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跨越进化的皮质生成
新皮层是导致认知能力的进化先进的大脑结构。它已经在哺乳动物进化枝（1）上扩展并在功能上进行了络合。人们认为，人类的特殊认知能力不仅依赖于神经元的大小，因此依赖于其新皮层的复杂细胞结构。新皮质蓝图取决于基本细胞和分子事件的紧密配位。新皮层的膨胀和折叠已广泛归因于基础（BRG）的存在，也称为外辐射胶质神经胶质（org）。这些祖细胞产生大多数皮质投射神经元，它们的数量在诸如灵长类动物和雪貂等术语哺乳动物中的数量显着增加。在人类中，人类具有一个新皮层，其神经元的数量约为两倍，并且比黑猩猩和bo骨大（2）。人类特异性基因的出现有助于大脑皮质的扩张和快速演变（3）。仍然，最近从颅骨内生的人类学数据表明，尼安德特尔（Neandertal）是我们最接近的亲戚之一，与现代人类具有可比的大脑体积（4）。这是否反映了同等数量的白色和灰质，因此相应数量的皮质神经元的产生仍然未知。在本期第XX页上，Pinson等人。发现人类TKTL1的现代变体的表达增加了BRG的数量，从而与尼安德特尔的一个相比，上层投影神经元的输出（UCP，图1）。尽管我们对塑造现代人类大脑的进化变化的贡献有限，但对尼安德特人和现代人类基因组的最新比较确定了基因的特定核苷酸变化，这些变化可能在大脑进化和新认知能力的习惯中可能具有重要作用。现代大脑神经发生的这种特定特征可能会导致灭绝的古人类认知的差异。由于人类脑化石记录很少见，因此在细胞和分子水平上了解新皮层的演变的努力仅限于比较活物种（一种称为“ evo-devo”的方法）（5）。观察人类，非人类灵长类动物，食肉动物和途径的新皮层的观察结果揭示了神经祖细胞群体的差异如何导致新皮层的大小和形状。 关于新皮质发育的细胞和分子机制的大多数当前知识是基于对小鼠模型的实验分析，其新皮层具有至关重要的特征，包括哺乳动物的一般特征，包括六层的组织以及将其区域化为专业区域。 然而，这种动物模型研究人皮质生成的一种局限性是其尺寸很小且缺乏折叠表面。 由外室下室内祖细胞扩展的祖细胞增加，新皮质表面和脑体积增加观察人类，非人类灵长类动物，食肉动物和途径的新皮层的观察结果揭示了神经祖细胞群体的差异如何导致新皮层的大小和形状。关于新皮质发育的细胞和分子机制的大多数当前知识是基于对小鼠模型的实验分析，其新皮层具有至关重要的特征，包括哺乳动物的一般特征，包括六层的组织以及将其区域化为专业区域。然而，这种动物模型研究人皮质生成的一种局限性是其尺寸很小且缺乏折叠表面。由外室下室内祖细胞扩展
对强化学习进化的评论
摘要 - 强化学习（RL）已成为人工智能（AI）和自我足够结构的迅速发展的领域，彻底改变了机器分析和进行选择的方式。在过去的几年中，RL显着提高了更复杂的算法和方法，这些算法和方法解决了越来越复杂的实际世界问题。这一进展是通过使用计算能力的增强，大数据集的可用性以及改进机器获得策略的驱动来驱动的，可以使RL解决从机器人技术和自动驾驶系统到医疗保健和财务的广泛行业的挑战。RL的效果在优化不确定和动态环境中优化选择制定程序的能力方面显而易见。通过从与环境的互动中了解，RL代理可以做出最大化冗长的时间奖励，适应转换情况并随着时间的推移增强的决策。这种适应性使RL在传统方法短暂落后，尤其是在复杂的，过度的空间和安排后的言论中的情况下成为宝贵的工具。本评论旨在提供有关当前RL国家的根本信息，强调其跨学科贡献以及它如何塑造AI和自主技术的命运。它讨论了RL如何影响机器人技术，自然语言处理和娱乐的改进，同时探索其部署的道德和实践要求的情况。此外，它研究了众多领域的主要研究，这些研究促成了RL的发展。
癌症进化的新兴课题
癌症源于一个进化过程，其中体细胞突变在不同细胞群体中积累。1 过去十年中，这一理论得到了肿瘤高通量测序研究的证实，2 表明肿瘤不是均质的，而是由具有不同体细胞突变集的克隆组成。这种肿瘤内异质性现象是复发和耐药的主要原因。3 转移，即将肿瘤细胞迁移到不同于原发肿瘤的解剖位置，是癌症死亡的主要原因。4 因此，肿瘤的生命史是细胞分裂、细胞突变和细胞迁移为特征的进化过程的最终产物。新兴的癌症系统发育学领域从进化的角度来看待癌症，并采用系统发育技术重建、分析和比较肿瘤的生命史。 5 本观点将讨论（i）从测序数据重建癌症系统发生的计算方法、（ii）识别常见的进化模式和轨迹，以及（iii）癌症治疗的新进展。
导向进化的机器学习进展
C现在的地址：Google Deepmind，6 Pancras Square，Kings Cross，伦敦，N1C 4AG（英国）通讯作者：Arnold，Frances H.（Frances@cheme.caltech.edu）作者联系人：Bruce J. Wittmann（Bwittman@caltech.edu） Kadina E. Johnston（kjohnston@caltech.edu）; Zachary Wu（zacharywu@gmail.com）关键字：定向进化，机器学习，蛋白质工程，无监督的学习，自我监督学习，半监督的学习抽象机器学习（ML）可以通过允许研究人员在Silico中移动昂贵的实验筛选来加快导向性进化。收集用于培训ML模型的序列功能数据仍然可能是昂贵的。相比之下，原始蛋白序列数据可广泛使用。ML方法的最新进展使用蛋白质序列来增强有限的序列功能数据，以进行定向进化。我们强调了越来越多地使用序列减少或消除有效硅筛选所需的序列功能数据量的贡献。我们还强调了使用对序列训练的ML模型来生成新功能序列多样性的方法，重点是使用这些生成模型有效探索众多蛋白质空间区域的策略。浏览蛋白质健身景观：用机器学习酶建造地图为生活中最具挑战性的化学问题提供解决方案。酶有效和有选择地催化化学反应的能力不仅可以对其宿主生物有用，而且对人类所设计的无数应用也有用。消除或减少天然蛋白的活性。作为绿色，廉价，高效的催化剂，从药品到消费产品，材料，食物和燃料的行业已经采用了酶，预计其重要性将继续增长[1-3]。酶和许多对人有用的蛋白通常必须在非本地环境中起作用（非水溶液，高温，在存在表面活性剂的情况下等）此外，尽管酶具有显着的选择性，但它们通常具有有限的底物范围，这通常意味着必须通过工程化其氨基酸序列来针对新的靶反应或应用优化新酶[4,5]。蛋白质的序列编码其功能（“适应性”），并且它们之间的关系通常被概念化为称为蛋白质适应性景观的高维空间中的表面[6,7]。新蛋白质是通过搜索这种景观而开发的，通常是通过定向进化的过程[7]。通过将至少少量所需功能的蛋白质对诱变和筛选的蛋白质进行，使用每个回合中的最佳变体作为下一个起点，直到实现功能目标为止（图1A）。尽管取得了成功，但Evolution的指示依赖于广泛的实验室表征，这是一种开发许多工程蛋白质的瓶颈，在该蛋白质中，筛选超过数百万种变体可能是资源密集的。
病人急性心肌梗塞进化的特殊性
简介。糖尿病（DZ）是心血管发病率和死亡率的重要危险因素，被认为是急性心肌梗塞（IMA）发展的预测因子。IMA住院患者的糖尿病患病率为20-25％。由于全世界DZ的发病率和患病率迅速增加，因此糖尿病患者的急性冠状动脉事件具有重要的公共卫生问题，这是并且仍然是最新的，以改善这些患者的预后。工作的目的。列出并描述DZ患者IMA进化的特殊性。材料和方法。这项研究是通过使用PubMed，Medscape数据库发表的研究文章进行的，并使用关键字：“急性心肌”，“冠状动脉疾病”，“糖尿病”，“ Evolution”，“ Evolution”及其关联。结果。IMA在DZ患者中的临床特殊性是：经常缺乏藻类综合征；非典型形式的发作；选举心情摄影主要由s-t段超或子级别的前隔离定位表现出来。冠状动脉血管的血栓形成的频率是没有DZ的患者的频率高两倍。 IMA经常因心源性休克而加重，由于DZ患者的舒张期功能障碍而引起的射血分数较低，而在没有DZ的患者中，IMA后IMA死亡率为41％，为20％。结论。关键字：糖尿病，心肌梗塞。在DZ患者中缺乏IMA的足够的临床表现，即使在严重并发症的阶段，也会导致疾病的晚期检测，这证明了确定最固定前血糖以进行检测的必要性。
对135年景观进化的批判性反思...
在他的1925年描述了Taung Child化石的论文中，Dart对Taung周围的景观做出了各种断言，推断了过去的气候动态，以及这些因素在我们早期的人类亲戚的演变中所起的作用。他认为，当今南部非洲地区的这个地区已经干燥，并且已经为大部分新生代。这种长期干旱和稳定性的概念占据了对南部非洲景观进化的看法。在这里，我们介绍了该领域的回顾，从1890年代后期的基础研究开始，这是DART的假设。我们研究了开发景观演化模型的20世纪研究人员的工作；但是，几乎所有这些模型都是定性的。随着技术进步，已经出现了新的定量技术，以提供景观演化事件的证据并测试先前的模型，我们简要概述了这些方法。我们呼吁反思许多这些景观模型的框架和语言，特别是“非洲地面”模型。虽然通过科学进步不断挑战均匀稳定的景观的证据，但该术语源于过时的殖民思想。我们还注意到，驱动景观进化研究的主要叙述在很大程度上是由选定的西方著名科学家塑造的。在标志着taung Discovery的百年纪念时，我们着眼于景观进化研究的新时代：以技术进步和更多样化的本地团队为特征，这些团队将为南部非洲提供更定量，细微的模型，并为我们自己的人类进化创造更丰富，更具动态的背景。
预测病毒进化的概念和方法
季节性人类流感病毒经历快速进化，导致每年流行的病毒株发生显著变化。这些变化通常是由适应性突变引起的，特别是抗原表位，即人类抗体靶向的病毒表面蛋白血凝素区域。在这里，我们描述了一套一致的数据驱动的病毒进化预测分析方法。我们的流程整合了四种类型的数据：（1）全球范围内收集的病毒分离株的序列数据，（2）发病率的流行病学数据，（3）流行病毒的抗原特征，以及（4）内在病毒表型。通过对这些数据的综合分析，我们可以获得流行菌株的相对适应度估计值和长达一年的进化枝频率预测值。此外，我们还获得了候选疫苗株对未来病毒种群保护的比较估计值，为预防性疫苗株选择提供了基础。在网站 previr.app 上可以获取从流感和 SARS-CoV-2 预测管道获得的持续更新的预测。
进化的最伟大胜利是否就是它最大的错误？
人类与他们的原始前辈相比有了很大的进步。由于拥有优越的大脑皮层，人类发展出了其他动物（包括灵长类动物和其他哺乳动物）所没有甚至无法想象的特征和能力。这些包括思想；语言（数百种语言），口头和书面，用于他们之间交流；创作音乐并创造了大量乐器来演奏；发明了数学、物理和化学；发展了农业来维持和养活大众；建造了带有供水和污水系统的房屋、宫殿和金字塔；创立了数百种宗教并建造了数千座礼拜堂；制造了交通工具（汽车、火车、轮船、飞机和航天飞机）；铺设了机场和无数英里的公路和铁路；建立了公司、大学、医院和研究实验室；建造了体育设施，例如奥运会和所有运动项目的体育场馆；创建了酒店、餐馆、咖啡馆、报纸和杂志；发现了神奇的 DNA 双螺旋结构及其基因组，其中包含 23,000 个编码基因，其中包含构建大脑和 200 种其他身体组织的指令；开发了外科手术并发明了治疗每年可能导致数百万人死亡的疾病的药物；并建立了纸币来取代金币和银币。人类建立了包括君主制、独裁制、民主制和伪民主制在内的政府；规定
