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淀粉样蛋白 PET 定量分析以供未来临床使用
摘要 淀粉样蛋白-β (Aβ) 病理是阿尔茨海默病 (AD) 发病机制中最早可检测到的大脑变化之一。可以使用正电子发射断层扫描 (PET) 在体内确定大脑 Aβ 的总体负荷和空间分布，三种氟-18 标记放射性示踪剂已获准用于临床。在临床实践中，训练有素的读者会根据目视检查将扫描结果归类为 Aβ 阳性或阴性。诊断决策通常基于这些读数，并且临床试验的患者选择越来越多地由淀粉样蛋白状态指导。然而，示踪剂在灰质中的沉积作为淀粉样蛋白负荷的函数是一个固有的连续过程，仅通过二元截断无法充分认识到这一点。最先进的淀粉样蛋白 PET 定量方法可以生成不依赖示踪剂的 Aβ 负担测量值。最近的研究表明，这些定量测量能够突出 AD 连续体早期阶段的病理变化并产生更敏感的阈值，以及提高围绕既定二元临界值的诊断信心。随着 FDA 最近批准 aducanumab 以及更多候选药物即将问世，使用定量测量早期识别淀粉样蛋白负担对于招募合适的受试者以帮助确定治疗干预和二级预防的最佳窗口至关重要。此外，定量淀粉样蛋白测量用于临床试验中的治疗反应监测。在临床环境中，大型多中心研究表明，淀粉样蛋白 PET 结果改变了诊断和患者管理，并且量化可以准确预测认知下降的速度。这些管理变化是否反映了临床结果的改善尚待确定，需要进一步验证工作以确定量化对支持治疗终点决策的效用。在这篇最新的评论中，总结并讨论了可用于淀粉样蛋白 PET 量化的几种工具和措施。这些方法在临床和研究领域的使用都在增长。同时，我们有责任向更广泛的痴呆症社区传达这些信息，提高这些方法的知名度和理解力。
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。
用于预测淀粉样蛋白共聚集的生物信息学工具
Stanislav A. Bondarev 1*，Maya V. Uspenskaya 2，JérémyLeclercq3，ThéoFalgarone3，Galina A. Zhouravleva 1和Andrey V. Kajava 3* 1 1 2 197101年，圣彼得堡生物工程ITMO大学研究所，俄罗斯联合会，3中心，Recherche En Biologie Cellulaie de Montpellier，CNRS，CNRS，MontpellierUniversité，Montpellier，34293，法国 *在这些原纤维中，每个多肽链都采用相同的含二含量的构象，并且这些链以平行和内寄存器的方式堆叠。在过去的几年中，关于不同淀粉样蛋白蛋白的共聚集的大量数据已经积累了大量数据。在已知的聚集示例中是不同酵母菌蛋白和人类蛋白RIP1和RIP3的杂聚集物。由于共聚集与功能性淀粉样蛋白的淀粉样蛋白的感染性和分子机制等重要现象有关，因此我们在更多细节中分析了其结构方面。在同一淀粉样纤维中，不同蛋白质的轴向堆叠是最常见的聚集类型之一。通过使用基于淀粉样蛋白增长尖端的结构相似性的方法，我们开发了一种计算方法来预测能够通过轴向堆积相互相互作用的淀粉样蛋白生成 -ark结构。此外，我们编制了一个数据集，该数据集由26对具有或无能力共聚集的蛋白质对组成。我们利用此数据集测试和完善我们的算法。开发的方法为多种应用开辟了一种方法，包括鉴定能够触发人类淀粉样变性的微生物蛋白。amylocomp可在网站上找到：https：//bioinfo.crbm.cnrs.fr/index.php?route = tools&tool = 30。
释放转基因较高植物的申请摘要
淀粉原产于两种不同的成分，即淀粉症和淀粉蛋白。这两个分子由葡萄糖分子组成，但不同的链氨型分子是大型且分支的分子，而淀粉症基本上是直且长的分子。淀粉分子中的直链是由淀粉语法（SS）合成的。Granul -Bound淀粉语法（GBSS）建立了链淀粉的链，而可溶性淀粉语法（SSS）则建立了在淀粉蛋白中发现的链条。淀粉分子的分支由分支酶（SBE）合成。sss以各种形式（i- We）提供，其功能与它们构建不同长度的链球链链的事实略有不同。在马铃薯线中，应用程序包括GBS，SSS和SBE已突变或激活以改变淀粉含量以及链链淀粉蛋白的链长和分支。
验证机器学习模型以跨机构检测淀粉样蛋白病理
像建立阿尔茨海默病登记处的联盟 (CERAD) 这样的半定量评分方案是阿尔茨海默病 (AD) 神经病理学实践中最常用的方法。基于机器学习的计算方法最近为全幻灯片图像 (WSI) 生成了定量分数，这些分数与人类衍生的阿尔茨海默病病理半定量分数（例如 CERAD 的分数）高度相关。然而，此类模型的稳健性尚未在不同的队列中进行测试。为了验证以前发布的使用卷积神经网络 (CNN) 的机器学习算法并确定病理异质性是否会改变算法得出的测量值，对来自 Goizueta Emory 阿尔茨海默病中心脑库的 40 个病例进行了评估，这些病例显示了一系列病理诊断（包括有和没有路易体疾病 (LBD) 的 AD，和/或 TDP-43 阳性内含体）和 A β 病理水平。此外，为了提供更深入的表型分析，我们比较了灰质和整个组织中的淀粉样蛋白负担，两者的定量 CNN 评分与 CERAD 样评分显着相关。定量评分还显示出基于 AD 病理的清晰分层，包括有或没有其他诊断（包括 LBD 和 TDP-43 内含物）与没有显着神经变性的病例（对照病例）以及 NIA Reagan 评分标准。具体而言，AD + TDP-43 的伴随诊断组显示核心斑块的 CNN 评分明显高于 AD 组。最后，我们报告说，与关注病理最密集的视野中的计算评分相比，整个组织计算评分与 CERAD 样类别的相关性更好，这是根据 CERAD 指南进行神经病理学评估的实践标准。这些发现共同验证并扩展了 CNN 模型，使其对队列变化具有稳健性，并为未来将机器学习算法纳入神经病理学实践的研究提供了额外的概念验证。
抗氧化和酪氨酸酶抑制剂活性测试...
淀粉是一种碳水化合物，它是由直链淀粉和支链淀粉组成的葡萄糖聚合物。淀粉的来源之一是西米和勿里洞芋头植物。淀粉在制药领域可用作粘合剂、崩解剂、填充剂、润滑剂。通过改性可以改善淀粉的理化性质。采用HMT（热湿处理）法进行淀粉改性是一种物理改性技术，需要在110°C的温度下进行4小时的热处理。天然未改性淀粉在物理化学性质上仍存在一些局限性，因此本研究旨在确定使用 HMT（热湿处理）方法改性西米和勿里洞芋头淀粉的物理化学性质表征。采用HMT（热湿处理）法对变性淀粉的理化性质进行测定，结果显示西米淀粉的含水量为9%、8.24%、8%，膨胀率分别为91.13%、105%、94.1%，而勿里洞芋头淀粉的含水量为1.56%，膨胀率仅为8.16%。
使用跟踪转甲状腺素淀粉样心肌病的临床前进展
是作者/资助者，已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。 （未经同行评审认证）预印本此版本的版权持有者于 2024 年 12 月 24 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.08.25.24312556 doi：medRxiv 预印本
早期的β-淀粉样蛋白在大脑中的积累与周围T细胞改变有关
[11C] -PIB-PET扫描。受试者在PIB SUVR> 1.265的截止水平下被认为是β-淀粉样蛋白阳性。 N.A.=未评估。（d）横截面II及其4个诊断组的特征。分组基于认知测试（健康对照主题= HC，轻度认知障碍= MCI）和由[18F] -Flutemetamol（FMM）-PET扫描测量的皮质β-淀粉样蛋白。受试者在fmm centiloid> 12的截止水平上被认为是β-淀粉样蛋白阳性。（e，f）t分布的随机邻居嵌入（TSNE）和所有CD45 + PBMC的群集和流量聚类在所有受试者中平均的I（e）（e）的所有受试者（tsne设置：迭代：迭代= 12'00 000，事件，事件= 10'000 = 10'000 = 10'000; permulation = 10'000; inii； （f）（TSNE设置：迭代= 4'000，事件= 10'000，Perplexity = 50; Flowsom设置：K15，合并为八个主要细胞种群）。（g，h）热图，用于鉴定八个主要的CD45 + PBMC簇。热图显示了横截面I（G）和横截面II（H）的Arcsinh转换的中位标记强度。
阿尔茨海默氏病中的抗淀粉样β疏水肽
细胞内淀粉样β低聚物（AβOS）与阿尔茨海默氏病（AD）发病机理和这种神经退行性疾病中的神经元损伤有关。钙调蛋白与AβO具有非常高的亲和力结合，在Aβ诱导的神经毒性中起关键作用，并已用作AβO-抗抗酸肽设计的模型模板蛋白。Aβ的COOH末端结构域的疏水性氨基酸残基在与具有高亲和力的AβO的细胞内蛋白相互作用中起主要作用。本综述着重于与Aβ末端结合的Aβ-抗疏水性肽及其在大脑中的内源性产生的结合，强调了蛋白酶体作为这种类型肽的主要来源。强调，相对于年龄匹配的健康个体，这些疏水性内源性神经肽的水平在AD患者的大脑中发生了显着变化。可以得出结论，这些神经肽可能成为评估零星AD和/或AD预后风险的有用生物标志物。此外，与Aβ的COOH末端结合的Aβ-抗疏水性肽似乎是先验的新型AD疗法的良好候选者，可以与其他基于药物的疗法结合使用。未来在AD临床管理中使用的观点和局限性。
基于淀粉，羧甲基纤维素，亚甲基 - 双酰胺及其施用的水凝胶制备
摘要 - 该文章提供了有关淀粉，羧基甲基纤维素，甲基双酰亚胺的信息，以及根据它们及其应用制造高弹性水凝胶的技术。使用文献给出了有关水凝胶研究水平的简要信息。根据百分比研究了水凝胶，淀粉和羧基甲基纤维素的合成过程，并在MG中表达水凝胶的肿胀，并在ML中表达了吸水。IR光谱，热分析，热重法，罗马光谱和水凝胶的SEM分析并分析。简单地说，10克水凝胶最多可容纳2.5-4升水。正确使用时，水凝胶可以为大多数农作物节省20-40％的灌溉水。最后，总结了水凝胶在农业植物中的重要性。