双相情感障碍(BD)的特征是极端情绪波动,从躁狂/易感发作到抑郁发作。这些发作的严重程度,持续时间和频率可能会在个人之间差异很大,从而显着影响生活质量。患有BD的人几乎一生都经历了情绪症状,尤其是抑郁症,以及相关的临床维度,例如Anhedonia,疲劳,自杀,焦虑和神经疗法症状。持续的情绪症状与过早死亡率,加速衰老和抗药性抑郁症患病率升高有关。最近的努力扩大了我们对BD神经生物学的理解以及可能有助于跟踪临床结果和药物开发的下游靶标。然而,作为一种多基因障碍,BD的神经生物学很复杂,涉及几个细胞器和下游靶标(前,后,突触外和突触外)的生物学变化,包括线粒体功能障碍,氧化应激,氧化应激,单氨基氨基疗法和谷胱甘肽症状系统的变化,以及较低的神经元素级别,并改变了神经际较低的系统,并改变了神经胰蛋白质的变化。因此,该领域已朝着确定更精确的神经生物学靶标,而神经生物学目标又可能有助于开发个性化的方法和更可靠的生物标志物来进行治疗预测。在情绪障碍中还测试了针对神经传递以外的神经生物学途径的多种药理学和非药物方法。本文回顾了BD中非规范途径中不同神经生物学靶标和病理生理发现,这些发现可能会提供支持药物开发并识别新的,临床上相关的生物学机制的机会。这些包括:神经炎症;线粒体功能;钙通道;氧化应激;糖原合酶激酶3(GSK3)途径;蛋白激酶C(PKC);脑衍生的神经营养因子(BDNF);组蛋白脱乙酰基酶(HDAC);和嘌呤能信号通路。
。cc-by 4.0未经同行评审获得的未获得的国际许可证是作者/筹款人,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人(该版本发布于2023年7月15日。; https://doi.org/10.1101/2023.07.14.549076 doi:biorxiv Preprint
GPT系列的成功证明,GPT可以从序列中提取一般信息,从而使所有下游任务受益。这促使我们使用预训练的模型来探索DNA序列中的隐藏信息。但是,DNA序列分析中的数据和任务需求是复杂性和多样性,因为DNA相关数据包括不同类型的信息,例如序列,表达水平等,而目前尚无专门为这些特征设计的模型。在此,我们提出了DNAGPT,这是一种从9种的超过100亿个碱基对进行预训练的广义基础模型,可以对任何DNA序列分析任务进行微调。我们的模型可以同时处理或输出DNA序列和数字。此外,我们独特的令牌设计使用户可以根据自己的任务要求设计提示,从而适用于任何类型的任务。我们已经评估了我们的分类,回归和生成任务的模型。我们证明了DNAGPT受益于预训练,因此可以为任何下游任务带来绩效提高。我们的模型不仅是基因组分析领域的新尝试,而且为在生物学中应用基础模型提供了新的方向。
1 Sidney Kimmel医学院微生物和免疫学系,托马斯·杰斐逊大学,费城,宾夕法尼亚州费城,19107年,美国2分子寄生虫学实验室,林赛·金博尔研究所,纽约血液中心,纽约血液中心,纽约,纽约,10065帕克,阿德莱德公园,澳大利亚5042,澳大利亚5 Alpha Genesis Inc.,Yemassee,SC 29945,美国6 IDEXX BIOANALYTICS,西萨克拉曼多,CA 95605,美国7,美国7分司,药理学和实验治疗系,Sidney Kimmel医学院美国97030,贝勒医学院国家热带医学院儿科开发中心,美国9号,美国9号感染研究所,兽医与生态科学研究所,利物浦利物浦L3 5rf,英国利物浦大学 *通信 *通信); David.abraham@jefferson.edu(D.A。)†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
Jennifer Kwon、Alec Knapp、Andrew Hill、Kristen Browoleit、Sai An、Stuart Sundsdeth、Tyler Goodwin、Michael Hefferan、Kendra Congdon、Charles Gersbach、Blythe Sather
1 密歇根大学生物医学工程系,美国密歇根州安娜堡 48109 2 凯斯西储大学生物医学工程系,美国俄亥俄州克利夫兰 44106 3 大都会健康医疗中心骨科系,美国俄亥俄州克利夫兰 44106 4 退伍军人事务医疗中心路易斯斯托克斯克利夫兰分部,美国俄亥俄州克利夫兰 44106 5 密歇根大学医学院麻醉系,美国密歇根州安娜堡 48109 6 密歇根大学外科系整形外科科,美国密歇根州安娜堡 48109 7 密歇根大学医学院神经外科系,美国密歇根州安娜堡 48109 8 密歇根大学电气工程与计算机科学系,美国密歇根州安娜堡48109,美国 9 密歇根大学机器人研究所,密歇根州安娜堡 48109,美国 10 密歇根大学神经科学研究生课程,密歇根州安娜堡 48109,美国 11 密歇根大学医学院神经病学系,密歇根州安娜堡 48109,美国 12 上述作者对本研究贡献相同。∗ 任何通讯作者均应致函此联系人。
表示用于子场拼接制造工艺的四个段或子块。 (E) 柄尖电极布局(顶部)和 CMOS 电路布局(底部)的细节。 (F) 柄中一个金属层穿过拼接区域时的自上而下的扫描电子显微镜 (SEM) 图像(比例尺:1 µm);左上:拼接重叠区域外的横截面;右上:最窄处的横截面;由于双重光刻胶曝光,金属线更窄。 (G) 柄尖机械研磨至 25° 的 SEM 照片;插图:探针 10
小胶质细胞是脑特异性巨噬细胞,可对脑中的破坏性事件做出快速反应。小胶质细胞活化会导致特定的变化,包括增殖、形态变化、迁移到损伤部位以及基因表达谱的变化。炎症状态的变化与许多神经退行性疾病有关,例如帕金森病和阿尔茨海默病。因此,研究和量化小胶质细胞对于更好地了解它们在疾病进展中的作用以及评估此类疾病的新治疗方法的细胞相容性至关重要。在以下研究中,我们实施了一种基于机器学习的方法来快速自动量化小胶质细胞;将该工具与手动量化(基本事实)以及替代免费软件(例如基于阈值的 ImageJ 和基于机器学习的 Ilastik)进行了比较。我们首先在从大鼠和非人类灵长类动物获得的免疫组织化学标记小胶质细胞的脑组织上训练算法。随后,我们在帕金森病的临床前啮齿动物模型中验证了训练算法的准确性,并证明了算法在从小鼠获得的组织以及三个合作实验室提供的图像上的稳健性。我们的结果表明,机器学习算法可以精确地检测和量化所有三种哺乳动物物种中的小胶质细胞,与手动计数后观察到的细胞相当。使用此工具,我们能够检测和量化半球之间的微小变化,这表明该算法的强大和可靠性。这样的工具对于研究疾病中的小胶质细胞反应非常有用
1 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学微生物学系,2 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学华盛顿国家灵长类动物研究中心,3 美国蒙大拿州汉密尔顿市美国国立卫生研究院落基山实验室国家过敏和传染病研究所内部研究部病毒学实验室,4 美国蒙大拿州汉密尔顿市美国国立卫生研究院落基山实验室国家过敏和传染病研究所内部研究部落基山兽医分部,5 美国华盛顿州西雅图弗雷德哈钦森癌症研究中心疫苗和传染病部,6 美国华盛顿州西雅图 HDT Bio,7 美国华盛顿大学生物化学系
方向:第四次工业革命通过融合机器人技术、物联网 (IoT)、基因工程、量子计算和人工智能 (AI) 等技术,改变了现代社会。人工智能带来了一系列不同的技术和应用,可以与包含相关对象和交互规则的环境进行交互,并且能够以类似于智能行为的方式处理信息。同样,人工智能也被用于公共部门的人力资源管理 (HRM) 流程和职能中,以将序列映射到操作。