Li-P-H2O体系

第一步，USP19过表达抑制NEK9降解 探讨USP19表达对内源性NEK9蛋白稳定性的影响。蛋白质合成抑制剂环己亚胺（CHX）处理后，USP19过表达抑制NEK9降解，而USP19沉默加速NEK9降解（图2a-b）。 第二步，USP19使NEK9去泛素化，增加其蛋白稳定性 试图确定USP19对NEK9泛素化的影响。Co-IP分析发现，过表达USP19 WT，而不是C607S突变体，降低NEK9的泛素化；同时，USP19敲低增加细胞内NEK9泛素化水平（图2c-g）。表明USP19通过去泛素化调节NEK9的蛋白酶体降解，从而调节NEK9的稳定

请求海内外尊贵的博士前辈们帮我填个问卷吧，填写时间5分钟左右，只要您已经获得PhD，无论目前是否获得教职都可以填写，目前非常需要正处于非升即走聘任制或已拿到长聘教职的高校老师样本。救救孩子吧，想赶紧毕业成为名副其实的doctor了！在此谢谢大家的帮助！问卷链接在此：https://www.wjx.cn/vm/tlbUG4P.aspx 问卷提交后若审核通过可附赠红包感谢各位好心人呀！

齐墩果酸是五环三萜类化合物，主要来源于女贞子、青叶胆、夏枯草、连翘、山茱萸等传统中药材，具有广泛的药理活性，比如降血糖，保护肝脏等。化学式为C30H48O3，分子量为456.7，不溶于水，但溶于甲醇，乙醇，乙醚，丙酮和氯仿等。它属于齐墩果烷型，结构中包含了5个环状骨架和3个异戊二烯侧链。 检测样本中的齐墩果酸含量的方法主要包括高效液相色谱（HPLC）和液相色谱质谱联用（LC-MS）法，另外也有薄层色谱法。这里以HPLC为例简单的介绍一

第一步，筛选及验证与USP19相互作用的蛋白- NEK9 为了进一步研究USP19（去泛素酶（DUBs）家族）抑制胰腺癌增殖和转移的潜在机制，利用IP-MS筛选与USP19相互作用的蛋白。通过分析结合内、外源Co-IP实验发现激酶NEK9与USP19相互作用（图1a-d）。 第二步，探索NEK9与USP19互作的区域位置 分别构建NEK9和USP19的截短突变体，进行Co-IP实验，发现USP19的U结构域（497-1318）和NEK9的R结构域（347-726）是它们互作所必需的（图1e-g）。 第三步，USP19抑制NEK9降解 随后研究USP19

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黄芪皂苷是从中药材黄芪中提取出来的一种活性成分，具有多种药理作用，比如增强免疫力，抗疲劳，抗氧化，抗炎等。黄芪皂苷的主要是由糖苷和皂苷两部分组成，其中糖苷包括葡萄糖，鼠李糖等，皂苷部分包括甾体或三萜类化合物。目前从黄芪中分离出来的皂苷有很多种，主要有黄芪皂苷I，II，III，IV等。黄芪皂苷在植物中的含量比较低，在实验室检测过程中一般会采用高效液相色谱（HPLC）或液相色谱串联质谱（UPLC-MS/MS）等方法测定含量。 1.样

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《Cell Death Differ》解读：激酶被泛素化了！USP19 通过去泛素化NEK9抑制mTOR通路以抑制胰腺癌进程 胰腺癌是最致命的癌症之一，5年生存率不到11%。尽管近年来在手术切除基础上的综合治疗在改善患者预后方面取得了重要进展，但仍有很大比例的晚期患者不适合手术。因此，迫切需要探索胰腺癌进展的潜在机制，寻求更全面有效的治疗方法。 2024年12月，南京医科大学第一附属医院团队在Cell Death Differ.（IF=13.7）上发表了题为“USP19 potentiates autophagic cell death

在当今这个快速发展的科技时代，人工智能技术的应用已经渗透到各个领域，其中之一便是编程。通过运用先进的AI技术，一些创新平台已经能够实现自动生成高质量的代码，极大地提高了开发者的工作效率。这些平台通过理解开发者的需求，能够快速生成符合特定功能的代码，从而让开发者能够将更多的精力投入到创新和优化上，而不是基础的编码工作上。 以析易科研在线平台（http://www.xieasy.com）为例，这是一个为开发者提供便利的工具。该平台通

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撰写论文是学术研究中的一项重要任务，它不仅考验研究者的知识储备，还考验其组织和表达能力。然而，对于许多学生和研究人员来说，如何开始撰写论文，如何构建一个清晰、有逻辑的论文大纲，往往是一个挑战。幸运的是，随着人工智能技术的发展，我们可以通过AI的帮助来简化这一过程。 析易科研在线平台（http://www.xieasy.com）提供了一个创新的解决方案，即快速大纲工具，它利用AI技术帮助用户构建论文大纲。这个工具的设计旨在通过智能分

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非酒精性脂肪性肝病（Non-alcoholic fatty liver disease, NAFLD）是全球最常见的慢性肝脏疾病。迄今为止，美国或欧洲药品管理局尚未批准任何抗NAFLD药物。因此，亟待深入了解该疾病的发病机制并研发针对NAFLD的靶向治疗药物。 2024年3月，中国科学技术大学翁建平教授团队在Journal of Clinical Investigation（IF=13.3）上发表了题为“TRIM56 protects against nonalcoholic fatty liver disease by promoting the degradation of fatty acid synthase”的研究成果。揭示了靶向TRIM56-FASN 轴在治疗NAFLD中的

选择一个前沿的研究课题对于研究生来说至关重要，这不仅关系到学术研究的深度和广度，也影响着未来的职业发展。一个合适的研究课题能够激发研究者的热情，推动学术界的创新，同时也为个人的职业道路铺平道路。然而，面对海量的学术资源和不断更新的研究动态，如何选择一个既符合个人兴趣又具有前瞻性的课题，往往让许多研究生感到困惑。幸运的是，随着人工智能技术的发展，我们可以通过AI的帮助来解决这一难题。 让我们通过析易科研

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为什么要进行数据挖掘？ 数据挖掘是一种从大量数据中通过算法和统计模型提取有价值信息和知识的过程。进行数据挖掘的目的是为了发现数据中的模式、趋势和关联，这些信息可以帮助企业、组织或个人做出更明智的决策，优化业务流程，提高效率，预测未来趋势，以及发现潜在的问题和机会。简而言之，数据挖掘能够将数据转化为洞察力，从而驱动创新和增长。 什么是频繁集？ 频繁集是指在数据集中出现次数超过某个特定阈值（即支持度）的项

FP-growth（Frequent Pattern Growth）是一种用于挖掘频繁项集的算法，它通过构建一个紧凑的数据结构来存储项集信息，避免了传统Apriori算法中的多次扫描数据库。FP-growth算法通过构建FP-tree（Frequent Pattern Tree）来压缩数据库，然后使用深度优先搜索策略来挖掘频繁项集。该算法能够有效减少数据的扫描次数和项集的候选项，提高挖掘效率。 优点：减少了对数据库的扫描次数，降低了挖掘过程中的计算复杂度；使用FP-tree结构压缩数据，减少了存储空间的需求

时间序列预测模型是一种统计方法，用于分析按时间顺序排列的数据点，并基于历史数据预测未来的数据点。这类模型广泛应用于金融、气象、销售等领域，以预测股票价格、天气变化或销售趋势等。它们通常考虑数据的自相关性，即一个时间点的值与之前时间点的值之间的关系，来建立预测模型。经典的时间序列预测模型包括： 自回归模型（AR）：它将时间序列的当前值建模为其过去值的线性组合。适用于平稳序列，对非平稳数据需要先进行差分处

ARIMA模型，全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是一种广泛应用于时间序列分析和预测的统计模型。该模型由三个主要参数组成：p、d、q，分别代表自回归项数（AR）、差分阶数（I）和移动平均项数（MA）。 ARIMA模型的特点包括： 适用性广泛：可以处理非平稳时间序列，通过差分（I部分）将非平稳序列转化为平稳序列，然后使用AR和MA模型进行预测。 参数灵活性：通过p、d、q三个参数的不同组合，可以适应不同类型

为什么要进行数据降维？ 数据降维是一种减少数据集中特征数量的技术，它通过识别数据中最重要的维度来简化模型，同时尽量保留原始数据的信息。这样做的好处包括减少模型训练所需的计算资源，提高模型的泛化能力，避免过拟合，以及使数据更易于可视化和解释。此外，降维还有助于去除噪声和冗余信息，从而提高数据分析的效率和准确性。 什么是主成成分分析法？ 主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种统计方法，它可以通过正交

免疫荧光（IF）Coons等于1941年首次采用荧光素进行标记而获得成功。这种以荧光物质标记抗体而进行抗原定位的技术称为荧光抗体技术（fluorescentantibodytechnique）。用荧光抗体示踪或检查相应抗原的方法称荧光抗体法；用已知的荧光抗原标记物示踪或检查相应抗体的方法称荧光抗原法。这两种方法总称免疫荧光技术，因为荧光色素不但能与抗体球蛋白结合，用于检测或定位各种抗原，也可以与其他蛋白质结合，用于检测或定位抗体，但是在实际工作中荧

写作（硕论/开题/课题/征文/演讲稿/课程文/职称文/文案）、修改论文意见、人工降重、期刊发表、格式排版、多语种翻译、改参考文献格式、专著、专利、软著、PPT、海报等等。 2016.03至今，九年经验，靠口碑吃饭。

肝细胞癌（HCC）是一种与慢性肝病和肝硬化密切相关的原发性肝脏恶性肿瘤。目前，免疫治疗和化疗是HCC患者最好的治疗选择，但大多数HCC患者在手术切除或消融后复发。因此，迫切需要更有效的治疗选择，而分子靶向治疗是一种很有前景的方法，可以提供更好的结果，降低全身毒性，减少副作用。 2024年8月，广州中医药大学研究团队在Advanced Science（IF=14.3）上发表了题为“Ponicidin Promotes Hepatocellular Carcinoma Mitochondrial Apoptosis by Stabilizing KEAP1-PGAM5 Complex

算法原理： 预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。一轮分配完成之后，重新计算各个聚类中心，再重新分配对象。直到聚类中心不再变化。 适用场景： 大规模数据集：K-means算法适用于处理大规模数据集。 球形簇：K-means算法最适合于簇的形状近似为球形的情况。 数值型数据：算法通常应用于数值型数据，因为它依赖于距离度量。 特

聚类算法是机器学习中一种无监督学习的方法，它的目标是将数据集中的样本划分成若干个组（或称为“簇”），使得同一个簇内的样本相似度高，而不同簇之间的样本相似度低。聚类算法在许多领域都有应用，比如市场细分、社交网络分析、图像分割、基因表达分析等。以下是一些常见的聚类算法： 1. K-Means 算法 原理：K-Means 算法通过迭代选择簇中心（质心），并将数据点分配给最近的簇中心，然后更新簇中心的位置。算法开始时随机选择 K 个数据

算法原理： 层次聚类，是一种很直观的算法。顾名思义就是要一层一层地进行聚类，最常用的就是从下而上地把小的cluster合并聚集。 所谓从下而上地合并cluster，具体而言，就是每次找到距离最短的两个cluster，然后进行合并成一个大的cluster，直到全部合并为一个cluster。树的根是收集所有样本的唯一簇。整个过程就是建立一个树结构。 适用情况： 数据具有层次结构：当数据集具有天然的层次结构时，如生物分类学中的物种分类，层次聚类可以很好地

背景知识： 贝叶斯原理是一种统计推断方法，它提供了一种在给定证据的情况下更新假设概率的方式。它基于条件概率公式，表达为P(H|E) = P(E|H) * P(H) / P(E)，其中P(H|E)是给定证据E时假设H的后验概率，P(E|H)是给定假设H时证据E的可能性，P(H)是假设H的先验概率，P(E)是证据的总概率。贝叶斯原理允许我们结合先验知识和新证据来做出更准确的预测和决策，广泛应用于机器学习、统计推断和决策分析等领域。 算法原理： 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,

朴素贝叶斯分类器： 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，它假设各个特征之间相互独立，给定类别的情况下，特征的条件概率不受其他特征影响。通过计算输入样本在各个类别下的后验概率，选择概率最高的类别作为预测结果。它在处理大量数据时表现出色，尤其是在文本分类领域。 优点：算法简单，易于实现；在数据量较少时也能表现良好；计算效率高，适合处理大规模数据集；存储资源需求低。 缺点：特征独立性的假设

核心服务： 单细胞分析全流程数据质控/整合（Harmony）降维聚类（PCA/t-SNE/UMAP）细胞注释/亚群细分差异分析/细胞通讯（CellChat）拟时序分析/轨迹推断 转录组分析差异表达（DESeq2/edgeR/limma）功能富集（GO/KEGG/GSEA）免疫浸润（CIBERSORT/ESTIMATE）多组学联合分析 特色项目单细胞+空转联合分析TCGA/GEO数据挖掘文章复现/个性化分析📌 技术亮点：• 最新数据库（KEGG 2024）• 提供完整代码+可视化• 支持保密协议#单细胞测序 #转录组分析 #生信服务

一、实验步骤1、实验准备1. 工具准备与灭菌准备镊子、EP管（离心管）、移液枪头等实验工具。为确保无菌操作环境，所有工具需通过高压灭菌锅进行严格灭菌处理，灭菌温度通常设定为121℃，持续15 - 20分钟。灭菌完成后，将工具放置于无菌操作台备用。2、甘油保存液配制 1. 甘油保存液的制备根据实验需求，将甘油稀释至适宜浓度（如50%）。具体操作为将等体积的甘油与蒸馏水混合，缓慢吸取甘油并逐滴加入蒸馏水中，同时轻轻搅拌，避免产生过多

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《JCI》解读：肿瘤乳酸化修饰与泛素化修饰对抗！丙烯酰tRNA合成酶AARS1乳酸化修饰YAP复合体促进信号传导 肿瘤即使在含氧量正常的情况下，也会利用糖酵解作为能量代谢的主要来源，这种Warburg效应，促使肿瘤细胞具有丰富的乳酸代谢特征。肿瘤乳酸的促癌机制，是肿瘤靶点开发的重要内容。 2024年3月，同济大学、复旦大学及安徽科技大学等多单位合作在J Clin Invest（IF=13.3）上，发表“The alanyl-tRNA synthetase AARS1 moonlights as a lactyltransferase to promote YAP signali

一、紫外线消毒的原理是什么？紫外线通过对微生物，例如细菌、病毒等病原体进行辐射损伤，破坏核酸功能，改变DNA或RNA生物活性，使得微生物失去繁殖能力，从而实现消毒杀菌功能，包括细菌繁殖体、芽孢、分枝杆菌、病毒、真菌、立克次体和支原体等都可以采用紫外线杀灭。实验室紫外灯种类热阴极低压汞紫外线杀菌灯：这类灯管采用石英玻璃或其它对紫外线透过率高的玻璃制成，功率多样，如30W、20W、15W等。它们通过汞蒸气放电产生紫外线，

逻辑回归： 逻辑回归是一种用于二分类问题的统计模型，它通过Sigmoid函数将线性回归模型的输出映射到0到1之间，表示事件发生的概率。模型通过最大化似然函数来估计参数，从而预测新数据的分类。尽管称为“回归”，它实际上用于分类任务，是机器学习中的一个基础算法。 优点：实现简单，易于理解和实现;计算代价不高，速度很快，存储资源低 缺点:容易欠拟合，分类精度可能不高 实战练习： 推荐工具：析易数据分析平台（http://data.easyaier.com/s

析易数据分析平台（http://data.easyaier.com/sci/index）近期推出一款好用的二分类算法工具，该工具集成了多种流行的机器学习算法分类，包括逻辑回归分类、随机森林分类、GBDT分类、AdaBoost分类、岭回归分类以及HistGradientBoosting分类等六种分类方法。 逻辑回归分类：一种线性模型，用于预测二分类问题中的概率，通过Sigmoid函数将输出限制在0和1之间。 随机森林分类：集成多个决策树，通过投票或平均的方式提高分类的准确性和鲁棒性。 GBDT（梯度提升决

简介 神经网络分类任务的核心思想是通过学习大量的样本数据，使得网络能够在面对新的分类问题时，能够自动地找到最佳的分类方案。神经网络分类器具有强大的自适应能力和泛化能力。在处理分类任务时，神经网络分类器首先接收输入数据，然后通过前向传播计算出每个类别的概率值，最终选择概率最大的类别作为输出结果。 算法原理 给定一组特征X和一个目标Y ，它可以学习用于分类的非线性函数逼近器。它与逻辑回归不同，在输入层和输出层

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类问题，但也可以用于回归问题（称为支持向量回归，Support Vector Regression）。SVM的核心思想是找到一个超平面（在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，在更高维空间中是一个超平面），这个超平面能够最好地分隔开不同类别的数据点。 SVM解决分类问题的方法： 线性可分SVM：在最简单的情况下，如果数据是线性可分的，即存在一个超平面可以将不同类别的数据

AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应增强）是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。弱分类器是指那些性能略好于随机猜测的分类器，而强分类器则是指性能显著提高，能够提供更可靠分类结果的模型。 AdaBoost算法的工作原理可以概括为以下几个步骤： 初始化训练数据的权值分布：假设有N个训练样本，则每个样本最初被赋予相同的权值，通常为1/N 训练弱分类器：在训练过程中，如果某个样本被弱分类器正确分类，那么在构造