太平洋牡蛎Crassostrea gigas居住在富含环境变化的富含微生物的海洋沿海系统中。它具有多样化和波动的微生物群,与表达多样化的免疫基因库的免疫细胞同居。在牡蛎发育的早期阶段,在受精后,微生物群在教育免疫系统中起着关键作用。在幼虫阶段暴露于丰富的微生物环境会导致牡蛎寿命中的免疫能力提高,从而在后来的少年/成人阶段更好地保护对致病感染的更好保护。这种有益的效应是与世代相传的,与表观遗传重塑有关。在少年阶段,受过教育的免疫系统参与了体内平衡的控制。尤其是,微生物群是由牡蛎抗菌肽通过特定和协同作用作用的。然而,这种平衡是脆弱的,如太平洋牡蛎死亡率综合征所示,这是一种疾病,导致全球牡蛎的大量死亡。在这种疾病中,OSHV-1 µVAR病毒对牡蛎免疫防御的削弱会诱导致命性脓毒症。本综述说明了高度多样化的牡蛎免疫系统与其在整个生命中的动态微生物群之间的持续相互作用,以及这种串扰对牡蛎健康的重要性。本文是主题问题的一部分,“雕刻微生物组:宿主因素如何确定和响应微生物定植”。
抽象的微生物传感器在维持细胞同构体中起着至关重要的作用。我们的知识仅限于微生物感测如何帮助差异免疫反应及其与炎症保守病的联系。最近我们已经证实,胞质溶胶中存在的ELMO1(吞噬和细胞运动蛋白-1)参与病原体感应,吞噬和肠炎。在这里,我们表明ELMO1与另一个传感器NOD2(含核苷酸结合寡聚结构域2)相互作用,该蛋白2识别细菌细胞壁成分Muramyl二肽(MDP)。NOD2的多态性与克罗恩病(CD)发病机理有关。有趣的是,我们发现ELMO1和突变体Nod2(L1007F)的过表达无法清除与CD相关的粘附侵入性大肠杆菌(AIEC -LF82)。使用ELMO1和NOD2 KO小鼠的肠源性单层(EDMS)评估ELMO1-NOD2相互作用在上皮细胞中的功能意义。随后,我们还评估了ELMO1或NOD2或两者两者耗尽的J774巨噬细胞中的免疫反应。用AIEC -LF82的鼠EDM感染在ELMO1 -KO,NOD2 KO EDMS和ELMO1 KO EDMS中显示出更高的细菌载荷,并用NOD2抑制剂处理。鼠巨噬细胞细胞表明,ELMO1和NOD2的下调与细菌清除受损有关,细菌清除率与减少促炎性细胞因子和活性氧相关。我们的结果表明,肠道感染和炎症性疾病中微生物传感器之间的串扰影响细菌负荷和疾病发病机理的命运。
niemann - pick型(NPC)疾病是一种罕见的进行性溶酶体脂质储存障碍,表现出具有临床综合症的异质谱,包括内脏,神经系统和精神症状。这种单基因常染色体隐性疾病主要是由控制细胞内脂质稳态的NPC1基因中的突变引起的。囊泡介导的内糖体脂质运输和通过轨道间膜接触位点通过孔间膜接触位点的非西西脂质交换。NPC1功能的丧失会触发各种脂质物种的细胞内积累,包括胆固醇,糖磷脂,鞘磷脂和鞘氨醇。NPC1介导的脂质转运功能障碍对所有脑细胞都有严重的后果,从而导致神经变性。除了神经元NPC1的细胞自主贡献外,其他脑细胞中异常的NPC1信号对于病理至关重要。我们在这里讨论NPC病理学中神经元,少突胶质细胞,星形胶质细胞和小胶质细胞之间的内染色体功能障碍和Atight串扰的重要性。我们坚信,特定细胞的救援可能不足以抵消NPC病理的严重程度,而是针对常见机制(例如内部溶酶体和脂质运输功能障碍)可能会改善NPC病理学。本文是讨论会议问题的一部分,“理解神经变性中的内聚糖网络”。
背景:观察到异常的DNA甲基化是乳腺癌发生的早期事件。但是,这种变化是如何出现的。microRNA(miRNA)在转录后水平调节基因表达,并在各种生物过程中起关键作用。在这里,我们整合了miRNA表达和CpGS的DNA甲基化,以研究miRNA如何影响乳腺癌甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基,以及DNA甲基化如何调节miRNA表达。方法:来自两个乳腺癌队列的miRNA表达和DNA甲基化数据(n = 297)和癌症基因组地图集(n = 439),通过一种相关方法整合,我们将miRNA-甲基化定量定量性状特征基因座(MIMQTL)分析。层次聚类用于鉴定miRNA和CPG的簇,这些聚类通过分析mRNA/蛋白质表达,临床病理学特征,在硅氧化液反应,染色质状态和可及性,转录因子结合和长期相互作用数据中进一步表征。
坏死性小肠结肠炎 (NEC) 是一种多因素致病的严重疾病,会影响早产儿的肠道,导致高发病率和死亡率。幸存的婴儿会面临多种长期后遗症,包括神经发育障碍 (NDI)——包括认知和社会心理缺陷以及运动、视力和听力障碍。肠脑轴 (GBA) 稳态的改变与 NEC 的发病机制和 NDI 的发展有关。GBA 上的串扰表明微生物失调和随后的肠道损伤可引发全身性炎症,随后是具有多条通路的致病信号级联,最终通向大脑。这些信号到达大脑并激活大脑中的炎症级联,导致白质损伤、髓鞘形成受损、头部生长延迟以及最终的下游 NDI。本综述的目的是总结 NEC 中观察到的 NDI,讨论有关 GBA 的已知信息,探索 NEC 环境中 GBA 与围产期脑损伤之间的关系,最后强调现有的可能治疗方法的研究,以帮助防止这些有害后果。
毫无疑问,细胞信号操控是抗癌治疗的关键策略。此外,细胞状态决定药物反应。因此,建立细胞状态和治疗敏感性之间的关系对于癌症疗法的发展至关重要。在个性化医疗时代,使用患者来源的离体细胞模型是将关键研究成果转化为临床应用的一种有前途的方法。在这里,我们专注于细胞对抗癌治疗耐药性的非致癌基因依赖性。使用一组具有各种干细胞和 EMT 相关标志物、不同程度的 ERK1/2 和 AKT 磷酸化以及对抗癌治疗反应的患者肺肿瘤衍生细胞系研究了对 MEK/ERK 和 PI3K/AKT 通路抑制剂(关键细胞功能调节剂)的反应信号相关机制。研究激酶之间的相互作用是我们研究的目标。尽管 MEK/ERK 和 PI3K/AKT 相互作用被认为是细胞系特异性的,其中致癌突变起着决定性作用,但我们证明了所有研究的细胞系中 MEK/ERK 和 PI3K/AKT 信号通路之间存在负反馈回路,无论基因型和表型差异如何。我们的研究表明,各种不同的 ERK 信号抑制剂(selumetinib、trametinib 和 SCH772984)可增加 AKT 磷酸化,相反,AKT 抑制剂(capivasertib、idelalisib 和 AKT 抑制剂 VIII)可增加对照细胞和顺铂治疗细胞中的 ERK 磷酸化。然而,激酶之间的相互作用取决于细胞状态。 ERK 和 AKT 之间的反馈被局部粘连激酶抑制剂 PF573228 减弱,并且在悬浮生长的细胞中也是如此,这表明细胞外接触在调节激酶之间的串扰方面可能发挥着作用。此外,研究表明,MEK/ERK 和 PI3K/AKT 信号通路之间的相互作用可能取决于化疗刺激的强度。该研究强调了抗癌治疗期间细胞的空间位置和治疗强度的重要性。
摘要:脂肪组织先前被视为脂质储存的休眠器官,直到1990年代初期鉴定脂联素和瘦素为止。这一启示揭示了脂肪组织的动态内分泌功能,这进一步扩展了。脂肪组织近几十年来一直是一种多功能器官,在能量代谢和稳态中起着重要作用。目前,很明显,脂肪组织主要通过分泌多种信号分子(称为脂肪因子)来执行其功能。除了它们在能量消耗和代谢调节中的关键功能外,这些脂肪因子对多种生物学过程产生了重大影响,包括但不限于炎症,温度调节,免疫反应,血管功能,血管功能和胰岛素敏感性。脂肪因子在调节脂肪组织中的众多生物过程方面至关重要,并促进脂肪组织与各种器官(包括大脑,肠道,胰腺,胰腺,内皮细胞,肝脏,肌肉等)之间的通信。失调的脂肪因子与肥胖和糖尿病等几种代谢疾病以及心血管疾病有关。在本文中,我们试图描述脂肪因子在发展代谢和心血管疾病中的重要性,并强调了它们在脂肪组织,其他组织以及其他组织和器官之间的串扰中的作用。
生物生物体中的触感是一种依赖各种专业受体的教师。这项研究中介绍的双峰传感皮肤,结合了将皮肤归因于机械和热感受器功能的软电阻复合材料。模仿不同自然受体在皮肤层的不同深度中的位置,可以实现软电阻式组合的多层布置。然而,信号响应的大小和刺激的定位能力随双峰皮肤的较轻压力而变化。因此,采用了一种基于学习的方法,可以帮助您对4500探针的刺激进行预测。类似于人脑中的认知功能,两种类型的感觉信息之间的感觉信息的串扰使学习体系结构可以更准确地预测刺激的定位,深度和温度。使用8机械感受器和8个热感应感应元素的定位精度为0.22 mm,温度误差为8.2°C,对于较小的元素间距离实现了。将双模态感测多层皮肤与神经网络学习方法结合起来,使人造触觉界面更接近地模仿生物皮肤的感觉能力。
静电定义的半导体量子点阵列为量子计算和量子模拟提供了一个有前途的平台。然而,栅极电压与点电位和点间隧道耦合的串扰使器件参数的调整变得复杂。到目前为止,点电位的串扰通常使用所谓的虚拟门来有效地补偿,虚拟门是物理栅极电压的特定线性组合。然而,由于隧道耦合对栅极电压呈指数依赖性,目前通过缓慢的迭代过程来补偿隧道屏障的串扰。在这项工作中,我们表明,可以利用相同的指数依赖性适用于所有栅极这一事实,有效地表征和补偿隧道屏障上的串扰。我们展示了四重量子点阵列中串扰的有效校准,并定义了一组虚拟屏障门,通过它们我们展示了对所有点间隧道耦合的正交控制。我们的方法标志着大规模量子点阵列调谐过程的可扩展性迈出了关键一步。
携带OAM的涡旋光束由于其广泛的应用而引起了人们的广泛关注,例如光学操控与捕获[1]、成像[2]、量子纠缠[3]、自由空间光(FSO)通信[4]等等。特别地,那些具有相互正交特性的光束已被用于FSO通信中的复用/解复用,以增加容量和频谱效率[5,6]。然而,基于OAM复用/解复用的FSO通信面临的主要挑战是大气湍流的干扰。当激光束在大气中传播时,由于湍流引起折射率的随机波动,一个OAM态的能量将分散到相邻态[7-10]。这种现象称为OAM模式的串扰。显然,OAM模式间的串扰会影响通信质量,严重的串扰甚至会导致通信失败。在之前的研究中,人们采用自适应光学来补偿湍流大气中光束的OAM[11,12],但自适应光学系统非常复杂。此外,重构