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CRISPR屏幕在IPSC衍生的神经元中揭示了tau proteostasis 的原理 人类诱导的多能干细胞的扰动细胞图集 多态串联重复在免疫景观上形状的单细胞基因表达 蛋白质生成进化扩散 注释冷冻卷：机器学习挑战 胎盘猪中的胎盘HIGF1纳米颗粒基因治疗在肝脂质和葡萄糖代谢相关的信号通路中以胎儿性别特异性方式改善胎儿生长限制相关的变化 西尼罗河病毒在欧洲传播的生物气候建模，特别关注乌克兰 单元格中的信号：用于治疗的多模式和上下文化的机器学习基础 SPAMTP：空间代谢组学和转录组学数据的综合统计分析和可视化 使用捕获的离子迁移率和DDAP 通过成对的细胞表面和病毒1 增强了慢病毒基因递送到哺乳动物细胞 坏死性到凋亡信号轴是炎症性肠病的基础 Devider：多种单倍型的长阅读重建 pyr1生物传感器驱动的全基因组CRISPR筛选，用于改善Kluyveromyces Marxianus的单甲苯样产生 果糖-2,6-双磷酸盐恢复TDP-43病理 - bean（psophocarpus tetragonolobus）
蛋白质tau的抽象聚集定义了tauopathies，其中包括阿尔茨海默氏病和额颞痴呆。特定的神经元亚型有选择地容易受到tau聚集的影响，随后的功能障碍和死亡，但潜在的机制尚不清楚。系统地揭示了控制人类神经元中Tau聚集体积累的细胞因子，我们在IPSC衍生的神经元中进行了基于基因组CRISPRI的修饰筛网。屏幕发现了预期的途径，包括自噬，以及意外的途径，包括ufmylation和GPI锚构成。我们发现E3泛素连接酶CUL5 SOCS4是人类神经元中tau水平的有效修饰符，泛素化tau，与小鼠和人类中的auopanty的脆弱性相关。线粒体功能的破坏会促进tau的蛋白酶体错误处理，从而产生tau蛋白水解片段
IOM COP29气候迁移的青年代表
Zamzam Ibrahim是一位著名的英国索马里活动家，教育家和领导者，对社会正义，平等和环境可持续性做出了深远的承诺。她出生于瑞典的索马里难民，她年轻时就搬到了英国，此后一直成为边缘化社区的声音倡导者，专注于影响年轻人，妇女和少数民族的问题。Zamzam在2019年至2020年担任全国学生联盟（NUS）的总裁期间获得了广泛的认可。在任职期间，她倡导了各种各样的事业，包括违背学生债务，心理健康倡导和自由教育运动的斗争。在她的领导下，NUS在环境问题上采取了强烈的立场，认识到气候危机的紧迫性，并提倡系统性变化以解决它。她还努力使无人机更具包容性，以确保听到和放大所有学生的声音，尤其是来自代表性群体不足的人的声音。除了她与非努斯的工作之外，扎姆扎姆还积极参与旨在赋予年轻人和促进社会正义的各种举措。她曾担任欧洲学生会的副主席，在那里她以国际规模继续倡导，重点关注教育访问和平等等问题。作为索马里可持续性的创始人之一，扎姆扎姆还致力于促进索马里社区内的环境可持续性。该组织旨在通过赋予散居在侨民和索马里的索马里人的能力来解决气候变化和环境退化，以采取行动并领导可持续的倡议。除了她的基层努力外，Zamzam还担任青年协定绿色工作的青年顾问，联合国环境计划（UNEP），国际劳工组织（ILO）和联合国儿童基金会之间的联盟。在这个角色中，她为为年轻人创造可持续的工作机会做出了贡献，反映了她致力于建立环境管理和经济增长的未来的奉献精神。以其热情，韧性和对正义的承诺而闻名，扎姆扎姆·易卜拉欣（Zamzam Ibrahim）继续激发并领导着朝着更公平和可持续的未来努力。
指南：以4个简单步骤从Veeam迁移到Druva
Druvaistheleadingproviderofdatasecuritysolutions,empoweringcustomersto secureandrecovertheirdatafromallthreats.TheDruvaDataSecurityCloudisa fully managed SaaS solution offering air-gapped and immutable data protection acrosscloud,on-premises,andedgeenvironments.Bycentralizingdataprotection, druvaenhancestitionalsecuritymeasuritymeasuressandersfasterincidencendersponse，有效的网络修复和强大的数据治理。可信赖的客户，包括65名客户，包括65 Ofthe Forthune500，Druvasafeguardsbusinessdatainan，越来越多地访问Druva.com。
HGIDGID4 E3泛素连接酶配合物靶标ARHGAP11A调节细胞迁移
人类CTLH/GID（HGID）复合物作为调节多个细胞过程的重要E3连接酶，包括细胞周期进程和代谢。但是，由HGID控制的生物学功能范围仍未开发。在这里，我们使用接近性依赖性生物素化（BioID2）来识别与HGID复合物相互作用的蛋白质，其中包括以口袋依赖性方式结合GID4的底物可以进行。生物化学和细胞分析表明，HGID GID4 E3连接酶结合并泛素化Arhgap11a，从而将此RhoGap靶向蛋白酶体降解。的确，GID4耗尽或阻碍使用PFI-7 In-Hibor的GID4底物结合袋稳定Arhgap11a蛋白质，尽管它没有功能性N末端DEGRON。有趣的是，GID4失活通过增加细胞外围的Arhgap11a水平而损害细胞运动，并导致细胞的运动，在该细胞周围会使RhoA失活。一起，我们确定了广泛的HGID GID4 E3连接酶亚曲线，并发现了通过靶向ARHGAP11A来调节细胞迁移的HGID GID4 E3连接酶的独特功能。
气候变化，脆弱性和迁移
来源：（a）：开发计划署，2024； （b）：巴黎圣母院全球改编计划； （c）联合国儿童基金会，2021。HDI是一个综合指数，涵盖了人类发展的三个基本维度：长期健康的生活，知识和体面的生活水平；它的范围从0到1，国家的得分高于0.8，评分为“很高”的人类发展。多维贫困是指与健康，教育和生活水平有关的剥夺，这超越了货币贫困。ND Goain指数考虑了粮食安全，水获取，人类健康，生态系统服务和人栖息地的各个方面，以衡量脆弱的气候变化以及经济，社会和治理措施，以评估准备适应的准备。儿童气候指数评估了对气候和环境危害的接触以及基于健康和营养，教育，水，卫生和卫生，贫困，沟通资产和社会保护的脆弱性，所有这些都在0到10中。
迁移 - 迁移气候变化和环境
本课程为参与者提供了发展知识并了解与内部和国际移民有关的健康问题的可能性。将作为学生项目的一部分探索，分析，分析和综合，对人类科学，护理，医学，心理学，历史，经济学，教育和哲学的多种理论，研究和实践维度。重点将放在情境意识上。学生将研究特定的移民情况和健康问题：关于不确定性，寻找庇护所，障碍，有关远程的韧性；身份损失；苗条，污名化和负担重大。将研究已发表的官方报告。将组织访问国际组织，国际劳工组织和难民署。将在当地进行医疗保健现场研究。
大鼠大脑皮层发育过程中 Srpx2 基因沉默导致神经元迁移发生改变
胎儿大脑巨细胞病毒感染的补充数据：怀孕期间摄入阿司匹林会削弱后代的神经发育发病机制 Sarah Tarhini 1 , Carla Crespo-Quiles 1# , Emmanuelle Buhler 1 , Louison Pineau 1 , Emilie Pallesi- Pocchard 1 , Solène Villain 1 , Saswati Saha 2 §, Lucas Silvagnoli 1 , Thomas Stamminger 3 , Hervé Luche 4 , Carlos Cardoso 1 , Jean-Paul Pais de Barros 5 , Nail Burnashev 1 , Pierre Szepetowski 1 *, Sylvian Bauer 1 * §当前地址： #Alicante Neuroscience Institute, Miguel Hernandez University, CSIC, San Juan de Alicante, Alicante, Spain; 生理学和病理生理学研究所，约翰内斯古腾堡大学，美因茨，德国； §Argenx France SAS, 92130 Issy-Les-Moulineaux, France 1 INMED、INSERM、艾克斯-马赛大学，法国马赛。 2 TAGC、INSERM、艾克斯马赛大学图灵生命系统中心，法国马赛。 3 德国乌尔姆大学病毒学研究所。 4 CIPHE、PHENOMIN、INSERM、CNRS、艾克斯-马赛大学，法国马赛。 5 DiviOmics 平台，UMS 58 BioSanD，法国第戎勃艮第孔泰大学。 *通讯作者：Bauer 博士，地中海神经生物学研究所 (INMED)、Inserm UMR1249、Parc Scientifique de Luminy, BP13, 13273 Marseille Cedex 09, France。电话：+33 (0)4 9182 8156；电子邮件：sylvian.bauer@inserm.fr Szepetowski 博士，地中海神经生物学研究所 (INMED)，Inserm UMR1249，Parc Scientifique de Luminy，BP13，13273 Marseille Cedex 09，法国。电话：+33 (0)4 9182 8111；电子邮件：pierre.szepetowski@inserm.fr
迁移，强迫流离失所和气候变化
机会迁移作为一种适应策略，越来越多的证据影响人们，家庭和社区使用移民作为适应机制，而气候变化会对粮食安全，工作机会，可居住性或其他方面产生负面影响。34 35迁移可以是一种有效的适应选择，可以减少人们的气候变化或增强其承受未来冲击的能力。这种类型的应对策略在低收入和中等收入国家很常见。36，例如，一个国家内的地方，农村到城市或其他内部运动可以降低风险。在干旱季节越来越长的时间里，半个提名的帕斯托·拉里斯特（Sag-Nomadic Past Ralist）可能是牲畜从低地到高地的暂时举动，越来越长。这可能涉及农民在附近的城市搬家工作的举动，从而弥补了家里的农作物收益率较低的回报。
增强医疗保健推荐：深度卷积神经网络中的迁移学习用于阿尔茨海默病检测
阿尔茨海默病 (AD) 和轻度认知障碍 (MCI) 等神经退行性疾病会严重影响大脑功能和认知。先进的神经成像技术，尤其是磁共振成像 (MRI)，通过检测结构异常在诊断这些疾病方面发挥着至关重要的作用。这项研究利用以大量 MRI 数据而闻名的 ADNI 和 OASIS 数据集来开发用于检测 AD 和 MCI 的有效模型。该研究进行了三组测试，比较了多个组：多类分类（AD vs. 认知正常 (CN) vs. MCI）、二元分类（AD vs. CN 和 MCI vs. CN），以评估在 ADNI 和 OASIS 数据集上训练的模型的性能。对这两个数据集都应用了高斯滤波、对比度增强和调整大小等关键预处理技术。此外，还利用 U-Net 进行颅骨剥离，通过去除颅骨来提取特征。研究了几种著名的深度学习架构，包括 DenseNet-201、EfficientNet-B0、ResNet-50、ResNet-101 和 ResNet-152，以识别与 AD 和 MCI 相关的细微模式。采用迁移学习技术来提高模型性能，利用预训练数据集来改进阿尔茨海默氏症 MCI 检测。ResNet-101 与其他模型相比表现出色，在涵盖 AD、CN 和 MCI 的多类分类任务中，在 ADNI 数据集上实现了 98.21% 的准确率，在 OASIS 数据集上实现了 97.45% 的准确率。它在区分 AD 和 CN 的二元分类任务中也表现良好。ResNet-152 在 OASIS 数据集上 MCI 和 CN 之间的二元分类方面表现尤为出色。这些发现强调了深度学习模型在准确识别和区分神经退行性疾病方面的实用性，展示了它们在增强临床诊断和治疗监测方面的潜力。