水库区域通常容易出现地质灾难,因为水文地质环境发生了重大变化(Zhou等,2022a)。例如,中国的三个峡谷水库地区已经报道了5,000多个地质灾难。极端气候和人类工程活动加剧了该水库地区地质灾难的发生,对当地居民和船只构成威胁。地质灾难的定量风险分析可以有效地支持管理人员制定预防灾难和缓解策略。由于变形和故障机制的复杂性,在各种时空量表上,定量分析和储层地质灾害的定量分析和预测中仍然存在许多未解决的问题。最近,随着新技术的开发和应用,例如岩土测试,遥感,机器学习和数值模拟,储层地质灾难的定量风险分析方法取得了巨大进步(Tang等,2019; Zhou等,2022b; Wang等,2022)。关于“水库地区地质灾难的定量风险分析的进步”的研究主题在滑坡风险分析领域已有七项贡献,包括使用高级技术,风险预测工具和实验室测试在滑坡易于区域的地形测试。
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微纳器件与技术研究是信息科学与生命科学交叉领域的重要前沿,在神经科学和医学应用领域具有重要的战略意义和良好的应用前景(Liu et al.,2020)。随着微纳加工技术的快速进步,创新的智能化、微型化、集成化器件不断涌现,在检测和调控方面具有独特的优势。值得注意的是,将微纳器件与神经科学和临床医学相结合,可以解决科学前沿问题并培育新的研究热点。癫痫是一种主要的神经系统疾病,影响着全球超过六千万人,严重影响他们的健康和生活质量(Bernhardt et al.,2019)。研究相关神经回路内神经活动的变化对阐明癫痫的发病机制和治疗方法至关重要。可植入微电极阵列能够高质量地记录信号和解码神经信息,在脑机接口方面具有巨大的应用潜力(Wang 等人,2024 年)。Han 等人设计并制造了一种可植入微电极阵列,专门用于癫痫大鼠基底神经节纹状体区域的电生理信号检测和分析。对癫痫发作期间纹状体的电生理数据的分析为了解颞叶癫痫发作初期和潜伏期期间纹状体神经活动的动态过程提供了宝贵的见解。这一理解有助于揭示癫痫的神经机制,同时促进相关治疗方法的进步。疼痛是一种情绪和不愉快的感官体验,会对生活和工作的各个方面产生重大的生理和心理影响。纳米技术的最新进展为利用各种纳米材料和靶向表面的创新止痛策略铺平了道路
心力衰竭(HF)是一个不断增长的公共卫生问题,影响了人口的1% - 3%(Van Riet等,2016)。HF的常见原因是高血压,糖尿病和肥胖症。HF与代谢功能障碍有关,涉及选择首选底物的改变,中间代谢的变化以及缺陷的能量和氧化还原稳态。增加数据表明心脏代谢与心脏功能之间的直接联系。从机械上讲,代谢变化通过引起表观遗传改变,信号通路失调和翻译后调节改变而影响心脏功能(Bertero and Maack,2018b; Lopaschuk等,2021; Ritterhoff和Ritterhoff和Tian,2023)。相反,HF中的病理心脏工作量增加可以超过能量供求匹配,并引起严重的代谢改变(Bertero and Maack,2018a)。该研究主题的目的是阐明心脏代谢和线粒体功能障碍如何影响机械能源耦合以及最终的心脏功能。由于其在代谢中的核心作用,线粒体对于心脏功能至关重要。中央线粒体功能,包括能量提供和氧化还原稳态,受Ca 2+信号的调节。在他们的评论中,Popoiu等。总结了详细的分子机制,如何将线粒体功能和肌动感收缩联系起来。在线粒体中,呼吸链的氧化磷酸化将NADH氧化为NAD +
正在进行的生物多样性危机需要在我们对物种的基本方面的了解以及促进有效的保护策略和政策方面的快速发展(Jaureguiberry等,2022)。从这个意义上讲,遗传和基因组分析已成为强大的工具,为分类学,人口统计学,生物地理,生态,种群和物种保护问题提供了宝贵的见解(Hohenlohe等,2021)。二十年前,遗传学研究人员面临着重要的挑战,包括有关所研究物种的遗传信息有限,以及获得基本遗传数据所需的分子方法的高成本。但是,场景发生了很大变化。今天,每天都将有关不同生命形式的分子遗传数据纳入全球数据库。值得注意的是,由于技术进步和增加获得分子工具的访问,对拉丁美洲国家中这些主题的研究有了显着提高。在这个研究主题中显然反映了这一趋势,在这个研究主题中,拉丁美洲研究人员的贡献是显着的。基因组方法在DNA序列之间利用多样性来识别生物。这些序列可以看作是遗传“条形码”(Hebert等,2003),并通过对特异性基因或基因组区域进行测序,该区域表征了生物体。Da Silva等人使用了此技术。,为乌拉圭血管植物的第一批DNA条形码序列。Mannise等。 利用元编码来通过从粪便中提取DNA来分析新热带狐狸的饮食。Mannise等。利用元编码来通过从粪便中提取DNA来分析新热带狐狸的饮食。考虑类似类型的分析,但具有更大的宽度,元编码可以从复杂样品(例如环境样本)中鉴定物种的遗传物质。这种方法例证了一种非侵入性抽样技术之一,在遗传研究中越来越受到青睐,以避免对生物标本的不必要伤害。作者的发现与基于消耗项目的形态鉴定的先前研究一致,这表明元编码与传统物种识别方法一样有效。尽管如此,还需要解决挑战,特别是关于分析方法的准确性,例如误报或假否定性的发生(Corse等,2019)。这些问题
细胞内运输是一个严格调节的膜动力学过程,可促进细胞隔室之间的cargos交换,使蛋白质,脂质和其他大分子能够到达其亚细胞的目的地,以便他们执行其功能。膜动力学对于细胞器的生物发生和稳态至关重要,并且证据表明,其在人类病理生理学中的重要性是,有340多种单基因疾病是由细胞内贩运机器的改变引起的。近年来,我们对细胞器的生物发生,它们的相互作用以及对细胞外环境或压力的功能适应的理解已导致膜动力学和细胞内运输位于稳态细胞和组织过程的中心。因此,通过开发新的技术方法和实验模型,阐明膜动力学和细胞内运输的细胞和分子机制以及在人体病理学中如何影响它们至关重要。在此研究主题中,Cao等。提供了一个新的例子,说明细胞内贩运的改变是人类疾病发病机理的关键决定因素。在他们的原始研究文章中,作者表明,引起色素性视网膜炎(RP)的某些显性突变(RHO)中的某些显性突变通过隔离内质网(ER) - )介导的野生型Rho Rho受体来发挥其致病作用。这些致病性突变体会损害野生型受体的膜运输和正常定位,同时有利于其与ER相关的降解(ERAD)。具有显性阴性功能的这种突变可能部分解释了由蛋白质折叠和ER保留为特征的Rho介导的RP过程。对膜运输的研究可以阐明潜在的诊断和预后标志物,以促进鉴定新的潜在治疗靶标和策略。在他们的病例对照研究中,Qadri等。使用了一种比较蛋白质组学方法来鉴定在非糖尿病或糖尿病性中风受试者的血清细胞外囊泡(EV)中差异表达的蛋白质。例如,来自糖尿病中风患者的EV富含与补体系统功能相关的组件,
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随着高通量下一代测序技术的发展和普及,OMICS方法逐渐成为现代生物学和医学研究的重要工具,例如基因组学,转录组学,蛋白质组学和放射线学。在早期,大多数研究都使用单个OMIC来介绍特定类型的生物分子类型,这些分子可能会产生不一致的生物标志物在OMICS类型的排名不同。随着OMICS的进步和成本效益,高质量的关键生物标志物以及分子途径和与疾病有关的监管网络可以通过具有多种类型的OMICS的共同呼叫多媒体来鉴定(Hasin等,2017)。在一项典型的多词研究中,人们将将疾病样本与对照组进行比较,并比较具有不同严重性或不同渐进阶段的样品,以探索疾病特异性或特定阶段的分子特征,直到进行进一步的实验验证,待进一步的实验验证。从患有特定疾病的患者的人口统计学和临床数据与多摩学数据的结合提供了一个独特的机会,可以充分利用包括机器学习和深度学习在内的尖端人工智能方法,以积累跨学科研究领域的知识和经验(Reel等,2021; Ballard等,2024)。最有用的分析是通过来自具有纵向信息的同一样本的多摩学数据,以阐明时间依赖时间的动态疾病进程特征。对于多方面且复杂的疾病,多摩变学可以定义具有不同内型的患者组,该患者由于其特定的潜在分子机制与表型连接基因型的特定潜在分子机制,该患者表现出异质的治疗反应(Tyler and Bunyavanich,2019年)。这些研究的发现可以为疾病的早期诊断,预测预测和实施最合适,最有效的治疗策略,从而改善患者的生活质量和实现个性化医学。最近,多摩尼克已被广泛用于人类疾病的研究,包括罕见疾病,癌症和其他常见疾病。例如,事实证明,它有助于预测乳腺癌对治疗的反应(Sammut等,2022),鉴定了人类大脑中阿尔茨海默氏病(AD)(AD)(Nativio等,2020)的表观遗传变化,以及
气候变化将对主食(主要或孤儿)作物的产量和营养质量产生负面影响。此外,气候现象(频率、强度)的不确定性使得加快开发适应新条件的品种至关重要(Owino 等人,2022 年)。GWAS(全基因组关联研究)和 GS(基因组选择)是研究标记-性状关联并减少育种时间和成本的有效方法。然而,这些方法的效率受到遗传力和遗传结构的影响,而且它们并不总是完全成功。因此,需要新的方法来补充这些方法并在更短的时间内实现目标。高通量技术的快速发展为开发新的植物育种替代方案提供了机会。例如,越来越多的证据表明组学数据提高了基因组预测的性能。此外,将基因组和功能组学数据与遗传和表型信息相结合可以发现负责关键农学表型的基因和途径。上述方法产生的大量数据主要通过机器学习和深度学习等新兴分支与表型相关联。该学科可以处理数据的维度和复杂性,将生物学知识和组学数据转化为精确设计的植物育种(尽管这项任务并不总是能够实时解决)。本研究主题中提出的工作涵盖了应对气候变化带来的挑战的广泛解决方案,我们相信它们将对该领域的研究人员有所帮助。栽培马铃薯(Solanum tuberosum)对干旱的敏感性对种植者构成了重大挑战,尤其是在气候变化和干旱事件发生频率不断增加的背景下。Fofana 等人评估了一组 384 个乙基
可再生能源系统,特定的风能和太阳能光伏(PV)系统,在满足迫切需要可持续可靠的能源需求方面起着至关重要的作用。它们减少了对化石燃料的依赖,并有助于抵抗气候变化的策略。此外,这些系统的增长会导致就业和经济增长的创造。他们提供了可持续的能源,该能源可以在未来几十年中利用。此外,通过使能源多样化,它们可以改善能源安全,并有助于促进能源通道,尤其是在农村和偏远地区,并减少贫困。将可再生能源系统(例如风力涡轮机和PV系统)整合到电网中需要准确监控和预测其功率。这是确保能源供应与需求相匹配并避免停电和停电的必要条件。预测性维护和故障检测在确保这些系统的最佳性能和寿命方面也起着至关重要的作用,这可以降低成本并最大程度地减少环境影响。高级数据驱动的方法可用于监视,建模和故障检测,提高这些可再生能源系统的预测准确性和总体性能,并支持在电网中可再生能源的整合。人工智能(AI)方法(例如机器学习和深度学习)在监视和优化太阳能PV和风能系统方面具有关键作用。这些方法可以分析系统中的大量数据,并确定人类立即明显的模式和趋势。这可以有助于监视和优化这些系统的性能,可靠性和效率,并确定故障并预测功率的产生。该研究主题邀请了通过创新应用和新颖的