Liên kết là gì? Các công bố khoa học về Liên kết

Để phân tích thành công mối quan hệ giữa trình tự axit amin và cấu trúc protein, một định nghĩa rõ ràng và có ý nghĩa vật lý về cấu trúc thứ cấp là điều cần thiết. Chúng tôi đã phát triển một bộ tiêu chí đơn giản và có động cơ vật lý cho cấu trúc thứ cấp, lập trình như một quá trình nhận dạng mẫu của các đặc điểm liên kết hydro và hình học trích xuất từ tọa độ x-quang. Cấu trúc thứ cấp hợp tác được nhận diện dưới dạng các thuật toán cơ bản của mẫu liên kết hydro "xoắn" và "cầu". Các xoắn lặp lại là "xoắn ốc", các cầu lặp lại là "cột", các cột kết nối là "tấm". Cấu trúc hình học được định nghĩa theo các khái niệm về độ xoắn và độ cong trong hình học vi phân. "Tính chiral" của chuỗi cục bộ là sự xoắn của bốn vị trí C^α liên tiếp và có giá trị dương đối với xoắn ốc thuận tay phải và âm đối với cấu trúc β- xoắn lý tưởng. Các phần cong được định nghĩa là "bền". "Phơi nhiễm" dung môi được tính bằng số phân tử nước có thể tiếp xúc với một dư lượng. Kết quả cuối cùng là sự biên soạn cấu trúc chính, bao gồm các liên kết disulfide, cấu trúc thứ cấp và phơi nhiễm dung môi của 62 protein hình cầu khác nhau. Bài trình bày ở dạng tuyến tính: biểu đồ dải cho cái nhìn tổng quát và bảng dải cho các chi tiết của mỗi 10.925 dư lượng. Từ điển cũng có sẵn ở dạng đọc được bằng máy tính cho công việc dự đoán cấu trúc protein.

Bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu (NAFLD) là nguyên nhân chính gây ra bệnh gan trên toàn thế giới. Chúng tôi đã ước lượng tỉ lệ hiện mắc, phát sinh, tiến triển và kết quả của NAFLD và viêm gan nhiễm mỡ không do rượu (NASH) trên toàn cầu. PubMed/MEDLINE đã được tìm kiếm từ năm 1989 đến 2015 với các thuật ngữ liên quan đến dịch tễ học và tiến triển của NAFLD. Các trường hợp loại trừ bao gồm các nhóm bị lựa chọn (các nghiên cứu chỉ bao gồm người béo phì hoặc tiểu đường hoặc trẻ em) và không có dữ liệu về tiêu thụ rượu hoặc các bệnh gan khác. Tỉ lệ phát sinh của ung thư biểu mô tế bào gan (HCC), xơ gan, tử vong chung và tử vong liên quan đến gan đều được xác định. NASH yêu cầu chẩn đoán bằng mô học. Tất cả các nghiên cứu đã được ba nhà điều tra độc lập rà soát. Phân tích được phân tầng theo khu vực, kỹ thuật chẩn đoán, chỉ định sinh thiết và dân số nghiên cứu. Chúng tôi sử dụng mô hình các tác động ngẫu nhiên để cung cấp các ước lượng điểm (khoảng tin cậy 95% [CI]) về tỉ lệ hiện mắc, phát sinh, tỉ lệ tử vong và tỉ lệ phát sinh, đồng thời mối liên hệ phân tích theo nhóm con để giải thích dị biệt. Trong số 729 nghiên cứu, có 86 nghiên cứu được bao gồm với cỡ mẫu 8.515.431 từ 22 quốc gia. Tỉ lệ hiện mắc NAFLD toàn cầu là 25,24% (CI 95%: 22,10-28,65), với tỉ lệ cao nhất ở Trung Đông và Nam Mỹ và thấp nhất ở Châu Phi. Các bệnh đồng mắc chuyển hóa liên quan đến NAFLD bao gồm béo phì (51,34%; CI 95%: 41,38-61,20), đái tháo đường loại 2 (22,51%; CI 95%: 17,92-27,89), rối loạn mỡ máu (69,16%; CI 95%: 49,91-83,46), tăng huyết áp (39,34%; CI 95%: 33,15-45,88), và hội chứng chuyển hóa (42,54%; CI 95%: 30,06-56,05). Tỉ lệ tiến triển xơ hóa và tốc độ tiến triển trung bình hàng năm trong NASH lần lượt là 40,76% (CI 95%: 34,69-47,13) và 0,09 (CI 95%: 0,06-0,12). Tỉ lệ phát sinh HCC trong số bệnh nhân NAFLD là 0,44 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 0,29-0,66). Tử vong do gan và tử vong chung trong NAFLD và NASH lần lượt là 0,77 trên 1.000 (phạm vi, 0,33-1,77) và 11,77 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 7,10-19,53) và 15,44 trên 1.000 (phạm vi, 11,72-20,34) và 25,56 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 6,29-103,80). Tỉ lệ rủi ro phát sinh đối với tử vong do gan và tử vong chung cho NAFLD lần lượt là 1,94 (phạm vi, 1,28-2,92) và 1,05 (phạm vi, 0,70-1,56). Kết luận: Khi đại dịch béo phì toàn cầu thúc đẩy các tình trạng chuyển hóa, gánh nặng lâm sàng và kinh tế của NAFLD sẽ trở nên to lớn. (Hepatology 2016;64:73–84)

Cam kết tổ chức đã được khái niệm hóa và đo lường theo nhiều cách khác nhau. Hai nghiên cứu được báo cáo ở đây được thực hiện để kiểm tra các khía cạnh của mô hình ba thành phần về cam kết, mô hình này tích hợp những khái niệm khác nhau. Thành phần cảm xúc của cam kết tổ chức, được mô hình đưa ra, đề cập đến sự gắn bó, nhận diện và tham gia của nhân viên đối với tổ chức. Thành phần liên tục đề cập đến cam kết dựa trên chi phí mà nhân viên liên kết với việc rời bỏ tổ chức. Cuối cùng, thành phần chuẩn mực đề cập đến cảm giác nghĩa vụ của nhân viên trong việc ở lại với tổ chức. Trong Nghiên cứu 1, các thang đo đã được phát triển để đo lường những thành phần này. Các mối quan hệ giữa các thành phần của cam kết và với các biến được coi là tiền đề của chúng đã được khảo sát trong Nghiên cứu 2. Kết quả của phân tích tương quan chính cho thấy rằng, như mô hình đã dự đoán, các thành phần cảm xúc và liên tục của cam kết tổ chức là những cấu trúc có thể phân biệt được với các mối tương quan khác nhau. Các thành phần cảm xúc và chuẩn mực, mặc dù có thể phân biệt, nhưng dường như có liên quan đến nhau. Sự quan trọng của việc phân biệt các thành phần của cam kết, cả trong nghiên cứu và thực tiễn, được thảo luận.

Các khả năng về hình ảnh hóa, truy xuất dữ liệu nhanh chóng và thao tác trong các hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã tạo ra nhu cầu về những kỹ thuật mới cho phân tích dữ liệu khám phá tập trung vào các khía cạnh "không gian" của dữ liệu. Việc xác định các mẫu địa phương của sự liên kết không gian là một mối quan tâm quan trọng trong bối cảnh này. Trong bài báo này, tôi phác thảo một lớp chỉ số địa phương chung mới về sự liên kết không gian (LISA) và trình bày cách mà chúng cho phép phân tách các chỉ số toàn cầu, chẳng hạn như chỉ số Moran's I, thành sự đóng góp của từng quan sát. Các thống kê LISA phục vụ hai mục đích. Một mặt, chúng có thể được hiểu như là các chỉ số của những khu vực địa phương không ổn định, hoặc 'hot spots', tương tự như các thống kê G_i và G*_i của Getis và Ord (1992). Mặt khác, chúng có thể được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của từng địa điểm đến độ lớn của thống kê toàn cầu và để xác định các "giá trị ngoại lai", như trong biểu đồ tán xạ Moran của Anselin (1993a). Một đánh giá ban đầu về các thuộc tính của một thống kê LISA được thực hiện cho Moran địa phương, được áp dụng trong một nghiên cứu về mô hình không gian của xung đột cho các quốc gia châu Phi và trong một số mô phỏng Monte Carlo.

Trong khi phần lớn hóa học hữu cơ truyền thống tập trung vào việc chuẩn bị và nghiên cứu tính chất của các phân tử đơn lẻ, một phần ngày càng quan trọng của hoạt động nghiên cứu hóa học hiện nay liên quan đến việc hiểu và sử dụng bản chất của tương tác giữa các phân tử. Hai lĩnh vực tiêu biểu của sự phát triển này là hóa học siêu phân tử và nhận dạng phân tử. Các tương tác giữa các phân tử được chi phối bởi các lực liên phân tử với các tính chất về năng lượng và hình học ít được hiểu rõ hơn so với các liên kết hóa học cổ điển giữa các nguyên tử. Tuy nhiên, trong số các tương tác mạnh nhất trong số này, có các liên kết hydro, với tính chất định hướng được hiểu rõ hơn ở cấp độ cục bộ (nghĩa là, đối với một liên kết hydro đơn lẻ) hơn nhiều loại tương tác không liên kết khác. Tuy nhiên, phương tiện để đặc trưng hóa, hiểu và dự đoán các hệ quả của nhiều liên kết hydro trong các phân tử, và sự hình thành kết quả của các hợp chất phân tử (ở cấp độ vi mô) hoặc tinh thể (ở cấp độ vĩ mô) vẫn còn là một bí ẩn lớn. Một trong những phương pháp tiếp cận hệ thống đầy hứa hẹn để giải quyết bí ẩn này ban đầu được phát triển bởi M. C. Etter quá cố, người đã áp dụng lý thuyết đồ thị để nhận ra và sau đó sử dụng các mẫu liên kết hydro nhằm hiểu và thiết kế tinh thể phân tử. Khi làm việc với những ý tưởng ban đầu của Etter, sức mạnh và khả năng ứng dụng tiềm năng của phương pháp này được công nhận một mặt, và mặt khác, nhu cầu phát triển và mở rộng hệ thống chính thức của Etter ban đầu được công nhận rõ ràng. Nhằm cho mục đích sau đó mà chúng tôi ban đầu đã thực hiện xem xét này.

Chúng tôi mô tả các cải tiến đối với phương pháp của Pritchard và cộng sự để suy diễn cấu trúc dân số từ dữ liệu genotype đa locus. Quan trọng nhất, chúng tôi phát triển các phương pháp cho phép có sự liên kết giữa các loci. Mô hình mới này xem xét các mối tương quan giữa các loci liên kết phát sinh trong các quần thể trộn lẫn (“mất cân bằng liên kết trộn lẫn”). Sự điều chỉnh này có một số lợi thế, cho phép (1) phát hiện các sự kiện trộn lẫn xa hơn vào quá khứ, (2) suy diễn quần thể nguồn gốc của các vùng nhiễm sắc thể, và (3) ước lượng chính xác hơn về sự không chắc chắn thống kê khi sử dụng các loci liên kết. Nó cũng có thể hữu ích cho việc lập bản đồ trộn lẫn. Thêm vào đó, chúng tôi mô tả một mô hình prior mới cho tần số allele trong mỗi quần thể, cho phép xác định các phân chia quần thể tinh tế mà không thể phát hiện được khi sử dụng phương pháp hiện có. Chúng tôi trình bày các kết quả áp dụng các phương pháp mới để nghiên cứu trộn lẫn ở người Mỹ gốc Phi, tái tổ hợp trong Helicobacter pylori, và trôi dạt trong các quần thể Drosophila melanogaster. Các phương pháp này được triển khai trong một chương trình, structure, phiên bản 2.0, có sẵn tại http://pritch.bsd.uchicago.edu.

Tóm tắt. Bằng cách phối hợp thiết kế và phân phối các mô phỏng mô hình khí hậu toàn cầu về khí hậu trong quá khứ, hiện tại và tương lai, Dự án So sánh Mô hình Liên kết (CMIP) đã trở thành một trong những yếu tố nền tảng của khoa học khí hậu. Tuy nhiên, nhu cầu giải quyết một loạt các câu hỏi khoa học ngày càng mở rộng xuất phát từ nhiều cộng đồng nghiên cứu đã làm cho việc điều chỉnh tổ chức của CMIP là cần thiết. Sau một quá trình tham vấn cộng đồng lâu dài và rộng rãi, một cấu trúc mới và phân quyền hơn đã được thiết lập. Nó bao gồm ba yếu tố chính: (1) một số thí nghiệm chung, DECK (Chẩn đoán, Đánh giá và Đặc trưng khí hậu) và các mô phỏng lịch sử CMIP (1850 - gần hiện tại) sẽ duy trì tính liên tục và giúp ghi lại các đặc điểm cơ bản của các mô hình qua các giai đoạn khác nhau của CMIP; (2) các tiêu chuẩn chung, sự phối hợp, cơ sở hạ tầng và tài liệu sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân phối đầu ra của mô hình và đặc trưng của tập hợp các mô hình; và (3) một tập hợp các Dự án So sánh Mô hình Được CMIP phê duyệt (MIPs) sẽ cụ thể cho một giai đoạn nhất định của CMIP (nay là CMIP6) và sẽ dựa trên DECK và các mô phỏng lịch sử CMIP để giải quyết một loạt các câu hỏi cụ thể và lấp đầy các khoảng trống khoa học của các giai đoạn CMIP trước. DECK và các mô phỏng lịch sử CMIP, cùng với việc sử dụng các tiêu chuẩn dữ liệu CMIP, sẽ là thẻ vào cho các mô hình tham gia vào CMIP. Sự tham gia vào các MIPs Được CMIP6 phê duyệt của các nhóm mô hình sẽ tùy thuộc vào quyết định của chính họ và sẽ phụ thuộc vào các lĩnh vực và ưu tiên khoa học của họ. Với những Thách thức Khoa học Lớn trong Chương trình Nghiên cứu Khí hậu Thế giới (WCRP) làm bối cảnh khoa học, CMIP6 sẽ giải quyết ba câu hỏi rộng: – Hệ thống Trái đất phản ứng như thế nào đối với tác động? – Nguồn gốc và hậu quả của các sai lệch mô hình có hệ thống là gì? – Làm thế nào chúng ta có thể đánh giá các thay đổi khí hậu trong tương lai khi xem xét biến đổi khí hậu nội tại, khả năng dự đoán và những bất định trong các kịch bản? Bài báo tổng quan về CMIP6 này trình bày bối cảnh và lý do cho cấu trúc mới của CMIP, cung cấp một mô tả chi tiết về DECK và các mô phỏng lịch sử CMIP6, và bao gồm một giới thiệu ngắn gọn về 21 MIPs Được CMIP6 phê duyệt.

Bài báo này phát triển cây tìm kiếm nhị phân đa chiều (hay còn gọi là cây k-d, trong đó k là số chiều của không gian tìm kiếm) như một cấu trúc dữ liệu để lưu trữ thông tin được truy xuất thông qua các tìm kiếm liên kết. Cây k-d được định nghĩa và các ví dụ được đưa ra. Nó cho thấy khá hiệu quả trong yêu cầu lưu trữ. Một lợi thế đáng kể của cấu trúc này là một cấu trúc dữ liệu duy nhất có thể xử lý nhiều loại truy vấn một cách rất hiệu quả. Nhiều thuật toán tiện ích đã được phát triển; thời gian chạy trung bình đã chứng minh của chúng trong một tệp chứa n bản ghi là: chèn, O(log n); xóa gốc, O(n^(k-1)/k); xóa một nút ngẫu nhiên, O(log n); và tối ưu hóa (đảm bảo hiệu suất logarithmic của các tìm kiếm), O(n log n). Các thuật toán tìm kiếm được đưa ra cho các truy vấn tìm kiếm khớp một phần với t khóa được chỉ định [thời gian chạy tối đa đã chứng minh là O(n^(k-t)/k)] và cho các truy vấn hàng xóm gần nhất [thời gian chạy trung bình quan sát được thực nghiệm là O(log n)] . Những hiệu suất này vượt xa so với các thuật toán tốt nhất hiện tại cho những nhiệm vụ này. Một thuật toán được trình bày để xử lý bất kỳ truy vấn giao nhau tổng quát nào. Trọng tâm chính của bài báo này là lý thuyết. Tuy nhiên, chúng tôi cảm thấy rằng cây k-d có thể rất hữu ích trong nhiều ứng dụng, và các ví dụ về các ứng dụng tiềm năng được đưa ra.

Các biến thể trong mạch thần kinh, được kế thừa hoặc thu được, có thể là nguyên nhân gây ra sự khác biệt quan trọng giữa các cá nhân trong suy nghĩ, cảm xúc và hành động. Ở đây, chúng tôi đã sử dụng phân tích kết nối không nhiệm vụ để tách biệt và đặc trưng hóa hai mạng lưới khác nhau thường được kích hoạt đồng thời trong các nhiệm vụ chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI). Chúng tôi đã xác định một “mạng lưới độ nổi bật”, được neo bởi vỏ não cingulate trước trên (dACC) và vỏ não trước đảo (orbital frontoinsular), có kết nối mạnh mẽ đến các cấu trúc dưới vỏ và limbic, và một “mạng lưới kiểm soát hành động” liên kết các vỏ não trước bên ngoài (dorsolateral frontal) và vỏ não đỉnh (parietal neocortices). Các mạng lưới kết nối nội tại này cho thấy sự tương quan tách biệt với các chức năng được đo bên ngoài máy quét. Các đánh giá lo âu trước khi quét có tương quan với kết nối chức năng nội tại của nút dACC thuộc mạng lưới độ nổi bật, nhưng không có vùng nào trong mạng lưới kiểm soát hành động, trong khi hiệu suất thực hiện nhiệm vụ điều hành có tương quan với các nút đỉnh bên (lateral parietal) của mạng lưới kiểm soát hành động, nhưng không có vùng nào trong mạng lưới độ nổi bật. Những phát hiện của chúng tôi gợi ý rằng phân tích kết nối nội tại không nhiệm vụ có thể giúp làm sáng tỏ các kiến trúc thần kinh hỗ trợ các khía cạnh cơ bản của hành vi con người.

Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một gia đình các thống kê, G, có thể được sử dụng làm thước đo của sự liên kết không gian trong một số trường hợp. Thống kê cơ bản được suy diễn, các tính chất của nó được xác định, và những lợi thế của nó được giải thích. Một số thống kê G cho phép đánh giá sự liên kết không gian của một biến trong khoảng cách xác định từ một điểm duy nhất. Chúng tôi so sánh thống kê G tổng quát với I của Moran trong các điều kiện giả thuyết và thực nghiệm tương tự. Công việc thực nghiệm bao gồm các nghiên cứu về hội chứng đột tử ở trẻ sơ sinh theo quận ở Bắc Carolina và giá cả đơn vị cư trú tại khu vực đô thị San Diego theo các quận mã bưu chính. Kết quả chỉ ra rằng các thống kê G nên được sử dụng kết hợp với I để xác định các đặc điểm của các mẫu không được tiết lộ bởi thống kê I một mình và, một cách cụ thể, các thống kê G_i và G_i* cho phép chúng tôi phát hiện các "túi" phụ thuộc địa phương có thể không xuất hiện khi sử dụng các thống kê toàn cầu.