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亨廷顿氏病动物模型中微小RNA表达的改变及潜在的治疗策略
摘要 回顾近年来的亨廷顿舞蹈症动物模型，发现许多microRNA在纹状体和大脑皮层中的表达水平发生改变，且大多下调。发生改变的microRNA包括miR-9/9*、miR-29b、miR- 124a、miR-132、miR-128、miR-139、miR-122、miR-138、miR-23b、miR-135b、miR- 181（均下调）和miR-448（上调），类似的变化此前也在亨廷顿舞蹈症患者中发现过。在动物细胞研究中，发生改变的microRNA包括miR-9、miR-9*、miR-135b、miR-222（均下调）和miR-214（上调）。在动物模型中，miR-155 和 miR-196a 的过表达导致突变型亨廷顿蛋白 mRNA 和蛋白质水平下降，纹状体和皮质中的突变型亨廷顿蛋白聚集体降低，并改善行为测试中的表现。miR-132 和 miR-124 的过表达也使行为测试中的表现得到改善。在动物细胞模型中，miR-22 的过表达增加了感染突变型亨廷顿蛋白的大鼠原代皮质和纹状体神经元的活力，并减少了 ≥ 2 µm 的亨廷顿蛋白富集灶。此外，miR-22 的过表达提高了用 3-硝基丙酸处理的大鼠原代纹状体神经元的存活率。外源性表达 miR-214、miR-146a、miR-150 和 miR-125b 会降低 Hdh Q111 / Hdh Q111 细胞中内源性亨廷顿蛋白 mRNA 和蛋白质的表达。有必要对亨廷顿氏病动物模型进行进一步研究，以验证这些发现，并确定特定的microRNA，它们的过度表达可抑制突变亨廷顿蛋白的产生和其他有害过程，并可能为治疗亨廷顿氏病患者和减缓其进展提供更有效的方法。关键词：动物模型；大脑皮层；亨廷顿蛋白；亨廷顿氏病；microRNA；神经退行性；纹状体；治疗策略
用棉花糖和微小分类器的机器学习
该项目来自Google（https://adafru.it/icg），使用笔记本电脑的内置相机来识别各种谷物和棉花糖。然后根据您训练的模型对计算机进行分类。电路游乐场快车（http://adafru.it/3333）与计算机进行通信，以决定何时通过微伺服器对哪种棉花糖/谷物进行分类。
对对抗性攻击的深度量化微小神经网络的定量分析
这项工作是在Ferheen Ayaz在格拉斯哥大学任职时完成的。作者的联系信息：伊德里斯·扎卡里亚（Idris Zakariyya），格拉斯哥大学，格拉斯哥，英国，idris.zakariyya@glasgow.ac.ac.uk; Ferheen Ayaz，城市，伦敦大学，伦敦，英国，ferheen.ayaz@city.ac.uk; Mounia Kharbouche-Harrari，法国Stmicroelectronics，Mounia.kharbouche-harrari@st.com;杰里米·辛格（Jeremy Singer），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，jeremy.singer@glasgow.ac.uk； Sye Loong Keoh，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，syeloong.keoh@ glasgow.ac.uk; Danilo Pau，意大利Stmicroelectronics，danilo.pau@st.com;何塞·卡诺（JoséCano），格拉斯哥大学，英国格拉斯哥，josecano.reyes@glasgow.ac.uk。
生物学家将肠道细菌转化为微小的蛋白药
附着在细菌细胞上后，噬菌体注入了自己的DNA并重新编程细胞，以使其生产更多的噬菌体，即细胞自身破坏的剂。当细菌细胞最终屈服时，它在称为裂解的过程中爆炸成新的噬菌体。这些事件中有数百万发生的事件同时产生了下肠内靶向蛋白质的恒定供应。
微小但强大：小型MCU包装有助于优化空间约束应用的设计
这就是特征优化如此至关重要的原因。添加的外围设备与设备的模具和成本的大小直接相关。未利用的功能可能浪费了空间和金钱，并降低了空间约束设计的效率。了解市场的真实需求可能会导致成本和尺寸竞争力的嵌入式解决方案。例如，MSPM0C1104 8球WCSP不仅很小，而且具有许多集成的功能和组件。在1.38毫米2个软件包中，它提供了16kb的闪存，一个带有三个通道和三个计时器的12位ADC。工程师可以使用MSPM0C1104等设备来优化每平方毫米的功能数量，从而可以在设计方面做更多的空间。
新的可穿戴传感器准确跟踪呼吸过程的微小变化
“我们的传感器就像呼吸的高度准确的麦克风，”曼彻斯特大学研究员Cinzia Casiraghi教授说。“它可以在气流中最微小的变化，从而为个人提供有价值的生理信息，例如，与他们的心脏，神经和肺部状况以及某些类型的疾病有关。”
改善来自微小培训的协方差矩阵...
大脑计算机界面域中使用的抽象脑电图数据通常具有低于标准的信噪比，并且数据采集很昂贵。有效且常用的分类器来区分事件相关电位是线性判别分析，但是，它需要对特征分布进行估计。虽然功能协方差矩阵提供了此信息，但其大量的免费参数要求使用正规化方法，例如Ledoit -Wolf收缩。假设与事件相关的潜在记录的噪声没有时间锁定，我们建议将与事件相关潜在数据的协方差矩阵分离，以进一步改善线性歧视分析的协方差矩阵的估计值。我们比较了三种正则变体和基于黎曼几何形状的特征表示，与我们提出的新型线性判别分析与时间耦合的协方差估计值进行了比较。对14个脑电图数据集的广泛评估表明，新颖的方法可将分类性能提高到小型训练数据集的最高四个百分点，并优雅地收敛于标准收缩率调查的LDA对大型培训数据集的性能。鉴于这些结果，该领域的从业人员应考虑使用线性判别分析来对事件相关的电位进行分类时，应考虑使用我们提出的时间耦合协方差估计，尤其是在很少有培训数据点可用时。
微小的塑料颗粒可以放大植物和肠细胞中的污染物吸收
使用人类小肠的细胞模型，再加上基于实验室的胃肠道设备，该设备模拟消化系统，研究人员发现，纳米大小的塑料颗粒与仅砷相比，纳米大小的塑料颗粒增加了近六倍。对Boscalid（一种常用农药）的效果也相同。
对具有功率生长电位的一维热方程的微小和控制的定量2D传播
摘要：铯134和-137在核事故期间普遍存在，长期寿命，可射线毒性污染物释放到环境中。在福岛daiichi核事故期间，大量不溶性，可呼吸CS的微粒（CSMP）释放到环境中。对环境样品中CSMP的监测对于了解核事故的影响至关重要。用于筛选CSMP的当前检测方法（磷光筛查放射自显影）慢效。我们提出了一种改进的方法：使用平行电离乘数气态检测器的实时放射自显影术。该技术允许对放射性的空间解决测量值，同时从空间异质样品中提供光谱数据，一种潜在的级别变化技术，可用于核事故后用于法医分析。使用我们的检测器配置，可检测到CSMP的最小可检测活动足够低。此外，对于环境样品，样品厚度不会对检测器信号质量造成不利影响。检测器可以测量和解决相距≥465μm的单个放射性颗粒。实时放射自显影是放射性颗粒检测的有前途的工具。
受乐高启发，使用微小的 3D 骨骼和软组织修复......
“我们正在申请专利的支架使用起来非常简单；它可以像乐高积木一样堆叠在一起，并以数千种不同的配置放置，以适应几乎任何情况的复杂性和规模，”领导该技术开发、俄勒冈健康与科学大学牙科学院副教授和俄勒冈健康与科学大学医学院生物医学工程副教授 Luiz Bertassoni 博士说道。