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重编程的神经干细胞可以用来作为细胞模型研究疾病的发病机理
利用单个视网膜转录因子Ptf1a，可以将小鼠和人的成纤维细胞在体外高效重编程为神经干细胞，并揭示了Ptf1a诱导体细胞重编程过程的内在分子机制。由于Ptf1a是一个非神经前体细胞转录因子，该发现颠覆了体细胞重编程为神经干细胞需要依赖神经前体细胞转录因子参与的认知。经过Ptf1a重编程的神经干细胞在体外可以大量传代扩增，并能在体外及体内分化成为具有功能的、各种类型的抑制性及兴奋性神经元、星型胶质细胞和少突胶质细胞。进一步的研究发现，当把这些诱导神经干细胞移植到患有老年痴呆的小鼠模型大脑中，其可以分化并整合到大脑中，和原有的脑细胞形成功能性连接。行为学测试表明，细胞移植可以明显改善患病小鼠的空间学习及记忆功能。 和早期的其它研究相比，Ptf1a的单因子方案更安全、更高效、得到的神经干细胞和体内的神经干细胞更接近，具有诸多优点，从而解决了自体神经干细胞的来源问题。重编程的神经干细胞可以用来作为细胞模型研究疾病的发病机理，筛选有效的药物，以及移植治疗各种神经疾病的细胞来源。
中山大学
2021-04-13
一种抑制中枢神经炎症的长效融合蛋白 TAT-HSA-α-MSH 的研究
长效融合蛋白 TAT-HSA-α-MSH 是李红玉教授团队经历 3 年研发的一种能够有效通过 BBB、具有较长半衰期且能够抑制中枢神经炎症的重组蛋白药物。该研究通过构建融合蛋白酵母表达载体、筛选高表达酵母重组菌株、高密度发酵、建立纯化方法、进行理化性质分析、免疫原性分析、检测体外生物活性、检测跨越 BBB 能力、检测体内药效及半衰期等多方面的综合研究，为抗中枢神经炎症相关药物的研发及跨血脑屏障药物递送提供了新的思路。研究成果具有独立自主知识产权，已成功申请国家发明专利 1 项。
兰州大学
2021-04-14
基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络和小波灰度图的旋转机械故障诊断方法，其包括以下步骤：(1)将振动位移传感器及振动速度传感器设置在旋转机械上，利用所述振动位移传感器及所述振动速度传感器采集所述旋转机械的振动信号；(2)对采集到的所述振动信号进行多尺度小波分解，以得到小波灰度图；(3)按照预先训练过的卷积神经网络的输入形式，对所述小波灰度图进行预处理；(4)将预处理后的所述小波灰度图输入到所述卷积神经网络，所述卷积神经网络对接收到的所述小波灰度图进行分析诊断，以得到所述旋转机械的故障诊断结果。
华中科技大学
2021-04-13
我国科学家揭示茉莉酸调控番茄萜类化合物合成和抗虫性的新机制
萜类物质作为植物代谢产物中种类最多的一类化合物，在植物与病虫害互作中扮演重要角色，参与对病虫害的直接与间接防御反应。
中国农业大学
2022-04-01
上海交大薛红卫和林文慧课题组合作揭示磷脂酸调控细胞自噬的分子机制
上海交通大学农业与生物学院/上海市现代种业协同创新中心薛红卫课题组和生命科学技术学院林文慧课题组揭示了PA通过结合3-磷酸甘油醛脱氢酶（GAPCs）或磷酸甘油酸激酶3（PGK3），竞争性抑制自噬关键复合体的形成，进而抑制细胞自噬，为细胞自噬调控机制研究提供了重要线索。
上海交通大学
2022-03-21
马秋刚教授团队在调控肠道粘膜免疫和共生菌群抵抗沙门氏菌感染取得重要进展
本研究进一步系统性探索了屎肠球菌对蛋鸡肠道黏膜免疫屏障功能以及炎症损伤的改善作用，并通过分析肠道微生物组成与菌群演替规律，揭示了屎肠球菌通过调控肠道黏膜免疫和肠道共生菌群从而缓解肠炎沙门氏菌感染诱发的蛋鸡肠道炎症的效果与机制。
中国农业大学
2022-06-01
西北农林科技大学张东教授团队揭示硝酸盐处理下特定基因调控不定根发生的机制
近日，园艺学院果树发育生物学团队在国际知名期刊《植物,细胞与环境》（Plant,Cell&Environment）上发表研究论文，以MdWOX11转基因苹果组培苗为试材，揭示了硝酸盐处理下MdWOX11调控不定根发生的机制。
西北农林科技大学
2022-10-13
我国科学家提出一种基于旋转神经元的新型储备池计算硬件架构
为模仿大脑对复杂时序信号的处理能力，储备池计算以其易训练、便于硬件实现等优点成为类脑计算的前沿热点。高效的储备池计算架构能够充分挖掘电子器件的自身物理属性，以用作计算资源实现仿生人工神经网络。
科技部生物中心
2022-04-12
齐墩果烷型三萜类酯衍生物抗神经退行性药物用途
本发明提供齐墩果烷型五环三萜类酯衍生物在制备防治老年痴呆症药物中的应用，所述老年痴呆症包括神经退行性疾病。所述药物是齐墩果烷型五环三萜类酯衍生物与药学上可接受的载体或赋形剂制成。本发明所述的齐墩果烷型五环三萜类酯衍生物具有显著的类似神经生长因子的活性，可以在制备预防及治疗老年痴呆症等神经退行性疾病药物中应用。
浙江大学
2021-04-13
基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法
本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法，适用于图像处理领域，包括以下步骤：对数据集进行裁剪，将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中，进行图像归一化和数据增强操作，生成预处理后的低分辨率图像；预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集，构成训练集、验证集和测试集；根据已有的失真图像块数据集，构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法；将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征，并用模型的上采样模块对特征图进行放大，生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构，在神经网络中使用视觉注意力机制，提取的特征更符合人类视觉感知特性，使图像超分辨率图像重建更加准确。
南京工业大学
2021-01-12