XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System阐明
阐明产前酒精暴露，海马有限公司与学习与记忆
产前酒精暴露（PAE）对其对神经发育，突触可塑性和认知结果的深远影响进行了广泛的研究。虽然Pae，尤其是在中等水平的情况下，对暴露的个体具有长期的认知意义，但我们对这些定义的确切机制的理解仍然存在很大的差距。本综述提供了一个框架，以理解受PAE负面影响的学习和记忆过程的神经生物学基础。性别差异，不同的PAE方案和暴露时间被探讨，因为潜在的变量影响了PAE在长期增强方面的多样化结果（LTP）。此外，还审查了药理学和非药理的潜在干预措施，提供了有希望的途径来减轻PAE对认知过程的有害影响。尽管已经取得了显着的进步，但需要进一步的研究来增强我们对产前酒精暴露如何影响神经可塑性和认知功能的理解，并为受影响的人开发有效的治疗干预措施。最终，这项工作旨在提高对PAE对大脑和认知功能的后果的理解。
阐明SLFN11蛋白的功能，癌症治疗的新关键
癌症化疗是癌症治疗的支柱，是延长许多癌症患者生命的重要手段。然而，化疗对每个患者的作用不同，并且副作用通常很严重，并会严重损害患者的生活质量。因此，能够准确地识别哪些患者能从治疗中受益最多、哪些患者不能，将有助于提供更加个性化的护理，并选择合适的治疗方法并将副作用降至最低。 “生物标志物”（生物指标）在预测治疗效果方面发挥着重要作用。例如，在乳腺癌治疗中，需要检查癌细胞中的激素受体的数量，以确定是否使用激素药物。因此，有些治疗药物可以利用生物标志物；然而，目前还没有建立生物标志物来预测大多数化疗药物的疗效。
改革棉基因：从阐明DNA结构到基因组编辑
1。引言脱氧核糖核酸（DNA）是到1944年生命遗传材料的功能组成部分，其化学和物理属性是由Watson and Crick发现的，这为突破铺平了揭示该分子结构的道路（Watson和Crick，1953年）。双螺旋彻底改变了生物学和其他相关学科，因为生物的许多形式和功能及其在后代的遗传可以归因于DNA结构所揭示的染色体和单个DNA序列。自从这一发现以来，植物育种者和生物技术医生已经严格挖掘了定制DNA的可能策略，以增强生存能力和提高性能。在鉴定DNA之前，长期以来人们认为蛋白质是负责基因表达和遗传的唯一分子。此发现后，关键链接为
通过介观模拟阐明的DNA折纸折叠的机制
许多实验和计算工作试图了解DNA折叠的折叠，但是此过程的时间和长度尺寸构成了显着的挑战。在这里，我们提出了一种使用可切换力场的介观模型来捕获单链和双链DNA基序的行为以及它们之间的过渡，从而使我们能够模拟DNA折纸的折叠，最多可达几个千千目标。对小结构的布朗动力学模拟揭示了一个层次折叠过程，涉及将其拉入的折叠前体，然后结晶成最终结构。我们阐明了各种设计选择对折叠顺序和动力学的影响。较大的结构显示出异质的主食掺入动力学，并且在亚稳态状态中频繁捕获，而不是表现出第一阶动力学和实际上无缺陷的折叠的更容易接近的结构。该模型开辟了一条途径，以更好地理解和设计DNA纳米结构，以提高产量和折叠性能。
1型糖尿病运动诱发延迟性低血糖的机制阐明
虽然STZ大鼠和CON+EX大鼠运动前后（0 h～5 h）血糖水平差异不显著，但STZ+EX大鼠运动3 h血糖水平显著低于STZ组（P < 0. 05）。在骨骼肌中，CON和STZ组在1 h时Akt磷酸化水平和GLUT 4易位均显著升高，3 h内降至可忽略的水平，而在STZ+EX组中，Akt磷酸化水平和GLUT 4易位维持至5 h，提示STZ+EX组糖代谢持续。基因芯片分析显示，本研究共发现447个胰岛素信号基因和79个1型糖尿病基因，并筛选出3个可能与GLUT 4调控有关的基因，尤其是制瘤素M（Osm）和信号转导和转录激活因子3（STAT 3）在STZ+EX组运动后3 h和5 h均有升高。
netdi：阐明基于单词生产的动力和动态大脑网络的作用
手稿标题第1页。手稿标题（最大50个单词）：Netdi：阐明基于单词生产的动力和动态大脑网络的作用2.缩写标题（最大50个字符）：功率的作用，网络特征在单词生产中3。作者的姓名和隶属关系按顺序出现在已发表的文章中：（1）Sudha Yellapantula [A]（2）Kiefer Forseth [B]（3）Nitin Tandon [B]（4）Behnaam Aazhang [A]健康，德克萨斯州休斯顿，77005，美国4。作者贡献：SY，NT，BA设计研究； SY进行了研究； SY，BA贡献了分析工具； SY，KF分析数据； SY，KF，NT，BA撰写了论文。5。信件应解决（包括电子邮件地址）：sudha yellapantula（sudha@rice.edu）
通过磷蛋白质组的时间序列分析阐明基于网络的结肠癌耐药性
1哥伦比亚大学欧文大学系统生物学系，美国纽约，美国2耶鲁癌症生物学研究所，耶鲁大学，西黑文，美国康涅狄格州西黑文，美国3现在的地址：美国纽约州塔里敦，美国4 J.P. Sulzberger哥伦比亚哥伦比亚哥伦比亚哥伦比亚哥伦比亚大学Irving Medical Scoriest，New York ny ny ny ny trokinia ny ne n Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y YE，美国4 J.P.美国纽约州6耶鲁大学医学院，美国康涅狄格州纽黑文市药理学系7哥伦比亚大学欧文大学医学中心，纽约，纽约，纽约，美国8赫伯特·欧文·欧文综合癌症中心，哥伦比亚大学欧文大学纽约，纽约，纽约，纽约州，美国9号，美国9号哥伦比亚分子生物学，哥伦比亚大学医学中心。哥伦比亚大学欧文医学中心，纽约，美国纽约†同等贡献
通过基于CRISPR的功能基因组学阐明神经元和神经胶质的疾病状态
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了长足的进步，尽管属性高度可变。这是神经系统所面临的挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）中描述的特定人员/地点，表现出选择性发射。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。首先，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据相当的性能），以检测每个帧中最普遍的字符（总体外观高于1％）。接下来，我们实施了DL模型，这些模型使用时间变化的人群神经数据作为输入，并在整个情节中解码了四个主要角色的视觉存在。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。