脑源性外泌体是由中枢神经系统的各种细胞类型(例如神经元、小胶质细胞、少突胶质细胞和星形胶质细胞)分泌的细胞外囊泡 (EV)。这些外泌体携带来自母细胞的核酸、蛋白质和脂质,可在细胞间通讯、疾病发展和进展中发挥关键作用。外泌体提供了来源细胞或组织健康或疾病状态的“指纹”,并且可以穿过“血脑屏障”,使其成为诊断和治疗目的的有希望的候选药物。脑源性外泌体的潜在应用包括作为神经精神疾病、神经退行性疾病和脑癌的诊断工具和无细胞疗法。
摘要:脑源性神经营养因子 (BDNF) 是一种影响现有神经元存活和神经元成熟的蛋白质。与健康人群相比,患有几种精神疾病的患者的 BDNF 水平降低。在本系统综述中,我们旨在评估广义的认知行为疗法 (CBT) 对精神病患者 BDNF 水平的影响。使用 PubMed 和 Google Scholar 数据库进行文献检索。搜索时间为 2022 年 1 月 14 日至 2 月 3 日。根据纳入标准,共纳入 10 项随机对照试验。我们的研究结果表明,BDNF 水平可能被视为认知功能心理治疗取得成果的指标。然而,对于旨在降低压力水平或改善生活质量的正念练习,没有观察到这种相关性。值得注意的是,目前的研究表明 BDNF 水平的增加与程序的感知有效性之间没有一致的相关性。因此, BDNF 的确切作用仍然未知,并且到目前为止,它不能作为干预质量的客观衡量标准。
土著藏族已经开发了自适应生理机制,以应对Qinghai-Xizang高原的低氧环境。据报道,与缺氧诱导因子途径相关的内皮PAS蛋白1基因(EPAS1)内的遗传变异与藏族之间的低氧适应性有关。大脑在体内表现出最高的氧气消耗,特别容易受到高空缺氧的影响。我们研究了Qinghai-Xizang高原中藏族的结构和功能性脑网络的遗传影响。在这项研究中,招募了135名年轻土著藏族(62名男性和73名女性)作为实验组。 65名与相关特征相匹配的低地汉族人被招募为遗传变异分析的对照组。基于先前的报道,选择了EPAS1中的12个单核苷酸多态性基因座进行基因分型。随后,使用磁共振成像(MRI)获得了大脑的T1结构和静止状态功能图像。单倍型分析表明,藏族中GA和CAAA单倍型的频率明显高于低地汉族个体。藏人被认为是更高的适应性。因此,藏族被归类为遗传适应的藏族(GHA-tibetans)和遗传适应性较低的藏人(GLA-tibetans)。自适应的大脑变化也参与了自发的休息状态活动网络。与Gla-tibetans相比,Gha-tibetans在左中央回和右侧毛氨酸回去,右侧额叶和右后扣带回回去的皮质表面积明显更大,在左PericalCarine Gyrus和右PericalCarine Gyrus和右上角的皮质体积中,右侧额叶和右后扣回去。在多个网络中观察到功能连接显着提高,包括体育体网络,腹侧注意网络,视觉网络和默认模式网络。这项研究揭示了EPAS1遗传变异与土著藏族中大脑结构和功能网络的适应性之间的关系,表明大脑的适应性变化主要集中在与视觉感知,运动控制和相关功能网络相关的区域上。这些大脑变化可能有助于土著人口在极端环境中更好地调节其身体活动。
原发性膜性肾病 ( primary membranous nephro- pathy , PMN ) 是全球成人肾病综合征常见的病因 , 也是中国原发性肾小球疾病中发病率第二 、 增长 最快的疾病 [ 1 ] 。大多数 PMN 患者有典型的临床表 现 , 包括大量蛋白尿 、 低蛋白血症 、 水肿和高脂血 症等。近 30% 的 PMN 患者能够获得自发缓解 , 但 中危和高危患者 , 即大量蛋白尿 、 肾功能不稳定的 患者 , 缓解的可能性较低 [ 2 ] 。 既往研究表明 , 线粒体功能障碍在急性肾损伤 ( acute kidney injury , AKI ) 和慢性肾脏病 ( chronic kidney diseases , CKD ) 的发病机制和肾脏修复中发 挥关键作用 [ 3 - 4 ] 。线粒体功能与线粒体 DNA ( mito- chondrial DNA , mtDNA ) 的完整性密切相关 , 当线 粒体受损时 , mtDNA 会从线粒体基质释放到细胞 质或细胞外 , 进而激活氧化应激反应 , 并作为炎症 介质激活自然免疫炎症反应 [ 5 ] 。目前多项研究表 明 , 尿 mtDNA 是各种肾脏疾病中线粒体损伤的替 代标志物 [ 6 ] 。我们之前的研究表明 , mtDNA 在尿液 和肾脏组织中容易被检测到 , 其拷贝数与糖尿病肾 脏疾病的肾功能下降和肾脏病理结构改变有关 [ 7 ] 。 另一项研究指出 , 尿液中 mtDNA 与肾功能下降速 度有关 , 并能预测非糖尿病肾脏疾病患者血肌酐翻 倍或需要进行透析治疗的风险 [ 8 ] 。然而 , 尿 mtD- NA 在 PMN 患者中的改变及其对预后的预测作用 仍不明确。本研究旨在探讨尿 mtDNA 与 PMN 患
因此,跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间,计算功率谱密度( Power Spectral Density , PSD ),并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集,结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法,将 PSD 与功能连接特征相结合,提高了跨场景 分类的性能,并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析,发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 ( Convolutional Neural Networks , CNN )和递归神经网络( Recurrent Neural Networks , RNN )等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征,从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距,提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来,一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究, Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法,用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估,显著提高了模型的泛化能力 [94] , Zhou 等人在 此基础上进行改进,提出了一种跨任务域自适应方法,有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
图1 RNA干扰:将miRNA基因转录为原代miRNA(pri-miRNA),该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中,如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得,并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中,成熟miRNA或siRNA的引导(反义)将组装到RNA诱导的沉默复合物(RISC)中。乘客(感官)链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱(种子区域)足以用于miRNA介导的RNAi,而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子(siRNA或miRNA),由于mRNA降解或转移到P体中,靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法:一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中,经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体,以转化为功能性蛋白质
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务,因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化,预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同,从而导致一个模型在一个区域中效果很好,但在其他区域则不能。此外,由于全球变暖的结果,天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝,即使在同一地理区域内,现有模型的功效也会降低。在本文中,提出了一个域自适应深度学习框架,以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型,并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度,存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47%,7。 44%,5。 分别为加利福尼亚州(CA),佛罗里达州(FL)和纽约(纽约)(纽约)的最佳性能非自适应方法相比,太阳能预测的准确性为11%。 索引术语 - 表现力,深度学习,域适应性,可再生能源47%,7。44%,5。分别为加利福尼亚州(CA),佛罗里达州(FL)和纽约(纽约)(纽约)的最佳性能非自适应方法相比,太阳能预测的准确性为11%。 索引术语 - 表现力,深度学习,域适应性,可再生能源分别为加利福尼亚州(CA),佛罗里达州(FL)和纽约(纽约)(纽约)的最佳性能非自适应方法相比,太阳能预测的准确性为11%。索引术语 - 表现力,深度学习,域适应性,可再生能源