基因表达的调节对应于基因组中编码的信息转化为表型的过程中的关键步骤。尽管已经对转录水平变化的遗传起源进行了广泛的分析,但我们的知识仍然非常有限,因为人群水平上蛋白质丰度变异的遗传起源。在这里,我们生成了近一千个天然酵母菌株的定量蛋白质组。通过与其转录组相比,我们的分析共同表明,转录组和蛋白质组显然是两种不同的调节水平,受自然种群中不同遗传基础的控制。在一起,我们的结果突出了访问这两个级别的基因表达以更好地理解基因型 - 表型关系的相关性。
aoac intl.- oma,方法986.33,第22版。aoac intl.- oma,方法989.10,第22版。aoac intl.- oma,方法991.14,22nd ed。有氧人口细菌和可选的厌氧 - 通过深度计数技术的定量测定。LQ:10 UFC/G LQ:1 UFC/ML
建议的引用:Hettler,Maximilian; Graf-Vlachy,Lorenz(2023):公司范围3碳排放报告是供应链脱碳的推动者:系统评价和全面的研究议程,商业策略与环境,ISSN 1099-0836,Wiley,Wiley,Hoboken,Hoboken,NJ,NJ,第1卷。33,ISS。 2,pp。 263-282,https://doi.org/10.1002/bse.348633,ISS。2,pp。263-282,https://doi.org/10.1002/bse.3486
查尔斯·休伯特(Charles Hubert)1,国际大实验室,丹尼尔·伯曼(Daniel Birman),安妮·K·苏克兰(Anne K Surchland)8,杨丹9,埃里克·埃吉·侯赛斯(Eric Ej Husser)7,Sounds B Miska 12,Thomas D Men-Flogel 12,Jean-Paul圣诞节4,Kai Nylund 5,Kai Nylund 5,Pan-Vazquez的Alegenro; Paninski 16,乔纳森枕头10; Yanliang Shi 11,Noam Roth 5,Michael Shitner 1 Carolina Z Socha 7,Steven Jon West 12,Anthony Zador 10,Anthony Zador 14,Peter Dayan 13,Alexander
人脑分为控制和协调独特功能的各种解剖区域。前额叶皮层(PFC)是一个大脑区域,包括一系列神经元和非神经元细胞类型,与皮层区域共享广泛的互连,并且在认知和记忆中起关键作用。通过胚胎发育及时出现不同的细胞类型对于解剖学上完美且功能性的大脑至关重要。无法直接追踪人脑中的细胞命运发展,但是单细胞转录组测序(SCRNA-SEQ)数据集为剖析细胞异质性及其分子调节剂提供了机会。在这里,使用胎儿阶段的人类PFC的SCRNA-SEQ数据,我们在PFC发育过程中阐明了不同的瞬时细胞态及其基因调节电路。我们进一步确定,不同的中间细胞状态由特定基因调节模块组成,该模块使用离散的发育路径到达末端命运所必需的。此外,在使用硅基因敲除和过表达分析中,我们在少突胶质细胞祖细胞的谱系规范过程中验证了至关重要的基因调节成分。我们的研究说明了独特的中间状态和特定的基因相互作用网络,这些网络需要进一步研究其对典型大脑发育的功能贡献,并讨论如何收获这些知识来在挑战神经发育障碍方面进行治疗干预。
抽象客观的个性化医学(PM)允许患者根据其个体人口统计学,基因组或生物学特征来剪裁“在正确的时间为合适人士的正确治疗”来治疗。PM临床试验需要健壮的方法,才能正确识别参与者和治疗组。作为开发PM试验设计新建议的第一步,我们旨在介绍该领域使用的研究设计的概述。设计范围评论。我们搜索的方法(2020年4月)PubMed,Embase和Cochrane图书馆,用于所有英语,法语,德语,意大利语和西班牙语的报告,描述了适用于PM的临床试验的研究设计。研究选择和数据提取是通过共识或参与第三名专家审稿人的重复解决分歧进行的。我们提取了有关试验设计特征的信息以及这些方法当前应用的示例。提取的信息用于为PM生成新的试验设计分类。结果我们确定了应用于PM的21种试验设计,10个亚型和30种试验设计变化,我们将其分为四个核心类别(即主协议,随机性,全部,生物标志物策略和富集)。我们使用这些设计发现了131次临床试验,其中绝大多数是主方案(86/131,65.6%)。大多数试验是II期研究(75/131,57.2%)在肿瘤学领域(113/131,86.3%)。结论存在各种试验设计,并应用于PM。我们确定了有关不同方面的34个主要特征(例如,框架,对照组,随机化)。将四个核心类别和34个功能合并为双输入表,以创建针对PM的试验设计的新分类。提出了一种新的试验设计分类,以帮助读者浏览PM临床试验的复杂领域。
1。美国纽约州哥伦比亚大学医学中心神经科学系。 2。 Zuckerman Institute,哥伦比亚大学,纽约,纽约,美国3。 Grossman心理统计中心,哥伦比亚大学,纽约,纽约,美国。 4。 加利福尼亚大学伯克利分子和细胞生物学系5。 麦戈文大脑研究所,马萨诸塞州剑桥,马萨诸塞州剑桥6。 马萨诸塞州剑桥大学,马萨诸塞州脑和认知科学系,马萨诸塞州7。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系8。 霍华德·休斯医学院,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州9。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系10。 Wu Tsai神经科学研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州11。 Bio-X研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州12。 Janelia Research Campus,霍华德·休斯医学院,美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。 计算与神经系统,加利福尼亚理工学院,帕萨迪纳,加利福尼亚州14。 IMEC,鲁汶,比利时15。 卡夫利脑科学研究所,哥伦比亚大学,纽约,纽约16。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。 霍华德·休斯医学院,哥伦比亚大学,纽约,纽约18。 神经科学研究生课程,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州19。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。 WU TSAI神经科学研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州21。美国纽约州哥伦比亚大学医学中心神经科学系。2。Zuckerman Institute,哥伦比亚大学,纽约,纽约,美国3。 Grossman心理统计中心,哥伦比亚大学,纽约,纽约,美国。 4。 加利福尼亚大学伯克利分子和细胞生物学系5。 麦戈文大脑研究所,马萨诸塞州剑桥,马萨诸塞州剑桥6。 马萨诸塞州剑桥大学,马萨诸塞州脑和认知科学系,马萨诸塞州7。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系8。 霍华德·休斯医学院,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州9。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系10。 Wu Tsai神经科学研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州11。 Bio-X研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州12。 Janelia Research Campus,霍华德·休斯医学院,美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。 计算与神经系统,加利福尼亚理工学院,帕萨迪纳,加利福尼亚州14。 IMEC,鲁汶,比利时15。 卡夫利脑科学研究所,哥伦比亚大学,纽约,纽约16。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。 霍华德·休斯医学院,哥伦比亚大学,纽约,纽约18。 神经科学研究生课程,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州19。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。 WU TSAI神经科学研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州21。Zuckerman Institute,哥伦比亚大学,纽约,纽约,美国3。Grossman心理统计中心,哥伦比亚大学,纽约,纽约,美国。4。加利福尼亚大学伯克利分子和细胞生物学系5。麦戈文大脑研究所,马萨诸塞州剑桥,马萨诸塞州剑桥6。马萨诸塞州剑桥大学,马萨诸塞州脑和认知科学系,马萨诸塞州7。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系8。霍华德·休斯医学院,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州9。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系10。Wu Tsai神经科学研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州11。 Bio-X研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州12。 Janelia Research Campus,霍华德·休斯医学院,美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。 计算与神经系统,加利福尼亚理工学院,帕萨迪纳,加利福尼亚州14。 IMEC,鲁汶,比利时15。 卡夫利脑科学研究所,哥伦比亚大学,纽约,纽约16。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。 霍华德·休斯医学院,哥伦比亚大学,纽约,纽约18。 神经科学研究生课程,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州19。 加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。 WU TSAI神经科学研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州21。Wu Tsai神经科学研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州11。Bio-X研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州12。Janelia Research Campus,霍华德·休斯医学院,美国弗吉尼亚州阿什伯恩市13。计算与神经系统,加利福尼亚理工学院,帕萨迪纳,加利福尼亚州14。IMEC,鲁汶,比利时15。卡夫利脑科学研究所,哥伦比亚大学,纽约,纽约16。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学神经生物学系17。霍华德·休斯医学院,哥伦比亚大学,纽约,纽约18。神经科学研究生课程,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州19。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学电气工程系20。WU TSAI神经科学研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州21。WU TSAI神经科学研究所,斯坦福大学,帕洛阿尔托,加利福尼亚州21。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学生物工程系22。加利福尼亚州帕洛阿尔托市斯坦福大学医学院神经外科系23。霍华德·休斯医学院,伯克利,加利福尼亚州24。马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯大学生物医学工程系
抽象的湿地是地球系统的关键组成部分,与各种过程相互作用,例如水文循环,与大气的能量交流以及全球氮和碳周期。预计湿地的未来轨迹不仅会受到直接人类活动的影响,而且还受到气候变化的影响。在这里,我们介绍了我们对湿地范围中气候驱动的全球变化的评估,重点是主要的湿地综合体。我们使用了一种基于地形水文模型(TopModel)的方法和耦合模型对比项目阶段6(CMIP6)的14个模型的土壤液体水含量预测。我们的分析表明,地中海,中美洲和南美北美的湿地范围持续下降,在21世纪末(2081–2100)SSP370场景下,西部亚马逊盆地的损失率为28%。相反,除了刚果盆地外,中非表现出湿地范围的增加。然而,由于模型之间的变化预测,研究的大多数研究领域(80%)呈现不确定的结果。值得注意的是,我们表明,CMIP6模型中关于高纬度中液态土壤含量的不确定性。通过将我们的重点缩小到10个模型,这似乎更好地代表了永久冻土的融化,我们获得了更好的模型间协议。然后,我们发现整个全球面积的较小下降(<5%),但平均损失超过50°N。特定地区,例如哈德逊湾低地,降低了21%,西伯利亚西伯利亚低地降低了15%。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
然后,本文将使用多个阶段的涡轮机提出一个创新的冷冻冷却概念,该概念基于相同的工业涡轮增压器技术,可以在20-30 Kelvin温度范围内提供约1 kW的冷却能力(或在65 K时为5-6 kW),足以冷却10 mW的风力涡轮机。将来的其他版本可能在4 K处运行。它基于Air Liquide在成熟的反向涡轮增压涡轮增压 - 布雷顿制冷技术方面的丰富经验(从国际空间站,HTS地面应用于LNG船舶运营商)和大型科学工具(Cern-LHC,Iter,Iter,slac,slac等)。
