引起抑制所需的浓度仅略高于微管蛋白浓度。在相同浓度和较高浓度下的细胞切拉蛋白B(CB)没有明显的作用。细胞切拉蛋白A还抑制秋水仙碱结合活性,表明它含有小管蛋白分子。结果表明Ca与微管蛋白的硫基团的反应是为了作用。” 从此摘要中解读得知细胞切拉斯蛋白A有抑制微管蛋白自我组合的效果,而细胞切拉斯蛋白a colchicine与粉Tubulin的结合能力,作者只是,“建议”这样的效果可能是因为微管蛋白
2. Zill 和 Cullen,“边值问题的微分方程”,第 7 版,Brook/Cole。 ( 欧亚 ) ● 电子学: 1. A. S. Sedra and K. C. Smith, “Micro electronics Circuits”, 5th Edition, Oxford University Press, 2004. 2. J. Millman and A. Grabel, “Micro electronics”, 2nd Edition, McGraw‐Hill, 1987. ● 电磁学: (含电磁、静磁、电磁感应和电磁波) 1. B. S. Guru, and H. R. Hiziroglu,《电磁场理论基础》,第二版,PWS Publishing Co.,2004 年。 2. David K. Cheng,“电磁场和波电磁学”,Addison-Wesley。 ● 计算机组织: 1. DA Patterson 和 JL Hennessy,“Computer Organization & Design_sixth (MIPS) edition”,Morgn Kaufmann,2021。 2. Johm P.Hayes,“Computer Architecture and Organization”,McGraw‐Hill,1998。 3. Behrooz Parhami,“Computer Architecture from Microprocessors to Supercomputers”,Oxford University Press,2005。 ● 资料结构: 1. Ellis Horowitz,Sartaj Sahni,& Susan Anderson‐Freed,Fundamentals of Data Structures in C (2nd Edition),Silicon Press,2008。 2. Richard F. Gilberg 和 Behrouz A. Forouzan,Data Structures: a Pseudocode Approach with C,Course Technology,2005。 3. Mark Allen Weiss,Datastructures and algorithm analysis (in C/C++/Java),艾迪生韦斯利,1997/2006/2006。 ● 电路学: 1. JD Irwin 和 RM Nelms,工程电路分析,第 11 版,John Wiley & Son。 ● 控制系统: 1. B. C. Kuo,“自动控制系统”,第 9 版,John Wiley & Sons,2010。
随着医学进入人工智能 (AI) 和数字健康时代,数据分析在医疗保健领域变得越来越重要。每位患者都有丰富的健康数据,包括来自电子健康记录 (EHR) (1)、个人可穿戴设备和远程监控以及基因组测序和成像等大数据分析的信息 (2)。计算能力也在不断发展,以满足这些新数据流的需求,包括更快、更强大的计算机和分析算法。人工智能和深度学习等新技术使我们能够利用这些新数据来改进医疗创新、个性化医疗和医疗保健服务。物联网 (IoT) 可穿戴设备,如智能手表、戒指和臂章,以及捕捉情绪、卡路里消耗和身体活动数据的自我跟踪工具,为实时更新数字孪生提供了连续的数据流 (3)。在此背景下,健康数字孪生 (HDT) 是一种分析多因素患者数据以改善患者结果和人口健康的新模型。
癌症研究旨在了解恶性转化的生物学原理。最近,食管腺癌 (EAC) 的发病率急剧上升,如果我们了解其原因和方式,我们将能够更好地进行诊断、预后、检测、预防和干预。大多数恶性肿瘤进展的最初阶段是最难研究的。人们认为癌症的发生是一种相对罕见和偶然的事件,其发生的位置和时间通常不为人知。在我们体内数以万亿的体细胞中,只有少数细胞会走上恶性肿瘤的道路。然而,慢性炎症会产生一种化生病变,这种病变与 EAC 发病率增加直接相关,从而提醒我们进展开始的时间和地点,并使我们能够研究其生物学原理。我们描述了最近的研究,这些研究确定了进展为 EAC 的基质细胞和上皮细胞之间的协调作用。
41 智慧机电学院College of Intelligent Mechanical and Electrical Engineering UF11 机电工程系智慧自动化组四技Department of Mechatronics Engineering- Automation Engineering Program 工学学士Bachelor of Science
现在人们已经认识到数百种不同的慢性肾脏疾病遗传原因,虽然单个原因十分罕见,但综合起来看,它们却是成人和儿童疾病的重要诱因。传统遗传学方法在很大程度上依赖于对有多名患病成员的大家族的识别,并且一直是识别遗传性肾脏疾病的基础。随着大规模并行测序的使用增加以及基因型归纳的改进,我们可以在大量无关个体中分析罕见变异,从而为患者提供个性化护理并取得重大研究进展。本综述评估了罕见病对患者护理和遗传性肾脏疾病研究的贡献,并强调了利用新技术提高我们识别新基因-疾病关联能力的关键进展。
过去几十年来,耐药性真菌感染激增,对人类健康构成了严重威胁。虽然可用于治疗全身性感染的药物有限,但科学的进步为发现新型抗真菌药物带来了新的希望。利用酿酒酵母进行化学基因组检测的开发为识别活细胞中分子的作用机制提供了强有力的方法。分子生物学技术的进步使得人们能够在真菌病原体(包括白色念珠菌和新型隐球菌)中开发互补检测方法。这些方法能够识别候选药物的靶基因以及参与缓冲药物靶向途径的基因。在这里,我们研究酵母化学基因组分析,并强调如何利用这些资源来预测化合物的作用机制,研究不同真菌病原体的毒力属性,并加强抗真菌管道。
47 电机与资讯学院College of Electrical Engineering and Computer Science UB02 硕士在职专班电机工程系智慧自动化系统硕士在职专班Graduate Program in Intelligent Automation Systems 工学硕士Master of Science
克隆性造血 (CH) 是一种与年龄相关的过程,在此过程中,造血干细胞和祖细胞 (HSPC) 获得突变,从而获得增殖优势和克隆扩增。最常见的突变基因是表观遗传调节因子、DNA 损伤反应基因和剪接因子,这些基因对于维持功能性 HSPC 至关重要,并且经常参与血液系统恶性肿瘤的发展。已知的 CH 风险因素,包括年龄、之前的细胞毒性治疗和吸烟,会增加患 CH 的风险和/或可能增加 CH 适应性。CH 已成为许多与年龄相关的疾病的新风险因素,例如血液系统恶性肿瘤、心血管疾病、糖尿病和自身免疫性疾病等。未来表征驱动 CH 进化的机制对于开发预防和治疗方法至关重要。
