神经退行性疾病是由细胞和神经元在大脑和周围神经系统的功能丧失引起的疾病,包括阿尔茨海默氏病(AD),帕金森氏病(PD),杏仁核外侧硬化症(ALS)以及额叶摄取症状(FTD)和其他。由于对神经退行性疾病的病理机制不完全理解,目前可用的治疗方法只能减轻某些相关症状,并且仍然缺乏有效的治疗方法。大多数神经退行性疾病具有常见的细胞和分子机制,这是淀粉样蛋白样蛋白聚集体和包含体的形成。神经退行性疾病中蛋白质聚集体的广泛存在表明它们在疾病发生和进展中的特殊作用。长期以来,成核和聚集被认为是蛋白质骨料形成的唯一途径。然而,最近的研究表明,这些蛋白可能会经历另一个聚集过程,即液相分离介导的聚集。相分离是生物分子通过弱的多价相互作用形成动态凝结的过程。在这些冷凝物中,生物分子浓度高度富集,并且仍然与外部环境保持动态交换。相分离是由弱的多价相互作用(例如静电,π相关,氢键和疏水相互作用)介导的。对于特定分子,它们的相分离行为可能主要由一个或某些相互作用介导。但是,生活系统中的相互作用更为复杂。有很多工作着眼于在各种系统中做出重大贡献的相互作用类型。这些发现可能有助于我们进一步了解序列上的小扰动者如何改变相位分离行为,以及为什么自然发生的突变会产生重要的生理和生物物理效应。在活生物体中进行相分离的蛋白质通常包含本质上无序的区域(IDR)或本质上无序的蛋白质(IDP)。淀粉样蛋白通常具有这种特征。这样的IDR/ IDP没有稳定的折叠结构,并且以动态形式存在于解决方案中。由于缺乏清晰的三维结构,IDR/IDP具有更高的动力和灵活性,因此为分子间接触和相互作用提供了更多机会。近年来,研究人员表明,许多神经退行性疾病与淀粉样淀粉样蛋白样蛋白可以进行相分离,这表明淀粉样蛋白样蛋白和病理学的相行为之间存在潜在的关联。在这里,我们总结了有关几种神经退行性疾病相关的淀粉样蛋白的相分离和聚集的最新研究,包括Aβ,TAU,α-突触核蛋白,TDP-43和SOD1。它们是与神经退行性疾病相关的典型病理蛋白,并且已被证明与过去几十年中相关疾病具有很高的相关性。他们的共同特征是患者中发现的淀粉样蛋白聚集体。最近的研究表明,它们也具有相分离的特性,这可能与病理聚集体的形成相关。因此,我们总结了这些淀粉样蛋白的相位行为的最新研究,这可能带来调节相关病理过程和治疗疾病的潜在机会。我们希望本文可以帮助加深对神经退行性疾病中蛋白质的病理机制的理解,并激发疾病治疗的新思想。
摘要:结合域随机化和强化学习是一种广泛使用的方法,可以获得可以弥合模拟与现实之间差距的控制策略。但是,现有方法对域参数分布的形式进行了限制假设,该假设阻止了它们利用域随机化的全部功能。通常,选择每个参数的概率分布(例如,正常或统一)的受限制家庭。此外,基于深度学习的直接方法需要不同的模拟器,这些模拟器要么不可用,要么只能模拟有限的系统。这种僵化的假设降低了域在机器人技术中的适用性。基于最近提出的无神经可能性的内引入方法,我们引入了神经后域随机化(NPDR),这是一种算法,该算法在从随机模拟器中学习策略和在贝叶斯时尚中的模拟器参数上的策略之间交替。我们的方法仅需要一个参数化的模拟器,粗糙的先验范围,一个策略(可选的具有优化例程)和一小部分现实世界观察。最重要的是,域参数分布不限于特定族,可以将参数关联,并且模拟器不必可区分。我们表明,所提出的方法能够充分地在域参数上适应后部,以更紧密地匹配观察到的动力学。此外,我们证明了NPDR可以使用比可比算法更少的现实世界推出来学习可转移的策略。
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• 域的边界确定如下:围绕竞标区 DK1 和 DK2 的边界。DK1 代表西丹麦(日德兰半岛和菲英岛)。DK2 代表东丹麦(西兰、博恩霍尔姆和东南岛屿)。如果在丹麦边界内引入新的竞标区,这些区域将自动纳入本域协议。• 位于域边界的生产设备处理如下:如果生产设备物理上位于丹麦境外,但直接连接到丹麦电力系统,并且由丹麦测量机构进行测量,则该设备被视为属于丹麦域,并适用本协议的程序、权利和义务。