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World File Search System磺基硫酮
CRISPR-CasとOMEGashisutemuの分子基盘 - 生化学
202. 3) Wang, JY, Tuck, OT, Skopintsev, P., Soczek, KM, Li, G., Al-Shayeb, B., Zhou, J., & Doudna, JA (2023) 通过 CRISPR 修剪器整合酶进行基因组扩展。Nature，618，855 ‒ 861。4) Wang, JY, Pausch, P., & Doudna, JA (2022) CRISPR-Cas 免疫和基因组编辑酶的结构生物学。Nat. Rev. Microbiol. , 20 , 641 ‒ 656。5) Anzalone, AV、Randolph, PB、Davis, JR、Sousa, AA、Ko-blan, LW、Levy, JM、Chen, PJ、Wilson, C.、Newby, GA、Raguram, A. 等人 (2019) 无需双链断裂或供体 DNA 的搜索和替换基因组编辑。Nature，576，149 ‒ 157。6) Mehta, J. (2021) CRISPR-Cas9 基因编辑用于治疗镰状细胞病和β地中海贫血。N. Engl. J. Med.，384，e91。 7) Kapitonov, VV, Makarova, KS, & Koonin, EV (2015) ISC，一组编码 Cas9 同源物的新型细菌和古细菌 DNA 转座子。J. Bacteriol. ，198，797 ‒ 807。8) Altae-Tran, H., Kannan, S., Demircioglu, FE, Oshiro, R., Nety, SP, McKay, LJ, Dlakić, M., Inskeep, WP, Makarova, KS, Macrae, RK, et al. (2021) 广泛分布的 IS200/IS605 转座子家族编码多种可编程的 RNA 引导的核酸内切酶。 Science , 374 , 57 œ 65。9) Weinberg, Z., Perreault, J., Meyer, MM, & Breaker, RR (2009) 细菌宏基因组分析揭示的特殊结构化非编码 RNA。Nature , 462 , 656 œ 659。10) Hirano, S., Kappel, K., Altae-Tran, H., Faure, G., Wilkinson, ME, Kannan, S., Demircioglu, FE, Yan, R., Shiozaki, M., Yu, Z., et al. (2022) OMEGA 切口酶 IsrB 与 ω RNA 和靶 DNA 复合的结构。 Nature , 610 , 575 œ 581。11) Biou, V., Shu, F., 和 Ramakrishnan, V. (1995) X 射线晶体学显示翻译起始因子 IF3 由两个通过 α 螺旋连接的紧凑的 α/β 结构域组成。EMBO J. , 14 , 4056 œ 4064。12) Schuler, G., Hu, C., 和 Ke, A. (2022) IscB-ω RNA 进行 RNA 引导的 DNA 切割的结构基础以及与 Cas9 的机制比较。 Science，376，1476 ‒ 1481。13) Bravo, JPK、Liu, MS、Hibshman, GN、Dangerfield, TL、Jung, K.、McCool, RS、Johnson, KA 和 Taylor, DW (2022) CRISPR-Cas9 错配监测的结构基础。Nature，603，343 ‒ 347。14) Aliaga Goltsman, DS、Alexander, LM、Lin, JL、Fregoso Ocampo, R.、Freeman, B.、Lamothe, RC、Perez Rivas, A.、Temoche-Diaz, MM、Chadha, S.、Nordenfelt, N. 等人 (2022) 从未培养的微生物中发现用于基因组编辑的紧凑型 Cas9d 和 HEARO 酶。Nat. Commun. ，13，7602。
过渡金属硫属化物基阳极在钾离子混合电容器中的研究进展：综述
混合离子电容器 (HIC) 是一种快速发展的技术，它结合了电池和 SC 的最佳特性，可在长时间内以高速率产生巨大的能量密度。根据之前的研究，这些 HIC 可以提供 60 到 200 W h kg 1 之间的能量（考虑到活性材料的质量），优于传统的 SC，它们的主要强度在 200 到 20 000 W kg 1 之间，大大高于电池。20,21 与锂（0.0017%）相比，钠（Na，2.6%）和钾（K，2.1%）在地壳中储量丰富，使它们成为促进电池发展的有希望的替代品。22,23 此外，K 和 Na 都属于元素周期表中锂之后的同一组，表现出相似的物理化学性质。因此，对 Na + /K + 存储技术的研究正在获得发展势头，为成功的可再生能源存储系统商业化铺平了道路。 24 K + 存储装置之所以受到关注，是因为它们的工作电压比 Na 离子存储装置高，电解质中的离子电导率也更出色。例如，K/K + 氧化还原对的电位为 2.93 V（相对于标准氢电极 (SHE)），低于 Na/Na +
使用疏水硅胶的膜通过过度蒸发从水中清除甲基酮酮
使用多二甲基硅氧烷（PDMS）膜的透白化膜工艺将甲基乙基酮（MEK）从水中分离出来的实验研究。最初，使用汉森溶解性参数选择了几种聚合物，最终选择了聚二甲基硅氧烷。在这项研究中，使用了类似于聚二甲基硅氧烷的结构（商业上称为Silgard 184）的结构。通过分析（例如FTIR，NMR，SEM和水接触角度测量）来证实这一点，但是Elastosil®RT601 A/B的使用率为Silgard 184的三分之一。饲料是高度不理想的，并包含异质性的共同体。在200 MBAR的真空压力下，以浓度（5-15 wt％）和温度（40 - 60°C）进行了渗透实验。在40°C下为5 wt％的进料，总通量为1.0208 kg/m²·H，选择性为33。还评估了操作参数（例如进料浓度和温度）对选择性和通量的两个因素的影响。1-介绍
高胆固醇血症与生酮饮食的悖论。
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用酮饮食管理1型糖尿病
传统的1型糖尿病患者指南不限制碳水化合物以改善患者的临床结果。本文重点介绍了1型糖尿病患者将蛋白质和健康脂肪的热量摄入量而不是传统的以碳水化合物为中心的餐食的热量摄入时，就会强调血糖控制结果。，我们在20多岁的时候跟随着男性1型糖尿病患者，通过缓慢降低总每天碳水化合物摄入的过程来采用生酮饮食。在整个过程中测量了与糖尿病相关的生物标志物。与糖尿病相关的生物标志物进行了巨大的改善，最终在官方的非糖尿病范围内。每日胰岛素总需求下降了70％。患者的生活质量也有了很大的改善。这项研究证明了通过饮食变化改善与糖尿病相关的生物标志物的可能性，这对患有这种疾病患者的健康结果具有积极影响。
具有药用价值的天然查尔酮
摘要：数百年来，查尔酮一直被世界各地的各种文化和传统用作食品和药物。本文简要概述了它们作为植物中特殊代谢物的生物合成，以及它们作为未来药物的意义、潜力、功效和可能性。随后，对天然存在的查尔酮及其在人体中的相应作用机制进行了更深入的探讨。根据其作用机制，查尔酮表现出许多药理特性，包括抗氧化、抗炎、抗癌、抗疟、抗病毒和抗菌特性。新型天然存在的查尔酮也被认为是潜在的抗糖尿病药物，并研究了它们对 GLUT-4 转运蛋白的影响。此外，还研究了它们的抗炎作用，重点研究了用于未来药物用途的查尔酮。查尔酮还能与特定受体和毒素结合，从而预防细菌和病毒感染。查尔酮对不同系统的生物降解表现出生理保护作用，包括脱髓鞘神经退行性疾病和预防高血压或高脂血症。正在/曾经进行临床试验的查尔酮被列为单独的部分。通过揭示查尔酮的多种生物学作用及其对医学的影响，本文强调了天然存在的查尔酮及其对患者护理的延伸意义，为观众提供了与主题相关的信息索引。
3D打印时间轴的历史
机器学习正在通过加速发现清洁能源和其他应用的新材料来改变材料科学领域。一些研究人员强调了机器学习对革命材料发现的潜力，引用了诸如使用机器学习算法来预测材料特性并优化合成条件的例子。研究人员一直在探索在各个领域的机器学习和人工智能的使用，包括材料科学，化学和计算机视觉。*在材料科学中，研究人员使用机器学习来加速具有特定特性的新材料。*在化学中，已经应用了机器学习来预测分子的特性而无需其晶体结构。*在计算机视觉中，研究人员开发了使用神经网络将PDF文档转换为其他格式的技术。具体研究包括： *关于使用复发的神经网络进行鲁棒性PDF文档转换的研究 *关于从化学计量的深度表示学习以预测材料属性的研究的研究 *开发用于对Corpora进行深入数据探索的平台，使用机器学习的使用来加速这些领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中表现出了各种挑战，并在机器上进行了挑战。 研究。贝叶斯优化是一种用于有效搜索和采样的方法，已应用于药物发现，有机材料设计和虚拟筛选。（2018）。（2020）。近年来材料和化学发现领域已取得了重大进步，研究人员采用各种机器学习技术来加速大型化学空间的探索和优化。研究人员还探索了数据驱动方法（例如K-均值聚类）的使用，以优化批处理贝叶斯优化。此外，为分子图生成而开发了语法变化自动编码器和连接树变异自动编码器之类的技术。其他值得注意的进步包括开发用于直接闭环材料发现的算法，序列生成模型的客观增强生成对抗网络以及Mol-Cyclegan，Mol-Cyclegan是分子优化的生成模型。此外，研究人员还采用了机器学习技术来加速虚拟筛查，以发现适合于COVID-19的治疗剂。作品建立在现有文献的基础上，包括拉斯穆森（Rasmussen）关于机器学习的高斯流程的论文，罗杰斯（Rogers）的扩展连通性指纹，而语言模型上的棕色是很少的学习者。该领域继续随着机器学习和计算机科学的新技术和方法的整合而继续发展，从而为材料和化学发现提供了更高效，更可扩展的方法。研究人员在开发设计化学和分子的生成模型方面取得了重大进展。一种方法涉及使用变压器生成分子，该分子可用于诸如材料设计之类的应用。（2019）。J. Chem。 物理。J. Chem。物理。另一种方法使用基于注意力的卷积编码器来预测抗癌化合物的灵敏度。除了生成模型外，研究人员还开发了预测化学反应和从基于文本的化学反应表示的实验程序的方法。这些方法涉及使用基于变压器的模型并探索超图表以预测返回途径。此外，研究人员还创建了机器人平台，以通过AI规划告知的有机化合物以及可以自动执行化学反应的移动机器人的流动合成。这些进步有可能加速发现新的化学物质和材料。在其他领域，研究人员在使用神经序列到序列模型以及为高级光聚合物材料设计照片酸性发生器时，在预测复杂有机化学反应的结果方面取得了进展。总体而言，这些进步证明了机器学习和AI在化学领域的力量，从而使新化学品和材料更快，更有效地发现了。最近的光构成方面的突破导致了材料科学的显着进步，特别是在阳离子聚合中。Crivello and Lam（1979）的研究引入了Triarylsulfonium盐作为新的光构体，随后发现了日记二元盐（Crivello＆Lam，1977）。这些创新为更有效，更精确的材料发展铺平了道路。然而，随着对光刻化学的监管审查，研究人员必须专注于科学驱动的创新。Tvermoes and Speed（2019）的研究强调了需要解决这些挑战的最先进解决方案的必要性。此外，对光酸发生器的环境影响的调查还揭示了与使用相关的潜在风险。理论模型，例如密度功能理论，已经有助于理解不同条件下材料的行为。Runge and Gross的作品（1984）为该领域奠定了基础，而Barca等人的最新研究。（2020）演示了先进的计算方法在材料科学上的应用。人工智能（AI）的整合正在改变研究人员对待物质发现的方式。AI驱动的工具来预测物理化学特性和环境命运终点。此外，Ristoski等人展示的是聚合物发现的专家AI。合成方法中的创新也具有先进的材料科学。钯催化的芳基磺硫化的芳基硫化。（2017），为材料开发开辟了新的途径。通过Huang等人的工作实现了芳基硫盐的氧化还原中性植物。材料科学与AI的交集正在驱动该领域的范式转移。随着研究人员继续利用机器学习和人工智能的力量，我们可以期望在材料开发和发现中取得进一步的突破。参考文献：Barca，G。M. 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ALS基因作为CRISPR>的遗传靶标
乙酰乳酸合酶（ALS）或乙酰羟基酸合酶（AHAS）是分支链必需氨基酸丝线，Leucine，Leucine和Isopoilucine的生物合成途径中的第一个酶（1,2）。来自五个化学组的磺酰脲（SU），咪唑酮（IMI），三唑吡吡咪定（TP），嘧啶基 - 硫代苯甲酸盐（PTB）和磺酰基 - 氨基氨基苯甲酸 - 氨基苯甲基 - 苯甲酸 - 苯二唑诺酮（SCT）抑制Als Amniv的序列化的除草剂。 乙酰乳酸合酶抑制剂除草剂自1982年首次引入（3）以来，已广泛用于世界农业。 因此，许多对ALS抑制剂除草剂具有抗性的农作物已被商业化，例如耐药玉米，低芥酸菜籽，小麦，大米和葵花籽，以及抗性的大豆，向日葵和高粱（4）。 但是，耐药的杂草很快出现了，即 在1987年在美国确定的抗性刺芽生菜（5）。 从那时起，由于ALS基因中的点突变，许多物种在全球范围内进化了对这些除草剂的抗性，ALS基因中的点突变产生了ALS蛋白中的氨基酸取代（AAS），因此对除草剂的敏感性降低，但其固有的生物学功能（6）。 研究人员报道了至少29个AA，在8个ALS肽位置赋予除草剂耐药性（A 122，P 197，A 205，D 376，R 377，R 377，W 574，W 574，S 653和S 653和G 654）在60多种物种中（氨基酸编号对应于Als Als Als in Alibiana in Abiriana thaliana thaliana thaliana thaliana thaliana thaliana in Als Als）。 基因遗传力的研究（7-9）表明，与ALS相关的除草剂耐药性由具有可变程度的优势程度的核基因控制。除草剂。乙酰乳酸合酶抑制剂除草剂自1982年首次引入（3）以来，已广泛用于世界农业。因此，许多对ALS抑制剂除草剂具有抗性的农作物已被商业化，例如耐药玉米，低芥酸菜籽，小麦，大米和葵花籽，以及抗性的大豆，向日葵和高粱（4）。但是，耐药的杂草很快出现了，即在1987年在美国确定的抗性刺芽生菜（5）。从那时起，由于ALS基因中的点突变，许多物种在全球范围内进化了对这些除草剂的抗性，ALS基因中的点突变产生了ALS蛋白中的氨基酸取代（AAS），因此对除草剂的敏感性降低，但其固有的生物学功能（6）。研究人员报道了至少29个AA，在8个ALS肽位置赋予除草剂耐药性（A 122，P 197，A 205，D 376，R 377，R 377，W 574，W 574，S 653和S 653和G 654）在60多种物种中（氨基酸编号对应于Als Als Als in Alibiana in Abiriana thaliana thaliana thaliana thaliana thaliana thaliana in Als Als）。基因遗传力的研究（7-9）表明，与ALS相关的除草剂耐药性由具有可变程度的优势程度的核基因控制。网站http://www.weedscience.org呈现了根据每个AAS对ALS抑制剂获得的抗性除草剂杂草获得的阻力模式的更新记录[1]。