XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重复记录
双重靶向CRISPR-CASRX在体外和体内降低了C9orf72 ALS/FTD感官和反义重复RNA
额颞痴呆（FTD）和肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的最常见遗传原因是G 4 C 2重复扩展在C9orf72基因的内含子中。这种重复的扩展经历了双向转录，产生了感觉和反义重复的RNA物种。在所有阅读帧中，有义务和反义的重复RNA都经历重复相关的非AUG翻译，以生成五种不同的二肽重复蛋白（DPRS）。重要的是，毒性与感官和反义重复衍生的RNA和DPR既相关。这表明针对感官和反义重复RNA可能会提供最有效的治疗策略。涉及RNA的CRISPR-CAS13系统为同时定位多个RNA转录本的途径提供了有希望的途径，因为它们成熟了自己的引导阵列，因此可以从单个构造中靶向一个以上的RNA物种。我们表明，源自Ruminococcus flavefaciens（CASRX）的CRISPR-CAS13D可以成功地将C9orf72 sense和反义重复记录和DPR降低到过度表达C9orf72重复的HEK细胞中的背景水平。CRISPR-CASRX还显着降低了三种独立的C9ORF72患者衍生的IPSC-神经元系中的内源性和反义重复RNA和DPR，而没有可检测到的脱靶效应。为了确定CRISPR-CASRX在体内是否有效，我们使用AAV递送处理了两种不同的C9orf72重复小鼠模型，并观察到在有意义和反义重复的转录本上都显着降低。这项工作共同介绍了将RNA靶向CRISPR系统作为C9ORF72 ALS/FTD的治疗方法的潜力。
资源指南 - 特殊教育数据报告
简介由宾夕法尼亚州哈里斯堡州宾夕法尼亚州立数据中心管理的特殊教育报告和验证系统验证和报告有关特殊教育学生的信息。12月1日的儿童计数的信息包括儿童计数数据和表14（带有公平参与服务计划的父级），用于联邦，州和公开报告。对于儿童计数数据，PIMS提供了报告所需的单个学龄学生记录。Ocdel提供EI学龄前生记录。LEA通过中间单元提供了表14在本指南中指定的数据。表与儿童计数文件结合使用，并提交给联邦教育部。中级单元与LEA合作清洁数据，准备提交给PIMS，联邦报告和临时报告，向教育部提供信息。提交12月1日的儿童计数数据以验证所需的PIMS提交之前验证数据，LEA将其特殊教育快照文件和/或PIMS学生模板文件发送到中间单元（IU）。IU将文件上传到特殊教育报告和验证系统（Spotchecker）（https://spotchecker.hbg.psu.edu），其中将审查文件（s）的错误。错误可供用户下载。LEA应对特殊教育快照文件和/或学生模板文件进行更正。应重复此过程，直到数据文件没有错误为止。LEA应查看比较报告并纠正其文件中的任何问题。当数据文件无错误时，LEA的比较报告可通过SpotChecker下载。比较报告显示LEA与去年提交的数据相比，LEA提交的数据。解决了所有问题后，LEA可以将文件上传到PIMS。只是一个提醒，当所有文件都干净时，PSU将确定跨IUS的学生记录，并将通过电子邮件将这些学生的列表发送到相关的IUS。leas和中级单位将确定孩子（REN）是否应包含在文件中，并在其PIMS提交中进行适当的更改。OCDEL将向PASDC提供来自Pelican的 EI学前班数据。 EI学龄前数据将与学校年龄数据结合使用，PASDC将确定可能的重复记录。 LEAS和中级单位需要与OCDEL合作，以确定孩子（REN）是否应包括在学龄前或学前班中，并对其PIMS提交进行适当更改。 将所有文件上传到PIM一旦创建最终比较报告。 LEA的最终比较报告将今年提交的数据与去年通过残疾，种族，性别，LEP和教育环境提交的数据进行了比较。 LEA应该在任何问题上与IU合作。 LEA必须为IU提供任何数据更改的理由。 LEA和IU必须验证提供的数据是否准确。 PIMS中的最终数据用于联邦，州和公开报告。 该数据还用于公开报告并为教育部开发临时报告。EI学前班数据。EI学龄前数据将与学校年龄数据结合使用，PASDC将确定可能的重复记录。LEAS和中级单位需要与OCDEL合作，以确定孩子（REN）是否应包括在学龄前或学前班中，并对其PIMS提交进行适当更改。将所有文件上传到PIM一旦创建最终比较报告。LEA的最终比较报告将今年提交的数据与去年通过残疾，种族，性别，LEP和教育环境提交的数据进行了比较。LEA应该在任何问题上与IU合作。LEA必须为IU提供任何数据更改的理由。LEA和IU必须验证提供的数据是否准确。PIMS中的最终数据用于联邦，州和公开报告。该数据还用于公开报告并为教育部开发临时报告。
目标反卷积化学蛋白质组学简介
摘要。– 目的：药物-靶标关系为基于网络的多药理学提供了基础，而靶标反卷积是基于表型筛选的药物发现的关键步骤。由于哺乳动物蛋白质组学的复杂性和先导化合物的亲和力通常有限，识别药物靶标具有挑战性，尤其是当目标是识别所有靶标时。本文试图简要全面地介绍化学蛋白质组学中用于靶标反卷积的各种方法，将它们分为两类：生化富集方法和蛋白质组学筛选方法。此外，还简要介绍了相关的质谱技术以及最新进展。材料和方法：本综述的数据来自 Web of Science 和 PubMed，使用的关键词是药物靶标、靶标反卷积和化学蛋白质组学。按照检索策略共检索到500多篇相关文章，时间范围从1953年到2022年。重复记录和综述文章根据标题和摘要排除。最后，我们发现约120篇符合纳入标准的文章，涵盖了各种靶点发现方法的代表性研究和综述。结果：现有的靶点发现方法可以分为生化富集方法和蛋白质组学筛选方法，最近出现了一种结合这两种方法的混合方法，例如赖氨酸反应性分析。生化富集方法的优点是操作简便、靶点覆盖全面。但大多数生化富集方法需要药物与靶蛋白高亲和力结合，不能区分直接/间接靶点。蛋白质组学筛选方法不需要药物修饰，但蛋白质覆盖率有限，大多数不能区分直接/间接靶点。结论：尽管现有的靶标发现方法极大地促进了药理学研究，但每种方法都有其优点和缺点。新的策略
非学校学生、教职员工的 COVID-19 指南 ...
2022 年 8 月 19 日更新 以下指南建议校园内与感染者密切接触或怀疑或已确诊感染 COVID-19 的学生、教师和工作人员（医护人员除外）采取行动。这些行动旨在保护校园人口的健康和安全，不作为医疗指导。什么是接触？对于 COVID-19，密切接触的定义是，从发病或检测呈阳性前 2 天开始，直到该人被隔离，无论是否戴口罩，在 24 小时内与感染者在 6 英尺以内的距离内累计至少 15 分钟的任何人。密切接触还包括直接接触传染性体液（如被咳嗽喷到）、与他人直接身体接触（触摸、拥抱或亲吻）或在没有适当的个人防护设备 (PPE) 的情况下触摸可能已被病毒污染的表面或物体（例如共用门把手或桌子、餐具或饮水器皿）。运动时等呼吸急促或大声说话、唱歌或喊叫可能会增加病毒颗粒传播的距离并增加病毒传播的风险。长时间待在封闭空间（如教室）中，即使不在 6 英尺以内也可能被视为密切接触。密切接触通常不包括短暂的互动，例如从人身边走过。但是，如果您曾在教室中与感染 COVID-19 的学生或老师共处，则您将被视为接触过病毒。主管/顾问说明 怀疑自己感染 COVID-19 的员工或学生应自行填写自我报告表，主管或教职顾问也可以使用 COVID-19 自我报告表报告其员工/学生的疑似或已知 COVID-19 病例。犹他大学接触者追踪团队将合并所有重复记录。对于确诊的 COVID-19 病例（检测结果呈阳性），盐湖县卫生局或犹他大学的接触者追踪人员将正式确认并通知“密切接触者”。主管/教职顾问应：
主数据管理购买者指南
尽管企业努力提高数据驱动能力，但一些关于企业的最基本问题（例如企业有多少客户）仍然难以回答。对数据的信任是企业做出数据驱动的业务决策的基础。问题不仅在于能够通过结合来自多个业务实体、地区、部门和应用程序的数据来准确计算企业有多少客户，还在于确保这些不同的实体、地区、部门和应用程序使用相同的客户定义。ISG Research 将主数据管理定义为建立和保护企业使用的基础参考数据的实践，以提供可在整个组织内共享的一致实体列表，包括各方（客户或员工）、地点（地址或地区）和事物（产品、资产、金融工具）等类别。主数据管理包括数据验证、匹配和合并重复记录以及使用相关信息丰富数据。MDM 的另一个重要组成部分是数据建模，它记录数据元素之间的关系。这会导致生成数据目录条目或企业词汇表信息，这些信息可在整个企业以及合作伙伴和供应商之间共享。创建一个“单一事实版本”，提供对客户、产品、供应商或员工的一致定义，是许多企业面临的长期挑战。Ventana Research 数据治理基准研究中，一半的参与者表示，对数据定义的分歧是有效管理数据的主要问题。主数据管理产品使企业能够确保数据的准确性、完整性和一致性，以实现运营业务目标。虽然 MDM 是一个专门的业务流程，但它也是更大的数据治理战略的一个重要方面，该战略包括管理访问和编辑主数据的政策和规则。企业必须能够信任数据，才能实现运营效率和分析洞察力。鉴于企业需要处理的数据源数量和范围不断增加，确保用于业务决策的数据的完整性可能很困难。Ventana Research 数据治理基准研究中，超过 80% 的参与者使用 MDM 技术进行数据治理，而那些使用 MDM 技术的人对数据的使用更有信心。近四分之三使用 MDM 进行数据治理的企业对企业治理和管理整个业务数据的能力充满信心，而没有使用 MDM 进行数据治理的企业只有 27% 有信心。