想请教一下，目前看文献一直有个问题，相似的工作，为什么发表在的期刊差距这么大呢，有些工作发在一区，有的工作在三四区，但是阅读发现做的方向是相似的，甚至有的三四区的文献的性能会比一区的好，那为什么他发在三四区呢。一区的文献好在哪里呢，请教大家一下，谢谢！

非线性决策树回归是一种基于树状结构的回归模型，它通过对数据集进行递归分割，将数据分成更小的子集，并在每个子集上进行简单的线性回归。这种模型的核心思想是通过选择特征及其阈值来最大化每次分裂后的目标函数增益，从而找到使误差最小化的模型。主要特点 易于理解和解释：决策树结构直观易懂，能够很容易地解释模型的决策过程。 处理非线性数据：决策树可以处理非线性数据，而不需要对数据进行特殊的处理。 无需特征缩放：决策

在环境条件（耐药）中，上游蛋白TRIM25的分子特征和调控机制 TRIM25在TMZ耐药中的分子状态发生了什么变化，从而影响了IPTKB蛋白积累？ 探索：TRIM25磷酸化位点发生变化。研究表明翻译后修饰(如磷酸化)在调节Trim25活性中起重要作用。为了探究Trim25在初发和复发GBM中功能差异的原因，通过磷酸化蛋白质组学检测分析，结果发现Trim25的S100位点磷酸化在复发样本中显著降低（图1a-b）。体外泛素化实验检测，结果显示Trim25被ALP去磷酸化时，ITPKB泛素化显著减

亮氨酸氨基肽酶是土壤中的一种水解酶，可以催化亮氨酸氨基肽的水解反应。它直接的反应，是以亮氨酸残基为底物，将残基逐个的去除，生成亮氨酸和相应的肽链。根据相关的实验证明，在土壤中还会影响到氮素循环以及微生物代谢。 土壤中能够产生这种酶的是微生物分泌出来的，就像人的唾液一样，看起来是没有用的，其实也有很多酶在里面。研究土壤中的亮氨酸氨基肽酶，是为了更深入的去看什么和它有关系，从而有目的的去改进土壤。比如

维生素b3是一种烟酸，化学名为吡啶-3-甲酸，化学式为C6H5NO2。主要是从动物内脏、肌肉组织、水果或白菜中提取出来的一种有机物，是人体必需的维生素之一。它能够提供饲料蛋白的利用率，提升禽兽的肉的产量和质量，也广泛应用在医药中间体，合成多种医药。 检测样本中的维生素b3的含量，主要方法有高效液相色谱（HPLC）法和酶联免疫吸附（ELISA）法 1.酶联免疫吸附（ELISA）法 它的基本原理，就是用抗原和抗体特异性结合，并将这个过程定量化。

第一步，SIRT1与α-MHC互作，降低α-MHC乳酸化水平 使用p300酰基转移酶激活剂干预未能完全挽救α-MHC K1897乳酸化以及α-MHC-Titin相互作用。为进一步阐明调控机制，确定α-MHC K1897相关的脱酰酶。Sirtuin家族蛋白是关键的脱酰酶，选择SIRT1–7作为脱乳酸化α-MHC的候选蛋白，发现只有SIRT1显著降低α-MHC乳酸化水平（图2a-b）。体内和体外Co-IP实验显示，SIRT1与α-MHC相互作用（图2c-d）。构建α-MHC不同截断体并进行Co-IP实验，发现α-MHC与SIRT1相互作用的结构域为mmCoA、MIT-

p300是α-MHC K1897 乳酸化的酰基转移酶 第一步，p300过表达显著上调α-MHC的乳酸化 研究显示p300可以作为酰基转移酶，催化组蛋白的乳酸化。体外和体内Co-IP实验发现p300与α-MHC相互作用（图1e-f）。另外，体外和体内Co-IP实验证实，p300激活剂可以增强α-MHC K1897的乳酸化，而p300抑制剂减弱α-MHC K1897的乳酸化（图1g-j）。此外，在心衰和心肌损伤中，Co-IP分析显示，无论是否有Ang II刺激，p300与α-MHC在H9c2细胞和小鼠心肌组织中均相互作用且没有显著变化（图1k-l）

回归分析是一种统计方法，用于研究一个或多个自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的关系。它可以帮助我们理解变量之间的相关性，预测未来趋势，或做出决策。通过建立数学模型，回归分析可以量化变量间的影响程度，并预测在不同自变量值下因变量的可能值。常见的回归分析类型包括线性回归、广义线性回归和非线性回归，它们各自适用于不同的数据分布和关系类型： 线性回归（Linear Regression）： 线性回归是最基本的回归分析形式

岭回归（Ridge Regression）是普通线性回归的一种改进，它通过引入一个称为“岭”的惩罚项来解决普通线性回归在面对共线性数据时可能出现的问题。这个惩罚项是自变量系数的平方和乘以一个正的常数（岭参数）。岭回归的目标是最小化残差平方和与系数平方和的加权和。 岭回归的主要特点包括： 它通过惩罚大的系数来减少模型的复杂度，从而避免过拟合。 岭参数控制了惩罚的强度，参数越大，惩罚越强，系数越小。 岭回归可以产生更稳定的模型

石油烃是环境中存在的一种有机污染物，包括正烷烃、支链烷烃、环烷烃、芳烃等，以及少量的硫化物、氮化物等。过量的石油烃，进入到土壤或水体中，对人体会造成一定的危害。对于石油烃含量的测定，一般会采用气相色谱法、高效液相色谱法、质谱法、紫外分光光度法等。 1.气相色谱（GC）法 色谱条件，参考，进样口温度，不分流时间，吹扫流量，程序升温，空气流量，尾吹气流量，氢气流量，柱温。标准品，用对应的石油烃标准溶液，进行梯

TRIM25是一种泛素连接酶，是否参与调控ITPKB蛋白稳定性积累呢？ 证据1：研究人员发现敲低Trim25，显著增加ITPKB蛋白积累；Trim25过表达则相反抑制其积累（图1a-b）。 证据2：加入蛋白酶体抑制剂MG132后，Trim25过表达诱导的ITPKB水平降低效应被逆转（图1c），表明Trim25通过蛋白酶体途径降低ITPKB的稳定性。 证据3：采用放线菌酮(CHX)追逐实验，发现Trim25敲低增加ITPKB蛋白的半衰期，Trim25过表达则相反（图1d-e）。 证据4：耐药细胞内源Co-IP分析显示Trim25敲低显著

刚续了plus，有拼友跳车了，现在还缺人，25一个人急急急

探索1：调控水平确认。研究发现ITPKB蛋白（不是mRNA水平）在复发性组织和TMZ耐药细胞中显著上调（图1a-b），表明ITPKB蛋白的升高是转录后调控的结果。 探索2：互作泛素酶筛选。CoIP-MS分析发现泛素连接酶Trim25可能为候选互作蛋白（图1c）。调控蛋白积累的互作蛋白，优选泛素连接酶，读者朋友们可以借鉴。 验证1：CoIP验证。内源anti-Trim25 Co-IP实验证实Trim25与ITPKB的结合，与敏感细胞相比，在耐药细胞中相互作用更弱（图1d）。同时内源anti-Trim25 Co-IP实验

回归分析是一种统计方法，用于研究一个或多个自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的关系。它可以帮助我们理解变量之间的相关性，预测未来趋势，或做出决策。通过建立数学模型，回归分析可以量化变量间的影响程度，并预测在不同自变量值下因变量的可能值。常见的回归分析类型包括线性回归、广义线性回归和非线性回归，它们各自适用于不同的数据分布和关系类型： 线性回归（Linear Regression）： 线性回归是最基本的回归分析形式

普通最小二乘法回归（Ordinary Least Squares Regression，简称OLS）是一种统计学中的回归分析方法，用于建立一个或多个自变量（解释变量）与因变量（被解释变量）之间的线性关系模型。它的主要目标是最小化预测值和实际值之间的差异，即通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合线。 OLS的主要特点包括： 它假设自变量和因变量之间存在线性关系。 它通过最小化残差平方和来估计模型参数。 在模型中，每个自变量的系数代表了该变量每变化一个单位时

海藻酸是一种天然的多糖醛酸，化学式为(C6H8O6)n。它主要存在于海带、巨藻等褐藻细胞壁中，在自然状态下起着强化细胞壁的作用。海藻酸与海水中各种阳离子结合成为各种海藻酸盐。从海藻中得到的提取物通常是海藻酸钠。在食品、造纸、化妆、生物医药等领域，具有重要的用途。 检测样本中的海藻酸含量，有这几种方法：酸碱滴定法，分光光度法，气相色谱法等。 1.酸碱滴定法 依据酸碱中和反应，并添加适量的显色剂，判断酸碱反应的终点，根

Cox回归，全称Cox比例风险回归模型（Cox Proportional Hazards Model），是一种用于生存分析的统计方法，由英国统计学家David Cox于1972年提出。该模型可以分析一个或多个自变量（风险因素）对生存时间的影响，并且不需要假设生存时间的分布形式。 Cox回归的主要特点包括： 半参数模型：Cox回归模型是半参数的，意味着它不需要对生存时间的分布做出具体假设，这使得它在实际应用中非常灵活。 比例风险假设：模型假设各个协变量的风险比例（hazard ratio）

TRPML1与ARL8B的结合是TRPML1介导的溶酶体胞吐和铁死亡抵抗所必需的 第一步，TRPML1与ARL8B互作 TRPML1过表达促进溶酶体在质膜上的对接和溶酶体胞吐。研究显示溶酶体通过与ARL8B和微管相关的激酶结合，从核周区转移到质膜。Co-IP分析显示TRPML1与ARL8B互作（图1d-e）。表明TRPML1可能通过与ARL8B结合，增强溶酶体向细胞膜的运动和溶酶体胞外分泌。 第二步，确定TRPML1与ARL8B互作的具体位置 为了找出TRPML1与ARL8B互作的具体位置。构建一系列ARL8B截断体，进行Co-IP实

给大家科普一下 分两种情况 1，划拨性质的科研用地不可以购买，后期不能办理产证，只有使用权，没有所有权（处分权，收益权，使用权，占有权）。 2，出让性质的可以进行购买的，后期也可以进行二次交易，同时房产证可以写自己个人的名字也可以写公司的名字，除了产权时间是50年，其他的和商业性质，住宅性质的一样 并且 科研用地的房子有很大优势 1，价格便宜 2，居住品质高 3，交房即办证

TRIM25是一种泛素连接酶，是否参与调控ITPKB蛋白稳定性积累呢？ 证据1：研究人员发现敲低Trim25，显著增加ITPKB蛋白积累；Trim25过表达则相反抑制其积累（图1a-b）。 证据2：加入蛋白酶体抑制剂MG132后，Trim25过表达诱导的ITPKB水平降低效应被逆转（图1c），表明Trim25通过蛋白酶体途径降低ITPKB的稳定性。 证据3：采用放线菌酮(CHX)追逐实验，发现Trim25敲低增加ITPKB蛋白的半衰期，Trim25过表达则相反（图1d-e）。 证据4：耐药细胞内源Co-IP分析显示Trim25敲低显著

在数据分析的世界里，参数检验是探索数据特性、验证假设和做出科学决策的重要工具。析易数据分析平台推出的参数检验工具，以其强大的T检验和Z检验功能，为数据分析师提供了一个高效、准确的分析利器。以下是对两种检验方式的详细介绍。 T检验 适用情况：用于比较两个样本均值是否存在显著差异，包括独立样本T检验和配对样本T检验。适用于小样本且总体标准差未知的情况。 假设条件：适用于正态分布或近似正态分布的数据，样本容量较小

（一）溶液配置中常见错误操作 1. 忽视量具检定：未选用带检定标识的量具； 2. 试剂处理不当：溶解及稀释时发生洒落； 3. 转移失误：溶解及转移试剂时，遗漏使用玻璃棒； 4. 标准溶液配制疏忽：未将储备液移至洁净小烧杯内取用； 5. 安瓿瓶操作危险：提取标准溶液时，缺乏固定防护； 6. 移液管使用错误：拿法不当，涉及移液管与洗耳球； 7. 移液管位置不当：移液管下端提出液面后，未紧贴盛液器皿内壁； 8. 清洁不足：移液管移出后，未用滤纸

探索1：调控水平确认。研究发现ITPKB蛋白（不是mRNA水平）在复发性组织和TMZ耐药细胞中显著上调（图1a-b），表明ITPKB蛋白的升高是转录后调控的结果。 探索2：互作泛素酶筛选。CoIP-MS分析发现泛素连接酶Trim25可能为候选互作蛋白（图1c）。调控蛋白积累的互作蛋白，优选泛素连接酶，读者朋友们可以借鉴。 验证1：CoIP验证。内源anti-Trim25 Co-IP实验证实Trim25与ITPKB的结合，与敏感细胞相比，在耐药细胞中相互作用更弱（图1d）。同时内源anti-Trim25 Co-IP实验

蔗糖酶，又名 β-D-呋喃果糖苷水解酶，能够特异性地催化非还原糖中的β-D-呋喃果糖苷键水解，具有相对专一性。不能能够催化蔗糖水解为葡萄糖和果糖，也能催化棉子糖，水解生产二糖和果糖。蔗糖酶广泛存在于动植物和微生物中，酵母中比较多。蔗糖酶在植物的运输、储藏、代谢过程中发挥着重要的作用，并在一定程度上调节渗透压、并传到信号。 测定土壤中的蔗糖酶，主要方法有比色法，高效液相色谱（HPLC）法，电化学法等。 1.比色法 这里的

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第一步，TRPML1是通过泛素蛋白酶体途径降解的 蛋白酶体抑制剂MG132以浓度依赖的方式增强TRPML1的蛋白丰度，而BafaA1对TRPML1没有影响，表明TRPML1是通过泛素蛋白酶体途径降解的（图1a）。 第二步，β-TrCP可能是TRPML1泛素化的主要E3连接酶 Co-IP实验显示，β-TrCP过表达上调TRPML1泛素化水平，β-TrCP ΔF的失活体则不能（图1c）；此外，下调β-TrCP可降低TRPML1泛素化水平（图1d）。另外，Co-IP分析发现，K48R泛素突变体破坏了TRPML1的多泛素化，而K63R突变体则没有。此外

我做的蛋白能抑制磷酸化的P65，最近拍了免疫荧光发现他与P65有共定位，这正常么？求各位懂NF-kB大佬解答❤️❤️

大家好，今天跟大家分享一篇题为Large-Scale Proteome Profiling Identifies Biomar kers Associated with Suspected Neuros yphilis Dia gnosis（大规模蛋白质组分析识别与疑似神经梅毒诊断相关的生物标志物）神经梅毒(NS)是由梅毒螺旋体(T. pallidum)引起的中枢神经系统(CNS)感染。NS 可发生在梅毒的任何阶段，并表现为广泛的临床症状。 01 研究背景 神经梅毒 （NS） 是由梅毒螺旋体 （T. pallidum） 引起的中枢神经系统 （CNS） 感染。NS 可发生在梅毒的任何阶段，表现为广泛的临床症

哈喽！今天小编给推荐Journal of the Formosan Medical Associ ation（简称JFMA）自1902年起连续出版，是台湾医学会（总部设在台湾台北）的一份开放式国际医学综合杂志。 期刊推荐 Grain Rain Journal of the Formosan Medical Association ISSN：0929-6646 1 期刊简介 《台湾医学会杂志》（JFMA） 自 1902 年起连续出版，是台湾台北市台湾医学会的开放获取国际综合医学期刊。它被收录在 Current Contents/ Clinical Medicine、Medline、ciSearch、CAB Abstracts、Embase、SIIC Data Bases、Research Alert、BIOSIS、B

数据清洗对于数据预处理来说极其关键，主要包括发现并更正数据集中的错误。这个过程涉及到校验数据一致性、解决异常值问题以及填充缺失的数据等多项任务。本系列文章通过析易科研数据分析平台深度讲解了数据清洗的详细步骤。在上篇文章中，我们探讨了数据的筛选与删除技巧。而本篇文章，我们将向大家介绍时间变量处理的方法。 1、时间单位归一 功能描述：对时间进行归一操作，表示为小时、分钟、秒中任意一个。选中字段必须包含小时

数据清洗在数据预处理环节占据了核心地位，主要任务是发现并纠正数据集中的错误。这涉及到确保数据的一致性、处理数据中的异常值以及补充遗失的信息等。通过利用析易科研数据分析平台，本文深度分析了数据清洗的步骤。在上一篇文章中，我们讨论了数据字段的清洗方法。本篇文章将向大家展示数据筛选与删除的过程。 1、异常值处理 功能描述：本模块可以对数据进行选择字段，删除（大于、小于、等于、不等于、包含、不包含）某个数值或

特征编码是把原始数据转换成计算机能够处理的数字格式的过程，这对于机器学习模型的分析和建立是非常重要的。由于机器学习算法主要依赖于矩阵运算，因此必须把非数字型特征转换成数字型特征。对于分类数据，常见的编码技术包括标签编码、目标编码和独热编码等，这些技术能够有效地把分类属性转换成模型可以识别的数字表示形式。 这次，我们将利用析易科研数据分析平台提供的编码工具，向大家展示几种主要的编码方法（标签编码、目

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