背景:人类诱导的多能干细胞(HIPSC)的人类睾丸器官的产生为性腺发育生物学和生殖疾病建模提供了令人兴奋的机会。但是,创建类型的类器官,这些器官紧密模仿睾丸的组织结构仍然具有挑战性。方法:在这项研究中,我们建立了一种使用逐步分化方法以及悬挂掉落和旋转培养系统的组合从HIPSC生成睾丸器官(TOS)的方法。通过检测形态,单细胞RNA测序和蛋白质谱证实了HIPSC衍生的前体睾丸细胞自组装成类器官的能力。通过测量转录组特征和功能特征的测量,包括激素的反应性和血液杀伤性(BTB)形成,以及通过记录对生殖毒素生殖的细胞的细胞活力和BTB完整性来评估睾丸类器官作为药物评估模型的可靠性。最后,我们应用了睾丸类器官来评估半瓜肽是胰高血糖素样肽-1受体激动剂(GLP-1 RA)对睾丸功能的影响,从而强调了它们作为药物评估模型的实用性。结果:这些类器官表现出睾丸状结构和BTB功能。RNA测序和功能测定确认睾丸类器官具有促性腺激素调节的基因表达谱和内分泌功能,与睾丸组织的基因表达谱和内分泌功能非常相似。值得注意的是,这些类器官表现出对半卢比德的敏感性。用半卢宾治疗导致睾丸激素水平降低和INHBB表达的下调,与先前的临床观察一致。结论:这些发现引入了一种从人多能干细胞中产生睾丸器官的方法,突出了它们作为研究睾丸功能,药物毒性的有价值模型,以及Semaglutide等化合物对睾丸健康的影响。
1 Whiffle, Molengraaffsingel 8, 2629 JD 代尔夫特,荷兰 2 代尔夫特理工大学,工程系统与服务系,Jaffalaan 5, 2628 BX 代尔夫特,荷兰 3 代尔夫特理工大学,地球科学与遥感系,Stevinweg 1, 2628 CN 代尔夫特,荷兰
A reference induced pluripotent stem cell line for large-scale collaborative studies Authors and affiliations: Caroline B. Pantazis 1* , Andrian Yang 2-5* , Erika Lara 1* , Justin A. McDonough 6* , Cornelis Blauwendraat 1,7* , Lirong Peng 1,8,9* , Hideyuki Oguro 6,10 , Jitendra Kanaujiya 6,10 , Jizhong Zou 11 , David Sebesta 12 , Gretchen Pratt 12 , Erin Cross 12 , Jeffrey Blockwick 12 , Philip Buxton 12 , Lauren Kinner-Bibeau 12 , Constance Medura 12 , Christopher Tompkins 12 , Stephen Hughes 12 , Marianita Santiana 1 , Faraz Faghri 1,7,8 , Mike A. Nalls 1,7,8,Daniel Vitale 1,7,8,Shannon Ballard 1,7,8,Yue A. Kirwan 4,5,Venkat Pisupati 5,14,Steven L. Coon 15,Sonja W. Scholz 16,17,Theresa Priebe 18,MiriamÖttl18,Jian Dong 18,Marieke Meijer 18,Lara J.M.Janssen 18,Vanessa S. Lourenco 18,Rik van der Kant 18,19,Dennis Crusius 20,Dominik Paquet 20,21,Ana-Caroline Raulin 22,Guojun Bu 22,Aaron Held 23,Brian J.Wainger 23,Brian J.Wainger 24,Rebecca M.C.Gabriele 25,Jackie M Casey 25,Selina Wray 25,爸爸Abu-Bonsrah 26,42,Clare L. Parish 26,Melinda S. Beccari 27,Don W. Cleveland 27,Emmy Li 27,Indigo V.L.罗斯28,马丁运动28,劳林·海因里希30岁, Richa Basundra 32,Sarah Cohen 32,Richa Khanna 33: 35,Bruce R. Concinal 34,Katherine Johnson 22,莉莉·萨拉法(Lily Sarrafha)39,蒂姆自动相应的汽车
摘要:指定性白细胞营养不良(MLD)是一种罕见的神经退行性疾病,它是由于溶酶体酶芳基硫糖酶A(ARSA)的缺乏而引起的。在全球范围内,有40,000人中有160,000人患有这种疾病。虽然目前尚无对MLD的有效治疗方法,但诱导的多能干细胞衍生的脑器官具有更好地了解MLD发病机理的潜力。但是,开发脑器官模型昂贵,耗时,并且可能无法准确反映疾病的进展。使用人脑器官的准确且廉价的计算机模拟可以克服当前的局限性。人工诱导的全脑器官(AIWBO)有可能极大地扩展我们对MLD建模的能力并指导未来的湿实验室研究。在这项研究中,我们使用先前验证的机器学习平台DeepNeu(v6.2)升级和验证了人工诱导的全脑器官平台(Neuborg)。使用此升级的Neuborg,我们已经生成了MLD的AIWBO模拟,并提供了一种新的方法来评估与MLD发病机理,疾病进展和新的潜在治疗选择相关的因素。
摘要-由于储能技术的发展,不同的储能方式对电力系统的影响变得越来越重要。本文优化了基于风能的多能源系统 (MES) 的随机调度,并结合电力和热能需求响应程序以及三模式 CAES (TM-CAES) 单元评估了所提出的系统运行情况。所提出的风电一体化 MES 由 TM-CAES 单元、电锅炉单元和储热系统组成,可以与当地热网交换热能并与当地电网交换电能。使用蒙特卡罗模拟方法将电力和热能需求以及风电场发电建模为基于场景的随机问题。然后,通过将适当的场景简化算法应用于初始场景来减少计算负担。最后,将提出的方法应用于案例研究,以评估所提出方法的有效性和适用性。
作为Pit-Oct-unc(POU)域家族的转录因子,八聚体结合转录因子6(OCT6)参与干细胞发育和分化的各个方面。然而,目前,其在猪诱导的多能干细胞(PIPSC)中的作用尚不清楚。在这里,我们探索了PIPSC中OCT6的功能。我们发现,过表达OCT6的PIPSC在分化条件下保持了菌落的形态和多能性,其基因表达模式与非差异PIPSC的基因表达模式相似。功能分析表明,OCT6通过激活磷脂酰肌醇3-激酶蛋白激酶B(PI3K-AKT)信号传导活性来减轻细胞外信号调节激酶(ERK)信号传导途径对PIPSC多能性的不良反应。我们的研究阐明了OCT6促进PSC维护的机制。
抽象的胚胎干细胞具有无限制分裂的能力,并且是多发的,并且可以从三层新芽中区分细胞。高桥和山内卡(Yamanaka)在2006年的实验表明,可以通过添加一系列因子,即OCT4,SOX2,KLF4和C-MYC(Yamanaka因子)来获得诱导的多能干细胞(IPS细胞)。撰写本文评论的目的是回顾使用Yamanaka因素在获取社会研究细胞以造福临床使用的情况下的发展和挑战。文献搜索是通过在2006年至2019年浏览发表的期刊来进行的,该期刊讨论了与Yamanaka因素的产生社会研究细胞的生产。文献搜索结果表明,该因子是可以与染色质结合并导致染色质区域的先驱因子,并引起基因表达的激活或抑制。 C-MYC与参与细胞代谢,细胞周期法规和生物合成途径的基因结合。OCT4,SOX2和KLF4靶向编码发育和转录调节剂的基因。具有Yamanaka因子的体细胞诱导机制需要进一步搜索。到目前为止,社会研究细胞是由各种细胞产生的,并且有可能治疗各种疾病。来自社会研究细胞的临床试验已得到食品药品管理局(FDA)的批准。IPS细胞的应用具有许多障碍,例如效率低,高变异性和所使用的向量会导致突变。因此,为了获得有效,有效和安全的方法,需要进一步的研究与使用的方法相关。
U-M HPSCRO委员会将临时开会,以审查收到收到后30天内进行hESC和IPSC研究的建议,或协助U-M HESC和IPSC研究政策制定。法定人数应包括允许的电话或视频参与的简单多数。委员会的委员会成员(例如,提议自己进行hESC或IPSC研究本身提议)将被免除该提案的审核过程。在委员会会议时,委员会将投票批准,反对或桌面提案。可以提出建议以从申请人那里获取其他信息,或者允许根据委员会的建议进行重新提交。
人为时代的生物多样性损失危机需要研究非模型生物的新工具。大象既是一种濒危物种,又是研究复杂表型(例如大小,社会行为和寿命)等复杂表型的出色模型,但它们仍然严重研究。在这里,我们报告了通过化学媒体诱导和菌落选择的两个步骤,然后对大象转录因子Oct4,Sox2,Sox2,sox2,klf4,myc±nanog and Lin28a和MADENATION进行过度表达,然后通过化学媒体诱导和菌落选择过度表达了大象诱导的多能干细胞(EMIPSC)的第一个推导。自Shinya Yamanaka进行重新编程以来,已经报道了来自许多物种在内的许多物种的IPSC,包括功能灭绝的北部白鼻菌,但EMIPSC仍然难以捉摸。对于多种物种,与小鼠和人类(如小鼠和人类)相比,采用了重编程方案,但我们的EMIPSC方案几乎没有变化,但我们的EMIPSC方案需要更长的时间表和抑制TP53扩张基因,这些基因被认为可以在大象中赋予独特的癌症。IPSC解锁了探索细胞命运,细胞和组织发育,细胞疗法,药物筛查,疾病建模,癌症发展,配子发生及其他方面的巨大潜力,以进一步了解我们对这一标志性的巨型巨型。这项研究为遗传拯救和保护的晚期非模型生物细胞模型打开了新的边界。
动机:识别抗体结合位点,对于开发疫苗和治疗性抗体至关重要,这些抗体是耗时且昂贵的过程。准确地预测了伞形结合位点,可以通过提高我们对抗体 - 抗原相互作用的理解来加快发展的速度。结果:我们提出了Parasurf,这是一个深度学习模型,可通过纳入表面几何和非几何因素来显着增强副群预测。对三种突出的抗体 - 抗原基准测试和测试,帕苏尔夫几乎在几乎所有指标中都取得了最先进的结果。与仅限于可变区域的模型不同,Parasurf证明了能够准确预测抗体整个FAB区域的结合得分的能力。此外,我们使用所采用的三个数据集中最大的分析进行了广泛的分析,重点介绍了三个关键组成部分:(1)对每个互补性确定区域环路的Paratope预测的详细评估,(2)模型的性能在重链上独家培训,以及(3)重型训练模型的结果,而无需将重型链置于重型链中。可用性和实现:Parasurf的源代码,以及所使用的数据集,预处理管道和经过训练的模型权重,可在https://github.com/aggelos-michael-michael-papadopoulos/parasurf上免费获得。联系人:angepapa@iti.gr,axenop@iti.gr补充信息:补充数据可从BioInformatics Online获得。