b“蛋白质折叠是一个细微的过程,由原代氨基酸序列和细胞蛋白质质量控制机制编码并取决于错误折叠的蛋白质可以汇总成有毒的寡聚物或淀粉样蛋白原纤维,并与包括阿尔茨海默氏症和帕金森氏病以及II型糖尿病在内的疾病有关。这些淀粉样蛋白沉积物具有共同的跨结构,无论其主要氨基酸序列如何。最近的研究表明,生物分子冷凝物的形成是某些淀粉样蛋白蛋白质固有的另一种共同点。冷凝物的新兴生物物理特性可以调节蛋白质聚集;因此,了解淀粉样蛋白形成的结构和动力学基础以及蛋白质质量控制机制对于理解蛋白质错误折叠疾病和治疗剂的下游发展至关重要。本期特刊需要进行多样化和全面的概述,这些概述说明了来自生物物理,生化或细胞生物学观点的蛋白质错误折叠和神经退行性疾病。”
Giles T. Hanley-Cook ID 1 Guri Skeie ID 10,ID 1,11,Corinne Casagrande 3,Genevi Ferrari Ferrari 3,Christina C. Daniel C. Daniel ID 16,H。Jannasch ID 20,13.25,13.25
螺旋对象通常在电子或机械微系统中实现,需要精确理解其机械性能。虽然已经深入研究了由圆柱形纤维形成的螺旋,但对螺旋形状的纤维膜的横截面的作用知之甚少。我们通过实验研究了由超薄PMMA丝带制造的微螺旋的力伸展响应。利用新实现的控制螺旋几何形状,量化螺旋螺距的影响,并突出显示了螺旋丝的显着性刺激。两种现象是确定的:从小螺距上的色带扭曲到高螺距上弯曲主导的状态的机械跃迁,以及纯粹的几何影响,特定于螺旋丝带。与先前建立的不可扩展性弹性条的分析模型发现了良好的一致性。
背景与目的:激酶组是指基因组中编码的蛋白激酶的完整集合。最常见的翻译后修饰类型是磷酸化,超过三分之二的人类编码蛋白被蛋白激酶磷酸化。磷酸化作为蛋白质活性的重要调控因子,大大扩展了表观基因组的灵活性。因此,蛋白激酶通常通过参与细胞内途径促进细胞增殖、存活和迁移,并且在过表达或激活时与致癌作用有关。本研究的主要目标是研究激酶在致癌中的作用,并研究其作为药物在治疗各种癌症中的潜力。方法:在本综述中,通过搜索 Scopus、PubMed、Web of Science 和 ScienceDirect 数据库,选择 2010 年至 2022 年之间发表的文章并使用关键词“癌症、人类激酶组、激酶和激酶抑制剂”进行分析。结果:根据研究主题选择了 64 篇文章,由于与主要关键词缺乏相关性,排除了 11 篇文章。本研究调查了激酶在细胞增殖和人类癌症中的作用,并将激酶抑制剂与化疗或放射疗法等其他常见治疗方法相结合,可以作为癌症治疗的一种新方法和有前途的方法。结论:根据本研究的结果,激酶被认为是细胞生长和增殖的最重要组成部分之一,因此它们在过度活跃的癌症过程中发挥着重要作用。本研究表明,控制和抑制激酶家族对克服癌细胞生长具有良好的益处。关键词:人类激酶组、激酶、翻译后修饰、癌症、激酶抑制剂。
现有文献表明,计算机模拟可以揭示微观个体的特征如何引起系统整体的宏观现象。本文旨在将这种重要的基于模拟的观察结果建立在坚实的基础上,作为理论结果。本文不仅探讨整体现象何时可以自然地从微观特征中产生,还探讨了许多宏观实体如何以及为何似乎通过将微观主体有机地聚集到统一导向的运作整体中来响应市场呼声,即使这些主体的利益不一致甚至相互冲突。本文根据系统科学的结果得出结论,并建立了一个充分条件,在此条件下,微观主体的特征可以自然地导致系统整体的宏观特性的出现,即使前者是异质的并且表现为
摘要 —基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 允许用户仅使用大脑活动来控制计算机以执行各种应用,而大脑活动通常由脑电图 (EEG) 记录。尽管 BCI 应用众多,但由于其准确性较差,它们在实验室外的使用仍然很少。一些用户无法使用 BCI,这种现象有时被称为“BCI 文盲”,影响了大约 10% 到 30% 的 BCI 用户,他们无法产生可辨别的 EEG 模式。通过进行神经生理学分析,尤其是通过识别 BCI 性能的神经生理学预测因子,我们可以更好地理解这种现象及其原因。反过来,这也可能帮助我们更好地理解并从而可能改进 BCI 用户培训。因此,本文提出了专用于预测 MI-BCI 用户表现的统计模型,该模型基于从“睁眼放松”条件下的两分钟 EEG 记录中提取的神经生理学用户特征。我们考虑了 56 名受试者在进行 MI-BCI 实验之前在“睁眼放松”条件下记录的数据。我们使用机器学习回归算法和留一交叉验证来构建我们的预测模型。我们还计算了这些特征(神经生理预测因子)与用户的 MI-BCI 表现之间的不同相关性。我们的结果表明,此类模型可以比偶然性(p ≤ 0.01)更好地预测用户表现,但平均绝对误差相对较高,为 12.43%。我们还发现我们的一些特征与性能之间存在显着的相关性,包括之前探索的 µµµ 波段预测因子,以及这里提出的新预测因子:µµµ 峰值位置变异性。因此,这些结果有助于更好地理解和预测 BCI 文盲。但是,它们还需要进一步改进才能获得更可靠的预测。索引词 — 脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、神经生理预测指标
一氧化二氮(N 2 O)从废水处理厂的排放量,具有变暖的潜力为12 298倍,这是CO 2的降低,对降低其碳足迹构成了重大挑战。当前的13个缓解策略着重于限制氮化和反硝化过程中的n 2 o形成14,但忽略了微生物还原机制。这项研究研究了15种增强一氧化二氮还原酶(NOSZ)活性的潜力,以降低N 2 O至N 2。我们假设16个战略氧操作可以通过连续的NOSZ表达17增强n 2 O的破坏,并在具有优质NOSZ功能的微生物中实现NOSZ激活。我们使用宏基因组学和19种元蛋白质组学评估18个微生物群落功能和代谢调节,以阐明间歇性曝气方案对N 2 O排放的影响。20与周期性缺氧暴露的间歇性充气通过增强菌只菌的代谢活性,从而显着降低了N 2 O的排放,并清除21 71%的氮。nosz 22的活性在系统适应氧气调节后增加了4至6.5倍,将23次与没有缺氧相的连续氧氧化循环相比。后者导致24 N 2 O排放量增加,这是由于NOSZ活性抑制的25甲基杆菌的产生,而N 2 O的产生增加,该甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基的排放量增加了。我们的发现,26个战略氧气操纵可以为N 2 O的破坏提供能量,为27种开发下一代废水处理技术奠定了基础,以减轻N 2 O排放。28
简明英语摘要背景和研究目标全球对肺炎球菌疾病的控制受到肺炎球菌结合疫苗 (PCV) 成本的限制。2009 年,冈比亚采用常规三剂接种方案(不加加强剂)(“3+0”方案)引入了 PCV。PCV 的引入已导致侵袭性肺炎球菌疾病(由于疫苗中包含的血清型和严重肺炎)大幅减少。现在疫苗型侵袭性肺炎球菌疾病已得到控制,肺炎球菌疫苗接种方案 (PVS) 研究将比较持续使用的 3+0 方案与过渡到替代的两剂接种方案(包括加强剂、一剂早期剂量和一剂加强剂)。这项拟议的 PVS 子研究旨在评估加强剂量对鼻咽肺炎球菌感染的影响、两种方案的免疫原性以及 PCV 与黄热病疫苗的共同给药。
Morelle Raïsa Djiaala Tagne、Mireille Ebiane Nougang、Edith Brunelle Mouafo Tamnou、Awawou Manouore Njoya、Pierrette Ngo Bahebeck、Samuel Davy Baleng、Paul Aain Nana、Yves Yogne Poutoum、Genevieve Bricheux、Claire Stéphane Metsopkeng、Télesphore Sime-Ngando 和 Moïse Nola DOI: https://doi.org/10.22271/micro.2023.v4.i1b.72 摘要 这项研究评估了在雅温得(喀麦隆)的井和雨水样本中分离的蜡状芽孢杆菌、苏云金芽孢杆菌和枯草芽孢杆菌菌株的抗生素敏感性。在长旱季 (LDS)、短旱季 (SDS)、长雨季 (LRS) 和短雨季 (SRS) 期间每月收集水井水样,对于雨水则在 LRS 和 SRS 期间收集。考虑的抗生素包括亚胺培南、阿米卡星、庆大霉素、环丙沙星、氧氟沙星、磺胺甲唑和四环素。对于来自地下水的菌株,对于苏云金芽孢杆菌,抗生素抑制直径从 9.13 毫米(SDS 期间的磺胺甲唑)到 32.78 毫米(LDS 期间的亚胺培南),对于蜡状芽孢杆菌,抗生素抑制直径从 8.2 毫米(SDS 期间的磺胺甲唑)到 35.25 毫米(LDS 期间的亚胺培南)不等,对于枯草芽孢杆菌,抗生素抑制直径从 5.05 毫米(LRS 期间的氧氟沙星)到 29.25 毫米(LDS 期间的亚胺培南)。雨水中的芽孢杆菌直径从 4.55 mm(LRS 期间使用磺胺甲唑)到 25.65mm(LRS 期间使用亚胺培南),蜡状芽孢杆菌从 2.13 mm(LRS 期间使用亚胺培南)到 20.05mm(SRS 期间使用亚胺培南),枯草芽孢杆菌从 5.03 mm(SRS 期间使用庆大霉素)到 25.15mm(SRS 期间使用四环素)。LRS 期间分离出的芽孢杆菌菌株对大多数抗生素具有多重耐药性。大多数抗生素的抑菌直径在不同季节之间存在显著差异(p<0.05)。关键词:抗生素敏感性,芽孢杆菌菌株,地下水和雨水,抑菌直径变化 1. 引言 不同国家的水消耗量差异很大。这取决于其发展、人口和资源本身。当水被污染时,水会成为许多疾病的主要传播媒介之一,而这些疾病是导致人类或动物大规模流行病的原因。污染源包括河流、水体、咸水以及雨水、露水、雪和极地冰。每种环境中的水都可能被化学物质和微生物污染,包括原生动物、病毒和细菌 [1] 。水环境中有各种细菌科。这些微生物具有各种特性。通常用于识别细菌微生物的一些特性是革兰氏染色细胞壁和产孢特性。芽孢杆菌属细菌被称为革兰氏阳性菌和产孢菌。它们存在于空气、水中或土壤中 [2] 。对于人类来说,一些芽孢杆菌种是病原体或机会性病原体,而另一些只是共生菌。然而,细菌的共生特性取决于其环境中的几个因素 [3] 。除了食物中毒外,这些细菌会引起局部和全身感染,有时会导致患者死亡 [4, 5] 。多年来,人们也认识到生物颗粒对大气过程的潜在相关性 [6, 7] 。空气中的生物颗粒作为一个整体也被称为生物气溶胶。它们可以包括细菌细胞和细胞碎片、真菌孢子和真菌
摘要:确定个体对病原体、自身抗原或环境因子的体液免疫反应性传统上是通过评估血液中的特定抗体水平来实现的。然而,在许多情况下,特异性抗体的滴度会随着时间的推移而下降,因此不能如实地反映先前的抗原暴露或免疫记忆的建立。因此,为了评估个体的体液免疫能力,有必要评估功能性 B 细胞记忆。在这里,我们描述了新的 B 细胞 ELISPOT 和 FluoroSpot 检测(统称为 ImmunoSpot),这些检测可以快速开发和验证,以在体外和单细胞分辨率下表征对任何所需抗原特异的记忆 B 细胞 (B mem ) 库。此外,B 细胞 FluoroSpot 检测的多重变体能够以最少的细胞材料要求对分泌不同抗体类别和/或 IgG 亚类的抗原特异性 B 细胞进行高通量测试。 B 细胞 ImmunoSpot 检测还可以测量抗原特异性 B mem 区室内的亲和力分布,并允许进行交叉反应测量,从而可以深入了解针对未来病原体变体建立的 B mem。总的来说,这里介绍的 ImmunoSpot ® 系统具有高度可重复性,并且可以轻松验证是否适用于受监管的测试。新获得的监测抗原特异性 B mem 区室的能力应该会促进对健康和疾病中的体液免疫的更全面了解。