According to a recently proposed hypothesis, initiation of signal transduction via immunoreceptors depends on interactions of the engaged immunoreceptor with glycosphingolipid-enriched membrane microdomains (GEMs). In this study, we describe a novel GEM-associated transmembrane adaptor protein, termed phosphoprotein associated with GEMs (PAG). PAG comprises a short extracellular domain of 16 amino acids and a 397-amino acid cytoplasmic tail containing ten tyrosine residues that are likely phosphorylated by Src family kinases. In lymphoid cell lines and in resting peripheral blood alpha/beta T cells, PAG is expressed as a constitutively tyrosine-phosphorylated protein and binds the major negative regulator of Src kinases, the tyrosine kinase Csk. After activation of peripheral blood alpha/beta T cells, PAG becomes rapidly dephosphorylated and dissociates from Csk. Expression of PAG in COS cells results in recruitment of endogenous Csk, altered Src kinase activity, and impaired phosphorylation of Src-specific substrates. Moreover, overexpression of PAG in Jurkat cells downregulates T cell receptor-mediated activation of the transcription factor nuclear factor of activated T cells. These findings collectively suggest that in the absence of external stimuli, the PAG-Csk complex transmits negative regulatory signals and thus may help to keep resting T cells in a quiescent state.

We have investigated space and astrophysical phenomena in nonrelativistic laboratory plasmas with long high-power lasers, such as collisionless shocks and magnetic reconnections, and have been exploring relativistic regimes with intense short pulse lasers, such as energetic ion acceleration using large-area suspended graphene. Increasing the intensity and repetition rate of the intense lasers, we have to handle large amounts of data from the experiments as well as the control parameters of laser beamlines. Artificial intelligence (AI) such as machine learning and neural networks may play essential roles in optimizing the laser and target conditions for efficient laser ion acceleration. Implementing AI into the laser system in mind, as the first step, we are introducing machine learning in ion etch pit analyses detected on plastic nuclear track detectors. Convolutional neural networks allow us to analyze big ion etch pit data with high precision and recall. We introduce one of the applications of laser-driven ion beams using AI to reconstruct vector electric and magnetic fields in laser-produced turbulent plasmas in three dimensions.

Abstract Ewing’s sarcoma is the second most common bone malignancy in children or young adults and is caused by an oncogenic transcription factor by a chromosomal translocation between the EWSR1 gene and the ETS transcription factor family. However, the transcriptional mechanism of EWS-ETS fusion proteins is still unclear. To identify the transcriptional complexes of EWS-ETS fusion transcription factors, we applied a proximal labeling system called BioID in Ewing’s sarcoma cells. We identified AHDC1 as a proximal protein of EWS-ETS fusion proteins. AHDC1 knockdown showed a reduced cell growth and transcriptional activity of EWS-FLI1. AHDC1 knockdown also reduced BRD4 and BRG1 protein levels, both known as interacting proteins of EWS-FLI1. In addition, AHDC1 co-localized with BRD4. Our results suggest that AHDC1 supports cell growth through EWS-FLI1.

The mechanism of generating collisionless shock in magnetized gas plasma driven by laser-ablated target plasma is investigated by using one-dimensional full particle-in-cell simulation. The effect of finite injection time of target plasma, mimicking the finite width of laser pulse, is taken into account. It was found that the formation of a seed-shock requires a precursor. The precursor is driven by gyrating ions, and its origin varies depending on the injection time of the target plasma. When the injection time is short, the target plasma entering the gas plasma creates a precursor; otherwise, gas ions reflected by the strong piston effect of the target plasma create a precursor. The precursor compresses the background gas plasma, and subsequently, a compressed seed-shock forms in the gas plasma. The parameter dependence on the formation process and propagation characteristics of the seed-shock was discussed. It was confirmed that the seed-shock propagates through the gas plasma exhibiting behavior similar to the shock front of supercritical shocks.

Relativistic laser–plasma interaction can produce nonthermal electron spectra in power-law scaling. The power-law index for near-critical density plasmas changes between 1.8 and 2.0 as the laser intensity varies from the relativistic threshold to the radiation-dominated regime. While effective temperature of electrons is strongly suppressed by radiation–radiation effect, it is found that the nonthermal power-laws are consistent between the radiation OFF and ON cases. It decreases to ∼1.4 as plasma density becomes over-critical. Similar to electrons, proton energy spectra also exhibit power-law distribution characteristics. As the laser intensity increases, the power-law index stabilizes around 1.6. We find that most nonthermal electrons constituting the power-law spectrum are distributed at the edge of the plasma channel as well as outside the channel, which is less sensitive to the radiation-reaction. This work provides a new physical mechanism relating to cosmic ray acceleration mechanisms in astrophysical environments with a strong electromagnetic field generated by neutron stars, relativistic collisionless shocks, and so on.