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gaucher病是最普遍的溶酶体储存疾病,是由GBA基因的纯合突变引起的,GBA基因负责编码酶葡萄糖脑培合酶。神经性高刺病与小胶质细胞增多症,星形胶质细胞增多和神经退行性有关。然而,小胶质细胞,星形胶质细胞和神经元在疾病中起着作用仍有待确定。在当前的研究中,我们开发了可诱导的,细胞型特异性的GBA -KO小鼠,以更好地了解GBA缺乏对小胶质细胞和神经元的影响。gba有条件地将仅在小胶质细胞或神经元或整个体内淘汰。这些小鼠模型是使用他莫昔芬诱导的CRE系统开发的,他莫昔芬给药开始于断奶时。小胶质细胞特异性GBA -KO小鼠没有疾病的迹象。然而,神经元特异性的GBA KO导致寿命缩短,体重减轻和共济失调。这些小鼠还具有明显的神经变性,小胶质细胞增多症和星形胶质细胞增多症,伴随着葡萄糖基酰胺和葡萄糖基肾上腺素的积累,概括了类似Gaucher病的症状。这些令人惊讶的发现表明,与神经元特异性的GBA缺乏不同,仅小胶质细胞特异性GBA缺乏并不能诱发疾病。中位生存率为16周的神经元乔ch病小鼠模型可能可用于将来的发病机理研究和疗法评估。
蛋白质tau的抽象聚集定义了tauopathies,其中包括阿尔茨海默氏病和额颞痴呆。特定的神经元亚型有选择地容易受到tau聚集的影响,随后的功能障碍和死亡,但潜在的机制尚不清楚。系统地揭示了控制人类神经元中Tau聚集体积累的细胞因子,我们在IPSC衍生的神经元中进行了基于基因组CRISPRI的修饰筛网。屏幕发现了预期的途径,包括自噬,以及意外的途径,包括ufmylation和GPI锚构成。我们发现E3泛素连接酶CUL5 SOCS4是人类神经元中tau水平的有效修饰符,泛素化tau,与小鼠和人类中的auopanty的脆弱性相关。线粒体功能的破坏会促进tau的蛋白酶体错误处理,从而产生tau蛋白水解片段
在不同数据集中训练的语言模型通过文本学习解锁概括。增强学习(RL)策略可以通过在序列模型的内存中获得元学习来实现相似的效果。但是,Meta-RL研究主要侧重于适应单个任务的微小变化。在不面对多任务优化挑战的情况下,很难扩展更一般的行为,而很少有解决方案与Meta-RL从大型未标记任务中学习的目标兼容。为了应对这一挑战,我们重新审视了一个想法,即多任务RL被跨不同任务的不平衡返回量表造成的不平衡训练损失所瓶颈。我们建立在基于变压器(内在)元RL的最新进步的基础上,并评估了一个简单但可扩展的解决方案,在该解决方案中,代理人的演员和评论家的目标都转换为分类术语,这些术语将从当前的回报量表中脱离优化。Meta-World ML45,多游戏Procgen,Multi-Task Popgym,Multi-Game Atari和Babyai中的大规模比较发现,这种设计在没有明确任务标签的情况下将在线多任务改编和记忆问题上取得了重大进展。
摘要:巨型单层囊泡(GUV)的产生在各种科学学科,尤其是在合成细胞的发展中起关键作用。尽管存在许多用于GUV准备的方法,但经过修改的连续液滴界面交叉封装(CDICE)方法提供了简单性和高封装效率的优势。但是,该技术的一个重要局限性是囊泡的产生,具有较大的尺寸分布,无法控制所需的尺寸范围。这提出了一个关键问题:是否可以优化修改的CDICE方法以生产具有控制尺寸分布的GUV?在这项研究中,我们检查了两个实验参数的效果:CDICE室的旋转时间(T腐)和角频率(ω)在GUV的尺寸分布中。我们的结果表明,减少角频率或旋转时间将尺寸分布转移到较大的囊泡,从而实现有效的尺寸选择。这些发现得到了物理模型的进一步支持,该模型提供了对尺寸选择基础机制的见解。这项工作表明,可以通过直接调整系统参数来控制对GUV尺寸分布的控制。微调囊泡尺寸的能力为研究人员提供了一种强大的工具,用于开发可定制的用于合成生物学和相关领域的实验系统。关键字:GUV,合成细胞,CDICE,大小选择
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该项目旨在改善机器人单元中单元模块组装和制造的设计。本报告提出了一个结构化的设计过程,涵盖了方法,方法,结果和结论。与模块的几何复杂性有关的问题是解决的,并确定了改进组装和制造的关键目标。其次,对当前市场的产品和相关方面进行了调查。接下来,开发了电池模块要满足的体系结构,功能和要求。要求列表是关键而重要的,因为它是以下阶段的指南。在概念生成阶段,使用集思广益的过程来勾勒出想法,然后使用访谈中的信息,指导表的清单和蜘蛛图评估最终概念。此过程允许确定哪种概念可以最好地满足所提出的目标。此外,最终结果是通过渲染和建模提供的,以进行完整的可视化。最后,该报告包括结论该项目的正面和负面方面,以及改进和成就的领域。