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使用细胞膜囊泡开发新的癌症免疫治疗制剂
Developing a new cancer immunotherapeutic preparation using cell membrane vesicles A research group consisting of Professor Kagotani Yuki and dedicated lecturer Ito Yusuke, Department of Cancer Immunology, Institute of Advanced Medical Sciences, Keio University, and Associate Professor Ota Seiichi, Graduate School of Tokyo, and Chitose of the Aichi Cancer Center, have successfully developed nanoparticle-sized cell membrane vesicles that activate immune cells and attack cancer as a new treatment for cancer.
Veneno Technologies 与 ASKA 签署联合研究协议，共同开发新型离子通道疗法
媒体联系方式 ASKA Pharmaceutical Holdings Co., Ltd. 企业规划部 电话：+81-3-5484-8366 邮箱：kouhou@aska-pharma.co.jp
通过计算机辅助药物设计开发新型 Lin28 抑制剂
Lin28 是癌症干细胞基因网络的关键调节因子，可促进各种肿瘤的治疗耐药性肿瘤进展。然而，目前还没有一种 Lin28 抑制剂被批准用于治疗癌症患者，这促使人们探索新型化合物作为临床试验的候选药物。在本文中，我们将计算机辅助药物设计 (CADD) 与定量生化和生物测定相结合。这些努力导致发现 Ln268 是一种候选药物，它可以阻止 Lin28 与其 RNA 底物结合并抑制 Lin28 活性。Ln268 抑制了 Lin28 介导的癌细胞增殖和球体生长。核磁共振波谱的结果证实，Ln268 扰乱了 Lin28 锌指结构域的构象，验证了 CADD 的合理药物设计。Ln268 的抑制作用依赖于癌细胞中 Lin28 蛋白的表达，突显了 Ln268 有限的脱靶效应。此外，Ln268 可与多种化疗药物协同抑制肿瘤细胞生长。总之，Ln268 是针对 Lin28 的有希望的候选药物，值得进一步研究用于癌症治疗。
人工智能通过开发新模型来预测土壤温度
在不断变化的环境中，以了解土壤的生物，化学和物理特性，地表和各种深度的土壤温度都很重要。这对于达到粮食可持续性至关重要。然而，由于仪器不良以及许多其他不可避免的原因，例如干旱，洪水和旋风，全球大多数发展中的地区都在建立可靠的数据测量和记录方面面临难以建立稳固的数据测量和记录。因此，准确的预测模型将解决这些困难。乌兹别克斯坦是由于气候干旱而关注气候变化的国家之一。因此，这项研究首次提出了一个综合模型，以根据乌兹别克斯坦Nukus的气候因素来预测表面的土壤温度水平和10 cm的深度。培训了八种机器学习模型，以了解基于广泛使用的性能指标的最佳性能模型。在10 cm深度的土壤温度水平的准确预测中执行了长期短期记忆（LSTM）模型。更重要的是，这里开发的模型可以通过测量的气候数据和预测的表面土壤温度水平来预测10 cm深度的温度水平。该模型可以在10 cm深度的土壤温度下预测土壤温度，而无需进行任何土壤温度测量。开发的模型可有效地用于计划应用程序，以在乌兹别克斯坦Nukus等干旱地区的粮食生产中达到可持续性。
优化精英种系中的定量性状基因座渗入：比较方法和种群大小，以通过随机模拟开发新的受体
Arbelaez，J。D.，Dwiyanti，M。S.，Tandayu，E.，Llantada，K.，Jarana，A.1K-RICA（1K-RICE自定义扩增子）一种基于大米中遗传学和育种应用的新型基因分型SNP分析。米，12，1 - 15。Cameron，J。N.，Han，Y.，Wang，L。，＆Beavis，W。D.（2017）。 特质渗入项目的系统设计。 理论和应用遗传学，130，1993 - 2004。https：//doi.org/10.1007/S00122-017-2938-9 Chen，G.K.，G.K.，Marjoram，P。，＆Wall，J。D.（2009）。 DNA序列数据的快速而灵活的模拟。 基因组研究，19，136 - 142。https：// doi。 org/10.1101/gr.083634.108 Cobb，J.N.，Biswas，P.S。，＆Platten，J.D。（2019）。 回到未来：将MAS作为现代植物繁殖的工具。 理论和应用遗传学，132，647 - 667。https：//doi.org/10.1007/s00122-018-3266-3266-4 Cobb，J.N.，J.N.，Juma，Juma，R.U. M.和Ng，E。H.（2019）。 提高公共部门植物育种计划中的遗传增益率：育种者方程式的经验教训。 理论和应用遗传学，132，627 - 645。https：//doi.org/10.1007/s00122-019-019-019-03317-0 Collard，B.C. Y. Raghavan，C.，Gregorio，G。B.，Vial，L.，Demont，M.，Biswas，P.S.，Iftekharuddaula，K.M.，Rahman，M.A. 重新审视水稻育种方法 - 评估快速生成前进（RGA）的常规水稻育种。Cameron，J。N.，Han，Y.，Wang，L。，＆Beavis，W。D.（2017）。特质渗入项目的系统设计。理论和应用遗传学，130，1993 - 2004。https：//doi.org/10.1007/S00122-017-2938-9 Chen，G.K.，G.K.，Marjoram，P。，＆Wall，J。D.（2009）。DNA序列数据的快速而灵活的模拟。 基因组研究，19，136 - 142。https：// doi。 org/10.1101/gr.083634.108 Cobb，J.N.，Biswas，P.S。，＆Platten，J.D。（2019）。 回到未来：将MAS作为现代植物繁殖的工具。 理论和应用遗传学，132，647 - 667。https：//doi.org/10.1007/s00122-018-3266-3266-4 Cobb，J.N.，J.N.，Juma，Juma，R.U. M.和Ng，E。H.（2019）。 提高公共部门植物育种计划中的遗传增益率：育种者方程式的经验教训。 理论和应用遗传学，132，627 - 645。https：//doi.org/10.1007/s00122-019-019-019-03317-0 Collard，B.C. Y. Raghavan，C.，Gregorio，G。B.，Vial，L.，Demont，M.，Biswas，P.S.，Iftekharuddaula，K.M.，Rahman，M.A. 重新审视水稻育种方法 - 评估快速生成前进（RGA）的常规水稻育种。DNA序列数据的快速而灵活的模拟。基因组研究，19，136 - 142。https：// doi。org/10.1101/gr.083634.108 Cobb，J.N.，Biswas，P.S。，＆Platten，J.D。（2019）。回到未来：将MAS作为现代植物繁殖的工具。理论和应用遗传学，132，647 - 667。https：//doi.org/10.1007/s00122-018-3266-3266-4 Cobb，J.N.，J.N.，Juma，Juma，R.U. M.和Ng，E。H.（2019）。提高公共部门植物育种计划中的遗传增益率：育种者方程式的经验教训。理论和应用遗传学，132，627 - 645。https：//doi.org/10.1007/s00122-019-019-019-03317-0 Collard，B.C. Y. Raghavan，C.，Gregorio，G。B.，Vial，L.，Demont，M.，Biswas，P.S.，Iftekharuddaula，K.M.，Rahman，M.A.重新审视水稻育种方法 - 评估快速生成前进（RGA）的常规水稻育种。植物生产科学，20，337 - 352。https：//doi.org/10。1080/1343943X.2017.1391705 Collard，B.C. Y.，Gregorio，G。B.，G。B.，Thomson，M。J.，M。J.，R.转移水稻育种：在国际水稻研究所（IRRI）上重新设计灌溉育种管道。作物育种，遗传学和基因组学，1，E190008。https://doi.org/10.20900/cbgg20190008 Dar，M.H.，Zaidi，N。W.，Waza，S.A.，Verulkar，S.B.，S.B.，Ahmed，T.，Singh，P.K. K.，Kathiresan，R.M.，Singh，B.N.，Singh，U.S。，＆Ismail，A.M。（2018）。在有利条件下没有收益罚款，为成功采用洪水大米铺平了道路。科学报告，8，9245。B.（2011）。ridge回归和其他用于基因组选择的内核，r tagkage rrblup。植物基因组，4，250 - 255。https：//doi.org/10.3835/plantgenome2011.08.0024
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
道德学生规模：开发新措施
抽象目的 - 这项研究的目的是开发“道德学生规模”，以了解导致作弊和窃的决定的潜在因素，以及从道德角度发展商学院学生在发展方面发展的，并帮助学术机构评估如何在整个课程中发展道德教育。基于科尔伯格的道德发展模型的这三维九项目量表被提议为那些努力确定最佳方法来帮助他们的学生在教育机构内外做出道德选择的教育工作者的宝贵工具，以帮助他们在教育机构的墙壁内和外部做出道德选择。设计/方法论/方法 - 进行了四项调查设计研究，以确定以前已经确定了哪些因素，并积极地影响大学生进行作弊和/或窃的倾向（研究1，n¼179），以初步验证研究1（研究1，研究2，n n n ol n sely 87）;测试三维九项目量表的构造有效性（研究3，n¼235）；并测试收敛，发散和预测有效性的九个项目量表（研究4，n¼201）。对美国东北两所大学的本科生进行了四项调查。的发现 - 阐明导致作弊和窃的决定的根本因素，作者提出了三个因素，这些因素是在学生做出这些类型的道德决定时所参与的三个因素：规则和执行是外部控制，个人道德作为内部控制和社会侵害作为社会控制的人（Kohlberg，1976）。通过四项研究，本文根据Kohlberg的道德发展模型提出了三维九项目量表，以确定影响大学学生进行作弊和/或窃的倾向的因素。所提出的量表在三个维度上显示出强大的可靠性。研究局限性/含义 - 规模的局限性是该研究仅限于学术环境。学术环境之间的关系，学生的由此产生的行为以及这些学生作为经理的后续行为还需要调查，以确定商业道德教育是否确实会影响不断增加的道德决策。
开发新型的前体抗癌药物筛查...
目的：根据术后辅助治疗策略的生存结果尚不清楚。我们研究了各种术后辅助疗法对高危早期子宫内膜癌女性存活的影响。方法：使用韩国健康保险审查和评估服务数据。选择了符合高危早期子宫内膜癌资格标准的1,341名妇女的数据。根据各种术后辅助治疗策略分析了总体生存（OS）结果。结果：妇女在5.9±4.0岁之间进行了5.9±4.0岁，女性的年龄为58.2±0.3岁。调整了共同变量后，与单独的一级手术相比，OSS在辅助外束放射治疗（EBRT）±近距离疗法，单独的辅助近距离治疗，辅助化学疗法，辅助性化学疗法或辅助性激素治疗与初级手术中，但均质的糖尿病（3.9）均为3.9.9.9.9.3.9.9.9.9.9.9.9.9.9.9.9.9.9.99 95％置信区间[CI] = 1.602–8.819）。此外，在调整了混杂变量后，与辅助EBRT±近距离疗法相比，单独的辅助近距离尿疗中的OSS显着增加（HR = 0.33; 95％CI = 0.11-0.988），在化学疗法后的辅助放射治疗后显着降低，在化学疗法后有显着降低放射治疗后，OSS在辅助性化学疗法或辅助化疗中没有差异。有必要进行大规模研究以确认我们的结果。结论：除了单独辅助近距离放射治疗和放射疗法后的辅助化疗外，术后辅助疗法对高危早期子宫内膜癌女性的存活有相似的影响。