最近,出现了一种新的蛋白质蛋白质相互作用研究的方法。可以使用田野和同事开发的“两杂交系统”(1,2)来寻找新的相互作用蛋白质,或者验证和表征可能会根据遗传或生物化学数据关联的蛋白质之间的相互作用。两种杂交系统是一种分子遗传方法,它利用酵母转录因子GAL4的结构柔韧性。GAL4蛋白包含两个结构域,即DNA结合域和转录激活剂结构域。这两个结构域不必成为同一蛋白的一部分来完成转录激活(3)。当两个结构域分别融合到两个无关但相互作用的蛋白质时,由于蛋白质 - 蛋白质相互作用,可以实现转录激活。通常,使用两种杂交系统对新的相互作用蛋白进行搜索是通过将含有UASC的集成拷贝的酵母菌菌株共转换。1J-LACZ报告基因和两个质粒(2,4-6)。一个质粒编码GAL4的DNA结合结构域与感兴趣的蛋白质的融合,而另一个质粒(库质粒)编码GAL4转录激活结构域的融合以随机生成的编码区域。因此,DNA结合结构域融合将与报告基因上游的UASGAL元件结合。如果由文库融合质粒编码的蛋白质与感兴趣的蛋白质相互作用,则转录激活结构域成为报告基因上游的共定位,从而导致转录激活。有效使用两个杂交系统需要产生大量的酵母转化体。由于酵母的转化仍然比细菌的效率低四个数量级,因此对于详尽的cDNA文库筛网来说,转化可能是限制步骤。在本文中,我们设计了一种简单的方法,可以消除对转化的需求,并允许用户搜索
本文介绍了一种使用心电图 (ECG) 早期检测心脏异常的新型定制混合方法。ECG 是一种生物电信号,有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。早期诊断心脏异常对于心脏病患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键心跳。首先,改进的 Pan-Tompkins 算法识别特征点,然后进行心跳分割。随后,提出了一种不同的混合深度卷积神经网络 (CNN) 在标准和实时长期 ECG 数据库上进行实验。这项工作成功地对几种心跳异常进行了分类,例如室上性异位搏动 (SVE)、心室搏动 (VE)、心室内传导障碍搏动 (IVCD) 和正常搏动 (N)。所获得的分类结果显示,使用 MIT-BIH 数据库的分类准确率达到 99.28%,F 1 分数为 99.24%,而使用实时获取的数据库的分类准确率下降为 99.12%。
摘要 — 双态天线大规模平面阵列的设计有助于在最小化旁瓣电平 (SLL) 和控制第一零波束宽度 (FNBW) 变化的约束下使用遗传算法来降低能耗。通常,平面阵列用于基于电池使用的通信应用,例如便携式雷达。本文使用实数编码遗传算法 (RCGA) 优化了具有 1600 个相同天线元件的均匀矩形阵列 (URA)。执行优化过程是因为以 ON-OFF 状态的形式找到辐射元件电流激励权重的最佳集合以节省消耗的功率。因此,选择了阵列因子 (AF) 的最高性能和所需的波束宽度。本文提出的主要贡献是能够使用 RCGA 算法通过将阵列划分为阵列子集来优化大量阵列元素。执行模拟结果以验证遗传稀疏 URA 的有效性。通过选择能够高效加扰的天线元件,相当于节省了 24.4% 的能耗。本文使用 MATLAB CAD Ver. 2018a 作为平台获得了结果。索引术语 —RCGA、节能、规划器阵列、成本函数、双态天线。
SPP 是一种 GXGD 型膜内裂解天冬氨酰蛋白酶,具有 9 个跨膜结构域,可裂解疏水脂质双层中的跨膜蛋白( 1 , 2 )。SPP 在整个进化过程中表现出高度的保守性,广泛存在于各种真核生物中,包括真菌、原生动物、植物和动物( 3 )。它具有广泛的生物学功能:通过消除前体信号肽酶 (SP) 裂解后在内质网 (ER) 中积累的信号肽来调节 ERAD 通路( 4 );与错误折叠的膜蛋白结合并形成参与体内自噬的大型寡聚复合物( 5 );通过水解信号肽来控制正常的免疫监视,促进表位片段的释放,保护细胞免受自然杀伤细胞 (NK) 的攻击 ( 6 );与病毒蛋白相互作用,影响病毒的加工和复制,或作为病毒逃避宿主免疫系统的手段 ( 4 , 7 – 9 )。敲低或抑制 SPP 会极大地影响生物体自身对病毒的抵抗力。SPP 介导的裂解负责将丙型肝炎病毒 (HCV) 核心蛋白引导到脂滴,这是病毒出芽和核衣壳组装的关键步骤。研究表明,使用抑制剂抑制 SPP 可以阻碍 HCV 增殖 ( 7 , 8 , 10 )。在感染过程中,单纯疱疹病毒 (HSV) 利用其糖蛋白 K (gK) 与 SPP 结合,促进 HSV-1 复制。SPP 诱导的敲除小鼠的病毒潜伏期显著缩短,使用 SPP 抑制剂后病毒复制也显著减少 ( 9 , 11 )。SPP 在猪瘟病毒 (CSFV) 核心蛋白的加工和成熟过程中起着重要作用,使用 (Z-LL) 2-酮抑制 SPP 可显著降低 CSFV 的活力 ( 12 )。这些实例凸显了 SPP 在病毒感染中的深远意义,表明针对宿主 SPP 可能是一种非常有效的抗病毒策略。家蚕(Bombyx mori)因其独特的吐丝特性而成为一种经济昆虫。然而,家蚕生产经常受到各种蚕业疾病的困扰。在这些疾病中,BmNPV 是最严重和最昂贵的病毒性疾病,导致严重的蚕业损失。考虑到 SPP 的特性,我们研究了编辑 BmSPP 是否可以提高家蚕对 BmNPV 的抵抗力。我们的预期是编辑 BmSPP 会产生抗性菌株。NPV 是一种存在于多种节肢动物中的杆状病毒,可感染 8 个目 600 多种昆虫,包括鳞翅目、膜翅目、双翅目、鞘翅目等(13)。它是一种具有双链环状 DNA 基因组的 DNA 病毒,因其基因组被包裹在杆状核衣壳中而得名(14)。BmNPV 在感染过程中产生两种类型的病毒颗粒:包涵体衍生病毒 (ODV) 和芽生病毒 (BV)。杆状病毒对宿主幼虫的感染是由 ODV 引起的,随后,BV 导致宿主的全身感染(15)。杆状病毒经口腔进入宿主,经前肠进入中肠,在中肠碱性环境中释放ODV。然后ODV直接与中肠细胞膜融合,释放核衣壳进入细胞质,导致原发性感染(14)。在宿主体内,病毒利用宿主自身的环境在宿主细胞内复制
摘要:本研究探索了EEG信号中突出的信号,并提出了一种基于EEG信号识别情绪体验和心理状态的有效方法。首先,使用PCA将数据的维度从2K和1K降低到10和15,同时提高了性能。然后,针对构建基于EEG的识别方法的高质量训练数据不足的问题,提出了一种多生成器条件GAN,通过使用不同的生成器来生成覆盖实际数据更完整分布的高质量人工数据。最后,为了进行分类,引入了一种新的混合LSTM-SVM模型。所提出的混合网络在EEG情绪状态分类中获得了99.43%的整体准确率,在识别心理状态方面表现出色,准确率达到99.27%。所介绍的方法成功地结合了机器学习的两个突出目标:高精度和小特征尺寸,并展示了在未来分类任务中利用的巨大潜力。
自 2004 年首次成功分离石墨烯以来,凝聚态物理和材料科学对石墨烯产生了浓厚的兴趣。这种单层材料是所有维度石墨材料的基本组成部分,具有优异的电导率和热导率。石墨烯具有独特的能带结构,带隙为零,导带和价带在称为狄拉克点的点相接。这种不常见的能带结构使快速电子传输成为可能。通过调节石墨烯和基底材料之间的相互作用,可以在一定程度上调节能带隙的大小,从而实现半导体行为,即通过掺杂可以改变电导率。随着计算机芯片和其他现代电子产品在过去几十年中不断进步,它需要不断缩小的硅芯片,但目前的纳米制造方法无法使硅芯片比现在小得多。石墨烯被认为在未来的半导体电子设备中非常有前途,可以替代硅,因为它应该能够制造出比传统材料制成的器件薄得多的器件。然而,除非找到增加能隙的方法,并找到大量生产高质量单层石墨烯的方法,否则石墨烯取代半导体是不可能的。尽管石墨烯无法彻底改变半导体行业,但它在各种电子应用方面仍然很有前景。
7月 *的Irina *,‡,,赫尔曼(Herman),丹尼尔·卡森伯(DanielKasenber§ Wei-Jen KO 3,Andrera Huber 1,Bretht Wastshire 1,Gall Elidan,Rabin 2,Roni Robinin 2,Robiviit Engelberg 2,Lydan Hackmon 2,Ravil 2,Rachel棕色1,绿色Chiir§,1,Grand Studina Grand We-Xin Dog 3,Marchal 1,Racsite Van Deman 4,儿童区,Abbhipolo 3,Striopolous 3,Annihe Hale 5,Wais Matatas 2,Ben Gomes 3特征1
摘要 将干扰素处理过的细胞的细胞质提取物与双链 RNA 和 ATP 一起孵育,可形成一种低分子量的无细胞蛋白质合成抑制剂,其有效浓度为亚纳摩尔。通过将来自此类细胞的 poly(I)poly(C)-Sepharose 结合酶级分与 [:IH 或 [a- 或 y-32P]ATP 一起孵育,可方便地合成该抑制剂。该放射性抑制剂的特征在于其在尿素存在下在 DEAE-Sephadex 上的行为,以及在酶、碱和高碘酸氧化和 ft 消除的顺序降解中获得的产物。其结构似乎是 pppA2'p5'A2'p5'A。除了 2'-5' 键之外,我们没有发现任何其他修改或异常的证据。有时抑制剂制剂似乎包括相应的二聚体 (pppA2'p5'A)、四聚体 [ppp(A2'p)3A]、五聚体 [ppp(A2'p)4A],以及数量逐渐减少的高级寡聚体。三聚体、四聚体和五聚体的活性相似,但二聚体的活性较低,即使有活性。
基于锚点的大规模多视图聚类因其在处理海量数据集方面的有效性而引起了广泛关注。然而,当前的方法主要通过探索锚点图或投影矩阵之间的全局相关性来寻找用于聚类的共识嵌入特征。在本文中,我们提出了一种简单而有效的可扩展多视图张量聚类(S 2 MVTC)方法,我们的重点是学习视图内和跨视图的嵌入特征的相关性。具体而言,我们首先通过将不同视图的嵌入特征堆叠到张量中并旋转它来构造嵌入特征张量。此外,我们构建了一种新颖的张量低频近似(TLFA)算子,它将图相似性结合到嵌入特征学习中,有效地实现不同视图内嵌入特征的平滑表示。此外,对嵌入特征应用共识约束以确保视图间语义一致性。在六个大规模多视图数据集上的实验结果表明,S 2 MVTC 在聚类性能和 CPU 执行时间方面明显优于最先进的算法,尤其是在处理海量数据时。S 2 MVTC 的代码已公开发布在 https://github.com/longzhen520/S2MVTC。
本文的重点是使用新工具CRISPR(经常分组的短篇小学重复),该工具可以比其他技术更准确地编辑生物的基因组;在整个文章中,提到了人类中的血管生成,癌症,卡波西肉瘤,帕金森氏症,帕金森氏症,再生和遗传修饰有关的作品,所有这些调查均已使用CRISPR工具。您还可以评论涉及在人类胚胎细胞的DNA中使用该技术的伦理并发症,根据不同的标准,这些并发症会进行改进的人类,这不仅没有对退行性或可治疗疾病的敏感性,而且在物理方面也没有改变与任何病理学相关的身体方面。
