少年精神病学和心理治疗系,瑞士苏黎世。3 苏黎世大学和苏黎世联邦理工学院苏黎世神经科学中心,瑞士苏黎世。4 苏黎世大学苏黎世综合人体生理学中心,瑞士苏黎世。5 美国纽约州罗彻斯特罗彻斯特大学医学中心精神病学系。6 美国纽约州罗彻斯特罗彻斯特大学医学中心眼科系。7 美国纽约州罗彻斯特罗彻斯特大学医学中心神经科学系。8 美国纽约州罗彻斯特罗彻斯特大学视觉科学中心。9 瑞士苏黎世大学苏黎世大学医院眼科系。 10 瑞士伯尔尼大学医院眼科系。11 美国纽约州曼哈塞特范斯坦医学研究所行为科学研究所。12 美国纽约州纽约市诺斯韦尔健康中心扎克山坡医院精神病学研究部。13 美国纽约州汉普斯特德霍夫斯特拉/诺斯韦尔扎克医学院精神病学系。
摘要。胸肌分割是乳腺磁共振成像(MRI)的各种计算机辅助应用中的关键步骤。由于胸部和乳房区域之间的伪影和同质性,胸肌边界估计并不是一项琐碎的任务。在本文中,提出了一种基于深度学习的全自动分割方法,以准确描述轴向乳房MR图像中的胸肌边界。提出的方法涉及两个主要步骤:胸肌分割和边界估计。对于胸肌分割,基于U-NET结构的模型用于从输入图像中分离胸肌。接下来,通过候选点检测和轮廓分割来估计胸肌边界。使用两个Real-World数据集,我们自己的私人数据集和一个公开可用的数据集对所提出的方法进行了定量评估。第一个数据集包括12名患者乳房MR图像,第二个数据集由80名患者乳房MR图像组成。所提出的方法在第一个数据集中达到了95%的骰子得分,第二个数据集的骰子得分为89%。在大规模定量乳房MR图像上评估该方法的高分割性能表达了其在将来的乳腺癌临床应用中的潜在适用性。
涉及先天免疫细胞的炎症失调,特别是单核细胞/巨噬细胞谱系,是导致Duchenne肌肉营养不良症(DMD)发病机理的关键因素。受过训练的免疫力是一种抗感染的进化古老的保护机制,其中表观遗传和代谢改变赋予了先天免疫细胞对各种刺激的非特殊性过度反应性。在DMD动物模型(MDX小鼠)中的最新工作表明,巨噬细胞表现出训练有素的免疫力的基本特征,包括存在先天免疫系统“记忆”。通过骨髓移植对训练的表型对健康的非疾病小鼠的表观遗传变化和耐用的可传播反映了后者。机械上,建议通过受损的肌肉受损的因素在骨髓水平上诱导了4个调节的,带有样本的先天免疫的记忆样能力,从而夸大了促进性和抗流量的基因的上调。在这里,我们提出了一个概念框架,以参与训练有素的免疫力参与DMD发病机理及其作为新的治疗靶点的潜力。
改进且便宜的分子诊断允许从“一种尺寸适合所有疗法”转移到针对单个肿瘤的个性化疗法。然而,基于全面测序的大量潜在目标仍然是一个尚未解决的挑战,可以阻止其在临床实践中的常规使用。因此,我们设计了一个工作流,该工作流选择基于多摩学测序和计算机药物预测的最有希望的治疗靶标。在这项研究中,我们证明了关注膀胱癌(BLCA)的工作流程,迄今为止,尚无可靠的诊断来预测治疗方法的潜在益处。在TCGA-BLCA队列中,我们的工作流程确定了由21个基因和72种药物组成的面板,这些小组建议对95%的患者进行个性化治疗,包括5个尚未报道为BLCA临床测试的预后标记。自动化的预测是通过手动策划的数据补充的,从而可以进行准确的灵敏度或抗药性指导的药物反应预测。我们根据在手动策展期间发现的陷阱讨论了药物相互作用数据库的潜在改进。
Verzola,I。M. R.,Villaos,R。A.B.,Purwitasari,W.,Huang,Z.,Hsu,C.,Chang,G.,Lin,H。&Chuang,F。(2022)。范霍夫奇异性的预测,出色的热电性能和单层rhenium dialcogenides中的非平凡拓扑。Today Communications,33,104468-。https://dx.doi.org/10.1016/j.mtcomm.2022.104468https://dx.doi.org/10.1016/j.mtcomm.2022.104468
