News SETI.Germany : World Community Grid: Projekt wieder in Betrieb und Neuigkeiten zu drei Subprojekten

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Gut einen Monat nach dem Ausfall ist das Projekt nun wieder in Betrieb. Vor dem Ausfall verschickte WUs werden noch akzeptiert, auch neue WUs werden ausgegeben. Zwischenzeitlich wurden auch die angekündigten Neuigkeiten zu den Subprojekten Africa n Rainfall Project, Mappin g Cancer Markers und Smash Childhood Cancer veröffentlicht.

Neustart der BOINC-Systeme
Der Wiederherstellungsvorgang nach dem Speicherausfall wurde abgeschlossen und wir haben die Berechnungen auf dem neuen Speichersystem wiederaufgenommen.
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Hintergrund

Am 1. März erlitten wir einen größeren Ausfall des Netzwerk-Dateisystems (siehe unseren ursprünglichen Artikel zur Wiederherstellung der Hardware und unseren Thread mit Folgenachrichten [engl.] für weitere Einzelheiten). Das Rechenzentrum konnte uns ein Ersatzsystem finden und ausleihen, welches unsere RAID-Schlüssel erkennen konnte, nachdem wir die Festplatten aus dem defekten System ausgebaut hatten. Nach der RAID-Wiederherstellung auf dem Überbrückungssystem und der Wiederherstellung aller Datenbanken und Dateien mit Stand zum Zeitpunkt des Ausfalls haben wir dann alle Daten auf ein neues Speichersystem übertragen, welches bessere Leistung bietet, da es schnelle SSDs statt drehender Festplatten wie im alten System verwendet.

BOINC-Systeme wieder gestartet

Bis zum 31. März wurden alle Daten auf das neue System übertragen und seither läuft das Netzwerk-Dateisystem auf unserem neuen Speicher, welcher stark verbesserte Leistung bietet.

Wir haben die Fristen zur Fertigstellung von WUs angepasst und am 2. April BOINC neu gestartet, sodass bearbeitete WUs empfangen werden und OPN1- und MCM-WUs zur Bearbeitung bereitstehen. Neue SCC-WUs werden bald verschickt werden.

Jetzt, da BOINC wieder funktioniert, werden wir mit dem Beheben der Probleme in unserer umfangreichen Problemliste (engl.) fortfahren. Wie immer bitten wir diejenigen, die neue Fehler melden möchte, diese hier zu teilen statt neue Threads zu erstellen. Wir beobachten das System weiterhin, aber im besten Fall werden wir all diese Probleme lösen und den vollständigen Neustart des WCG vorbereiten können.

Neuigkeiten der aktiven Projekte

Während der Wiederherstellung des Speichersystems haben wir Forschungsberichte der Teams von ARP, MCM und SCC veröffentlicht. Wir werden in Kürze weitere Neuigkeiten vom SCC-Team haben. Das HSTB-Team befindet sich weiterhin in der Wissenschaftspause.

Falls ihr Kommentare oder Fragen habt, hinterlasst sie bitte in diesem Thread (engl.), sodass wir darauf antworten können. Danke für eure Unterstützung, eure Geduld und euer Verständnis.

Das WCG-Team (engl.)
03.04.2023

Originaltext:
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=784



Arp1_ffffff.jpg
Africa Rainfall Project - Originaltext - Diskussion

Forschungsbericht des ARP-Teams (März 2023)
Ein kurzer Bericht des ARP-Teams mit Einzelheiten zu den Änderungen, die sie an ihrem Speichersystem vornehmen.
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Hintergrund

Das Africa Rainfall Project möchte Simulationen von Regenschauern in Subsahara-Afrika durchführen, um Wettervorhersagen in dieser Region zu verbessern. Die örtlichen Landbevölkerung mit genauen Wettervorhersagedaten zu versorgen ist wichtig für die Landwirtschaft und Eigenversorgung. Durch den Vergleich der durch die Berechnung von Niederschlagsdaten aus verschiedenen Quellen mittels World Community Grid erhaltenen Ergebnisse können Wissenschaftlerinnen zunehmend genaue Vorhersagen treffen und künftige Simulationen sowie wiederum Wetterprognosen verbessern. Um mehr über die spezifischen Einzelheiten dieses Projekts zu erfahren, lest unsere Neuigkeiten zu ARP aus dem März 2023 (engl.).

Im Dezember 2022 hat das ARP-Team die Herausgabe neuer WUs angehalten, bis sie die Kapazitätsbeschränkung ihres Speichersystems behoben haben. Mehr zu dieser Pause kann in unserem WU-Status-Bericht im Forum (engl.) nachgelesen werden.

Die letzten 100 Tage für das African Rainfall Project

Wir haben das ARP-Team zu ihren neuesten Entwicklungen befragt und sie haben uns Folgendes mitgeteilt:

Es war eine wirklich ruhige Zeit für das African Rainfall Project, zumindest an der Oberfläche. Hinter den Kulissen wurden notwendige Änderungen vorgenommen, um wieder loszulegen. In früheren Projektnachrichten haben wir viel über die anfallenden Datenmengen gesprochen, die wirklich beeindruckend sind. Es ist jedoch ein großes Problem im Hinblick auf den Speicherplatz und die Übertragung von einem Ort zum anderen. Im Fall von ARP werden die Ergebnisse der Freiwilligen vom WCG an Rechner der SURF geschickt, der gemeinschaftlichen IT-Organisation für Bildung und Forschung in den Niederlanden. Die ersten 200 TB konnten auf Festplatte gespeichert werden und sind relativ leicht zugreifbar. Das ist jedoch auch die maximal erlaubte Menge. Es gibt auch einen Arbeits-Speicherplatz, auf welchem Ergebnisse ausgewertet und verglichen werden können. Offiziell sind dort 50 TB erlaubt, aber ARP hat 150 TB geschickt, sodass die Daten an einen anderen Ort verschoben werden mussten. In diesem Fall war der andere Ort Bandspeicher, was tatsächlich immer noch die günstigste Art des Speicherns von Daten ist, wobei aber auch Bandspulen physisch in die Lese- und Schreibeinheiten eingelegt und entnommen werden müssen. Obwohl die Speicherbänder von einem Roboter bewegt werden, kann man sich vorstellen, dass dies einige Zeit dauert und man nur ab und zu Daten auf oder von einem Band verschieben möchte. Man könnte vielleicht den Befehl geben, einfach jede Datei auf Band zu kopieren, aber das würde womöglich an irgendeiner Stelle hängenbleiben und könnte auch zu Übertragungsfehlern führen. Stattdessen haben wir die Daten aus jeder Generation (d. h. zwei simulierte Tage) einzeln verschoben und eine sogenannte Hashfunktion verwendet, um sicherzustellen, dass die Bits auf dem ursprünglichen und dem neuen Speichermedium übereinstimmen.

All das ist nun gelöst, sodass wir Platz für weitere Aktivität der Freiwilligen für das African Rainfall Project haben. Wir haben jetzt Ergebnisse für etwa 265 Tage und möchten das Jahr gern mit den letzten 100 Tagen auffüllen, weil die Niederschläge in Afrika jahreszeitlich sehr unterschiedlich ausgeprägt sind. Nahe dem Äquator gibt es üblicherweise zwei Regen- und zwei Trockenzeiten, während sich die innertropische Konvergenzzone mit dem Sonnenstand bewegt. Weiter im Norden und Süden gibt es üblicherweise eine Regenzeit und eine recht lange Trockenzeit. Somit erhöht es den wissenschaftlichen Wert des Datensatzes, wenn ein ganzes Jahr simuliert wurde. Die Unterstützung der SURF mit viel Speicherplatz wird enden, aber wir haben eine andere langfristige Lösung gefunden, um sicherzustellen, dass Forscher weiterhin die Ergebnisse auswerten können, um das Wetter in Afrika und seine Vorhersagbarkeit besser zu verstehen.

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Starker Regen in Afrika. Foto: Jan Friesen

Danke an das ARP-Team für die anhaltende Partnerschaft mit dem WCG und die Hilfe beim Erstellen dieses Berichts. Falls ihr Kommentare oder Fragen habt, hinterlasst sie bitte in diesem Thread (engl.), sodass wir darauf antworten können. Danke für eure Unterstützung.

Das WCG-Team
15.03.2023



Mcm1_ffffff.png
Mapping Cancer Markers - Originaltext - Diskussion

Forschungsbericht des MCM-Teams (März 2023)
Die vom MCM-Team betriebene Erforschung von Biomarkern für Lungenkrebs hat 26 Gene identifiziert, die bei allen betrachteten Größen von Gensignaturen mit hohen Punktzahlen auftauchen. Dieser Bericht konzentriert sich auf VAMP1, ein mit der Überlebenswahrscheinlichkeit verknüpftes Gen, das in einer gesunden Lunge anders in Erscheinung tritt als bei Lungenkrebs.
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Terminologie
  • Gensignatur: Ein Satz von Genen, dessen spezifische Rolle bei einer Krankheit nachgewiesen wurde, wird Gensignatur genannt. Kann eine solche Signatur das Vorliegen einer Krankheit vorhersagen, wird sie diagnostisch genannt. Ist eine Signatur mit der Überlebenswahrscheinlichkeit verknüpft, wird sie prognostisch genannt.
  • Matthews-Korrelationskoeffizient: Eine statistische Methode zur Auswertung der Leistung eines Vorhersagemodells. Er misst die Differenzen zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Werten.
  • Sonden: Kurze DNS-Sequenzen, welche auf eine kleine Region eines Transkripts (eines Gens) abzielen. Um sie spezifischer zu machen, werden Sonden in Sondensätzen organisiert, welche verwendet werden, um das Vorhandensein von Gensequenzen mittels Hybridisierung durch Komplementarität der Sonde und dem Ziel zu detektieren und zu quantifizieren.
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    Hintergrund

    Das Projekt Mapping Cancer Markers möchte mit einem heuristischen Suchalgorithmus Marker für verschiedene Krebsarten identifizieren. Das Projekt wertet Millionen von Datenpunkten aus, welche aus Datensätzen zum Gewebe von Patienten zusammengetragen wurden, und identifiziert Muster, die Krebs früher erkennen, Hochrisikopatienten identifizieren und die Behandlung für einzelne Patienten anpassen können. Nach anfänglicher Konzentration auf Lungenkrebs wurde das Projekt auf die Untersuchung von Eierstockkrebs und zuletzt Sarkomen ausgeweitet.

    Bis November 2021 haben die Freiwilligen des WCG über 800 Millionen WUs zur Erforschung mehrerer Krebsarten gespendet, wobei 193 Millionen WUs zu Lungenkrebs, 379 Millionen WUs zu Eierstockkrebs und 245 Millionen WUs zu Sarkomen gecruncht wurden. Bisher wurden über 810 000 Jahre Forschung in Form von Rechenleistung an MCM gespendet, knapp 240 Jahre pro Tag. Danke für eure Hilfe, Einblicke in Krebssignaturen zu gewinnen.

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    Abbildung 1. Anzahl der berechneten WUs (in Millionen) nach Krebsart (v.l.n.r. Lungenkrebs, Eierstockkrebs, Sarkome) und Signaturgröße

    Untersuchung von Lungenkrebs

    Es gibt einige Methoden zur Lungenkrebsdiagnose, aber die transthorakale Nadelbiopsie und die thorakoskopische Biopsie sind die Methoden mit der höchsten Sensitivität. Obwohl sie sehr treffsicher sind, sind diese Methoden invasiv und Wissenschaftlerinnen haben nach alternativen Durchleuchtungsmethoden oder Biomarkern gesucht, um Patienten mit Krebs, insbesondere in frühen Stadien, zu erkennen. Um neue mögliche Biomarker zu identifizieren, haben wir mehrere Signaturen an einem Gewebe-Datensatz von Patienten, die einmal an Lungenkrebs erkrankt sind, getestet, um Gruppen von Sonden zu finden, die anzeigen könnten, dass die Patientin Lungenkrebs im Frühstadium hat.

    Der Datensatz, den wir für WCG ausgewählt haben, umfasst 192 histologisch normale Bronchialepithelien von Rauchern, die bei einer klinischen Lungenspiegelung entnommen wurden. Dies wird routinemäßig durchgeführt, sodass die Möglichkeit, Krebsmarker im normalen Gewebe zu erkennen, ein Vorteil wäre. Von den 192 Patientinnen hatten 97 Lungenkrebs, 92 keinen Lungenkrebs und 5 waren Verdachtsfälle. Unsere Auswertungen konzentrieren sich darauf, Lungenkrebs von den 92 nicht von Krebs betroffenen Gewebeproben zu unterscheiden.

    Die WCG-Freiwilligen haben 9 Billionen (9×1012) mögliche Lungenkrebssignaturen überprüft, welche in mehrere verschiedene Größen diagnostischer Signaturen aufgeteilt wurden. Wir haben dann die Signaturen mit einem Matthews-Korrelationskoeffizienten größer als für 99,999% aller gleich großen Signaturen betrachtet. Abbildung 2 zeigt die Verteilung von Biomarkern auf die Signaturen. Die Trefferzahl (Count) zeigt an, wie oft eine Sonde unter den besten Signaturen ihrer Größe vorkommt.

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    Abbildung 2. Häufigkeit jeder Trefferzahl (wie oft eine Sonde vorkommt) pro Signaturgröße.

    Wie erwartet weisen kleinere Signaturen oft geringere Trefferzahlen auf, wahrscheinlich weil sie nicht groß genug sind, um das Signal aufzunehmen. Biologische Mechanismen werden von mehreren Genen ausgeführt, was zu einem redundanten Signatur-Signal führt, welches jedes am selben Mechanismus beteiligte Gen betreffen kann. Verschiedene Gene könnten dann mit dem selben Mechanismus verbunden sein, aber auf den ersten Blick (und ohne die verbundenen Mechanismen zu erforschen) können die Gene in kleineren Signaturen unterschiedlich sein.

    Mit zunehmender Größe sehen wir, dass sich die Trefferzahlen bei etwa 1000 stabilisieren und dann mit weiter steigender Signaturgröße wieder abnehmen; wahrscheinlich, weil die Signatur zu groß wird, um das Signal ohne Redundanz zu erschließen.

    Betrachten wir die Sondensätze, die eine höhere Trefferzahl als 99% aller Sonden aufweisen und bei mindestens 20 Signaturgrößen auftreten, sehen wir, dass es eine größere Überschneidung bei Signaturen mit Größen zwischen 10 und 23 gibt, was darauf hindeutet, dass in diesem Bereich ein Fenster der vielversprechendsten Signaturgrößen liegt (Abbildung 3). Das wird bei zukünftigen Studien zu diagnostischen Signaturen wichtig sein. Unser Ziel ist, alle mit der Hilfe der WCG-Freiwilligen berechneten Daten in einer frei zugänglichen Datenbank zu veröffentlichen, sodass andere Forscher ihre Ergebnisse mit unserer Lungen-Moleküllandschaft vergleichen können.

    kZLComV5DCp70EX6a8mqrURFYD7SsTvlamMXfaovy4ATP-MIHw07M_VQFDwkaQamEcMYcHKNqQxZyJaF9GejR1jaU1KErbCg  6B4G8BWklf3qiV3EerAnR0MolwQ-ByvW8zEMND8fl8ga8nc65pfRibY

    Abbildung 3. Diagramm der 143 Sonden, die bei mehr als 20 Signaturgrößen auftreten, und der Größen, bei denen sie auftreten.

    Bei der weiteren Untersuchung der Ergebnisse haben wir gefunden, dass 28 Sondensätze (die 26 Genen zugeordnet sind) bei allen Signaturgrößen auftreten. Eines dieser Gene, VAMP1 (engl.), ist besonders vielversprechend, da sein Protein beim Verschmelzen von synaptischen Vesikeln mit der präsynaptischen Membran eine Rolle spielt. Im Folgenden findet ihr die zellulären Lokalisationen von VAMP1 laut UniProt (engl.) und seine von AlphaFold vorhergesagte 3D-Struktur.

    GO-IDqualifizierter GO-Ausdruck
    GO:0005739Mitochondrium
    GO:0005741in der äußeren Mitochondrienmembran
    GO:0005829im Zytosol
    GO:0005886aktiv in Zellmembran
    GO:0005887Zellmembran
    ZCAbWbBGNSGAtX67X9ErJxvQ0xalPhE6gVuzDZTgXM2x_Y2Hcz  M3_VMRMLsz_y_-v3di2kcldnaOyonGKnzcu9cfq-LA42Ojjoj8WR-QIU4wNMmd3CQRwPIu-_4QQna_BNPCLB9jgIC5LB4QmYw7JvY

    Abbildung 4. Proteinstruktur von VAMP1 (vorhergesagt von AlphaFold).

    Bei der Untersuchung von VAMP1 in externen Datensätzen zur Bestätigung seiner Wichtigkeit haben wir gefunden, dass es einen signifikanten Zusammenhang mit dem Raucherstatus von Lungenkrebspatientinnen gibt (über cBioPortal, engl.). Aufgrund unserer früheren Studie (engl.) haben wir Raucher-spezifische microRNAs betrachtet, welche VAMP1 regulieren könnten (laut unserem Datenportal mirDIP, engl.). Interessanterweise reguliert hsa-miR-1262, eine microRNA, die nur bei früheren Rauchern vorkommt, VAMP1. Keine der spezifischen microRNAs von Menschen, die derzeit rauchen oder nie geraucht haben, scheint relevant zu sein. Wichtig ist, dass sich VAMP1 vorteilhaft auf die Überlebenswahrscheinlichkeit bei Lungenkrebs auswirkt (eine hohe Expression führt zu längerem Überleben), was es zu einem möglichen prognostischen Marker macht.

    DAM1exNs_KhSHTVYbETiF5rNVznxiAVUnTRXj_hgY2XVf8pjHq-fQo4vXdludSudS4BpIQFwlmgkMM1cmu1Uhe_3PrJ7MWZFKYm3J  CW0ZfhPd5DKICfj6TAhoSJMOk0GsoJhk3tDFAwXwRjcuA1v_9k

    Abbildung 5. Die Kaplan-Meier-Kurve (Überlebenswahrscheinlichkeit im zeitlichen Verlauf) zeigt, dass Personen mit hoher VAMP1-Expression (rot) verglichen mit Personen mit geringer VAMP1-Expression (schwarz) signifikant länger überleben. Dies zeigt, dass VAMP1 ein prognostischer Marker ist.

    Die Schutzwirkung von VAMP1 wird auch von der Genexpression bei den beiden hauptsächlichen histologischen Lungenkrebs-Befunden gestützt, wie Abbildung 6 zeigt. Normale Gewebeproben weisen ein deutlich höheres VAMP1-Expressionslevel auf als von Krebs betroffene Proben. Dies unterstreicht, dass VAMP1 auch ein möglicher diagnostischer Marker ist.

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    Abbildung 6. VAMP1-Expression in normalen (grau) und von Lungenkrebs betroffenen Gewebeproben (orange: Plattenepithelkarzinome, blau: Adenokarzinome).

    Nach Ausweitung unserer Beobachtungen über Lungenkrebs hinaus, wie in unserer anfänglichen WCG-Projektbeschreibung geschildert, finden wir, dass VAMP1 sich bei der Mehrheit der betrachteten Krebsarten ähnlich verhält, wie Abbildung 7 zeigt. Dies deutet darauf hin, dass VAMP1 eine wichtige Rolle bei der Krebsentstehung spielt und an einem Mechanismus beteiligt sein könnte, der mit den sogenannten Hallmarks of Cancer (engl., Kennzeichen der Krebserkrankung) zusammenhängt.


    Abbildung 7. VAMP1-Expression in normalem (links) und Krebsgewebe (rechts) für 22 unterschiedliche Krebsarten oder -unterarten (v.l.n.r. Nebennierenkrebs, akute myeloische Leukämie [AML], Blasenkrebs, Brustkrebs, Dickdarmkrebs, Speiseröhrenkrebs, Leberkrebs, Adenokarzinom der Lunge, Plattenepithelkarzinom der Lunge, Eierstockkrebs, Bauchspeicheldrüsenkrebs, Prostatakrebs, Mastdarmkrebs, klarzelliger Nierenkrebs, chromophober Nierenkrebs, papillärer Nierenkrebs, Hautkrebs, Magenkrebs, Hodenkrebs, Schilddrüsenkrebs, Uterussarkom, Endometriumkarzinom; signifikante Unterschiede im Wilcoxon-Mann-Whitney-Test sind durch rote Schrift hervorgehoben).

    Wir sind von diesen Ergebnissen begeistert und werden in der Zukunft mehr darüber berichten, während wir mit der Überprüfung der Ergebnisse unserer Lungenkrebs-Auswertungen fortfahren.

    Falls ihr Kommentare oder Fragen habt, hinterlasst sie bitte in diesem Thread (engl.), sodass wir darauf antworten können. Danke für eure Unterstützung.

    Das WCG-Team
    20.03.2023



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    Smash Childhood Cancer - Originaltext - Diskussion

    SCC startet neue Phase bei der Suche nach Heilung für Krebs im Kindesalter
    Das Projekt SCC hat die nächste Phase der Forschung begonnen und neue WUs für den BOINC-Neustart vorbereitet.
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    Hintergrund

    Während die Proteine und anderen Moleküle, welche bei Krebserkrankungen im Kindesalter Schlüsselrollen spielen, bereits identifiziert wurden, ist das Finden potenzieller chemischer Verbindungen (Arzneimittel), welche auf diese Moleküle abzielen und deren Funktion verändern, ein langwieriger Vorgang. Mit der Rechenleistung des WCG war das Smash-Childhood-Cancer-Team in der Lage, Millionen potenzieller Wirkstoffe auf eine mögliche klinische Anwendbarkeit zu untersuchen.

    Das Projekt lief stoßweise und identifizierte mögliche Arzneimittel, welche dann im Labor getestet wurden. Bis Dezember 2020 wurden 48 000 Stunden Rechenzeit von WCG-Freiwilligen an das SCC-Team gespendet. Seither war das Team mit der Überprüfung der erhaltenen Ergebnisse beschäftigt (siehe die letzten Neuigkeiten).

    Neuigkeiten im März 2023

    Wir freuen uns, Neuigkeiten des Smash-Childhood-Cancer-Teams zum Start einer neuen Phase ihrer Suche nach einer Heilung für Krebs teilen zu können. Das neue Bindungsziel ist das Protein MyoD1 (engl., Myogenic Differentiation 1, auch Myogener Faktor 3) und eine seiner Mutationen, L122R. MyoD1 ist ein Transkriptionsfaktor, welcher muskelspezifische Gene aktiviert und am Umschalten zwischen Zellwachstum und -differenzierung beteiligt ist. Ein Kontrollverlust über dieses Umschalten kann zur Bildung von Rhabdomyosarkomen (engl.) führen [1].

    L122R ist eine häufig in Rhabdomyosarkomen zu findende Mutation und mit einer schlechteren Prognose verbunden [2]. Angesichts der Kristallstruktur in der Datenbank Protein Data Bank (engl.) ist das Ziel, Verbindungen zu finden, welche gegen die mutierte Form, aber nicht gegen die Wildform wirken.

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    Kristallstruktur des Komplexes aus basischer Helix-Loop-Helix-Domäne von MyoD und DNS: Perspektiven auf die DNS-Erkennung und Auswirkungen für die transkriptionelle Aktivierung [3].

    Neue SCC-WUs wurden vorbereitet, um diese Suche zu unterstützen, und die an diesem Projekt teilnehmenden Freiwilligen werden diese herunterladen können, sobald wir BOINC nach dem Speicherausfall neu starten.

    Falls ihr Kommentare oder Fragen habt, hinterlasst sie bitte in diesem Thread (engl.), sodass wir darauf antworten können. Danke für eure Unterstützung, eure Geduld und euer Verständnis.

    Das WCG-Team
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    Quellen:
    1. N. J. Sebire und M. Malone. Myogenin and MyoD1 expression in paediatric rhabdomyosarcomas (engl., Myogenin- und MyoD1-Expression in pädiatrischen Rhabdomyosarkomen). Journal of Clinical Pathology, 56(6), 412-416, 2003. DOI: 10.1136/jcp.56.6.412 (engl.)
    2. A MYOD1 Mutation Cooperates with PI3K Pathway Activation in ERMS (engl., eine MyoD1-Mutation kooperiert mit der PI3K-Signalwegaktivierung in embryonalen Rhabdomyosarkomen). Cancer Discovery, 4(7), OF19, 2014. DOI: 10.1158/2159-8290.CD-RW2014-109 (engl.)
    3. Ma, P.C.M., Rould, M.A., Weintraub, H. und Pabo, C.O.. Crystal structure of MyoD bHLH domain-DNA complex: perspectives on DNA recognition and implications for transcriptional activation (engl., Kristallstruktur des Komplexes aus basischer Helix-Loop-Helix-Domäne von MyoD und DNS: Perspektiven auf die DNS-Erkennung und Auswirkungen für die transkriptionelle Aktivierung). Cell, 77(3), 451-459, 1994. PubMed: 8181063. DOI: 10.1016/0092-8674(94)90159-7
    22.03.2023

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