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COVID-19 新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病 研究强调了孕妇鸟类流感疫苗的关键需求 可含胶囊可以将药物直接泵入胃肠道的壁 分子“邮政编码”将杀手T细胞吸引到脑肿瘤 使用计算机和AI使医学工作更聪明 乌干达看到埃博拉疫苗试验的“最快推出”：WHO 研究人员确定了未来心力衰竭疗法的潜在药物目标 使用Elon Musk的大脑芯片是什么感觉？它如何工作？ 转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 - 改进的大脑解码器对失语症患者的交流有望 疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明 受脑启发的神经网络揭示了对关系学习的生物学基础的见解 全球研究将数百万糖尿病和心脏病病例与含糖饮料联系起来 调查显示，许多美国人不知道怀孕患心脏病的长期风险 自毁疫苗可增强对猴子结核病的保护 研究发现停止了儿童脑肿瘤，然后才形成 DNA甲基化介导了儿童逆境与抑郁症之间的联系，研究表明
从两年的Proseco研究中发现，这一发现很重要，因为血液癌患者损害了免疫系统，无论是由于癌症还是癌症治疗。这使他们比其他人更容易受到COVID-19的影响，并就他们对疫苗接种的反应如何提出了疑问。该研究的最新发现发表在《柳叶刀》杂志上。
天然蛋白质组织的接近性分析揭示了自闭症和相关神经发育条件的小鼠模型中的表型修饰符
自闭症谱系障碍的主要驱动因素之一是数百个基因内的风险等位基因，它们可能在共享但未知的蛋白质复合物中相互作用。在这里，我们开发了一种可扩展的基因组编辑介导的方法来靶向小鼠大脑内的14个高强烈的自闭症风险基因，用于基于接近性的内源性蛋白质组学，从而实现了高特异性空间蛋白质组织的识别。产生的天然接近蛋白质组富含自闭症个体大脑失调的人类基因，并揭示了来自高强调风险基因与低调的蛋白质之间的接近性相互作用，这些蛋白质与较低信号的蛋白质之间可能提供新的途径，从而可以为遗传风险确定优先确定遗传风险。重要的是，数据集丰富了可能构成条件的共享旋转功能和遗传相互作用。我们通过两个自闭症模型中的空间蛋白质组学和基于CRISPR的表达调节来测试这一概念，证明了调节其失调机制的功能相互作用。一起，这些结果揭示了与自闭症相关的体内蛋白质组网络，从而为理解和操纵其病因的细胞驱动器提供了新的侵害。
激酶抑制剂下拉分析（KIP）用于临床蛋白质组学
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
蛋白质Z依赖性蛋白酶抑制剂的抗炎活性
1迄今为止，Inserm，UMR_S1176，巴黎 - 萨克莱大学，克里姆林宫 - 贝克特·塞德克斯，法国2号，法国2号医学复苏系，欧洲医院乔治·庞皮德，法国，法国，法国3号，医学院3，密集型医学居民，斯特拉斯布尔格大学医学院，史特拉斯布尔大学，史特拉斯布尔大学，新知识，新知识。研究），法国斯特拉斯堡的再生纳米医学（RNM），法国斯特拉斯堡5 APHP，血液学实验室，法国大学医院颈部梅勒斯，法国6分子免疫性肿瘤学，实验室，实验室transex transplantex，血液学和血液学医学研究中心，大学医院联邦研究中心（FHU）。 （FMTS），斯特拉斯堡大学，法国斯特拉斯堡7
肥胖和糖尿病中的元蛋白质组学方法和途径调节：叙事评论
1土壤，植物和食品科学系，阿尔多·莫罗大学（Aldo Moro University），巴里（Aldo Moro University），通过G. Amendola 165/A，意大利Bari 70126； a.porrelli5@studenti.uniba.it（A.P.）; mirco.vacca@uniba.it（M.V.）; maria.deangelis@uniba.it（M.D.A。）2 Inrae，UNH，代谢探索平台，Metabohub Clermont，Clermont Auvergne University，F-63000 Clermont-Ferrand，法国； blandine.comte@inrae.fr（B.C.）; Estelle.pujos-guillot@inrae.fr（E.P.-G.）3 MaxDelbrück分子医学中心在Helmholtz Association（MDC），分子流行病学研究小组，13125，德国柏林，13125； katharina.nimptsch@mdc-berlin.de（K.N.）; mariona.pinartgilberga@mdc-berlin.de（M.P.）; tobias.pischon@mdc-berlin.de（t.p。）4Charité -UniversitätsmedizinBerlin，FreeieUniversität的公司成员，柏林汉堡大学，伯林，柏林，10117，柏林，柏林，5117，德国柏林市中心（德国）心血管研究中心（DZHK）（DZHK），伯林伙伴Site，10785 Berlin，DELBANK CENICATIN （MDC），13125德国柏林7 Biobank核心设施，柏林卫生研究院，埃利弗斯蒂尼辛德斯美森柏林，柏林，10178，德国柏林 *通信：francesco.calabrese@uniba.it
通过多目标优化的蛋白质序列设计的整合方法
图1。进化多目标优化为多层设计提供了合适的框架。在这项工作中，我们研究了如何通过多物镜优化方法将机器学习模型（例如PMPNN，AlphaFold2/af2rank和ESM-1V）直接集成到蛋白质序列设计中，称为非主体分类遗传算法II（NSGA-II）。左：首先，通过突变操作员提出了新的设计候选。在这里，该操作员由ESM-1V组成，ESM-1V用于对残基位置进行排列，以及用于重新设计最小Nativelike-NativelikeTose的ProteinMPNN（PMPNN）。中间：然后使用源自AlphaFold2和PMPNN置信度指标的目标函数对设计候选者进行评分。右：最后，得分的候选人被分类为连续的帕累托阵线（这里编号为F1至F5），NSGA-II从最佳战线中选择了最佳战线的候选人。为了证明该框架的有效性，我们对RFAH的多层设计问题进行了深入的分析，RFAH是一种小的折叠式蛋白质，其C末端结构域可以在全-αRFAHα状态和全βrfahβ状态之间互连。在中间面板的两个RFAH状态的卡通表示中，以绿色表示可设计的位置（残基119至154）；请注意，N端结构域在RFAHβ态的带状表示中未显示（请参见方法）。
血小板EVS包含参与蛋白质加工的活性蛋白酶体，以通过MHC-I分子
Genevieve Marcoux（瑞典隆德大学）AudréeLaroche（加拿大Chu deQuébec）Stephan Hasse（加拿大Chu deQuébec）Marie Bellio（加拿大Chu deQuébec，加拿大）魁北克） Zufferey（Quebec -Quebec-加拿大拉瓦尔大学）TaniaLévesque（加拿大微生物学和免疫学系）Johan Rebetz（瑞典实验室医学）Johan Rebetz（Annie Karakeussian） （加拿大蒙特利尔大学研究中心）Sylvain Bourgoin（加拿大魁北克大学医院中心研究中心）HindHindHindHindHindHindHindhindite Jean Monnet-Universite de Lyon，Fabrice de Lyon，Fabrice Cognasse（Lyon; French of Lyon; French Blass; French Blass; efs）荷兰）约翰·塞姆普尔（瑞典隆德大学）玛丽·乔斯·赫伯特（Marie-JoséeHebert）（加拿大蒙特利尔大学）法国皮雷恩（Paris University Paris是Créteil，Inserm U955加拿大蒙特利尔）Benoit Vingert（法国血液建立）Eric Boilard（Chu de Quebec，加拿大）
血浆蛋白质组学鉴定白血病抑制因子（lif ...
Y. Loriot，A。Marabelle，J.P。Guégan，F.X。 Danlos，B。Besse等人。 等离子体蛋白质组学识别白血病抑制因子（LIF）是免疫检查封闭抗性的新型预测生物标志物。 肿瘤学史，2021，32（11），第1381-1390页。 10.1016/j.annonc.2021.08.1748。 hal- 04633737Y. Loriot，A。Marabelle，J.P。Guégan，F.X。Danlos，B。Besse等人。等离子体蛋白质组学识别白血病抑制因子（LIF）是免疫检查封闭抗性的新型预测生物标志物。肿瘤学史，2021，32（11），第1381-1390页。10.1016/j.annonc.2021.08.1748。hal- 04633737
2023年有关Hupo Human Proteome项目蛋白质组的报告
科学家和决策者之间达成共识，即尽管人们将来减少了温室气体排放，但人类引起的气候变化正在发生，但不可避免地会产生实质性的影响（IPCC 2022）。气候变化的后果在地理上是复杂的，并且在区域和局部尺度上表现出来。为了减少或防止这些结构，我们必须降低排放。此类行动称为缓解策略。但是，气候变化的影响是不可逆转的，当我们遇到这些影响时，我们必须适应新的条件。IPCC（2022）将这些措施描述为必须跨量表起作用并解决气候变化引起的机会和风险的适应策略。迄今为止的缓解反应是有限的，适应策略已获得应对气候变化及其对当地社区的影响的重视（Baker等人2012）。水是一种复杂的资源，不仅支持人类和生态系统的健康，并且对于食品和能源生产和运输服务至关重要，而且还提供文化，美学和娱乐价值（Miller＆Belton 2014）。Khaniya等。 （2021）同意水对于人类的福祉和可持续生态系统的运作至关重要，因此，气候的任何变化都可能对水资源的质量和可用性产生负面影响。 因此，正如Cross＆Latorre（2015）强调的那样，开发必要的响应机制以保护公共卫生和环境很重要。Khaniya等。（2021）同意水对于人类的福祉和可持续生态系统的运作至关重要，因此，气候的任何变化都可能对水资源的质量和可用性产生负面影响。因此，正如Cross＆Latorre（2015）强调的那样，开发必要的响应机制以保护公共卫生和环境很重要。
利用酒精工业废料生物技术生产蛋白质饲料
摘要：本研究致力于开发和实施一种生物技术方法，利用谷物二次产品（即酒精发酵后的残渣和不合格谷物的发酵溶胞产物）生产高蛋白饲料。研究内容包括筛选能够高效处理这些底物的厌氧微生物菌群、优化发酵条件以及开展实验室和中试试验。所得饲料产品具有蛋白质含量高（45-47%）、氨基酸组成均衡（包括必需氨基酸）以及维生素和益生菌等生物活性物质的特点。发酵过程实现了有机成分的高利用率，从而降低了对环境的负面影响。与传统饲料生产方法和替代生物技术方法相比，该技术表现出了竞争优势。研究结果证实，利用二次原料生产高质量且经济实惠的饲料产品具有良好的前景。