Sara Gouarderes、Layal Doumard、Patricia Vicendo、Anne-Françoise Mingotaud、Marie-Pierre Rols 等人。电穿孔不会直接影响人类真皮成纤维细胞的增殖和迁移特性,而是通过分泌组间接影响。生物电化学,2020 年,134,第 107531 页。�10.1016/j.bioelechem.2020.107531�。�hal-02560967�
KrügerRejko(教授博士 Med。) 是卢森堡卫生研究院的横向转化医学(TTM)主任和卢森堡大学卢森堡系统生物医学中心的神经科学教授。 他对帕金森氏病的临床和实验研究得到了“ Fonds National de Recherche”(FNR)的卓越补助金(Pearl)的支持。 在Tübingen大学担任神经病学副教授后,他于2014年6月加入了卢森堡大学,并在德国Tübingen的Hertie-In-Institute in Hertie-In-Institute of Hertie-In-In-Institute攻读功能性神经基因组学实验室。 他作为神经科医生和神经科学家的专业经验在学术环境中延长了25年。 Krüger教授特别有兴趣研究神经退行性疾病的遗传原因及其转化为新型治疗策略,到目前为止,这导致了300多个科学出版物(> 35.000,引用,H-Index 67)。 由FNR资助的国家帕金森氏病卓越研究中心(NCER-PD)协调。 此外,他在卢森堡中心(CHL)中心的运动障碍患者(CHL)担任高级顾问。 他目前是各种高影响因素国际期刊和资助机构的审稿人。 克劳格教授经常被邀请参加帕金森氏病和运动障碍领域的国际会议,2019年,帕金森氏帕金森会议(日本京都)和运动障碍协会国会的教职员工(法国尼斯)。KrügerRejko(教授博士Med。)是卢森堡卫生研究院的横向转化医学(TTM)主任和卢森堡大学卢森堡系统生物医学中心的神经科学教授。他对帕金森氏病的临床和实验研究得到了“ Fonds National de Recherche”(FNR)的卓越补助金(Pearl)的支持。在Tübingen大学担任神经病学副教授后,他于2014年6月加入了卢森堡大学,并在德国Tübingen的Hertie-In-Institute in Hertie-In-Institute of Hertie-In-In-Institute攻读功能性神经基因组学实验室。他作为神经科医生和神经科学家的专业经验在学术环境中延长了25年。Krüger教授特别有兴趣研究神经退行性疾病的遗传原因及其转化为新型治疗策略,到目前为止,这导致了300多个科学出版物(> 35.000,引用,H-Index 67)。由FNR资助的国家帕金森氏病卓越研究中心(NCER-PD)协调。 此外,他在卢森堡中心(CHL)中心的运动障碍患者(CHL)担任高级顾问。 他目前是各种高影响因素国际期刊和资助机构的审稿人。 克劳格教授经常被邀请参加帕金森氏病和运动障碍领域的国际会议,2019年,帕金森氏帕金森会议(日本京都)和运动障碍协会国会的教职员工(法国尼斯)。由FNR资助的国家帕金森氏病卓越研究中心(NCER-PD)协调。此外,他在卢森堡中心(CHL)中心的运动障碍患者(CHL)担任高级顾问。他目前是各种高影响因素国际期刊和资助机构的审稿人。克劳格教授经常被邀请参加帕金森氏病和运动障碍领域的国际会议,2019年,帕金森氏帕金森会议(日本京都)和运动障碍协会国会的教职员工(法国尼斯)。自2017年以来,卫生部支持克鲁格教授在卢森堡领导神经退行性疾病的综合医疗保健概念:“计划démenceprévention”(预防痴呆症的倡议)和帕克森内内特·卢森堡(Parkinsonnetnet Luxembourg)(parkinson parkinson parkinson parkinson parkinson of Parkinson health Care Professional of Parkinson of Parkinson of Parkinson的护理网络)。卢森堡研究基金(FNR)于2022年获得了Krüger教授在转化医学方面的著作。
卢森堡,2024年7月15日,肠道微生物组:一种预测多发性硬化症的“水晶球”研究发现,在一项爆发的研究,营养,微生物组和免疫研究小组中,肠道危险因素可以预测疾病神经退行性疾病,多发性硬化症(MS)。新研究表明,某些肠道微生物因子可以预测这种虚弱的自身免疫性疾病的敏感性和进展。这项研究发表在著名的自然微生物学杂志上,确定了微生物“风险因素”或“生物标志物”,以预测MS的发展和严重性,对疾病诊断和管理具有重要意义。MS是一种炎症性脱髓鞘状况,影响了全世界估计有180万人。它是由于对髓磷脂的自身免疫性攻击,脑和脊髓神经周围的脂肪绝缘材料,这破坏了通过神经通过神经发送到身体其余部分的电脉冲,并导致疤痕称为斑块或硬化症。识别可用于预测MS疾病风险的参数是研究的重要领域,因为对潜在风险预测因素知之甚少。最近,肠道微生物组与神经退行性疾病有关,尽管与健康个体相比,在MS患者中报告的重要差异是其组成的重要差异,尽管特定微生物风险因素在疾病发作中的因果和功能作用仍然难以捉摸。在这种情况下,为了确定MS易感性或进展是否可以通过肠道微生物组的组成来预测,由LIH的Mahesh Desai教授领导的研究小组使用了MS的临床前模型,实验性的自身免疫性脑脊髓炎(EAE),以调查肠道微生物组的功能疗效,以及如何构成的官能机构,以及如何构建功能疗效的响应。微生物组。“这种方法使我们能够更好地研究单个宿主 - 微生物相互作用如何影响疾病的可预测性,从而克服了仅查看受MS影响和健康个体之间细菌物种相对丰富性的方法的局限性,这些人无法解释疾病易感性和进展中观察到的个体差异。”“的确,基于微生物群特征进行疾病课程的预测通常是可能的,但它并不像调查社区成员存在或丰富性那样简单。”通过在不同的遗传背景的小鼠中采用临床前模型,具有独特的复杂微生物群,研究人员揭示了特定细菌的双重作用,即Muciniphila的双重作用,其丰富性与多个MS COHORTS的疾病的疾病在不同地区的疾病中呈正相关。在本研究中,该小组研究了该细菌的因果作用,发现它与某些微生物组组成的小鼠的疾病发育较低有关,但在存在其他细菌的情况下,疾病的严重程度也会增加。
图。1。硅的结果。(a)使用有限差异方法计算出2 nd-,3 rd和4 th -ifc的比较,使用LDA交换相关函数,使用有限差方法,δ为0.01Å和0.03Å。δ是有限差异方法中的原子位移。Å的超字词对应于th -ther dord rorder ifcs。(b,c)与(a)相同,但分别使用PBE和PBESOL功能。(d)使用LDA,PBE和PBESOL XC函数使用的声子分散,该功能通过使用0.01至0.03Å的任何δ计算得出。(e)使用LDA,PBE和PBESOL XC功能的三频道室温热导率的比较,δ为0.01Å和0.03Å。(f)与(e)相同,但在热导率计算中包含四个子散射。(g,h)通过使用不同的δ与LDA,PBE,PBESOL XC函数获得的力常数计算三个和四频散射速率。
半个世纪以来,生物信息学和计算生物学提供了工具和数据分析方法,因此组学时代的开始对研究人员来说代表了一个新的挑战,它从信息学、数学和统计学领域汇聚到生物信息学领域。在大多数情况下,所提供的解决方案似乎难以供生物医学领域的研究人员使用。这种情况尤其发生在将数据科学和人工智能 (AI) 领域的复杂方法应用于生物医学数据时 (Lisboa 等人,2000 年)。机器学习、统计学习和软计算方法(例如深度神经网络或遗传算法)也已成为生物世界中使用的术语,但对其潜力的理解并不完整(Pavel 等人,2016 年;Lin 和 Lane,2017 年;Zeng 和 Lumley,2018 年)。近年来,组学、多组学和组间实验为生物学研究迈出了新的一步,为个性化医疗打开了窗口,例如用于诊断(Riemenschneider 等人,2016 年)。医学大数据时代即将到来,代表着又向前迈出了一步。考虑到这一点,我们的研究主题介绍了生物和医学领域人工智能的新发展,以及它们在组学和组学间方法的高通量数据分析中的应用(Facchiano 等人)。