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加州大学开放获取出版物

加州大学欧文分校先前出版的作品

<i>N</i>-酰基乙醇胺酸酰胺酶底物选择性的酰基链和胺基离开基团的不同作用封面。

酰基链和胺离去基在底物选择性中的作用不同N-Acylethanolamine酸酰胺酶。

2021

N-酰基乙醇胺酸酰胺酶(NAAA)是一种新型的酶N-末端亲核试剂(Ntn)水解酶,催化内源性镇痛和消炎药棕榈乙醇酰胺(PEA)的胞内失活。NAAA抑制剂在疼痛、炎症和神经退行性变的动物模型中抵消了这一过程并发挥显著的治疗作用。虽然已知NAAA优先水解饱和脂肪酸乙醇酰胺(FAEs),但催化效率和脂肪酸链长之间的详细关系仍然缺乏。在本报告中,我们结合酶学和分子建模方法来确定酰基链和极性头修饰对NAAA识别和水解底物的影响。结果表明,在饱和脂肪酸和单不饱和脂肪酸中,催化效率严格依赖于脂肪酸链的长度,而极性头的修饰具有更大的容限。这种关系反映了酶-底物复合物在分子动力学模拟中的相对稳定性。

聚焦黏附蛋白测试调节KCNE2钾通道β亚基活性的封面。

局灶粘附蛋白test2调节KCNE2钾通道β亚基活性。

2021

在全球范围内,冠状动脉疾病(CAD)每年导致的死亡人数通常超过任何其他单一死因。更好地了解冠心病的遗传易感性和潜在机制将有助于识别最危险的人群,并有助于改进治疗方法。KCNE2是一种功能广泛、广泛表达的钾通道β亚基,在人和小鼠中与冠心病和心律失常易感性有关。为了识别新的KCNE2相互作用伙伴,我们利用KCNE2胞内c端结构域作为诱饵,利用酵母双杂交筛选成人和胎儿人心脏库。Testin(编码测试工程师)是内皮细胞表达的cad相关的局灶粘附蛋白,被鉴定为KCNE2的高可信相互作用伙伴。我们证实了KCNE2和test之间的物理联系在体外co-immunoprecipitation。全细胞膜片钳电生理学研究表明,KCNE2负移了CHO细胞的电压依赖性,增加了内皮细胞和心肌细胞表达的Kv通道α亚基Kv1.5的激活率,而Testin未改变Kv1.5的功能。然而,试验消除了KCNE2对Kv1.5电压依赖性和门控动力学的影响。相比之下,试验没有阻止KCNE2对KCNQ1门控的调控。这些数据确定了test作为三级离子通道调节蛋白的新作用。未来的研究将探讨kcne2 -检测相互作用在动脉和心肌细胞生理学和CAD中的潜在作用。

流体电池储能系统的环境损益阈值封面:加利福尼亚的一个案例研究

流体电池储能系统的环境损益阈值:加州的一个案例研究

2021

能源储存系统对于实现与捕获可再生能源相关的环境效益以取代以化石燃料为基础的发电至关重要,但生产这些系统也会通过其材料的使用和制造对环境造成影响。随着储能容量的扩大,以支持越来越多的可再生电网,其使用带来的环境效益可能以不同的速度扩大,而其生产对环境的影响则不同。这意味着存在能力阈值,超过这个阈值,安装额外的储存能力可能对环境有害。确定这一阈值对于确保未来电网的储能容量选择与净减排目标相一致具有重要意义,但目前尚未对这一阈值进行研究。为了识别这些阈值,这里我们将电网调度建模与生命周期的对比分析的减排部署三个不同流体电池储能类型在未来加州电网(> 80%的风能和太阳能)与排放的贡献等电池生产总电池容量在电网上安装增加。根据电池类型和环境影响指标(温室气体或颗粒物排放),我们发现,在平均日可再生发电量(256-512 GWh)的38-76%部署容量时,存储的边际环境效益开始下降,而在平均日可再生发电量(700-1810 GWh)的105-284%部署容量时,存储的边际环境效益为零。这种储存能力是可以想象的,但在评价大规模储存部署的环境效益时,必须评估储存的上游影响,否则它们可能会抵消区域电力系统脱碳的环境效益。

《分销斗争:J.布莱恩的企业与法庭诉讼和公共记录的媒体史汇编》封面

发行斗争:结合法庭诉讼和公共记录汇编J.布莱恩企业的媒体史

2021

本文引入了“分销斗争”的概念——分销历史中必须追溯和解释的文化和产业冲突的集合——以排序j·布莱恩的同性恋媒体企业的主要来源的媒体历史。在追溯这段历史的过程中,原始资料令人惊讶地容易获取,并为J. Brian的工业运营提供了新的见解。通过对档案记录和次级账户进行三角分析,本文提供了一个更细致入微的J. Brian的文化和工业肖像。它认为,媒体行业会计史学必须帧历史叙事的文化和工业的斗争,最终导致可用的档案资源,在这种情况下,会计这一事实的公开记录的痕迹j·布莱恩存在由于同性恋的同性恋干预媒体分布。

SARS-CoV-2主要蛋白酶的环状肽抑制剂封面。

SARS-CoV-2主要蛋白酶的环状肽抑制剂。

2021

本文介绍了一种新型抗SARS-CoV-2主要蛋白酶(M).环状肽抑制剂被设计用来模拟底物在M的c端自裂解位点的构象.环肽包含一个[4-(2-氨基乙基)苯基]-乙酸(AEPA)连接剂,其设计目的是加强构象,模仿M.体外实验表明,该环肽抑制剂对M而且似乎不会被酶裂解。构象搜索预测环状肽抑制剂是相当刚性的,采用一个有利的构象与M活性位点结合.计算对接SARS-CoV-2 M提示环状肽抑制剂能结合M以预期的方式。分子动力学模拟为环肽抑制剂如何结合M.虽然该环肽抑制剂活性不大,但其设计和研究为进一步开发抗M的环肽抑制剂奠定了基础通过改进活动。

探索蛋白酶体抑制在成髓细胞瘤中的作用和临床意义的封面页。

探讨蛋白酶体抑制在成髓细胞瘤中的作用和临床意义。

2021

泛素蛋白酶体介导的蛋白降解与髓母细胞瘤的翻译后肿瘤发生有关。目前的研究正在评估蛋白酶体抑制作为治疗靶点的临床意义。在髓母细胞瘤细胞系中,蛋白酶体抑制剂通过激活caspase通路、抑制NFκB(活化B细胞的核因子κ -轻链增强子)通路、降低AKT/mTOR通路活性和促凋亡蛋白表达等多种途径诱导细胞凋亡和抑制细胞增殖。第二代蛋白酶体抑制剂可以穿透血脑屏障,同时保持抗肿瘤作用。本文综述了泛素-蛋白酶体系统在髓母细胞瘤发病机制中的作用及其潜在的临床意义。

健康信息源特征重要:调整HPV疫苗干预措施的传播,使其惠及拉丁和越南妇女。

2021

拉丁裔和越南妇女罹患与人乳头瘤病毒(HPV)相关的子宫颈癌的负担格外严重,而且未充分利用作为一项有效预防癌症措施的人乳头瘤病毒疫苗。为适应国家癌症研究所的基于证据的癌症控制项目,HPV疫苗决策叙述,由于有关年轻人消费模式的信息迅速变化,我们引出了与女性对各种健康信息来源的兴趣相关的偏好和特征,专门用于HPV疫苗接种。我们在南加州的两个计划生育健康中心对50名年轻的拉丁裔和越南女性进行了采访。访谈问题以渠道互补性理论为指导,重点是了解妇女为健康求助的多种沟通渠道,以及促使她们使用这些渠道的特点。我们的研究结果显示,拉丁裔和越南女性求助于许多渠道,从网络和社交媒体到学校健康课程、母亲和医生。促使妇女在线使用健康信息的具体特征包括即时性和可获得性、便利性和可信性。在接收HPV疫苗信息时,隐私、避免信息过载、人际交往以及从可信来源接收健康信息都很重要。我们的研究通过提升平台交付考虑的作用和强调偏好来有效地覆盖拉丁裔和越南女性,推动了预防文献的发展,这些女性患HPV癌症的负担不成比例,而且对HPV疫苗预防意识较低。这些结果可用于进一步宣传该癌症控制计划。 Adaptation of the program should include changes to its delivery, such that trusted sources are used, and dissemination is coordinated to send a consistent message across multiple communication methods.

在基本子宫角妊娠的围生期分娩的封面:一个病例报告。

子宫角发育不全妊娠的围生期分娩1例报告。

2021

子宫角发育不全的妊娠是一种极其罕见的异位妊娠,发病率为76,000-140,000例妊娠中有一例。鉴于其高风险的性质,护理标准是在诊断时终止妊娠。这是一例孕23周5/7周未产的病人,新诊断为初生角妊娠。她选择继续对胎儿进行全面干预,并在产前皮质类固醇治疗后的240 /7周分娩。虽然婴儿确实有一些与早产有关的不良影响,但她达到了发育里程碑,并在两岁时活得很好。虽然治疗标准是将这些病例作为宫外孕处理,但如果在围生期诊断为宫外孕,在分娩前优化胎儿状态可能是立即分娩的另一种方法。

使用机器学习在高空间分辨率下检查街道绿地类型:在洛杉矶县的应用在暴露的社会经济差异

2021

背景:与通常使用的面向下的卫星图像绿地指标相比,基于街景的绿地可以捕捉不同类型的绿地,并代表地面上的人们如何感知和体验环境,这对于阐明绿地与健康之间的潜在机制非常重要。目的:本研究旨在评估机器学习模型,可以分类植被类型(即树木,低洼植被,草地)从街景图像;并在加州洛杉矶县调查街道绿地和社会经济因素之间的关系。方法:从CalEnviroScreen3.0数据集中获取SES变量。利用微软Bing Maps图像结合深度学习来测量街景绿地的总量和类型,并将其与常用的基于卫星的绿地测量方法归一化植被指数(NDVI)进行比较。在考虑人口密度和城乡状况的基础上,采用广义线性混合模型研究了绿地与人口密度的关系。结果:深度学习模型的准确率较高,交集比并集平均准确率为92.5%。NDVI与全街景绿地和乔木呈中度相关,与低洼植被和草地呈弱相关。总绿地和三种绿地类型与社区社会经济价值呈显著负相关。在CalEnviroScreen3.0评分中,总绿色空间的百分比随着四分位区间的增加而减少2.62[95%置信区间(CI):−3.02,−2.21,p < 0.001]。 Disadvantaged communities contained approximately 5% less average street green space than other communities. Conclusion: Street view imagery coupled with deep learning approach can accurately and efficiently measure eye-level street green space and distinguish vegetation types. In Los Angeles County, disadvantaged communities had substantively less street green space. Governments and urban planners need to consider the type and visibility of street green space from pedestrian's perspective.

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