https://www.u-tokyo.ac.jp/ja/bobs/jobs/jobs/jobs/t01.html <https://www.u-tokyo.ac.jp/ja/bobs/jobs/jobs/jobs/t01.html <
炎症反应是对防御病原体的先天免疫力的重要组成部分。传染性囊泡疾病(IBD)是鸡最重要的免疫植物疾病,是由传染性囊泡病毒(IBDV)引起的。急性炎症是IBD的典型致病过程,但是,基本机制尚不清楚。在这里,我们报告IBDV在体内和体外诱导明显的炎症反应。此外,病毒VP2被确定为重要的炎症刺激。可以观察到IBDV VP2可以激活NF-κB信号通路,然后增加IL-1β的产生。详细说,IBDV VP2与髓样分化的主要反应基因88(MyD88)相互作用,增强了MyD88的低聚和MyD88复合物的组装,这是导致NF-κB信号激活和IL-1β产生的一个重要元素。更有意义地,残基253/284的病毒VP2通过调节VP2和MYD88之间的动作强度以及以下MYD88-NF-κB-κB-IL-1β信号通路,通过调节VP2和MYD88之间的相互作用强度,参与IBDV诱导的炎症反应。这项研究揭示了一种触发IBDV感染期间炎症的分子机制,这对于更深入地了解IBDV的致病机制具有重要意义。
摘要:我们利用单色异常校正的扫描透射电子显微镜的高空间和能量分辨率研究等离激元纳米棒的循环组件的杂交。详细的实验和模拟阐明了耦合的长轴偶极模式杂交到集体磁和电偶极等离子体等离子体共振。我们通过电子能量损失光谱法解决了这些封闭环的低聚物中的磁偶极模式,并确认具有其特征光谱图像的模式分配。随着多边形边缘的数量(n)的数量,磁模式的能量分裂和反管模式增加。在研究的N = 3-6个低聚物中,使用正常入射率和S偏斜的倾斜入射的光学模拟显示,在N = 4排列中,相应的电和磁模式的灭绝效率最大化。
摘要 — 药物-靶标相互作用 (DTI) 预测在药物发现和化学基因组学研究中非常重要。机器学习,尤其是深度学习,在过去几年中极大地推动了这一领域的发展。然而,学术论文中报告的性能与实际药物发现环境中的性能之间存在显著差距,例如基于随机分割的评估策略在估计现实环境中的预测性能时往往过于乐观。这种性能差距主要是由于实验数据集中隐藏的数据偏差和不适当的数据分割。在本文中,我们构建了一个低偏差 DTI 数据集,并研究了更具挑战性的数据分割策略,以改进现实设置的性能评估。具体而言,我们研究了流行的 DTI 数据集 BindingDB 中的数据偏差,并使用五种不同的数据分割策略重新评估了三种最先进的深度学习模型的预测性能:随机分割、冷药分割、支架分割和两种基于层次聚类的分割。此外,我们全面检查了六个性能指标。我们的实验结果证实了流行的随机分割的过度乐观,并表明基于层次聚类的分割更具挑战性,并且可以在现实世界的 DTI 预测设置中提供对模型通用性的更有用的评估。索引术语——药物-靶标相互作用、数据偏差、数据分割策略、性能评估
如果有两方符合以下(a)或(b)的情况。但是,如果子公司是《公司法》(2005 年法律第 86 号)第 2 条第 3 款和《公司法施行规则》(2006 年法务部令第 12 号)第 3 条所定义的子公司,则不在此限;下同。此外,如果子公司之一为《公司改组法》(1952 年法律第 172 号)第 2 条第 7 款所定义的改组公司(以下简称“改组公司”)或《民事改组法》(1999 年法律第 225 号)第 2 条第 4 款所定义的正在进行改组程序的公司(以下简称“改组程序”),则不在此限。 A.母公司(指公司法第2条第4项及公司法施行细则第3条所定义的母公司)
摘要 蛋白质的正确折叠对于维持功能性活细胞至关重要。因此,蛋白质的错误折叠和聚集与多种疾病有关,其中非天然分子间相互作用形成具有低自由能的大型高度有序的淀粉样蛋白聚集体。一个例子是阿尔茨海默病 (AD),其中淀粉样蛋白-β (Aβ) 肽聚集成淀粉样蛋白原纤维,这些原纤维在 AD 患者的大脑中沉积为神经斑块。淀粉样蛋白原纤维的成核是通过形成较小的成核前簇(即所谓的低聚物)进行的,这些低聚物被认为具有特别的毒性,因此在 AD 病理学中具有潜在重要性。Aβ 聚集的详细分子机制知识对于设计针对这些过程的 AD 治疗非常重要。然而,由于低聚物物种的丰度低且多分散性高,因此很难通过实验研究它们。本文使用自下而上的生物物理学在受控的体外条件下研究了 Aβ 低聚物。主要使用天然离子迁移质谱法研究高纯度重组 Aβ 肽,以监测水溶液中低聚物的自发形成。质谱法能够分辨单个低聚物状态,而离子迁移率则提供低分辨率结构信息。这与其它生物物理技术以及理论建模相辅相成。还研究了调节内在因素(如肽长度和序列)或外在因素(如化学环境)的低聚物。研究了与两个重要的生物相互作用伙伴的相互作用:伴侣蛋白和细胞膜。我们展示了 Aβ 低聚物如何组装并形成可能与继续生长为淀粉样蛋白原纤维有关的延伸结构。我们还展示了不同的淀粉样蛋白伴侣蛋白如何与不断增长的聚集体相互作用,从而改变和延迟聚集过程。这些相互作用取决于伴侣和客户肽中的特定序列基序。另一方面,膜模拟胶束能够稳定 Aβ 寡聚体的球状致密形式,并抑制形成淀粉样纤维的延伸结构的形成。这可能有助于体内毒性物质的富集。与膜模拟系统的相互作用被证实高度依赖于 Aβ 肽异构体和膜环境的特性,例如头部电荷。还展示了如何添加设计的小肽结构来抑制膜环境中 Aβ 寡聚体的形成。
摘要:研究了基于原位形成的亚胺连接低聚物的各种坚固、结晶和多孔有机骨架。这些低聚物通过液-液界面反应通过协同的分子间氢键相互作用进行自组装。可溶性低聚物是具有多个未反应醛基的动力学产物,这些醛基充当氢键供体和受体,并引导所得低聚物组装成 3D 骨架。坚固的共价键和高度可逆的氢键的顺序形成增强了长程对称性并促进了大单晶的生成,其结构可通过单晶 X 射线衍射明确确定。独特的分级排列增加了亚胺键的空间位阻,从而阻止了水分子的攻击,大大提高了稳定性。骨架中的多个结合位点使得能够快速封存水中的微污染物。
猪,鸡,奶牛,绵羊,马,山羊猫,兔子,狗带小鼠,大鼠和小鼠的大鼠,这些大鼠在卫生管理中尤为重要,可以区分三种栖息地
碳中立性是缓解气候变化并促进可持续未来的行业的必要性。汽车生态系统可以通过多方面的方法实现碳中立性,该方法将跨制造和供应链操作以及车辆生命周期的新兴技术和战略实践整合在一起。这份白皮书阐明了技术如何使汽车生态系统玩家 - 原始设备制造商(OEM),供应商,经销商,车队和客户 - 为零净经济贡献。