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HIV-1组装的“基础”
逆转录病毒颗粒组件是由结构蛋白GAG驱动的（有关综合综述，请参见[1]）。HIV-1 GAG合成为55 kDa前体的多蛋白PR55 GAG，包含矩阵（MA），CAPSID（CA），Nucleocapsid（NC）和P6结构域以及2个间隔剂（SP1和SP2）（图1A）。在病毒组装过程的早期，MA驱动GAG特异性与质膜的结合，其中Ca和NC促进了GAG的多中间化以形成不成熟的晶格[1]。未成熟晶格的生长在组装部位诱导膜曲率，最终导致未成熟病毒颗粒的萌芽。由P6结构域募集的宿主ESCRT蛋白促进了新生病毒颗粒从细胞表面释放[1]。在产生后代病毒期间，堵嘴经历了多种蛋白质 - 蛋白质相互作用，并与宿主蛋白（如ESCRT蛋白）经历了多种蛋白质 - 蛋白质相互作用。然而，GAG还通过MA，CA和NC域内的基本氨基酸簇与各种非蛋白质多酸分子相互作用（图1B）。下面，我们将重点关注有关这些插科打 - 聚硅互动的5个关键点，并讨论它们如何调节HIV-1组装。
核篮蛋白调节1
核孔复合物（NPC）介导细胞核和细胞质之间的所有流量，是细胞中最稳定的蛋白质组件之一。有趣的是，发芽的酵母菌细胞具有两个NPC的两个变种，它们在存在或不存在核篮蛋白MLP1，MLP2和12 PML39的情况下有所不同。这些篮子蛋白的结合发生在NPC组装中很晚，而MLP阳性NPCS 13被排除在与核仁接壤的核包膜区域中。14在这里，我们使用重组诱导的TAG交换（RITE）来研究单个NPC中所有NPC 15子复合物的稳定性。我们表明，核篮蛋白MLP1，MLP2和16 PML39通过多个细胞分割循环与NPC保持稳定，并且MLP1/2是17负责将NPC从核方区域排除。此外，我们证明了NUP2的18结合还通过独立途径从该区域耗尽了MLP阴性NPC。我们19开发了一种在萌芽酵母中进行单个NPC跟踪的方法，并观察到在没有核篮成分的情况下，NPC在没有核篮成分的情况下表现出20个迁移率。我们的数据表明，NPCS 21在核上的分布受核篮蛋白与核内部的相互作用的控制。22
saccharomyces boulardii作为益生菌的健康益处
Saccharomyces boulardii（SB），一种萌芽的酵母菌，属于葡萄糖属。它通常用作益生菌，已从柠檬和芒果水果中分离出来。s。boulardii尚不知道会获得抗性基因，并且在停止摄入的3-5天后不会在肠道中持续。已知这种益生菌酵母的临床功效可改善各种腹泻，例如小儿腹泻，抗生素相关的腹泻，急性腹泻和旅行者的腹泻。此外，当用作治疗幽门螺杆菌和艰难梭菌感染的辅助治疗时，它会改善细菌根除，防止复发，减少不良反应并与治疗相关的腹泻。几项动物研究表明，糖疗法可以通过脑肠道轴减轻某些心理和行为条件，并调节肠道微生物组组成。大脑和肠道之间存在双向通信，这是由神经元，内分泌，代谢和免疫的各种途径进行的。对菌群的组成和功能的改变与许多与压力相关的精神疾病有关。这在肠易激综合症（IBS）中很明显，这是一种肠道轴疾病，具有高水平的精神病合并症，包括焦虑和抑郁症。这种发生方式的机制仍不清楚；然而，许多研究支持肠道脑轴是某些胃肠道和精神疾病之间的关键联系的观点。单独的这些疾病也具有相似的病理生理学，例如单胺水平和炎症状态的变化。
材料通过机器学习形成能量
摘要材料信息学的萌芽领域与向人工智能转变以发现新的固态化合物。晶体学和计算数据存储库的稳定扩展为开发能够预测物理特性的数据驱动模型的阶段奠定了基础。机器学习方法，特别是已经显示出通过筛选晶体结构数据库识别具有与能量相关应用的近乎理想特性的材料的能力。但是，数据引导的发现的示例是全新的，从未报告过的化合物的示例。确定在合成中是否可以访问未知化合物的关键步骤是获得形成能并构建相关的凸壳。幸运的是，通过密度功能理论（DFT）数据存储库已广泛获得此信息，以至于它们可用于开发机器学习模型。在本综述中，我们讨论了开发能够预测形成能量的机器学习模型的特定设计选择，包括控制材料稳定性的热力学数量。我们研究了文献中介绍的几种模型，这些模型涵盖了各种可能的架构和特征集，并发现它们已经成功地发现了新的DFT稳定化合物和指导材料合成。为了扩展对合成固态化学家的机器学习模型的访问，我们还提出了Matlearn。此基于Web的应用程序旨在指导对可能包含热力学无机化合物的区域的组成图探索。最后，我们讨论了机器学习的地层能量的未来，并突出了提高预测能力的机会，从而综合了新的能源相关材料。
通过细胞外囊泡调节幼稚的间充质干/基质细胞成产生胰岛素的细胞：共培养条件的优化
第一个且最研究的类别是外泌体。这些外泌体是通过入侵内体膜形成多个物体（MVB）来得出的，后者包围了许多腔内囊泡。MVB与质膜融合后释放为外泌体，大小为50–150 nm。第二个主要类型的囊泡是微泡（MV），其大于外泌体，大小为100–1000 nm。evs通过直接向外萌芽和质膜的裂变释放。第三类EV是由经历编程细胞死亡并变成碎片的细胞形成的凋亡人物。这些囊泡较大，范围从500 nm到几微米的大小[11]。evs携带蛋白质，脂质和不同类型的RNA货物，可以从供体细胞转移到受体细胞[12,13]。开创性研究表明，电动汽车货物中的功能性信使RNA（mRNA）转移到受体细胞中，可以转化为蛋白质[14,15]。这个概念得到了各种研究人员的支持[16-19]。evs还可以将microRNA（miRNA），蛋白质和脂质转移到靶细胞[20,21]。先前的研究表明，源自替代β细胞的EV可以将幼稚的MSC调节到IPC中[22]。这项研究的目的是优化源自替代β细胞和幼稚MSC的EV的共培养条件。评估了细胞/EV的比率和共培养的持续时间。
通往艾格顿希斯之路
冰冻的荒地和焦灼的沙漠曾被认为是诅咒，人们不惜一切代价避免去往它们，但现在它们却被人们寻求或视为一种高度精神性的美的缩影。在两部分研究中的第一部分《通往艾顿希斯之路》中，理查德·贝维斯表明，这种现代情感根源于文艺复兴晚期的科学和自然哲学。他集中研究了 18 和 19 世纪，追溯了这种情感的发展，直到 1878 年，以及它最早有意识的表达之一，即托马斯·哈代在《还乡》中对艾顿希斯的描述。贝维斯研究了广泛的英国、欧洲和北美文本、文学作品以及宗教、科学和旅行写作。他调查了有关登山、航海、沙漠旅行和极地探险的文献，以及它在诗歌和小说中的隐喻用法。他依靠艾迪生的术语“伟大”而不是“崇高”，展示了达尔文的日记、莱尔的地质学研究和索绪尔关于阿尔卑斯山的书籍等作品如何帮助形成了一种自然观，这种观也经常在文学中得到表达。《通往爱敦荒原之路》是一部范围广泛、跨学科的思想史著作，它追溯了一种审美感性的成长，这种审美感性现在已广泛传播，但在文艺复兴时期才刚刚萌芽。这种感性不仅是许多现代文学的基础，也是我们关于保护、生态和环境保护主义的现代观念的基础。
营销中的机器学习和人工智能
由机器学习算法驱动的人工智能 (AI) 代理正在迅速改变商业世界，引起研究人员的高度兴趣。在本文中，我们回顾并呼吁市场研究利用机器学习方法。我们概述了常见的机器学习任务和方法，并将它们与市场研究人员传统上使用的统计和计量经济学方法进行了比较。我们认为机器学习方法可以处理大规模和非结构化数据，并具有灵活的模型结构，可产生强大的预测性能。同时，这种方法可能缺乏模型透明度和可解释性。我们讨论了突出的人工智能驱动的行业趋势和实践，并回顾了使用机器学习方法的仍处于萌芽阶段的学术营销文献。更重要的是，我们提出了一个统一的概念框架和一个多方面的研究议程。从实证营销研究的五个关键方面：方法、数据、使用、问题和理论，我们提出了一些研究重点，包括扩展机器学习方法并将其用作营销研究的核心组成部分，使用这些方法从大规模非结构化、跟踪和网络数据中提取见解，以透明的方式使用它们进行描述性、因果性和规范性分析，使用它们规划客户购买旅程并开发决策支持能力，并将这些方法与人类见解和营销理论联系起来。机器学习方法在营销中的机会比比皆是，我们希望我们多方面的研究议程能够激发这一激动人心的领域的更多工作。© 2020 Elsevier B.V. 保留所有权利。
用E蛋白抑制剂位225的感染后治疗降低了疾病的严重程度，并增加了感染了一系列SARS-COV-2
冠状病毒包膜（E）蛋白是一种小的结构蛋白，具有离子通道活性，在病毒组装，萌芽，免疫发病和疾病严重程度中起重要作用。病毒蛋白E也位于感染细胞的高尔基体和ER膜中，与炎性体激活和免疫失调有关。在这里，我们评估了Bit225的体外抗病毒活性，作用机理和体内功效，用于治疗SARS-COV-2感染。BIT225在CALU3和VERO细胞中对SARS-COV-2和VERO细胞中的宽光谱直接作用抗病毒活性在6种不同的病毒菌株中具有相似的效力。位225抑制E蛋白的离子通道活性，但未抑制内源性术语或钙诱导的TMEM16A在Xenopus卵母细胞中的离子通道活性。位225在感染前12小时从口腔烤12天服用12天，完全预测SARS-COV-2感染的K18小鼠的体重减轻和死亡率（100％存活，n = 12），而所有车辆剂量的动物在两项研究中以第9天（n = 12）到达了死亡率终点（n = 12）。当感染后24小时开始治疗时，还可以预防体重减轻和死亡率（100％存活，n = 5），而在感染后48小时开始治疗开始时，有5只小鼠中的4只小鼠体重增加并增加了。治疗功效取决于位225剂量，并且与肺病毒载量（3.5 log 10），病毒滴度（4000 PFU/mL）以及肺和血清细胞因子水平的显着减少有关。这些结果将Viroporin E验证为可行的抗病毒靶标，并支持Bit225的临床研究，以治疗SARS-COV-2感染。
2024 年未来水资源大会要点
关键要点 • PFAS 是一个热门话题。最近宣布的 PFAS 联邦法规的影响，包括 4 ppt 的 MCL 痕量检测、五年补救时间表和超级基金（请参阅此处和此处的注释），仍在水务行业产生影响。我们看好 XYL 在补救方面的定位。TTEK 和 STN-CA 还讨论了他们作为 E&C 公司正在萌芽的补救机会。Aclarity 是几家有前途的 PFAS 销毁初创公司之一。 • 预计将有更多公用事业公司超过新的 4 ppt MCL。E&C 公司认为，将测试超过新的 4 ppt 限制的公用事业公司数量将比 EPA 初步预测的 5,000 家“多倍”，而补救最终将花费更多。 • 市场仍然没有经济的 PFAS 测试或可扩展的销毁技术。开发这两种能力的军备竞赛仍在继续。 • 有关水务行业如何从 AI 中受益的更多细节。今年，人们对水务行业如何利用人工智能来提高处理效率、检测无收益水、防止水管破裂和监测水质的兴趣大增。首先需要在网络中安装更多传感器来捕获越来越多的参数。• 雨水管理是水基础设施应对气候变化不可或缺的一部分。雨水意识和法规正在不断加强。小组成员认为雨水管理机会价值 150 亿美元，而且越来越需要促进跨系统/州的解决方案。• 数据中心的大量用水量正在受到严格审查。数据中心专家 Sam Allen 声称每次 ChatGPT 搜索都会使用一加仑水，引起了所有人的注意。行业正在将水利用效率 (WUE) 与电力使用效率 (PUE) 结合起来。
![arXiv:2212.02133v1 [quant-ph] 2022 年 12 月 5 日](/simg/f\f00e457e77994a0c377d27a148ce66dd6cb83094.webp)
arXiv:2212.02133v1 [quant-ph] 2022 年 12 月 5 日
量子计算的概念通常归功于理查德·费曼，他在 1981 年推测，模拟量子力学系统的行为需要一台本质上具有量子力学性质的计算机 [1, 2]；马宁 [3] 和贝尼奥夫 [4] 也在大约同一时间提出了类似的想法。1985 年，大卫·多伊奇通过形式化计算的量子力学模型，并提出量子计算具有明显计算优势的明确数学问题，为我们现在所知的量子计算奠定了基础 [5]。这反过来又引发了 20 世纪 80 年代末和 90 年代初当时尚处于萌芽阶段的量子计算领域的大量活动，并产生了该领域的两个至今仍是最重要的成就：1994 年，彼得·肖尔 (Peter Shor) 提出了一种在多项式时间内分解因式的量子算法 [6]；1996 年，洛夫·格罗弗 (Lov Grover) 提出了一种搜索非结构化数据库的算法，其时间与数据库大小的平方根成比例 [7]。非结构化搜索（在这种情况下）是这样的问题：我们有 N = 2n 个元素（索引为 { 0 , 1 } n ）需要搜索，还有一个“函数”f，对于恰好一个 x ∈ { 0 , 1 } n ，f(x) = 1，否则 f(x) = 0。 “非结构化”意味着没有算法捷径——f 只是技术意义上的函数，并不意味着它可以表示为一些简单的代数表达式——因此，经典上最好的（唯一）策略是穷举搜索，这要求在最坏的情况下对所有 N 个元素进行评估，平均而言对 N/2 个元素进行评估。从量子角度来看，我们可以准备所有可能的 n-双串的叠加，因此“查询”f 以获得所有可能的