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World File Search System淀粉
一个定量性状基因座，用于减少与脑淀粉样血管病减少的小胶质细胞APOE表达
CAA风险（序数）Shade等。2024 -ROSMAP+NACC+ACT‡7,381 70.6％-0.81 [0.76，0.86] 8.00E -12 CAA风险（ordinal）Rosmap（重叠的Shade Shade et al.2024）847 46.5％50.1％0.67 [0.54，0.83] 2.57E-04 CAA风险（ORDINAL）NACC（重叠的Shade Shade Shade et al.2024）4,126 84.1％49.0％0.85 [0.78，0.92] 1.07E-04 CAA风险（ORDINAL）MCSA（独立于Shade等人2024）801 33.5％47.3％0.87 [0.73，1.05] 0.151
b“蛋白折叠是一个细微的过程，由原代氨基酸序列的内在特性以及细胞蛋白质质量控制机制。错误折叠的蛋白质可以聚集到有毒的寡聚物中，或溶解性疾病，并与这些疾病相关，并与这些疾病相关联，这些疾病与这些疾病有关。淀粉样蛋白沉积物共享一个共同的跨结构，无论其主要氨基酸序列都表现出生物分子的凝结物形成是某些淀粉样蛋白的固有的固有的共同点。这一特殊疾病的折叠式疾病和下游发展。
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。”
超吞噬表面上的液滴反应器可以控制和表征淀粉样蛋白纤维生长
在体外和原位结构表征中产生蛋白质淀粉样蛋白纤维的方法在生物学，医学和药理学中至关重要。，我们首先证明了超氧化物底物上的液滴作为反应器，可通过使用合并的浅层显微镜和热成像来实时监测生长过程，从而产生蛋白质淀粉样蛋白纤维。分子结构的特征是拉曼光谱，X射线衍射和X射线散射。我们证明了样品温度梯度引起的对流流是有序蛋白质纤维的生长的主要驱动力。特别注意PHF6肽和全长TAU441蛋白以形成淀粉样蛋白纤维。通过与分子动力学模拟的结合实验，表征了这些淀粉样蛋白纤维的构象多态性。该研究提供了一种可行的程序，以优化未来研究中其他类型蛋白质的淀粉样蛋白形成和特征。
淀粉酶和纤维素酶从新分离的枯草芽孢杆菌使用酸处理的马铃薯果皮废物
摘要：属于芽孢杆菌属的物种会产生许多有利的细胞外临界，这些细胞外象征在商业规模上具有巨大的应用，用于纺织品，洗涤剂，饲料，食品和饮料行业。这项研究旨在与当地环境分离出有效的热耐淀粉和纤维素细菌。使用盒子 - 贝恩肯的设计响应表面方法论，我们进一步优化了淀粉酶和纤维素酶活性。通过16S rRNA基因测序将分离株鉴定为枯草芽孢杆菌Qy4。这项研究利用马铃薯果皮废料（PPW）作为生物材料，在开放环境中过度倾倒。干燥PPW的营养状况是通过近距离分析确定的。在250 ml erlenmeyer量中进行了所有实验运行，该量含有酸处理的PPW作为底物，由耐热的枯草脂肪酸盐Qy4在37°C下孵育72 h，在浸没发酵中孵育72 h。结果表明，与酸治疗相比，稀释的H 2 SO稀释辅助高压灭菌治疗有利于产生更多的淀粉酶（0.601 IU/mL/min），而在稀酸治疗中观察到高纤维素酶的产生（1.269 IU/mL/min），并且在稀酸治疗中观察到，并且与酸辅助治疗相比非常有效。确定的P值，F值和系数证明了模型的重要意义。这些结果表明，PPW可以可持续地用于生产酶，这些酶在各种工业阵列中，尤其是在生物燃料生产中。
阿尔茨海默氏病超过淀粉样蛋白：未来治疗干预策略
神经退行性疾病包括影响大脑神经元存活和功能的各种医疗状况。神经元损失通常会导致认知功能下降和痴呆症的进步。痴呆是神经退行性疾病的常见分母。2015年世界痴呆症患者的WorldHealthoranizationsimationthenumber占4747万。随着人口的年龄，预计该数字在2030年将达到7563万，在2050年将达到1.3546亿。阿尔茨海默氏病是老年人最常见的痴呆症原因。痴呆症的自然病程，尤其是阿尔茨海默氏病，导致严重的残疾和依赖性。对护理人员和公共卫生系统的影响令人震惊。痴呆症的总估计成本为604亿美元（47.1亿英镑； 2010亿欧元），约占全球国内生产总值（www.who.int）的1％。痴呆症没有修改疾病的治疗。
日本建立机器学习模型，以预测大脑中的淀粉样蛋白β
OITA大学和日本的Eisai Co.宣布开发机器学习模型，以预测淀粉样蛋白β（A？）在大脑中积累，结合了背景数据，例如年龄，性别，吸烟史和病史，以及一般血液测试和小型精神状态检查（MMSE）项目。该模型有望使初级保健医师预测大脑A的积累？，在常规体检期间，哪个是阿尔茨海默氏病（AD）的重要病理因素，并促进AD的简单早期筛查。
淀粉样HFQ与单链DNA
1分子生物学系，吉丹斯克大学，威塔斯沃萨大学59、80-308 GDANSK，波兰； 2巴黎萨克莱大学实验室LéonBrillouin，CEA，LLB，91191 GIF-SUR-YVETTE，法国； 3迪斯科梁线，Synchrotron Soleil，91192 GIF-SUR-YVETTE，法国； 4新加坡国立大学物理系117542，新加坡； 5 ISA，Aarhus University物理与天文学系，丹麦8000 Aarhus C； 6 UMR9019-CNRS，基因组完整性和癌症，巴黎 - 萨克莱大学，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），F-94805 Villejuif Cedex，法国； 7 PSL大学，巴黎 - 萨克莱大学，UMS2016，INSERM US43，多模式成像中心，法国91400 Orsay，INSERM2016； 8 Cnanomat and Inserm平台，U1148，血管转化科学实验室，UFR SMBH，巴黎大学13号，索邦·巴里斯·塞特（Sorbonne ParisCité），F-93017，法国Bobigny，法国和9号巴黎大学Cité，UFR SDV，75006，法国巴黎，法国，法国，
教育年份与主观认知下降，MCI和阿尔茨海默氏病的患者的淀粉样蛋白负担之间的关联
方法的淀粉样蛋白-PET信息（[18 f] flutemetamol或[18 f] florbetaben）的SCD+，轻度认知障碍（MCI）和AD从AMYPAD-DPMS队列中获取，这是一项多中心随机对照研究。组分类基于SCD-I和NIA-AA工作组的建议。淀粉样蛋白宠物图像是在初次筛选后的8个月内获取的，并用不型进行处理。淀粉样蛋白负载基于全局丝氨酸（CL）值。教育水平由多年来的正规教育和随后的高等教育索引。使用线性回归分析，在整个队列中测试了教育对CL值的主要影响，然后评估通过诊断群体的教育互动（协变量：年龄，性别，性别和招募记忆诊所）。为了说明非AD病理学和合并症的影响，我们比较了白质高强度（WMH）严重程度（WMH）严重程度，心血管事件，抑郁症，抑郁症，焦虑症以及使用Fisher精确测试的每个诊断类别中受过较低教育和受过良好受教育程度的群体之间的较低教育和受过良好受教育程度的组之间的焦虑病史。教育
淀粉纤维复合材料，一项从微波泡沫到生物降解的全甲糖泡沫的研究
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
比较记忆诊所队列中阿尔茨海默氏病诊断的血液基淀粉样生物标志物的超敏和质谱定量
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