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World File Search System磁小体
尺寸纳米磁回路
为了充分理解基因功能，在某个时候，有必要研究完整生物体的影响。在1980年代后期创造了第一只淘汰老鼠的创建引起了整合生理学领域的革命，这种革命一直持续到今天。在选择遗传修饰策略时，有许多复杂的选择，其中一些将在本综述中涉及，但主要重点是突出由于体内心脏表型的解释而引起的潜在问题和陷阱。作为典范，我们将仔细检查心脏能量学领域，并尝试了解肌酸激酶（CK）能量缓冲和运输系统在完整生物体中的作用。这个故事强调了遗传背景，性别和年龄的混杂影响，以及根据滥交蛋白和代谢冗余而解释淘汰模型的困难。它将考虑转基因过表达的剂量依赖性效应和意外后果，以及在体内表型技术的背景下需要进行实验性严格的结果。本次审查不仅将使心脏能量学领域具有清晰度，而且还将帮助非专家评估和批判性地评估由体内遗传修饰引起的数据。
铁磁（SB，V）2 ...
3D元素掺杂剂。因此，由于存在无量化边缘状态而导致的量子反转对称性可能会导致量子异常效应（qahe）的检测。[10–12]预计此类设备与常规超导体的组合可以容纳Majorana Fermions，这些设备适用于用于拓扑量子计算机的编织设备。[13,14]由于真实材料的频带结构很复杂，因此在较高温度下实现Qahe或Majoraana fermions是一项挑战。需要高度精确的频带结构工程来有效抑制散装带的贡献。迄今为止，这构成了基于Qahe开发实用设备的主要限制障碍之一。因此，不可避免的是对TI的频带结构的更深入的了解。shubnikov – de Hass（SDH）振荡是一种通常在干净的金属中观察到的量子相干性，其中电荷载体可以在没有杂志的网络下完成至少一个完全的回旋运动而无需杂物散射。[15]可以从振荡期和温度依赖性振幅变化中提取诸如费米表面拓扑和无均值路径之类的财富参数。[16]量子振荡已被广泛用作研究高温超导体和拓扑材料的工具。[17–20]最近观察到ZRTE 5中三维（3D）量子霍尔效应（QHE）的观察吸引了进一步的热情研究ti Mate的量子振荡。[24,27]但是，未观察到远程FM顺序。[21]在二进制化合物，BI 2 SE 3，BI 2 TE 3和SB 2 TE 3散装晶体和薄片中观察到了量子振荡。[22–25]在这些系统中，振荡起源于表面状态或散装带，具体取决于化学电位的位置。[26]最近，在掺杂的Ti单晶的3D元素中发现了量子振荡，例如Fe掺杂的SB 2 TE 3和V掺杂（BI，SN，SB）2（TE，S）3。结果促使制备相似材料的薄膜，并具有与高迁移率拓扑表面状态共存的FM顺序的潜力。到目前为止，据我们所知，只有少数报道观察到磁掺杂的TI中的量子振荡，例如V型（BI，SB）2 TE 3，Sm-Doped Bi 2 Se 3。[28,29]但是，
核小体和染色质对 CRISPR-Cas12a DNA 靶向的抑制
基因组工程核酸酶必须接触染色质化的 DNA。在这里，我们研究了 AsCas12a 如何切割人类核小体和相浓缩核小体阵列内的 DNA。使用定量动力学方法，我们表明动态核小体解开调节靶标对 Cas12a 的可及性，并决定核小体抑制结合的两个步骤（PAM 识别和 R 环形成）的程度。通过降低 DNA 可弯曲性、添加组蛋白修饰或引入靶标近端 dCas9 来放松核小体内的 DNA 包裹，可将 DNA 切割率提高 10 倍以上。出乎意料的是，Cas12a 很容易切割染色质状、相分离的核小体阵列内的核小体间接头 DNA。由于相邻的核小体和染色质压缩，DNA 靶向仅减少了约 5 倍。这项研究解释了核小体中的靶向切割发生频率低于细胞中核小体耗尽的基因组区域内的脱靶切割的观察结果。我们得出结论，核小体解开调节 CRISPR-Cas 核酸酶的可及性，并提出增加核小体呼吸动力学将改善真核细胞中的 DNA 靶向性。
核小体呼吸促进了先锋转录因子
摘要：遗传信息的转移始于与DNA上特定位点结合的跨文字因子（TFS）。但在活细胞中，DNA主要被核小体覆盖。有蛋白质，称为先驱TF，可以有效地到达核小体隐藏的DNA位点，尽管不了解基本机制。使用最近提出的相互作用补偿机制的思想，我们开发了一个随机模型，用于核小体呼吸对DNA的目标搜索。发现，与没有呼吸的情况相比，核小体呼吸可以显着加速先锋TF的搜索。我们认为，这是相互作用补偿机制的结果，该机制使蛋白质可以通过外部DNA段进入内核小体区域。建议自然优化的先驱TFS利用核小体呼吸。所提出的理论图片为成功侵袭核小体埋藏基因提供了可能的微观解释。
![利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]](/simg/9\9387ec6c0b051bb435b36d1f49766d3c18604346.png)
利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]
(1) R. Gómez-Bombarelli, J.N.魏，D. Duvenaud，J.M.Hernandez-Lobato、B. Sanchez-Lengeling、D. Sheberla、J. Aguilera-Iparraguirre、T.D.希泽尔 R.P.亚当斯和 A.Aspuru-Guzik.，“使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计”，ACS Central Science，卷。4，没有。2，第268-276，2018 年 2 月。(2) T.Guo, D.J.Lohan 和 J.T.Allisony，“使用变分自动编码器和风格迁移进行拓扑优化的间接设计表示”，AIAA 2018-0804。https://doi.org/10.2514 / 6.2018-0804，2018年。(3) S. Oh、Y. Jung、S. Kim、I. Lee 和 N. Kang，“深度生成设计：拓扑优化与生成模型的集成，”J.机械设计，卷。141，号。11, 111405, 2019.(4) 五十岚一，伊藤桂一，《人工知能(AI)技术と电磁気学を用いた最适设计［I］──トポロジー最适化──，》信学志，卷．105，没有。1. 页2022 年 33-38 日。(5) H. Sasaki 和 H. Igarashi，“深度学习加速拓扑优化”，IEEE Trans。Magn.，卷。55，没有。6，7401305，2019。(6) J. Asanuma、S. Doi 和 H. Igarashi，“通过深度学习进行迁移学习：应用于电动机拓扑优化, ” IEEE Trans.Magn., 卷。56, no.3, 7512404, 2020.(7 ) T. Aoyagi、Y. Otomo、H. Igarashi1、H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Arita，“使用深度学习进行拓扑优化预测电流相关电机扭矩特性”，将在 COMPUMAG2021 上发表。(8) R.R.Selvaraju、M. Cogswell、A. Das、R. Vedantam、D. Parikh 和 D. Batra，“Grad-CAM：来自深层的视觉解释网络通过基于梯度的定位，” Proc.IEEE Int.Conf.计算机视觉 ( ICCV )，第< div> 618-626，2017 年。(9) H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Igarashi，“用于电动机设计的可解释深度神经网络”，IEEE Trans。Magn.，卷57，号6，8203504，2021。(10) X.Y.Kou，G.T.Parks，和 S.T.< div> Tana，“功能优化设计
NLRP1 炎症小体调节衰老和衰老相关的分泌表型
衰老是一种与细胞老化相关的过程，由不同的应激引发，其特征是分泌各种炎症因子，称为衰老相关分泌表型 (SASP)。在这里，我们提出证据表明，炎症小体传感器 NLRP1 是体外和体内辐射诱导衰老的关键介质。NLRP1 炎症小体通过以 Gasdermin D (GSDMD) 依赖的方式调节 p16、p21、p53 和 SASP 的表达来促进衰老，因为在 NLRP1 不足或 GSDMD 抑制的情况下，这些反应会降低。从机制上讲，NLRP1 炎症小体在细胞质 DNA 传感器 cGMP-AMP (cGAMP) 合酶 (cGAS) 下游被激活，以响应基因组损伤。这些发现为抑制 NLRP1 炎症小体-GSDMD 轴以治疗衰老驱动的疾病提供了理论依据。
核小体中的DNA修复：来自组蛋白修饰和突变体的见解
摘要：DNA修复途径在基因组稳定性中起关键作用，但是在真核细胞中，它们必须在染色质的紧凑和纠结环境中进行修复DNA病变。先前的研究表明，将DNA包装到核小体中，构成了染色质的基本构件，对DNA修复具有深远的影响。在这篇综述中，我们讨论了有关染色质DNA修复的原理和机制。我们关注组蛋白翻译后修饰（PTM）在修复中的作用，以及组蛋白突变体影响细胞对DNA损伤剂和染色质修复活性的分子机制。重要的是，这些机制被认为会显着影响人类癌症的体细胞突变率，并有可能导致癌变和其他人类疾病。例如，许多主要在酵母中研究的组蛋白突变体已被确定为不同癌症中酒精酮突变的候选者。本综述强调了这些联系，并讨论了DNA修复在染色质中的潜在重要性。