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C13. Links und Referenzen - Biologie

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  1. Vacic, V. et al. Charakterisierung molekularer Erkennungsmerkmale, MoRFs und ihrer Bindungspartner. Journal of Proteome Research 6, 2351 (2007) DOI: 10.1021/pr0701411
  2. Mohan, A. et al. Analyse molekularer Erkennungsmerkmale (MoRFs). J. Mol. Biol. 362, 1043 (2006)
  3. Junker, J et al. Wissenschaft 323, S. 633-637 (2009)
  4. Lee, J. Surface Sites for Engineering of Allosteric Control in Proteins. Wissenschaft 322, 438 (2008)
  5. Rea, A. Mechanismus der Liganden-induzierten Faltung einer nativ ungefalteten helixlosen Variante von Kaninchen I-BABP. Biochemie, 48, 7556 (2009)
  6. Boehr, D. und Wright, P. Wie interagieren Proteine. Wissenschaft 320, 1429 (2008)
  7. Lange, O. . Wissenschaft 320: 1471 (2008)
  8. Greuninger, D. Designed Protein-Protein Association. Wissenschaft. 319, S. 206 (2008)
  9. Chen, B. Struktur eines unligandierten Affen-Immunschwächevirus-gp120-Kerns. Natur. 433, S. 834 (2005)
  10. Koshland, D. und Hamadani, K. Proteomic and Models for Enzyme Cooperativity. J. Biol. Chem.-Nr. 277, S. 46841 (2002)
  11. Schotte, F. Beobachtung eines Proteins bei seiner Funktion mit 50 ps zeitaufgelöster Röntgenkristallographie. Wissenschaft, 300, S. 1944 (2003)
  12. James, L. Antikörper-Multispezifität, vermittelt durch konformative Diversität. 299, S. 1362 (2003)
  13. Chueh, P. Molekulare Klonierung und Charakterisierung einer tumorassoziierten, wachstumsbedingten und zeithaltenden Hydrochinon (NADH) Oxidase (tNOX) der HeLa-Zelloberfläche. Biochemie. 41, S. 3732 (2002)
  14. Morreet al. Biochemische Basis für die biologische Uhr. Biochemie, 41, S. 11941 (2002)
  15. Liptonet al. Stickoxid und Atmung. (über die Rolle von Hb beim Transport von NO). 413, S. 118, 171 (2001)
  16. Volkmannet al. Allosterisches Verhalten in zwei Zuständen in einem Signalprotein mit einer einzigen Domäne. 291, S. 2329, 2429 (2001)

Zusammenfassung: Peptidase C13-Familie

Pfam enthält Anmerkungen und zusätzliche Familieninformationen aus verschiedenen Quellen. Auf diese Quellen kann über die folgenden Registerkarten zugegriffen werden.

Die Gruppe Pfam koordiniert die Annotation von Pfam-Familien in Wikipedia, aber wir haben dieser Familie noch keinen Wikipedia-Artikel zugeordnet. Wenn Sie der Meinung sind, dass ein bestimmter Wikipedia-Artikel eine gute Anmerkung bietet, teilen Sie uns dies bitte mit.

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Einführung

Nicht-kleinzelliger Lungenkrebs (NSCLC) ist die führende lebensbedrohliche Krebserkrankung der Welt [1, 2]. Mit dem Fortschritt in Chirurgie, Strahlentherapie, Chemotherapie und Immuntherapie hat sich die Prognose des NSCLC signifikant verbessert [3], aber das klinische Ergebnis des NSCLC im fortgeschrittenen Stadium bleibt unbefriedigend. Jüngste Studien berichteten, dass das Ansprechen der Immuntherapie stark von den Eigenschaften der Tumormikroumgebung (TME) bestimmt wird, deren Variationen sich in unterschiedlichen Häufigkeiten und Funktionen von tumorinfiltrierenden Lymphozyten (TIL), myeloischen und anderen Stromazellen manifestierten. Eine systematische Charakterisierung der Landschaft der TME und des Crosstalks zwischen verschiedenen Zelltypen legt die biologischen Grundlagen für die Optimierung personalisierter Immuntherapien des NSCLC.

T-Zellen und B-Zellen sind die am häufigsten vorkommenden Lymphozyten-Populationen und spielen eine zentrale Rolle bei der TME von soliden Tumoren. Während T-Zellen in der Immuntherapie umfassend untersucht und therapeutisch gezielt wurden, erreichten derzeit zugelassene Immun-Checkpoint-Inhibitoren leider nur eine Ansprechrate von 20–25 % bei nicht gescreentem NSCLC [4,5,6,7,8]. Tumorinfiltrierende B-Zellen sind eine Schlüsselkomponente der adaptiven Immunität mit vielfältigen Funktionen. Inkonsistente Antitumorwirkungen von B-Zellen bei NSCLC wurden berichtet [9]. Die Subtypen und Mechanismen von B-Zellen in der TME von NSCLC und wie sie mit Krebszellen und anderen Stromazelltypen interagieren, sind noch weitgehend unbekannt. Daher ist eine umfassende Charakterisierung der NSCLC-Immunlandschaft einschließlich der Verteilung und Rolle von Immunzell-Subtypen, insbesondere B-Lymphozyten, notwendig, um die Nicht-Reaktionsmechanismen zu verstehen und neue Biomarker und therapeutische Strategien zu entdecken.

Die B-Zelle reguliert Immunantworten und Entzündungen durch Antikörperproduktion und Induktion der T-Zell-Aktivierung und -Proliferation durch Antigen-Präsentation [10, 11]. Jüngste Studien zeigten, dass die Verarmung von B-Zellen mit Anti-IgM-Antikörpern die Tumorlast bei Mäusen reduzierte, was auf eine mögliche Rolle von B-Zellen bei der Regulierung des Fortschreitens von Krebszellen hinweist [12]. Tatsächlich identifizierten mehrere Studien, dass die B-Zellen die FcRγ-Rezeptoren auf myeloischen Zellen aktivierten und weiter die Karzinogenese von Plattenepithelzellen induzierten [13]. Eine andere Studie zeigte, dass B-Zellen die Metastasierung von Brustkrebs durch die Sekretion von HSPA4-zielenden Immunglobinen (IgG) durch die Aktivierung der CXCR4/SDF1α-Achse in Tumorzellen fördern können [14]. Im Gegensatz dazu enthüllten mehrere Studien potenzielle Antitumorfunktionen von B-Zellen. Die Verarmung von B-Zellen mit Antikörpern gegen CD20 verstärkte das Fortschreiten des Melanoms bei der Maus [15]. Die Aktivierung von B-Zellen kann auch die T-Zell-vermittelten Antitumorwirkungen verstärken und wurde direkt bei der Komplement-vermittelten Tumorzelllyse durch die Produktion von IgM, IgG und IgG2b genutzt [16]. Da die unterschiedlichen B-Zell-Subtypen und ihre Interaktionen mit anderen Zelltypen solche unterschiedlichen Doppelkanteneffekte verursachen können, ist es notwendig, B-Zellen und andere Immunzelltypen in der TME bei Einzelzellauflösung zu charakterisieren.

Die Einzelzelltranskriptom- und Datenanalyse ermöglicht eine umfassende Charakterisierung der Zelltypen bei TME mit hoher Auflösung [17, 18]. Bis 2020 wurde eine einzelzellbasierte Charakterisierung der Immunlandschaft, der Transkriptomsignatur und verschiedener Funktionen von Immunzellen für Brustkrebs [17], Lungenkrebs [19], Leberkrebs [20], Dickdarmkrebs [21], Melanome . durchgeführt [22] und Kopf-Hals-Krebs [23]. Diese Studien konzentrierten sich jedoch hauptsächlich auf T-Zellen [17,18,19,20] oder Stromazellen [24, 25], aber die unterschiedlichen Subtypen von B-Zellen sowie ihre Funktionen wurden weitgehend ignoriert.

In dieser Studie führten wir eine Einzelzell-RNA-seq-Analyse von 115.545 Zellen bei 11 NSCLC-Patienten durch, um den Zusammenhang zwischen tumorinfiltrierenden B-Zellprofilen und dem klinischen Ergebnis von NSCLC-Patienten systematisch zu untersuchen. Unsere Analyse identifizierte die Koexistenz von zwei Klassen von B-Zellen in der TME von NSCLC. Wir haben die Existenz dieser beiden B-Zell-Subtypen weiter validiert und den klinischen Einfluss bestimmt, indem wir Immunhistochemie und Durchflusszytometrie in zwei Kohorten verwendet haben. Außerdem führten wir funktionelle Analysen durch, um die Mechanismen der beiden Klassen von B-Zellen bei der Progression von NSCLC zu identifizieren. Insgesamt umfasste unsere Studie nicht nur eine hochwertige Einzelzell-Transkriptom-Referenzkarte der TME von NSCLC im Stadium I–III, sondern lieferte auch mechanistische Erklärungen zur Rolle von B-Zellen bei NSCLC und deutete vielversprechende therapeutische Potenziale an.


Inhalt

Palmitinsäure wurde 1840 von Edmond Frémy in verseiftem Palmöl entdeckt. [12] Dies bleibt der primäre industrielle Weg für seine Herstellung, wobei die Triglyceride (Fette) in Palmöl durch Hochtemperaturwasser (über 200 °C oder 390 °F) hydrolysiert und das resultierende Gemisch fraktioniert destilliert wird, um das reine Produkt zu erhalten . [13]

Palmitinsäure wird auf natürliche Weise von einer Vielzahl anderer Pflanzen und Organismen produziert, typischerweise in geringen Mengen. Es ist natürlich in Butter, Käse, Milch und Fleisch sowie in Kakaobutter, Sojabohnenöl und Sonnenblumenöl enthalten. Karukas enthalten 44,90% Palmitinsäure. [14] Der Cetylester der Palmitinsäure (Cetylpalmitat) kommt in Walrat vor.

Überschüssige Kohlenhydrate werden im Körper in Palmitinsäure umgewandelt. Palmitinsäure ist die erste Fettsäure, die bei der Fettsäuresynthese gebildet wird und ist die Vorstufe zu längeren Fettsäuren. Folglich ist Palmitinsäure ein wichtiger Körperbestandteil von Tieren. Beim Menschen stellte eine Analyse fest, dass es 21-30% (Mol) des menschlichen Depotfetts ausmacht [15] und es ist ein wichtiger, aber sehr variabler Lipidbestandteil der menschlichen Muttermilch. [16] Palmitat reagiert negativ auf Acetyl-CoA-Carboxylase (ACC), die für die Umwandlung von Acetyl-CoA in Malonyl-CoA verantwortlich ist, das wiederum verwendet wird, um an die wachsende Acylkette zu addieren und so die weitere Palmitat-Bildung zu verhindern. [17] In der Biologie werden einige Proteine ​​durch die Addition einer Palmitoylgruppe in einem als Palmitoylierung bekannten Prozess modifiziert. Die Palmitoylierung ist wichtig für die Membranlokalisierung vieler Proteine.

Tensid Bearbeiten

Palmitinsäure wird zur Herstellung von Seifen, Kosmetika und industriellen Formentrennmitteln verwendet. Diese Anwendungen verwenden Natriumpalmitat, das üblicherweise durch Verseifung von Palmöl gewonnen wird. Zu diesem Zweck wird Palmöl, gewonnen aus Palmen (Arten Elaeis guineensis), wird mit Natriumhydroxid (in Form von Natronlauge oder Lauge) behandelt, wodurch die Estergruppen hydrolysiert werden, wodurch Glycerin und Natriumpalmitat erhalten werden.

Durch Hydrierung von Palmitinsäure entsteht Cetylalkohol, der zur Herstellung von Waschmitteln und Kosmetika verwendet wird. [ Zitat benötigt ]

Lebensmittel Bearbeiten

Da es preiswert ist und verarbeiteten Lebensmitteln (Convenience Food) Textur und "Mundgefühl" verleiht, finden Palmitinsäure und ihr Natriumsalz in Lebensmitteln breite Anwendung. Natriumpalmitat ist als natürlicher Zusatzstoff in Bio-Produkten zugelassen. [18]

Militär Bearbeiten

Das Aluminiumsalz wird als Verdickungsmittel von Napalm bei militärischen Aktionen verwendet.

Schizophrenie Bearbeiten

Vor kurzem wurde ein langwirksames antipsychotisches Medikament, Paliperidonpalmitat (vermarktet als INVEGA Sustenna), das zur Behandlung von Schizophrenie verwendet wird, unter Verwendung des öligen Palmitatesters als langwirksames Trägermedium bei intramuskulärer Injektion synthetisiert. Die zugrunde liegende Methode der Arzneimittelabgabe ähnelt der von Decansäure verwendeten, um langwirksame Depotmedikamente zu verabreichen, insbesondere Neuroleptika wie Haloperidoldecanoat.

Laut der Weltgesundheitsorganisation sind die Beweise "überzeugend", dass die langfristige Einnahme von Palmitinsäure das Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen erhöht. [19]


NEUE GRÖSSEN

Die CGSC-Datenbank von E coli genetische Informationen umfassen Genotypen und Referenzinformationen für die Stämme in der CGSC-Sammlung die Namen, Synonyme, Eigenschaften und Kartenposition für Gene, Genprodukt Informationen und Informationen zu bestimmten Mutationen und Verweise auf Primärliteratur. Die öffentliche Version der Datenbank enthält diese Informationen und kann direkt über diesen CGSC DB WebServer abgefragt werden. Wenn Sie Hilfe benötigen, verwenden Sie die Hilfelinks oben und auf jedem Anfrageformular oder kontaktieren Sie uns direkt.


CRA, Centro di Ricerca per la Viticoltura, Conegliano (TV), Italien

CNR, Istituto di Scienze e Tecnologie Molecolari, Padua, Italien

CRA, Centro di Ricerca per la Viticoltura, Conegliano (TV), Italien

CNR, Istituto di Scienze e Tecnologie Molecolari, Padua, Italien

Departments of Neurology and Biochemistry, University of Tennessee Health Science Center, USA

Vrije Universiteit Amsterdam, Niederlande

Zusammenfassung

Die SPE-GC/MS von Terpenen, Norisoprenoiden und Benzenoiden

Die SPME-GC/MS von Methoxypyrazinen in Saft und Wein


Einführung

Das Ranking einzelner Elemente innerhalb von Netzwerken, einschließlich Knoten und Links, ermöglicht die Identifizierung wichtiger Teilmengen von Elementen für die Ressourcenpriorisierung, z , Bewertung der am häufigsten zitierten wissenschaftlichen Arbeiten in einem Zitationsnetzwerk oder Identifizierung der anfälligsten Komponenten in Infrastruktursystemen (z. B. Verkehrsnetze, Stromnetze und Wassersysteme). Die Quantifizierung der Kritikalität von Netzwerkkomponenten hilft Entscheidungsträgern, ihre Managementstrategien zu informieren. Beispielsweise können Infrastrukturdesigner verbindliche Sicherheitsziele oder Zuverlässigkeitsniveaus für Komponenten (z. B. Autobahnen und Brücken) in einem Verkehrsnetz festlegen, obwohl die Ressourcen normalerweise begrenzt sind. Daher recheneffiziente Maßnahmen, die die Bedeutung von Netzwerkknoten erkennen oder ausblenden können und Links sind erforderlich, da Standardmethoden zu rechenintensiv sind.

Das Ranking von Netzwerkknoten bzw. Links adressiert die Frage „Können wichtige Knoten bzw. Links in einem Netzwerk sinnvoll identifiziert werden, während Eingabedaten und Rechenressourcen gering gehalten werden?” Um diese Frage zu beantworten, wurden mehrere geschlossene Ranking-Maßnahmen vorgeschlagen, um die besonderen Merkmale von Netzwerken zu erfassen, hauptsächlich basierend auf ihrer Topologie 1,2,3,4,5 . Zum Beispiel ist einer der einfachsten Knotenwichtigkeitsmaße in einem Netzwerk der Grad eines Knotens kich, was die Anzahl der damit verbundenen Links angibt. Traditionell ist die Adjazenzmatrix EIN wird verwendet, um die Konnektivitätsmuster von Knoten und Verbindungen eines Netzwerks zu beschreiben. Die Adjazenzmatrix wurde auch als Eingabe für erweiterte Eigenwert- und Eigenvektoranalysen verwendet, die sich in der Praxis immer mehr durchsetzen 6 . Rangordnungen von spektralen Netzwerkkomponenten sind ausgeklügelte Erweiterungen grundlegender Rangordnungsmethoden, wie z. B. Knotengradzentralität kich 7,8 . Eine der erfolgreichsten Entwicklungen beim spektralen Ranking von Netzwerkkomponenten war der PageRank-Algorithmus 3 , der die Grundlage für das Ranking von Google-Webseiten bildet, bei dem Websites Knoten und Hyperlinks die Verbindungen zwischen ihnen sind. PageRank berücksichtigt die Prinzipien der Hyperlink-Gewichtsnormalisierung und des Web-Surfens basierend auf Random-Walk-Modellen 9 . Ein weiterer beliebter Ranking-Algorithmus ist der von Kleinberg 4 entwickelte Hypertext Induced Topic Selection (HITS)-Algorithmus. Der HITS-Algorithmus definiert zwei Arten von Knoten in einem Netzwerk, Naben und Behörden und berechnet deren Ranking-Score auf eine sich gegenseitig verstärkende Weise. Sowohl PageRank als auch HITS sind jedoch auf das Ranking von Knoten eines Netzwerks beschränkt und berücksichtigen nicht die Bedeutung von Links. In der Literatur existieren nur sehr wenige effiziente Algorithmen zum Ranking von Links.

Ranking-Studien für Webseiten-Netzwerke und Zitationsnetzwerke haben sich hauptsächlich auf das Ranking von Knoten konzentriert, da das Link-Ranking in solchen Netzwerken nicht von praktischem Interesse ist. Dies steht in scharfem Gegensatz zu bestimmten Arten von Netzwerken, wie beispielsweise Transportnetzwerken, deren Verbindungen mindestens so wichtig sind wie Knoten, sowie Lieferkettennetzwerken, deren Verbindungen wichtig sind, um den Transport eines Produkts oder einer Dienstleistung zum Endkunden zu finden . Bisher wurden jedoch relativ begrenzte Untersuchungen durchgeführt, um das Ranking der Links eines Netzwerks zu untersuchen. Die Betweenness-Zentralität einer Kante wurde als ungefährer Indikator für die kritische Rolle der Verbindung beim Durchgang des Netzwerkflusses verwendet 10,11 . Mehrere andere Studien ordnen die Verbindungen von Netzwerken auf der Grundlage von Algorithmen ein, deren Prämisse ist, dass die wichtigsten Verbindungen in einem Netzwerk diejenigen sind, deren Entfernung nacheinander zu der größten Änderung einer Leistungsmetrik auf Systemebene führt, z , Verbindungsverlust oder Verlängerung der Reisezeit 12,13 . Die n-1-Kriterium in Stromversorgungssystemen ist ein praktisches Beispiel für diesen Ansatz 14 . Auch wenn das Leistungsmaß des Netzwerks variieren kann, ist die Grundidee für die Priorisierung der Komponenten des Netzwerks basierend auf der Entfernung seiner Komponenten im Wesentlichen in allen verfügbaren Studien gleich 15,16 . Diese Link-basierten Maßnahmen hängen jedoch normalerweise von der Berechnung der Netzwerkleistung (z. B. Konnektivitätszuverlässigkeit und Netzwerkfluss) nach dem Entfernen der Links ab, was zeitaufwendig ist und von der Wahl der Leistungsmaße abhängt. Für das gesamte Verkehrsnetz der Vereinigten Staaten gibt es beispielsweise Zehntausende von Knotenpunkten. Daher ist die traditionelle Entfernungsstrategie (z. B. basierend auf n-1 Kriterium) ist für praktische Anwendungen zu zeitaufwendig.

Daher werden neue recheneffiziente Werkzeuge benötigt, insbesondere basierend auf der Spektralanalyse von Netzwerken für das gemeinsame Node-Link-Ranking. Diese Link-aware Ranking-Strategie muss auch für große Systeme rechnerisch durchführbar bleiben, was heute eine ständige Herausforderung im Infrastruktur-Engineering ist 16 . Dieses Papier entwickelt neue Ranking-Indizes, indem es auf den vielversprechenden spektralen Eigenschaften von Netzwerken aufbaut. Zunächst untersucht diese Studie die Formulierung eines Ranking-Index namens Wide Rank (WRank), der die Knoten einordnen kann und Verbindungen eines Netzwerks gleichzeitig. Aufbauend auf diesem WRank-Formalismus wird in diesem Manuskript ein normalisierter WRank-Algorithmus (NWRank) vorgeschlagen. Dieser NWRank-Index kombiniert die Idee der gegenseitigen Verstärkung und der Gewichtsnormalisierung in einem einheitlichen Rahmen. Anschließend werden die WRank- und NWRank-Ansätze auf ein breites Set synthetisierter Netzwerkmodelle angewendet und mit den PageRank-, HITS-, Eigenvektorzentralitäts- und Edge-Betweenness-Algorithmen sowie dem Benchmark verglichen n-1 Kriterium basierend auf einer Netzwerkeffizienzmetrik, die in den Bereichen Netzwerkwissenschaft und Ingenieurwesen weit verbreitet ist, um die Leistung verschiedener Arten von Netzwerken zu untersuchen.


C13. Links und Referenzen - Biologie

Alle von MDPI veröffentlichten Artikel werden sofort weltweit unter einer Open-Access-Lizenz verfügbar gemacht. Für die Wiederverwendung des gesamten oder eines Teils des von MDPI veröffentlichten Artikels, einschließlich Abbildungen und Tabellen, ist keine besondere Genehmigung erforderlich. Bei Artikeln, die unter einer Open-Access-Creative Common CC BY-Lizenz veröffentlicht wurden, darf jeder Teil des Artikels ohne Genehmigung wiederverwendet werden, sofern der Originalartikel eindeutig zitiert wird.

Feature Papers stellen die fortschrittlichste Forschung mit erheblichem Potenzial für eine große Wirkung auf diesem Gebiet dar. Feature Papers werden auf individuelle Einladung oder Empfehlung der wissenschaftlichen Herausgeber eingereicht und vor der Veröffentlichung einem Peer Review unterzogen.

Das Feature Paper kann entweder ein origineller Forschungsartikel, eine umfangreiche neue Forschungsstudie sein, die oft mehrere Techniken oder Ansätze umfasst, oder ein umfassendes Übersichtspapier mit prägnanten und präzisen Updates zu den neuesten Fortschritten auf diesem Gebiet, das die aufregendsten Fortschritte in der Wissenschaft systematisch überprüft Literatur. Diese Art von Papier gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschungsrichtungen oder mögliche Anwendungen.

Editor’s Choice-Artikel basieren auf Empfehlungen der wissenschaftlichen Herausgeber von MDPI-Zeitschriften aus der ganzen Welt. Die Herausgeber wählen eine kleine Anzahl von kürzlich in der Zeitschrift veröffentlichten Artikeln aus, die ihrer Meinung nach für Autoren besonders interessant oder in diesem Bereich wichtig sind. Ziel ist es, eine Momentaufnahme einiger der spannendsten Arbeiten zu geben, die in den verschiedenen Forschungsbereichen der Zeitschrift veröffentlicht wurden.


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