由於 SARS-CoV-2 持續進化,特別是 XBB 被 BA.2.86/JN.1 谱系取代,迫切需要重新評估疫苗的組成。本研究分析了人體對 XBB 和 JN.1 的體液免疫反應,發現 JN.1 感染誘導的抗體對其亞變異株具有更強的中和能力,並強調了 KP.2/KP.3 亞變異株的免疫逃逸能力,支持其未來可能流行。研究結果表明,開發基於 JN.1 谱系,特別是 KP.2/KP.3 的加強疫苗至關重要。
The emergence of the SARS-CoV-2 JN.1 lineage, particularly its subvariants KP.2 and KP.3, necessitates updated vaccine boosters as JN.1 elicits superior antibody response compared to XBB, and current vaccines may offer limited protection against these new subvariants.
TockyPrep 是一個新的 R 語言套件,它可以自動化預處理流式細胞儀螢光計時器數據,以提高分析結果的可重複性和準確性。
유세포 분석법을 이용한 형광 타이머 단백질 데이터 분석에 TockyPrep R 패키지를 활용하면 데이터 전처리 과정을 표준화하여 재현성과 정확성을 향상시킬 수 있다.
本文提出了一個簡單的物理模型,該模型僅基於基本構建塊的熱驅動附著和分離,即可概括生物進化中的幾個特徵,包括方向性、多樣性、選擇、增長、遺傳和適應。
TockyPrep is an R package that standardizes the preprocessing of flow cytometry data from Fluorescent Timer protein experiments, enhancing the accuracy and reproducibility of temporal analysis in cellular activity studies.
본 논문에서는 복잡한 생물학적 메커니즘 없이도 열역학적으로 구동되는 구성 요소의 부착 및 분리만을 기반으로 방향성, 다양성, 선택, 성장, 유전, 적응과 같은 생물학적 진화의 여러 특징을 재현하는 간단한 물리적 모델을 제시합니다.
基本網路模型在應用於複雜生物系統時面臨根本性的限制,特別是在神經科學領域,因為它們無法充分捕捉這些系統的適應性、歷史依賴性和開放性。
自己触媒、区画化、または巨大分子を含まない単純な物理モデルでも、方向性、多様性、選択、成長、継承、および適応といった生物学的進化の特徴を再現できる。
본 논문은 기본 네트워크 모델이 생물학적 시스템의 복잡성, 맥락 의존성, 개방성을 완전히 포착하지 못하는 한계를 지적하고, 이러한 한계를 극복하기 위해 적응형 토폴로지, 다층 네트워크, 동적 상태 공간과 같은 개념을 통합한 보다 역동적이고 유연한 모델 프레임워크의 필요성을 제시한다.