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World File Search System八聚体
层次谱聚类揭示了 C9orf72 无症状携带者的大脑大小和形状变化
用于检测神经退行性疾病（例如阿尔茨海默病或额颞叶变性）中无症状脑部变化的传统方法通常是在预定义的粒度级别上评估体积变化，例如逐体素或先验定义的感兴趣皮质体积。在这里，我们应用一种基于层次谱聚类的方法，这是一种基于图的分区技术。我们的方法使用多级分割，在标准统计框架内以数据驱动、无偏见、全面的方式检测变化。此外，谱聚类可以检测形状变化和大小变化。我们使用层次谱聚类进行了基于张量的形态测量，以检测遗传性额颞叶痴呆症倡议无症状和有症状的额颞叶变性突变携带者的变化，并将结果与更传统的基于体素张量和体素的形态测量分析的结果进行了比较。在有症状组中，基于层次谱聚类的方法产生的结果与基于体素的方法获得的结果大致一致。在无症状的 C9orf72 扩增携带者中，谱聚类检测到了内侧颞叶皮质的大小变化，而基于体素的方法只能在症状期检测到。此外，在无症状和有症状期，谱聚类方法检测到了 C9orf72 的运动前皮质形状的变化。总之，本研究显示了层次谱聚类在数据驱动的分割和检测单基因额颞叶变性的有症状和无症状阶段的结构变化方面的优点。
KV2通道抑制剂-1-SDS-MEDCHEMEXPRESS
功能DNA结合转录激活剂。在靶基因启动子中识别并与共有的八聚体结合位点5'-ataattaa-3'结合。在视网膜神经节细胞（RGC）分化必不可少的基因调节网络中起着基本作用。与转录因子POU4F2合作，以实现发育中的视网膜中RGC靶基因和RGC命运规范的最大表达水平。与LHX3和LDB1合作参与运动神经元的规范。与胰岛素基因增强子序列结合。对心脏发展至关重要。一个祖细胞群的标记，引起流出道，右心室，左心室细胞的一部分以及大量心房细胞，这些祖细胞也需要其功能才能为心脏贡献。控制该细胞种群中FGF和BMP生长因子的表达，是咽部内胚层和邻近的中胚层中细胞增殖和存活所必需的，以及将心脏祖细胞迁移到心脏中（相似性）。
外泌体
皮肤组织，由表皮，真皮和皮下组织组成，是人体最大的器官。它是针对病原体和身体创伤的保护性障碍，在维持体内稳态中起着至关重要的作用。皮肤病，例如牛皮癣，皮炎和白癜风，很普遍，可能会严重影响患者生活的质量。外泌体是脂质双层囊泡，这些囊泡来自具有保守生物标志物的多个细胞，是细胞间通信的重要介体。来自皮肤细胞，血液和干细胞的外泌体是调节皮肤微环境的主要外泌体类型。外泌体发生和传播的失调以及其货物的变化对于炎症和自身免疫性皮肤疾病的复杂发病机理至关重要。因此，外泌体是皮肤病的有希望的诊断和治疗靶标。重要的是，源自皮肤细胞或干细胞的外源外泌体在改善皮肤环境并通过携带各种特定活性物质并涉及多种途径来修复受损的组织中起作用。在临床实践领域，外泌体引起了人们的注意，作为诊断生物标志物和针对皮肤病的前瞻性治疗剂，包括牛皮癣和白癜风。此外，临床研究证实了干细胞衍生外泌体在皮肤修复中的再生功效。这将在诊断和治疗皮肤病方面提供外泌体的新观点。在这篇综述中，我们主要总结了外泌体在皮肤病学中的机制和应用的最新研究，包括牛皮癣，特应性皮炎，白癜风，全身性红斑狼疮，全身性硬化症，全身性硬化症，糖尿病伤口愈合，糖尿病伤口愈合，肥大性疤痕和肥大性疤痕和毛茸茸和皮肤染色。
外泌体
ExoAtlet 的故事是如何开始的？我毕业于莫斯科国立罗蒙诺索夫大学力学与数学系，还拥有俄罗斯总统国民经济与公共管理学院的工商管理硕士学位。我们的工程团队驻扎在莫斯科国立大学，我们的科学领袖专攻人工智能 (AI)，对这些技术非常了解。我们的机器人技术资深人士在机器人技术领域工作超过 15 年，在轮式和步行机器人的系统控制方面拥有丰富的经验。2015 年，我们研究了不同的技术，然后决定成立一家专门从事外骨骼的商业公司。自从我们开始开发外骨骼以来，技术发生了巨大的变化。与旧电池相比，电池更轻、能量密度更高，而且体积和重量也没有那么大和重。近年来，微电子技术也在稳步发展。我们的梦想是用轻便易戴的结构和持久耐用的电机来帮助残疾人。第一阶段是开发阶段和临床试验。我们与所谓的“试点患者”合作。这些先驱者准备试验一项创新的机器人技术，唯一的目标就是重新行走并拥有新的生活质量。在 2016 年获得俄罗斯首个医疗认证之前，我们进行了许多不同的测试。凭借此认证，我们能够开始销售并覆盖大量医院和约 1,000 名患者。2017 年，我们在韩国成立了第一家俄罗斯以外的公司。作为认证的一部分
多体物理学简介
7 Zero-temperature Feynman diagrams 176 7.1 Heuristic derivation 177 7.2 Developing the Feynman diagram expansion 183 7.2.1 Symmetry factors 189 7.2.2 Linked-cluster theorem 191 7.3 Feynman rules in momentum space 195 7.3.1 Relationship between energy and the S-matrix 197 7.4 Examples 199 7.4.1 Hartree–Fock energy 199 7.4.2 Exchange correlation 200 7.4.3 Electron in a scattering potential 202 7.5 The self-energy 206 7.5.1 Hartree–Fock self-energy 208 7.6 Response functions 210 7.6.1 Magnetic susceptibility of non-interacting electron gas 215 7.6.2 Derivation of the Lindhard function 218 7.7 The RPA (large- N ) electron gas 219 7.7.1 Jellium: introducing an inert positive background 221 7.7.2 Screening和血浆振荡223 7.7.3 Bardeen-Pines相互作用225 7.7.4 RPA电子气的零点能量228练习229参考232
表观遗传调节剂为理解疾病和治疗机会提供了途径
表观遗传学研究的是基因组的非遗传干扰产生的可遗传表型以及 DNA 核苷酸序列之上发生的机械过程。例如，对 DNA 的直接修饰、DNA 围绕构成染色质的组蛋白八聚体的组织以及翻译后修饰 (PTM) 在组蛋白尾部形成的直接能力会影响基因调控和细胞命运决定等可遗传特征。表观遗传状态不仅可遗传，而且可以动态且可逆（Jenuwein 和 Allis 2001）。新兴发现和尖端技术的使用为表观遗传调节剂控制的生理过程提供了见解。大量研究已经证实，蛋白质编码基因的异常表达以及种系和体细胞突变会影响 PTM、基因组组织格局的调控，进而影响发病机制，从而揭示出对抗多种疾病的生物标志物和新的治疗靶点（Dawson 和 Kouzarides 2012；Rando 和 Chang 2012；Sen 等人 2016；Dobson
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出