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UGSF-结构和功能性糖生物学单位
UGSF由13个涉及148名员工的团队组成，其中包括69名永久研究人员（来自Lille大学的56名和CNRS的14个），25名技术和行政人员以及20名博士生。目前位于四座不同的建筑物中，建筑物C9建筑物，其中包含大多数研究团队（70名员工）和SN3建筑物（6个员工）（6个员工），都在CitéScientifiqueCampus，CNRS Building是“校园de la Haute borne”（CCHB）（CCHB）（CCHB）（9名员工）和医院 - Universitaire de Lille de Lille Research Campus（11工作人员）。UGSF参与了四个主题中心中的两个主题中心中的两个，这些主题是在研究和培训的背景下是里尔大学的结构轴；与毕业课程以及大学的本地合作伙伴有关（Chu，Centrale Lille Institut，Institut Pasteur de Lille和IMT Nord Europe和合作伙伴国家研究组织（CNRS，Inserm，Inria和Inrae）。
脂肽类似物的多样化在生物活动中驱动多功能性
摘要：环状脂肽（CLP）是具有不同生物学功能的有效次级代谢产物。芽孢杆菌菌株主要产生三个关键家族的CLP，即Iturins，风霉素和表面蛋白，每种都包含结构变体，其特征在于与脂肪酸链相关的环状肽。尽管对CLP进行了广泛的研究，但这些类似物的个别作用及其在驱动生物学活动中的比例仍在很大程度上被忽略了。在这项研究中，我们从velezensis umaf6639中纯化和化学表征了CLP变体，并对它们单独测试了它们的抗真菌和植物生长促进作用。我们分离了5个含有ITURIN A类似物的分数（从C 13到C 17），5个甲壳霉素级分（包含C 16，C 17和C 18风霉素A和C 18风霉素A和C 14，C 15，C 16，C 16和C 17 fengecin B）和5个表面菌馏分（从C 12到C 16）。我们表明，基于每种脂肪肽变体计算的生理比率，抗真菌活性和种子梯形生长促进如何依赖脂蛋白结构变体和浓度。值得注意的是，我们发现最有毒的变体是最少的，它们可能在保留生物活性的同时最小化自毒性。通过与更丰富，更积极的类似物的协同互动来实现这种平衡。此外，某些风水和表面素的变体被证明可以增加细菌种群密度和外多糖产生，对微生物竞争的关键策略，具有重大的生态影响。■简介除了促进基本知识外，我们的发现还将支持精确生物技术创新的发展，提供有针对性的解决方案来推动可持续的粮食生产和保存策略。关键词：环状脂肪肽，结构变体，类似物，芽孢杆菌，抗真菌，抗真菌，植物生长促进，生物技术，可持续农业，食品控制。
揭示硅藻启发材料的多功能性
硅藻被描述为“纳米级光刻师”，因为它们能够制造复杂的三维无定形二氧化硅外骨骼。这些结构的层次结构为硅藻提供了机械保护以及过滤、漂浮和操纵光线的能力。因此，它们成为一种非凡的多功能材料模型，可供人们从中汲取灵感。在本文中，我们使用数值模拟、分析模型和实验测试来揭示 Coscinodiscus 物种硅藻的结构和流体动力学效率。然后，我们提出了一种新型的 3D 可打印多功能仿生材料，可用于多孔过滤器、热交换器、药物输送系统、轻型结构和机器人等应用。我们的研究结果证明了大自然作为高效可调系统的材料设计师的作用，并突出了硅藻在工程材料创新方面的潜力。此外，本文报告的结果为扩展硅藻的结构-性能表征奠定了基础。
使用功能性MRI数据
主要抑郁症（MDD）是最常见的精神障碍之一，对许多日常活动和生活质量产生了重大影响。它是全球最常见的精神障碍之一，并将其列为残疾的第二大主要原因。当前的MDD诊断方法主要依赖于临床观察和患者报告的症状，忽视了导致抑郁症的各种基本原因和病理生理因素。因此，科学研究人员和临床医生必须对MDD中涉及的病理生理机制有更深入的了解。神经科学中越来越多的证据表明抑郁症是一种脑网络障碍，而神经影像学（例如磁共振成像（MRI））在识别和治疗MDD中起着重要作用。休息状态功能性MRI（RS-FMRI）是用于研究MDD的最流行的神经影像学技术之一。深度学习技术已被广泛应用于神经影像学数据，以帮助早期精神健康障碍检测。近年来，人们对图神经网络（GNN）的兴趣增加了，它们是专门设计用于处理RS-FMRI（例如RS-FMRI）的深神经体系结构。这项研究旨在开发一种基于整体的GNN模型，该模型能够检测RS-FMRI图像中的歧视性特征，以诊断MDD。具体来说，我们通过结合多个大脑区域分割图像群的特征来捕获大脑复杂性并更准确地检测到不同特征的特征，从而构建了一个集合模型。此外，通过评估其在大型多站点MDD数据集上的性能来证明我们的模型的有效性。所有折叠中最佳性能模型的精度为75.80％，灵敏度为88.89％，特异性为61.84％，精度为71.29％，F1得分为79.12％。
功能性吞咽困难的叙事回顾 - 到目前为止我们所知道的
显示出具有80％敏感性的口咽和食管吞咽困难的区分：（i）引发燕子会延迟吗？（ii）是否存在鼻后反流？（iii）是否有退化性咳嗽？（iv）是否需要重复吞咽才能获得令人满意的间隙（29）？对这些问题的任何一个肯定的答案都表明口咽吞咽困难（29）。相比之下，食管吞咽困难的特征是吞咽后不久，胸部或胸部不适感中粘着食物的感觉。怀疑食管吞咽困难时，应获得具有中间和下食管活检的上内窥镜检查，以排除GERD和EOE。应进行食管钡，以排除结构性病变（例如狭窄，环，网），并初步评估食管运动障碍（例如，aChalasia，食管食管痉挛，食管胃张开交界处流量流失障碍物）。最后，应获得高分辨率食管测压法（HRM）以评估更多
功能性神经系统疾病的体积变化的体素荟萃分析
揭示了这些症状与公认的神经或医学状况之间的不相容性（2）。与其他神经系统疾病相比，FND与残疾水平相似，身体和心理生活质量受损（3）。FND的预后通常具有挑战性，多达40％的患者报告的结果与最近的7年随访期间相似或比其初始状况更糟糕或更糟糕的结果（4）。传统上，FND的诊断依赖于症状的有机原因。然而，最近的证据为FND的病理生理学提供了新的见解，从而促进了更全面的理解和对潜在生物标志物的识别（5）。在这项研究中，进行了一项素分析以研究FND的结构性大脑变化。我们的目的是确定特定的定量测量是否可以用作区分各种FND的潜在生物标志物。
解释基于机器学习的预测模型和功能性元基因组方法，以鉴定HBCD降解中的关键基因
十六起核细胞环烷（HBCD）构成了严重的环境风险，并且由于微生物相互作用和代谢途径的复杂性，鉴定降解的Mi-Crobes及其酶促机制是具有挑战性的。本研究旨在通过两种方法来鉴定与HBCD生物降解有关的关键基因：元基因组的功能注释和基于机器学习的预测模型的解释。我们的功能分析表明，在丘奇土壤（CCS）元基因组中具有丰富的代谢潜力，尤其是在碳水化合物代谢中。在测试的机器学习算法中，随机森林模型的表现优于其他模型，尤其是在数据集中训练的培训，反映了诸如Dehalococcoides McCartyi和pseudomonas铜绿疾病等物种的降解模式。这些模型突出了EC 1.8.3.2（硫醇氧化酶）和EC 4.1.1.43（苯基丙酮酸脱羧酶）为降解的抑制剂，而EC 2.7.1.83（假氨酸激酶）与增强的降解链接。这种双方法学方法不仅加深
开发了来自大象脚山药（Omorphallallus oncophyllus）和Roselle（hibiscus sabdariffa L.）的瞬时果冻粉末，作为糖尿病患者的功能性食物
大象脚山药（Oncophallus oncophyllus）是印度尼西亚最广泛种植的农产品之一。它具有无数的好处，尤其是作为糖尿病患者的功能性食物。Roselle（芙蓉Sabdariffa L.）是一种富含多酚和花青素的开花草药，具有抗氧化剂和抗糖尿病潜力。因此，这项研究的目的是创建适合糖尿病患者的功能性食品。在这项研究中，从山药和罗斯尔开发了一种速溶果冻粉的功能性食品。葡萄糖素提取物是通过浸出从山药粉中获得的，使用傅立叶转换红外（FTIR）分光光度计（定性）测试并确定含量。开发了具有不同量的葡萄糖素和IOTA角叉菜胶的三个公式，以确定最优化的配方。最优化的配方是根据有机摄影特性以及凝胶强度和硬度，总酚含量（TPC）和抗氧化活性测试的结果（3-乙基氮二氮乙烷-6-6-磺酸）的结果。葡萄糖素萃取产生了92.40％的产率，葡萄糖量为46.32％。分光光度计分析表明提取物中存在葡萄糖干，进一步的测试表明它随着凝胶强度和硬度的降低而增加。发现公式I产生了最佳的果冻纹理，总酚含量为0.30％GAE（Formula II 0.13％GAE； Formula III 0.27％GAE）和ABTS自由基清除活性为90.51％（II：73.49％; III：III：88.16％）。总而言之，含有6.35 g的Carrageenan，2.12 g葡糖甘甘，1.5 g roselle，0.03 g柠檬酸和0.003 g Suclalose具有最佳组成的最佳组成，可以创建最弹性和最牢固的果冻纹理，具有最高的酚类含量和根本的清道活性。
功能性MRI
Complementary use for clinical diagnosis -utilization of clinical research results -prediction of pathology Clinical treatment and assessment -drug, therapy, rehabilitation, biofeedback -epileptic foci mapping -drug effects Non clinical uses -complementary use with behavioral, anatomical, other modality results -lie detection -prediction of behavior tendencies -brain/computer interface
从基因组语言模型中挖掘功能性新生基因的语义
生成基因组学模型可以设计越来越复杂的生物系统。然而，有效地控制这些模型以生成具有所需功能的新序列仍然是一项重大挑战。在这里，我们展示了 Evo，一个拥有 70 亿个参数的基因组语言模型，可以执行功能引导设计，超越自然序列。通过学习多个基因之间的语义关系，Evo 实现了基因组的“自动完成”，其中编码所需功能的 DNA 提示指示模型生成可挖掘类似功能的新 DNA 序列。我们将此过程称为“语义挖掘”，与传统的基因组挖掘不同，它可以访问不受发现的进化创新约束的序列景观。我们通过实验测试生成的抗 CRISPR 蛋白和毒素-抗毒素系统的活性来验证这种方法，包括与任何天然蛋白质没有显着同源性的从头基因。令人惊讶的是，即使在没有结构假设、已知的进化保守性或特定任务微调的情况下，使用 Evo 进行上下文蛋白质设计也能实现强大的活性和较高的实验成功率。然后，我们使用 Evo 自动完成数百万个提示，以生成 SynGenome，这是一个独一无二的数据库，其中包含超过 1200 亿个 AI 生成的基因组序列碱基对，可实现多种可能功能的语义挖掘。语义挖掘范例可实现超越观察到的进化宇宙的功能探索。