确定污渍年龄 • 了解污渍的沉积时间 (TsD) 至关重要 • 通过分析 DNA 和 RNA 等生物分子随时间变化的降解来确定 TsD • RNA 完整性数 (RIN) 可用于评估降解的质量和水平,这已由 Lin 等人的研究证实。 • Weinbrecht 等人使用 RNASeq 分析一些染色剂随时间降解的情况 材料与方法:样本描述 RNA 分离 cDNA 文库制备 测序
在肠道,脑,微生物组和脂肪组织(在)中合成的食欲刺激(甲状腺素)和抑制食欲抑制(厌食)信号之间的平衡和相互作用似乎在食物内部和饮食行为和喂养行为,焦虑和喂养行为和抑郁症的调节中起着至关重要的作用。控制能量平衡机制的失调可能导致饮食失调,例如神经性厌食症(AN)和神经性贪食症(BN)。A是一种精神病,由慢性自我诱导的极端饮食限制定义,导致体重极低和肥胖。bn被定义为失控的暴饮暴食,这是通过自我引起的呕吐,禁食或过度运动来补偿的。最近描述了某些与肠道菌群相关的化合物,例如细菌性伴侣蛋白大肠杆菌酪蛋白酪蛋白酶B(CLPB)和食物来源的抗原,旨在触发自身抗体与食欲调节的激素和神经传输的交叉反应的产生。肠道微生物组可能是AT和能量稳态的潜在操纵剂。因此,对食欲,情感,情绪和营养状况的调节也受到神经免疫内分泌机制的控制,该机制通过针对神经肽,神经活性代谢物和肽的自身抗体的分泌来控制。在AN和BN中,胆碱能,多巴胺能,肾上腺素能和血清素能继电器可能导致异常,肠道和脑激素分泌。我们期望新知识可用于开发一种新型的预防和治疗方法,以治疗AN和BN。本综述总结了有关肠道营养不良,肠道渗透性,短链脂肪酸(SCFA),粪便微生物移植(FMT),血液脑屏障的渗透性以及在饮食失调中的肠脑屏障渗透性以及自身抗体的最新知识。
培养的花生被用作识别Ahmlo基因座的参考。我们的结果表明,鉴定了25个Ahmlo基因座,并分布在培养花生的铬味上。11个Ahmlo基因座位于A基因组上,其余14位在B-Genome上。在Ahmlo基因座的编码序列中观察到插入的内含子序列(4-14)和跨膜螺旋(4-8)的可变数量。此外,Ahmlo基因座的系统发育分析以及来自其他物种的同源物将Ahmlo基因座聚集成六个进化枝。将三个Ahmlo基因座聚集在已知的进化枝V中,以重新组合粉状易感性位点。此外,在特定AHMLO的启动子区域预测了四个核心启动子以及与PM敏感性有关的顺式调节元件。这些结果提供了有力的证据表明MLO基因座在培养的花生基因组中的鉴定和分布,并且可以使用识别的AHMLO基因座进行识别的特定ahmlo基因座,可用于丧失易感性研究。
在肠道菌群中,细菌是最近基于非培养的分子技术的出现,例如16S核糖体核糖核酸(RRNA)基因测序和shot弹枪元素分析,允许细菌的表征以及其潜在的作用,而不必在其范围内表征它们,而不必在其范围内进行表征。16S测序放大了这个高度保守的1,500个碱基对基因(在所有细菌和古细菌中发现),以允许属水平鉴定。这在很大程度上被元基因组方法取代,这些方法将样品中所有脱氧核糖核酸(DNA)序列。宏基因组方法提供了更高的系统发育分辨率,从而允许物种水平的鉴定,还可以提供有关细菌基因功能的信息。其他技术,例如转录组学
同源重组 (HR) 与基因组复制有着密切的关系,无论是在修复可能阻止 DNA 合成的 DNA 损伤期间,还是在解决复制叉停滞时。最近的研究让我们想知道 HR 是否在复制真核寄生虫利什曼原虫的基因组中发挥着更为核心的作用。关于 HR 基因是否必需,出现了相互矛盾的证据,而全基因组图谱为 DNA 复制起始位点(称为起源)的非正统组织提供了证据。为了回答这个问题,我们采用了 CRISPR/Cas9 和 DiCre 的组合方法来快速生成和评估利什曼原虫中 RAD51 和三种 RAD51 相关蛋白的条件性消融的影响。使用这种方法,我们证明任何这些 HR 因子的丧失都不会立即致命,但在每种情况下,生长都会随着时间的推移而减慢,并导致 DNA 损伤和具有异常 DNA 含量的细胞的积累。尽管存在这些相似之处,但我们表明,只有 RAD51 或 RAD51-3 的缺失才会损害 DNA 合成并导致全基因组突变水平升高。此外,我们还表明这两个 HR 因子的作用方式不同,因为 RAD51 的消融(而不是 RAD51-3)对 DNA 复制有重大影响,导致主要起点处的起始丧失和亚端粒处 DNA 合成增加。我们的工作澄清了有关 HR 对利什曼原虫生存的重要性的问题,并揭示了 RAD51 在微生物真核生物基因组复制程序中意想不到的核心作用。
卡尔曼滤波器组在飞机发动机故障诊断中的应用 Takahisa Kobayashi QSS Group, Inc. 俄亥俄州克利夫兰 44135 电子邮件:Takahisa.Kobayashi@grc.nasa.gov Donald L. Simon 美国陆军研究实验室 格伦研究中心 俄亥俄州克利夫兰 44135 电子邮件:Donald.L.Simon@grc.nasa.gov 摘要 本文将卡尔曼滤波器组应用于飞机燃气涡轮发动机传感器和执行器故障检测和隔离 (FDI) 以及组件故障检测。这种方法使用多个卡尔曼滤波器,每个滤波器都用于检测特定的传感器或执行器故障。如果确实发生故障,除使用正确假设的滤波器之外的所有滤波器都会产生较大的估计误差,从而隔离特定故障。同时,估计了一组指示发动机部件性能的参数,以检测突然退化。将所提出的 FDI 方法应用于标称和老化条件下的非线性发动机仿真,并给出了巡航运行条件下各种发动机故障的评估结果。证明了所提出的方法能够可靠地检测和隔离传感器和执行器故障。术语 A16 可变旁通管道面积 A8 喷嘴面积 BST 增压器 CLM 组件级模型 FAN 风扇 FDI 故障检测和隔离 FOD 异物损坏 HPC 高压压缩机 HPT 高压涡轮 LPT 低压涡轮 P27 HPC 入口压力 PS15 旁通管道静压 PS3 燃烧室入口静压 PS56 LPT 出口静压 T27D 增压器入口温度 T56 LPT 出口温度
