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GaN微管挠曲电学研究平台的建立
摘要。本文提出了一种经济高效的工艺流程设计与开发，用于研究 GaN 微管的挠曲电性能，微管直径为 2 - 5 μm，微管壁厚为 50 nm。研究了设计以及电化学蚀刻参数（施加电压、阳极氧化持续时间）对获得的通道尺寸的影响。所提出的技术路线意味着在高蚀刻速率下在环保电解质中对 n-InP 半导体晶体进行电化学蚀刻。通过实验优化了工艺流程。建议引入一个垂直通道，微管将放置在该通道中，以便在测量过程中在平台上达到更高的稳定性。
基于微管蛋白靶点的抗肿瘤药物研究进展
解聚。这种特性被称为微管的动态或动态不稳定性，主要发生在微管末端（7）。因此，这种动态不稳定性是指微管末端的解聚和生长变化。微管的动力学和特定功能主要受微管结合蛋白、微管蛋白翻译后修饰和微管蛋白亚型的调节（8,9）。其中包括微管聚合酶、微管解聚酶、乙酰化、酪氨酸化/去酪氨酸化、解聚蛋白和微管剪接蛋白（10,11）。GTP水解是调节微管动态不稳定性的能量来源。当微管蛋白添加到微管末端时，与微管蛋白结合的GTP水解为微管蛋白-GDP和无机磷酸盐Pi（12）。然后，Pi 从微管中分离出来，留下由 GDP 和微管组成的微管核心 (13)。含有微管蛋白结合 GTP 或 GDP-Pi 的微管末端对于解聚是稳定的。同时，微管蛋白-GDP 和无机磷酸盐 Pi 的释放会诱导微管蛋白分子构象的变化，从而产生微管聚合物。由此产生的聚合物是不稳定的，这会导致微管受损或缩短 (14)。由 GTP 水解驱动的微管末端构象变化为各种微管结合蛋白提供了理想的结构，以精确调节微管的动态不稳定性 (12)。
微管结合剂：癌症治疗的一个动态领域
微管在真核细胞的增殖、运输、信号传导和迁移中发挥着多种关键作用。因此，已开发出多种微管结合剂，用于不同的目的，包括用作杀虫剂、抗寄生虫剂和抗癌剂。在哺乳动物细胞中，微管既存在于间期细胞中，也存在于分裂细胞中。在后者中，组成有丝分裂纺锤体的微管具有高度动态性，对治疗抑制剂极其敏感。这解释了为什么改变微管功能的化合物已被证明对癌症患者具有高度活性。50 多年前发现的长春花生物碱 1 和近 40 年前首次分离的紫杉烷类药物目前用于治疗多种适应症，包括实体瘤 2 3 和血液系统恶性肿瘤 。它们最常用于联合化疗方案，包括一些治愈性 4 – 6
重组大鼠微管相关蛋白tau（mapt ...
tau蛋白是一种由MAPT基因编码的高度可溶的微管相关蛋白（MAP）。tau蛋白是一种基本蛋白。作为地图家族的成员，tau蛋白主要作用于轴突的远端，以维持微管的稳定性和柔韧性。tau蛋白与微管蛋白相互作用以稳定微管，同时驱动微管内的小管蛋白组装。tau蛋白通过异构化和磷酸化控制微管的稳定性。tau蛋白参与调节轴突运输和核功能以保护DNA完整性。与肌动蛋白细胞骨架相互作用以促进肌动蛋白丝的形成；并通过与FYN相互作用来调节NMDA受体信号通路。tau的磷酸化受许多激酶的调节，包括PKN，丝氨酸/苏氨酸激酶，其活化会导致微管组织破坏。高磷酸化TAU在神经元中的积累会引起神经原纤维变性，这与各种神经退行性疾病（如AD和PD）有关。
顶复门寄生虫中的微管蛋白超家族
摘要：微管和含有特殊微管的结构由微管蛋白组装而成，微管蛋白是真核生物必需蛋白的一个古老超家族。在这里，我们使用生物信息学方法来分析来自顶复门的生物体中微管蛋白的特征。顶复门是原生动物寄生虫，可引起多种人类和动物传染病。单个物种分别含有 1 到 4 个 α - 和 β - 微管蛋白同型基因。这些基因可能指定高度相似的蛋白质，表明功能冗余，或表现出与特殊作用相一致的关键差异。一些（但不是全部）顶复门含有 δ - 和 ε - 微管蛋白基因，这些基因存在于构建含有附属物的基体的生物体中。顶复门 δ - 和 ε - 微管蛋白的关键作用可能仅限于微配子，这与单个发育阶段对鞭毛的有限要求相一致。其他顶复门的序列分化或 δ - 和 ε - 微管蛋白基因的丢失似乎与中心粒、基体和轴丝的需求减少有关。最后，由于纺锤体微管和鞭毛结构已被提议作为抗寄生虫疗法和传播阻断策略的目标，我们将在基于微管蛋白的结构和微管蛋白超家族特性的背景下讨论这些想法。
此微管不存在：扩散模型的超分辨率显微镜图像生成
生成模型（例如扩散模型）在近年来已取得了重大进步，从而使能够在各个领域综合高质量的现实数据。在这里，我们探讨了从公开可用数据库的超分辨率显微镜图像的扩散模型的适应和培训。我们表明，生成的图像类似于实验图像，并且生成过程不会记住训练集中的现有图像。此外，我们比较了使用我们生成的高分辨率数据与使用样本数学建模获得的高分辨率数据训练的基于深度学习的反卷积方法的性能。使用一个小的实际训练数据集，我们可以根据空间分辨率获得出色的重建质量，从而表明了准确的虚拟图像生成的潜力，以克服收集和注释图像数据的局限性进行培训。最后，我们使我们的管道公开可用，可在线运行和用户友好，以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了生成扩散模型对显微镜任务的潜在贡献，并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
Mn-Motif蛋白MAP6D1组装睫状双线微管
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年2月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.17.638590 doi：Biorxiv Preprint
此微管不存在：扩散模型的超分辨率显微镜图像生成
生成模型（例如Di usion模型）在近年来已取得了显着的进步，从而使能够综合各个领域的高质量现实数据。在这里，探索了在超分辨率显微镜图像上的分解模型的适应和训练。表明，生成的图像类似于实验图像，并且生成过程不会从训练集中的现有图像中显示出很大程度的记忆。为了证明生成模型在数据增强中的有用性，将基于基于学习的高分辨率数据训练的基于深度学习的单位图（SISR）方法的性能与单独使用实验图像或数学建模产生的图像进行了比较。使用一些实验图像，改进了重建图像的重建质量和空间分辨率，从而展示了分解模型图像产生的潜力，以克服显微镜图像收集和注释的限制。最后，该管道公开可用，可在线运行和用户友好，以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了显微镜任务的生成分歧模型的潜在贡献，并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
双牛素增强微管以促进软环境中的生长锥
摘要。在半个多世纪的时间里，科学家开发了数学模型来了解人心的行为。今天，我们有数十种心脏组织模型可供选择，但是选择最佳模型仅限于专家专业人士，容易偏向用户偏见，并且容易受到人为错误的影响。在这里，我们将人类从循环中取出并自动化模型发现过程。朝向这个目标，我们建立了一种新型不可压缩的正性构型神经网络，以同时发现模型和参数，可以最好地解释人类心脏组织。值得注意的是，我们的网络具有32个内部术语，8个各向同性和24各向异性，并且完全自主选择了最佳模型，其中包括超过40亿可能的术语组合。我们证明我们可以通过三轴剪切和双轴扩展测试成功训练网络，并系统地将参数向量稀疏为L 1-正则化。引人注目的是，我们坚强地发现了一个四个期模型，该模型在第二个不变I 2中具有二次术语，而在第四和第八个不变的I 4F，I 4N和I 8F中，指数二次术语。重要的是，我们发现的模型是可以通过设计来解释的，并且具有具有良好固定的物理单位的参数。我们表明，它的表现优于流行的现有心肌模型，并且可以很好地概括，从均质实验室测试到异质的整个心脏模拟。这是通过直接将发现的网络权重作为输入的新的通用材料子例程来实现的。自动化模型发现的过程有可能使心脏建模，扩大科学发现的参与以及加速心血管疾病创新治疗的发展。
微管剂A诱导人卵巢癌A2780细胞的DNA损伤和凋亡
耐药性的重要后果是，癌细胞对治疗剂不敏感并摆脱凋亡[4]。在抗药性细胞中据报道了凋亡基因（例如p53，Bcl-2和Bax）和信号转导途径的变化[5]。研究报告说，BCL-2与BCL-XL和MCL-1一起调节对化疗的耐药性，并降低卵巢癌患者的存活率[6,7]。有不同的癌症亚组，其中这些抗凋亡蛋白的至少一个家庭成员过表达，并且在固有的耐药性癌症中更常见[8]。当前，可用的抗癌疗法包含基于靶向癌细胞DNA完整性和/或复制的治疗方法，这间接触发了肿瘤细胞中的凋亡[9,10]。发现新化合物及其潜在的细胞毒性和凋亡作用的确定对于提高治疗率很重要。