microRNA在亨廷顿病中的研究进展

亨廷顿病(Huntington's disease, HD)是神经退行性疾病(neurodegenerative disorders)中一种单基因遗传病,由亨廷顿基因(the huntingtin gene, HTT)第一个外显子中的CAG三核苷酸序列重复扩增引起,尚无法治愈。HTT编码的蛋白产物被称为亨廷顿蛋白(Huntingtin protein, Htt)。突变亨廷顿蛋白(mutated huntingtin protein, mHtt)容易形成聚集体,具有毒性,导致一系列细胞学异常和神经元功能障碍。microRNA(miRNA)在基因转录后水平调控中起重要作用,其表达的改变与HD病理过程有关,成为治疗HD的潜在生物标志物。近年来,对一些特定miRNA在HD中调控机制及靶基因预测方面的研究可为HD提供潜在的治疗方法。本文就miRNA在HD中的相关研究进展进行综述。     

一种橡胶辊的制造方法

正授权公告号:CN 106009424B授权公告日:2018年3月9日专利权人:航天材料及工艺研究所、中国运载火箭技术研究院、中国科学院化学研究所发明人:王昊、张继华、张辉等本发明公开了一种含氟离子液体共价键修饰的石墨烯/氟醚橡胶及其制备方法。该方法利用有机官能团间的化学反应,使离子液体接枝于氧化石墨表面并热还原得到功能填料,然后将功能填料、氟醚橡胶和配合剂混炼并硫化成型,制得     

陶氏发布用于商业建筑的创新型密封胶和防水板

<正>陶氏建筑应用事业部近日发布了一款创新型液体防水板解决方案产品(LIQUIDARMORTM-CM防水板和密封胶),能为商业大厦建筑提供充足的湿度和气封保护,该产品已申请专利。LIQUIDARMORTM-CM能替代防水板胶带,其弹性喷涂层能在门窗不平的开口周边处形成紧密、无缝的隔层,同时该产品的施工时间比传统防水板胶带快3倍左右,并能一次性完成施工,从而减少了整体安装时间和返工成本。     

固体蛋氨酸与液体蛋氨酸对樱桃谷鸭生物学效价的对比试验

试验旨在研究固体蛋氨酸与液体蛋氨酸对樱桃谷鸭生长性能的生物效价影响。试验选用樱桃谷鸭鸭苗7 257只,分两个养殖户饲养,每个养殖户两个鸭棚。试验1、2组分别饲喂添加液体蛋氨酸产品MHA-FA和固体蛋氨酸产品DLM的日粮,试验期为37 d,观察并记录体增重、饲料消耗量等指标。试验结果表明,樱桃谷鸭日粮DLM:MHA-FA为65:100(用产品重量比)替代MHA-FA,饲喂效果相同,但可降低饲料成本。     

通向卓越之路

<正>从2010年年初到2014年年底,五年时间,公司进行了一场规模巨大、前所未有的管理变革。这场变革给公司带来了巨大的影响,同时也为正处于转型中的其他国有企业提供了实践经验。世界著名管理大师彼得德鲁克提出,"我们无法左右变革,我们只能走在变革的前面"。当我国的用电增速从两位数降至一位数,经济常态不再以高速增长的姿态出现在人们面前时,"三集五大"体系建设这样的变革就显得非常富有先见之明。在面     

离子液体水热法辅助合成稀土Ce掺杂ZnO纳米材料的制备及其应用研究

以1-甲基咪唑和氯代正丁烷为原料,合成1-丁基-3-甲基咪唑氯盐离子液体;以醋酸锌[Zn(Ac)2]、硫酸锌(ZnSO4)和氯化锌(ZnCl2)为锌源,在1-丁基-3-甲基咪唑氯盐离子液体和丙氨酸体系中与硝酸铈反应,经水热合成法制备得到Ce掺杂的纳米ZnO。采用扫描电子显微镜(SEM)、紫外-可见光吸收光谱(UV-Vis)、X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱分析(XPS)和红外光谱(FT-IR)对产品进行表征。以亚甲基蓝(MB)为目标降解物,采用UV-Vis检测,考察了Ce掺杂的纳米ZnO的光催化活性。研究表明,焙烧温度对光催化的晶体结构和光催化活性产生较大的影响;2%Ce/ZnO、焙烧温度为500℃、催化时间为30 min、亚甲基蓝用量0.05 g、pH值为10时降解率可达99.5%以上。     

氨基酸离子液体的制备及对二氧化碳的吸收

以1-氨丙基-3-甲基咪唑溴盐和L-赖氨酸为原料,采用两步法合成了一种新型多氨基功能化离子液体1-氨丙基-3-甲基咪唑赖氨酸([APmim][Lys]),用于对CO_2的吸收,采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)、热重分析(TGA)等对其进行表征。采用单因素法研究浓度和温度对离子液体吸收CO_2效果的影响;探讨了该离子液体的循环稳定性。结果发现:在30℃时,质量分数为20%的[APmim][Lys]离子吸收液具有较好的吸收效果,对CO_2的吸收量可达1.72 mol/mol IL;经过7次循环吸收-解吸操作,吸收率仍高于89.5%,具有良好的循环稳定性。     

基于门控联合池化自编码器的通用性文本表征

为了学习文本的语义表征,以往的研究者主要依赖于复杂的循环神经网络(recurrent neural networks, RNNs)和监督式学习方法。该文提出了一种门控联合池化自编码器(gated mean-max AAE)用于学习中英文的文本语义表征。该文的自编码器完全通过多头自注意力机制(multi-head self-attention mechanism)来构建编码器和解码器网络。在编码阶段,提出了均值—最大化(mean-max)联合表征策略,即同时运用平均池化(mean pooling)和最大池化(max pooling)操作来捕获输入文本中多样性的语义信息。为促使联合池化表征可以全面地指导重构过程,解码器采用门控操作进行动态关注。通过在大规模中英文未标注语料上训练模型,获得了高质量的句子编码器。在重构文本段落的实验中,该文模型在实验效果和计算效率上均超越了传统的RNNs模型。将公开训练好的文本编码器,使其可以方便地运用于后续的研究。     

机制砂混凝土耐磨性的主要影响因素分析及多因素计算模型

本文研究了砂类型、砂率、石粉含量和抗压强度对机制砂混凝土耐磨性的影响,建立了磨损量的多因素计算模型。结果表明:由于含石粉及具有更高的粗糙度和坚固性,石灰岩与辉绿岩机制砂制备的C30、C40混凝土耐磨性比河砂混凝土提高20%以上;在0.40~0.44范围内选取较低的砂率可获得较优的耐磨性;利用石粉含量为5%~11%(质量分数)的机制砂制备混凝土,石粉含量为9%时可获得最佳的混凝土耐磨性,微观分析表明此时混凝土密实度最佳;通过灰色系统理论确定了耐磨性影响因素的影响程度排序为:砂率R₃>压碎值R₂>粗糙度R₁>抗压强度R₅>石粉含量R₄>0.6;对比验证表明提出的混凝土磨损量多因素计算模型具有较高的预测精度和良好的适用性。