青少年期发病的精神分裂症 (AOS) 罕见且研究不足,与成人期发病的精神分裂症相比,其认知障碍更严重,预后更差。神经影像学显示,与对照组相比,AOS 患者的区域激活(一级效应)和功能连接(二级效应)发生了改变。成对最大熵模型 (MEM) 将一级和二级因子整合为一个称为能量的量,该量与大脑活动模式发生的概率成反比。我们采用组合方法研究与任务相关的组件的多个全脑 MEM;数百个独立的各个子系统的 MEM 适合 7 特斯拉功能性 MRI 扫描。在执行宾州条件排除测试 (PCET) 以检测执行功能时,从 23 名 AOS 个体和 53 名健康对照者收集了数据,已知 AOS 患者的执行功能受损。与对照组相比,AOS 患者的 PCET 表现准确度显著降低。大多数模型显示 PCET 分数与 fMRI 上获得的总能量之间存在显著的负相关性。在所有实例中,AOS 组与高能量状态的出现频率显著增加相关,使用混合效应模型进行评估。使用能量景观(在低维平面上可视化高能量和低能量状态)和轨迹分析(量化整个景观中的大脑状态演变)进一步研究了一个示例 MEM 实例。两者都支持能量分布中的患者控制差异。精神病理学的严重程度与能量呈正相关。MEM 在任务相关系统中对能量的综合表示可以帮助表征 AOS、认知障碍和精神病理学的病理生理学。
是什么?西尼罗河病毒是一种节肢动物传播的病毒(arbovirus),最常见于感染的蚊子。西尼罗河病毒会引起发热疾病,脑炎(脑部炎症)或脑膜炎(大脑和脊髓衬里的炎症)。人们如何感染西尼罗河病毒?大多数人被感染蚊子的咬伤感染了西尼罗河病毒。蚊子以感染的鸟类为食时被感染。被感染的蚊子可以将病毒传播到人类和其他动物。在非常少量的病例中,西尼罗河病毒通过输血,器官移植以及在怀孕,分娩或母乳喂养期间从母亲到婴儿传播。谁有受到西尼罗河病毒感染的风险?居住在西尼罗河病毒存在于蚊子中的任何人都会被感染。在所有低48个州(不是在夏威夷和阿拉斯加)中发现了西尼罗河病毒。自1999年以来每年夏天都发生爆发。由于蚊子的暴露更多,在外面工作或参加户外活动的人来说,感染的风险最高。人们多久被感染的蚊子咬伤了多久?孵化期通常为两到6天,但范围为两到14天。在影响免疫系统的某些医疗状况的人中,这个时期可能更长。西尼罗河病毒疾病的症状是什么?
药物发现AI数据集和基准传统上不包括单细胞分析生物标志物。虽然单细胞分析中的基准努力最近发布了单细胞任务的集合,但他们尚未全面释放数据集,模型和基准测试,这些数据集,模型和基准分析以细胞类型的特异性生物标志物进行整体的各种治疗性发现任务。Therapeutics Commons(TDC-2)介绍了将特定于细胞类型的上下文特征与跨治疗剂的ML任务相结合的数据集,工具,模型和基准。我们介绍了单细胞分辨率的上下文学习的四个任务:药物目标提名,遗传扰动反应预测,化学扰动响应预测和蛋白质肽相互作用预测。我们为这四个任务介绍数据集,模型和台上标记。最后,我们详细介绍了驱动TDC-2实施的机器学习和生物学的进步和挑战,以及如何在其体系结构,数据集和基准和基础模型工具中反映它们。
关于尼罗河盆地倡议尼罗河盆地倡议(NBI)是尼罗河河岸国家的政府间伙伴关系:刚果民主共和国,刚果民主共和国(DRC),埃及,埃塞俄比亚,埃塞俄比亚,肯尼亚,肯尼亚,肯尼亚,南苏丹,南苏丹,苏丹,苏丹,苏丹,tanzania和uganda。NBI试图以合作的方式发展尼罗河,共同管理其跨界水资源,并分享其发展所带来的社会经济利益。NBI由尼罗河部长委员会(Nile-COM)领导,由技术咨询委员会(Nile-TAC)和位于Entebbe的秘书处(Nile-TAC)(Nile-Sec)(Nile-Sec)领导。NBI致力于通过公平利用和受益于公共尼罗河盆地水资源,从而使“ ACHI”避免可持续的社会经济发展。
据报道,许多具有经济价值的甲壳类动物都患有壳病(Sindermann 1989a),与各种环境条件有关(Noga 1991)。壳病的发病机理被认为是多因素的,并受到表皮层机械损伤的强烈影响;入侵细菌(Cook & Lofton 1973、Baross 等 1978、Malloy 1978)和真菌(Alderman 1981)的几丁质破碎活性;以及外部因素,包括水和土壤污染物、低溶解氧和高营养负荷(Young & Pearce 1975、Engel & Noga 1989、Sindermann 1989b)。Sindermann(1989a)对这些过程进行了综述。正常蜕皮间期螃蟹的表皮由外上表皮、外表皮、内表皮和表皮组成(Johnson 1980)。在以前的壳病报告中,病变经常在上表皮破裂后发展,然后发展为糜烂或完全表皮溃疡(Sindermann 1989b)。相比之下,我们描述了一种泥蟹壳病
脊椎动物的行为受光的强烈影响。由功能性视蛋白编码的光受体存在于脊椎动物的大脑和外周组织中。这种表达特征从鱼类到人类都存在,并且在昼行性脊椎动物中尤为突出。尽管视蛋白的广泛存在,但它们的非视觉功能在很大程度上仍然是个谜。考虑到视蛋白的数量之多,这一点就更加明显了。硬骨鱼类拥有大约 40 个视蛋白基因,从幼年发育阶段到成年期都存在。许多视蛋白已被证明具有光受体的功能。这就提出了一个问题:这么大的数量是否主要反映了功能冗余,或者更确切地说,最大限度地使硬骨鱼类能够最佳地利用水下存在的复杂光信息。我们重点研究了 tmt-opsin1b 和 tmt-opsin2,它们是具有祖先类型序列特征的 c-视蛋白,在几种脊椎动物门中都得到保守,在非视杆、非视锥、非视网膜神经节细胞的脑组织中表达部分相似,光谱灵敏度也相似。对单突变体的特征描述揭示了年龄和光依赖性行为变化,以及对前激素 sst1b 和电压门控钠通道亚基 scn12aa 水平的影响。在 tmt- opsin1b 突变体中,白天休息量受到的影响与眼睛、松果体和昼夜节律时钟无关。我们进一步研究了 tmt-opsin1b/2 双突变体的白天行为和分子变化,发现尽管它们具有相似的表达和光谱特征,但这些视蛋白在某种程度上以非加性方式相互作用。具体而言,双突变体以部分年龄依赖的方式补充单突变体中观察到的分子和行为表型。我们的工作为解开高度复杂的
摘要 CRISPR/Cas9 系统已用于在多种物种中通过同源定向修复生成荧光标记的融合蛋白。尽管它取得了革命性的成功,但仍然迫切需要提高研究生物中基因组编辑的简便性和效率。在这里,我们建立了一种简化、高效且精确的 CRISPR/Cas9 介导青鳉 (Oryzias latipes) 内源性蛋白质标记策略。我们使用一种无克隆方法,该方法依赖于 PCR 扩增的供体片段,该片段包含由短同源臂 (30-40 bp) 两侧的荧光报告序列、合成的单向导 RNA 和 Cas9 mRNA。我们生成了八个新的敲入系,具有高效的 F0 靶向和种系传递效率。全基因组测序结果显示仅在目标位点发生单拷贝整合事件。我们对这些融合蛋白系进行了初步表征,大大扩展了青鳉可用的遗传工具库。具体来说,我们表明 mScarlet-pcna 线具有作为增殖区的生物范围标签和内源性细胞周期报告基因的潜力。
摘要尼罗河盆地是非洲第二大盆地,也是具有高气候多样性的地区之一,降水量的差异和水源恶化。由于气候变化影响了世界上大多数氢化气候变量,因此该研究评估了尼罗河盆地选定量表的河流流量和沉积物负荷是否可以归因于气候变化。一种影响归因方法是通过从部门间影响模型对比项目(ISIMIP3A)的影响归因设置中限制了69年(1951- 2019年)使用一组实际和反事实气候强迫数据(1951- 2019年)的基于过程模型的方法。为了阐明气候变化的作用,我们使用非参数Mann-Kendall检验来识别趋势并计算使用事实和反事实气候强迫数据之间的模型设置之间的长期平均年河流流量和沉积物负载模拟的差异。维多利亚湖盆地选定的河站的结果表明,有合理的证据表明河流(两个站点)和沉积物负荷(一个站点)的长期历史增长(一个基本),主要归因于气候变化。相比之下,在蓝尼罗河和主要尼罗河盆地内,在事实气候下的四个选定站点的河流略有下降,这可以归因于气候变化,但造型载荷没有显着变化(一个站点)。这些发现表明,在历史时期,气候变化对河流流量和沉积物负荷的影响的空间差异。
补充图 S5。olslc38a4 (SAT) 的消除对青鳉幼虫表型、上皮 Na + 通量和蛋白质表达的影响。 (A),青鳉 Sat 与商用抗 SLC38A4 抗体免疫原肽(针对人类 SLC38A4 的合成肽;序列同源性:74%;ab58785;Abcam Cambridge,英国)的推断序列比对。Western blot 分析 SAT 消除对 Sat 变体蛋白质表达的影响。分别应用了 6 dpf 青鳉幼虫匀浆(从 FW 中的野生型、20‰ SW 中的野生型和 20‰ SW 中的 Sat 变体中收集),并表明商用抗 SLC38A4 抗体可以检测到来自不同青鳉幼虫样本的蛋白质,预期分子量大小约为 56 KDa。 (B) 野生型 (Wt) 和 1 ng SAT MO 注射青鳉胚胎在 20‰ SW 条件下的光学显微镜图像。 (C) 淡水 (FW) 环境下,与野生型和假对照青鳉幼体相比,SAT MO 注射对 6 dpf 青鳉幼体 Na + 通量的影响。值以平均值 ± SD 表示,并使用 Student's t 检验进行比较。当 p < 0.05 时,认为存在显著差异。
1 德国不来梅莱布尼茨预防研究和流行病学研究所 — BIPS,2 德国新勃兰登堡应用技术大学农业与食品科学学院营养学系,3 意大利阿韦利诺国家研究委员会食品科学研究所,4 爱沙尼亚行为与健康科学中心国家健康发展研究所,爱沙尼亚塔林,5 儿童健康研究与教育研究所,斯特罗沃洛斯,塞浦路斯,6 匈牙利佩奇大学医学院儿科系,7 瑞典哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院医学研究所公共卫生与社区医学系流行病学和社会医学系,8 瑞典哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院临床科学研究所儿科系,9 根特大学公共卫生系,比利时,10 GENUD(生长、运动、营养和发展)研究组,健康科学学院,萨拉戈萨大学,阿拉贡农业研究所 (IA2),阿拉贡卫生研究所 (IIS 阿拉贡),萨拉戈萨,西班牙,11 Centro de Investigacio´n Biome´dica en Red de Fisiopatologı´a de la Obesidad y Nutricion´n (CIBEROBn),马德里,西班牙,12 统计研究所,数学和计算机科学学院,不来梅大学,不来梅,德国