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为了解决这个问题,金教授的团队专注于翻译耦合,这是一种自然基因调节机制,通常在操纵子中发现的自然基因调节机制,该机制调节多个基因,上游基因的翻译影响下游基因的翻译效率。通过这项研究,该团队设计了模拟该机制的同义词,并将其与合成生物学RNA设备成功整合在一起,以创建更有效的遗传回路。
重复使用、重新混合或改编本材料用于任何目的,无需注明原作者。预印本(未经同行评审认证)在公共领域。它不再受版权限制。任何人都可以合法分享,版权持有人已将此版本发布于 2022 年 6 月 1 日。;https://doi.org/10.1101/2022.06.01.494296 doi:bioRxiv 预印本
通过GABA能中间神经元(INS)抑制法规在正常大脑中的复杂神经计算中起着至关重要的作用,其畸形和功能错误会导致多种脑部疾病(Del Pino等,2018; Frye等,2016; kepecs and 2016; Kepecs and 2014; kepecs and fishell,2014; theanno; theang; theang; ealig; al ang e e eT; Al。,2016)。在过去的二十年中,在理解GABA能抑制回路的发展,可塑性,功能和病理相关性方面取得了显着进展。尤其是单细胞OMICS,遗传靶向,体内成像,功能操纵和行为分析的最新技术进步,我们在亚型中的知识已经爆炸。文章的研究主题,包括七篇原始研究论文和两项评论,其主题是“哺乳动物大脑中GABA能抑制回路的组装,可塑性和功能的主题”主题,突显了我们要走多远,以及我们需要走的地方。这些报告全面讨论了有关GABA能抑制系统的主题,从细胞类型的规范,突触组件和功能多样性到其在健康和疾病中的作用。总体目标是解开无数的INS将自己编织到功能电路中,这是理解皮质抑制的力量和脆弱性的核心。The challenging but essential tasks for dissecting the inhibitory system is to disentangle intricate inhibitory circuits consisting of diverse GABAergic IN subtypes ( Bandler et al., 2017 ; Hu et al., 2017 ; Lodato and Arlotta, 2015 ; Miyoshi, 2019 ; Pelkey et al., 2017 ).Machold和Rudy回顾了由转录组学和发育起源定义的亚型皮质和海马的新兴观点,并突出了一种用于靶向亚型特定的遗传工具包,以及每种方法固有的技术考虑因素。
了解突触功能和神经回路动力学如何受到调节是神经科学的基石,因为这些过程对于信息传递、记忆形成和对环境变化的适应性反应至关重要。它们提供了对大脑如何处理信息、适应经验和对伤害做出反应的见解,例如通过学习中的突触可塑性、创伤后的神经再生和对环境变化做出反应的自适应电路重塑等机制。这些机制对于理解精神和神经系统疾病的病理生理学也至关重要。虽然已经取得了重大进展,例如高分辨率成像技术的开发和关键分子调节剂的识别,但对突触特性和神经回路在时间和空间维度上的精确调节仍然了解不足。解决这些挑战对于揭示大脑可塑性背后的分子机制和推进神经和精神疾病的新治疗方法至关重要。本研究主题重点关注调节突触功能和神经回路动力学的时空分子机制。它汇集了旨在弥补现有知识空白的各种研究。通过深入研究突触特性的分子基础及其动态变化,该研究主题提供了对突触功能调节和电路可塑性的重要见解,其更广泛的目标是增进我们对大脑可塑性及其对神经系统疾病的影响的理解。
该系在唐宁区拥有两栋建筑,包括教学设施、配备用于各种研究项目的研究实验室以及剑桥高级成像中心等设施。它参与了一系列大学跨学科研究计划,包括剑桥神经科学、剑桥生殖、剑桥心血管疾病、新陈代谢、干细胞。该系成员为生物科学学院的多个研究主题做出了贡献,包括在神经科学和生殖、发育和终身健康方面担任领导角色(https://www.bio.cam.ac.uk/research/research-themes)。PDN 还在剑桥干细胞研究所和格登研究所设有附属机构,并且靠近其他主要生物部门,包括心理学、遗传学、生物化学和病理学。PDN 与临床学院、兽医学院、MRC 脑修复中心和 MRC 分子生物学实验室有着密切的合作关系。
$ 共同第一作者 *共同最后作者 连载标题:靶向疗法机械地重新编程黑色素瘤细胞 关键词:黑色素瘤、细胞外基质、YAP、MRTF、靶向疗法、耐药性 利益冲突。作者声明不存在潜在利益冲突。财政支持:这项工作得到了癌症计划框架内的国家健康与医学研究所 (Inserm)、Ligue Contre le Cancer、国家癌症研究所 (INCA_12673)、ARC 基金会、ITMO Cancer Aviesan(国家生命科学与健康联盟、国家生命科学与健康联盟)和法国政府的资金支持(国家研究机构,ANR)通过“未来投资”LABEX SIGNALIFE:计划编号# ANR-11-LABX-0028-01。我们还感谢 Conseil général 06 和 Canceropôle PACA 的财政支持。 RBJ 获得了 ARC 基金会的博士奖学金。 IB 获得了抗癌联盟的博士奖学金。通讯作者:Sophie Tartare-Deckert tartare@unice.fr 和 Marcel Deckert deckert@unice.fr,Inserm UMR1065/C3M,151 Route de Ginestière BP2 3194,F-06204 Nice cedex 3。
摘要 多年来,神经元的培养和组装技术不断进步,使我们距离构建功能和结构模仿脑各部分的神经回路更近了一步。从神经元的原代培养开始,神经元培养物的制备技术取得了长足的进步。干细胞研究和脑器官的发展为生成三维人体神经回路开辟了一条新途径。随着生物学的进步,工程技术的进步为神经回路结构的构建铺平了道路。在本文中,我们概述了研究进展,并讨论了体外神经回路的前景及其获得功能的能力和潜力。通过神经科学、干细胞生物学、组织工程、电子工程和计算机科学等不同主要学科的融合发展,将能够构建具有复杂高阶功能的体外神经回路。
近来,需要高平均功率激光束的应用数量急剧增加,涉及大型项目,如空间清洁 [1]、航天器推进 [2]、粒子加速 [3],以及工业过程 [4] 或防御系统 [5]。激光光束组合是达到极高功率水平的最常用方法之一,特别是相干光束组合 (CBC) 技术 [6]。它们旨在对放大器网络传输的平铺激光束阵列的发射进行相位锁定,以产生高亮度的合成光束。由于实际激光系统(尤其是光纤激光系统)中阵列中光束之间的相位关系会随时间演变,因此这些技术必须通过伺服环路实时校正合成平面波的相位偏差。近年来,CBC 技术得到了广泛发展,探索了调整合成离散波前中各个相位的不同方法。它们可以分为两大类。在第一类中,测量阵列中光束的相位关系,然后进行校正 [7]。在第二种方法中,实际波前和期望波前之间的差异通过迭代过程得到补偿 [8]。在后一种情况下,优化算法驱动反馈回路,分析所有光束之间干涉的阵列相位状态的更多全局数据 [9,10]。这些技术通常更易于实施,所需电子设备更少,但需要更复杂的数值处理,其中一些技术在处理大量光束时速度会降低。最后一个问题与反馈回路中达到预期相位图所需的迭代次数有关,该迭代次数会随着要控制的相位数的增加而迅速增加。最近,人们研究了神经网络 (NN) 和机器学习,以期找到一种可能更简单、更有效的方法来实现相干光束组合。已发表的文献 [11] 中涉及的一种方案依赖于卷积神经网络 (VGG) 的直接相位恢复,然后一步完成相位校正,例如在自适应光学 NN 的开创性工作 [12]。 NN 用于将光束阵列干涉图样的强度(在透镜焦点处形成的远场或焦点外的图像、分束器后面的功率等)直接映射到阵列中的相位分布中。恢复初始相位图后,可以直接应用相位调制将相位设置为所需值。[11] 中报告的模拟表明,当阵列从 7 条光束增加到 19 条光束时,基于 CNN 的相位控制的精度会下降。这一限制在波前传感领域也得到了强调,因此 NN 通常仅用作初始化优化程序的初步步骤 [13]。另一种可能的方案是强化