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流式细胞仪辅助分析在永生的树突状细胞系上表型成熟标记
Geneva Campia a, Manuel Beltrán-Visiedo A, Ruth Soler-Agest A, B, Ai Sato A, Norma Bloy A, Lewei Zhao C, D, Peng Liu C, D, Oliver Kepp C, D, Guido Kroemer C, D, E, Lorenzo Galluzzi A, F, G, *, and Claudia Galassi A, * Oncology, Weill Cornell Medical College, New York, NY, United States B University of Zaragoza/Arago´n Health Research Institute, Biochemistry and Molecular and Cell Biology, Zaragoza, Spain C Equipe Labellis Ee Par La Ligue Contre Le Cancer, University and De Paris, Sorbonne Universit and, Centro de Recheche des Cordeliers，法国大学，法国，法国，D代谢组学和细胞生物学平台，Gustave Roussy，University and Paris Saclay，Villejuif，France和P ^ ole de Biologie，H ^ Opital europe Europe Europe Europe Euroge Een Georges een Georges een Georges Pompidou，Pompidou Caryl and Israel Englander Precision Medicinate，纽约，纽约州，美国 * Corpsontding作者：电子邮件地址：Deadoc80 @ gmail.com； clg4005 @ med.cornell.edu
财政秘书访问硅谷，加强科学园初创企业创业公司促进计划驱使科技公司在国际上表现出色
关于香港科学和技术公园公司香港科学技术公园公司（HKSTP）成立于2001年，成立于创建一个蓬勃发展的I＆T生态系统修饰，为12个独角兽，14,000多个研究专业人员，超过1,800个技术公司以及28个国家和地区的1,800多家技术公司的侧重于开发健康和机器人， Our growing innovation ecosystem offers comprehensive support to attract and nurture talent, accelerate and commercialise innovation for technology ventures, with the I&T journey built around our key locations of Hong Kong Science Park in Shatin, InnoCentre in Kowloon Tong and three modern InnoParks in Tai Po, Tseung Kwan O and Yuen Long realising a vision of new industrialisation for Hong Kong, where sectors包括高级制造，微电子和生物技术正在重新构想。 Hong Kong Science Park Shenzhen Branch in Futian, Shenzhen plays positive roles in connecting the world and the mainland with our proximity, strengthening cross-border exchange to bring advantages in attracting global talent and allowing possibilities for the development of technology companies in seven key areas: Medtech, big data and AI, robotics, new materials, microelectronics, fintech andOur growing innovation ecosystem offers comprehensive support to attract and nurture talent, accelerate and commercialise innovation for technology ventures, with the I&T journey built around our key locations of Hong Kong Science Park in Shatin, InnoCentre in Kowloon Tong and three modern InnoParks in Tai Po, Tseung Kwan O and Yuen Long realising a vision of new industrialisation for Hong Kong, where sectors包括高级制造，微电子和生物技术正在重新构想。Hong Kong Science Park Shenzhen Branch in Futian, Shenzhen plays positive roles in connecting the world and the mainland with our proximity, strengthening cross-border exchange to bring advantages in attracting global talent and allowing possibilities for the development of technology companies in seven key areas: Medtech, big data and AI, robotics, new materials, microelectronics, fintech and
CD39在功能效应子和组织驻留记忆CD8+ T细胞上表达
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年3月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.03.15.585252 doi：Biorxiv Preprint
基于红外热成像的平板轨道上表面裂纹的定量检测方法
摘要：表面裂纹是高速导轨（HSR）平板轨道中的典型缺陷，可以导致结构性恶化并降低轨道系统的服务可靠性。但是，如何有效检测和量化表面裂纹的问题目前尚未解决。在本文中，采用了一种基于红外热成像的新型裂纹检测方法来量化轨道板板上的表面裂纹。在这种方法中，首次使用非缩放的Contourlet变换（NSCT）基于图像 - 增强算法处理的红外摄像头的轨道平板的热合器，并且裂缝是通过边缘检测算法的。接下来，为了定量检测表面裂纹，提出了一种像素安排方法，从而可以获得裂纹宽度，长度和面积。最后，在实验室测试中验证了所提出方法在不同温度下的检测准确性，在该测试中，倒入平板的比例模型，并使用温度控制的柜子来控制温度变化过程。结果表明，所提出的方法可以有效地增强图像中表面裂纹的边缘细节，并且可以有效地提取裂纹区域。裂纹宽度的量化的准确性可以达到99％，而裂纹长度和面积的量化的准确性为85％，这基本上满足了HSR-SLAB-TRACK-TRACK-TRACK检查的要求。这项研究可以打开基于IRT的轨道板检查在HSR操作中的可能性，以提高缺陷检测的效率。
b“摘要。我们考虑u t d d r ..u/ r n .u //的方程，其中n是整个空间中newtonian的潜力（laplacian倒数），整个空间r d，.u/是流动性。对于线性流动性，.u/ d u，方程式和某些范围，是针对超级或超级脉动的范围，以实现超级或超级脉络性的范围。具有紧凑空间支撑的特性的弱解决方案，特别是在空间中具有恒定强度的圆盘涡流的特殊解决方案在球中支撑的球中支撑的圆盘涡流，如c 2 t 1 = d的及时散布，因此在本文中显示了不连续的领先者，我们提出了sublinearearearial obyility .u/ d u \ xcb \ xc \ xc的模型。证明非阴性的解决方案在各处恢复了阳性，并且在无穷大的情况下，尤其是以上的脂肪尾巴。 \ xcb \ x9b / /。我们将分析限制在径向溶液中，并通过特征方法构建解决方案。我们介绍了质量功能，该质量函数解决了汉堡方程的异常变化，并在分析中起着重要作用。我们从粘度解决方案的意义上表现出良好的性质。我们还构建了数值有限差分convengen
b“摘要。我们考虑了u t d r ..u/ r n .u //的形式的方程式，其中n是整个空间r d和.u/是纽顿电位（laplacian的倒数），并且.u/是移动性。对于线性迁移率，.U/ D U，已提出方程和一些变化作为超导性或超流体的模型。在这种情况下，该理论会导致具有紧凑空间支持的特性的有界弱解的唯一性，特别是在空间强度u d c 1 t 1中具有恒定强度的圆盘涡流的特殊溶液在球中支撑的恒定强度的涡流涡流，在c 2 t 1 = d之类的时间内传播，因此显示出不连续的前面前面的前线。在本文中，我们提出了具有sublinear Mobility .u/ d u \ xcb \ x9b的模型，并使用0 <\ xcb \ x9b <1提出，并证明非负溶液到处恢复了积极性，并且在无限范围内显示出脂肪尾巴。该模型以许多方式作为上一个模型的正规化。尤其是，我们发现上一个涡流的等效物是一种明确的自相似解，如u d o.t 1 = \ xcb \ x9b /带有尺寸u d o的空间尾巴的时间。我们将分析限制为径向溶液，并通过特征方法构建解决方案。我们介绍了质量函数，该质量函数解决了汉堡方程的异常变化，并在分析中起着重要作用。我们从粘度解决方案的意义上表现出良好的性质。我们还构建了数值有限差分收敛方案。”
缺失序列：在功能上表征高度保守的DNA的物种特异性缺失。生物学中剩下的一个主要问题是Fundam
缺失序列：在功能上表征高度保守的DNA的物种特异性缺失。生物学中剩下的一个主要问题是基因组中的基本物种差异是如何编码的。基因组序列技术最近才能比较数百种物种的高质量基因组。然而，由于三个原因，很难解释定义物种的基因组区域：1）准确的基因组比较和比对在计算上是密集的； 2）搜索空间很大，仅哺乳动物就有数百万的可排列碱具不同； 3）这些序列差异主要是在难以预测功能的非编码的，潜在的基因调节区域中。一组可以实验的基因组元素是保守的缺失（Condels） - 由于其强烈的序列保守1所示，该区域显示了功能证据的区域1。condels可能具有独特的信息，因为它们可能会导致缺失驱动的物种特异性功能。首先，我将基于高通量全基因组对齐方式开发新的计算方法，以识别数百种物种的der孔，从而大大扩展了物种特异性基因组元素的目录。使用此新增强的数据集，我将使用大量并行的记者测定法（MPRA）测定多个哺乳动物的100,000多个秃鹰的功能。最后，我将通过识别condels子集的差异结合的转录因子来探讨condel函数如何内源性（图1）。这将使我们和其他研究人员开始审问序列变化和物种形成的相互作用。AIM 1：在计算上识别哺乳动物基因组中的秃鹰及其潜在影响。首先，我将为几种不同的脊椎动物创建对齐方式，以识别特定物种的缺失。虽然已为人类和小鼠等普通物种产生了整个基因组，但已经生成了比较多样的一致性，但锚定在各种分类单元上的组件，这些分类群缺乏各种焦点物种中的缺失。i将使用29个哺乳动物项目和脊椎动物基因组项目中的新基因组建立多个对齐，从卵形群到人类2,3。对于这157种，我将使用每个物种最接近所有其他基因组的多样对齐，从而产生一系列保守元素的列表，这些元素被预测存在于其最新的共同祖先4,5中。目标物种将被排除在此分析之外，以免偏向哪些区域被识别为保守。然后，我将建立一个成对的对准，以识别特定于物种4的缺失。云计算使得将整个基因组对齐方法缩放到可行的数百种新可用的基因组。使用这种高度详细的脊椎动物秃鹰目录，接下来，我将确定影响基因调节性特征和基因表达的秃鹰的子集，进而确定表型。为了识别物种特异性的调节元件重叠的秃鹰，我将首先比较20个哺乳动物6的现有基因调节图，重点是肝脏，因为该组织具有最多的跨物种功能数据。AIM 2：使用高通量报告基因测定法测试来自多个物种的秃鹰。我还将使用组织匹配的转录组数据6将这些秃鹰与整个基因组中的基因表达相关联，因为调节元素可以长距离起作用。虽然大多数调节性和表达变化被预计会导致功能丧失，但在某些情况下，变化可能会删除抑制性调节序列，从而导致功能增长。i将比较condels do的秃鹰，而不是不显示肝脏对调节作用的证据，寻找序列年龄，复杂性，基因组位置或其他功能进化模式的差异。如果我的计算管道失败，我可以调查已发布的1，较小的condel集与最近发表的基因调节数据集7的相关性。在随后的随访中，我可以在人类和小鼠7中使用已经存在的全身调节图富含dy的其他组织，以扩展到肝脏之外。预测非编码元件的潜在功能很困难，因为没有类似于蛋白质编码密码子字母的“语法”。但是，像大量平行的报告基因测定法（MPRA）这样的新的高通量测定法使我们能够直接测量> 50,000个序列构建体对基因表达的单个影响。mpra是一种偶发测定
舞台上表演/观看人工智能
在过去的二十年中，我们观察到人工智能算法作为表演工具的实验。从早期的测试（主要是在大学实验室进行的）到首次公开表演，这种实践已经产生了足够的证据来考虑其影响，无论是从设计的角度还是从接受的角度。计算机科学家已经使用表演和戏剧来测试人工智能的潜力。艺术家们已经使用人工智能来表达对存在和非肉身性的新批评。随着机器人在我们社会中的重要性日益提高，它们在舞台上迈出了第一步；人工智能代理已经与演员对话；一些算法已经管理了互动表演中参与者之间的互动。因此，我们可以预见到剧院中一种新的多面实践，这可能会进一步影响现场活动的概念。然而，对这种实践的分析不仅与创作者有关，而且可能从观众体验的角度开启新的思考。 “此时此地”的概念将表演美学实例化为表演者和观众之间的关系，我们或许可以根据算法的人工机构重新考虑这一概念。
如何高效训练你的人工智能代理？在异构平台上表征和评估深度强化学习
摘要 — 深度强化学习 (Dee p RL) 是自动驾驶汽车、机器人、监控等多个领域的一项关键技术。在深度强化学习中，使用深度神经网络或 KMO 德尔、ANA温柔地学习如何与环境互动以实现特定目标。深度强化学习算法架构的运行效率取决于若干因素，包括：( 1) 硬件架构对深度强化学习的基础内核和计算模式的适应性；( 2) 硬件架构的内存分层在通信层面的最小化能力； (3)硬件架构能够通过深度嵌套的高度不规则计算特性来隐藏深度强化学习算法中的开销引入。GP Us 一直是加速强化学习算法的流行方法，然而它们并不能最好地满足上述要求。最近的一些工作已经为特定的深度强化学习算法开发了高可定制加速器。然而，它们不能推广到所有可用的深度强化学习算法和 DNN 模型选择。在本文中，我们探索了开发现场框架的可能性，该框架可以加速各种深度强化学习算法，包括训练方法或 DNN 模型结构的变量。我们通过定义一个领域内特定的高级抽象或一类广泛使用的深度强化学习算法——基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 来实现这个目标。此外，我们还对 CP U-GPU 和 CP U-FPGA 平台上最先进的基于策略的深度强化学习 (on-policy Deep R L) 算法的性能进行了系统分析。我们针对机器人和游戏这两个应用领域选择了两个代表性算法——PPO 和 A 2 C。我们展示了基于 FPG 的定制加速器，它们分别实现了高达 2.4 倍（PPO）和 8 倍（A 2 C）的训练速度提升，以及 1.7 倍（PPO）和 2.1 倍（A 2 C）的整体吞吐量提升。索引术语——强化学习、FPGA
在CNS血管内皮细胞上表达的 IL-6R有助于小鼠实验性自身免疫性脑脊髓炎的发展 基于深度学习的光流有多好？ 具有单眼大满贯的基于学习的深度深度估计模型 评估波士顿动力学的选定本地化和映射技术 主论文：温室能量平衡 用聚合物混合离子... 检测冰形成 基于自主地面车辆的基于增强学习的运动计划 深度回归的不确定性定量指标
本期刊文章的自构建后版本可在Linköping大学机构存储库（DIVA）上获得：http：//urn.kb.se/resolve？urn= urn= urn= urn= urnt：nbn：se：se：liu：diva-165639 N.B. N.B. N.B.：引用这项工作时，请引用原始出版物。Petkovic，F.，Lazzarino，G.，Engblom，D.，Blomqvist，A。，A。，（2020），IL-6R，IL-6R在CNS血管内皮细胞上表达，有助于在小鼠中开发实验性自身免疫性脑膜炎，杂志Neurommommomyologology of MICE，342，57777777777777777777777777777777777777777777777777777.777777777777777777777777777777777年。 https://doi.org/10.1016/j.jneuroim.2020.577211
配体构象偏差驱动 Hsp90 上表面暴露赖氨酸的对映选择性修饰
摘要：由于表面暴露的赖氨酸的固有反应性低且在整个蛋白质组中普遍存在，因此对其进行靶向共价修饰具有挑战性。优化可逆结合抑制剂 ( k inact ) 共价键形成速率的策略通常涉及提高亲电试剂的反应性，这会增加离靶修饰的风险。在这里，我们采用了一种替代方法来提高赖氨酸靶向共价 Hsp90 抑制剂的 k inact ，而不依赖于可逆结合亲电性 ( K i ) 或固有亲电性。从非共价配体开始，我们附加了一个手性、构象受限的连接体，它使芳基磺酰氟与 Hsp90 表面的 Lys58 快速且对映选择性地发生反应。共价和非共价配体/Hsp90 复合物的生化实验和高分辨率晶体结构提供了有关配体构象在观察到的对映选择性中的作用的机制见解。最后，我们展示了细胞 Hsp90 的选择性共价靶向，尽管共价配体/Hsp90 复合物同时降解，但仍会导致热休克反应延长。我们的工作突出了设计配体构象约束的潜力，可以大大加速蛋白质靶标表面远端、亲核性较差的赖氨酸的共价修饰。■ 简介共价抑制剂作为药物、细胞生物学工具和化学蛋白质组学探针具有广泛的用途。不可逆的共价修饰导致药物-靶标停留时间与靶蛋白的寿命相匹配，通常与药物清除率无关。 1、2 此外，共价抑制剂可以通过与配体结合位点内或附近的非保守亲核氨基酸反应来区分密切相关的旁系同源物。3 − 8 目标亲核试剂的选择性修饰由两步反应机制决定，其中配体的可逆结合先于共价修饰。可逆结合亲和力和最初形成的非共价复合物内共价键形成的速率 ( k inact ) 都会影响共价抑制剂的效力。9 增加 k inact 的一个明显方法是增强亲电试剂的固有反应性。这种方法的缺点是它增加了发生不良的脱靶反应的可能性。因此，共价抑制剂的优化主要依赖于最大化非共价识别元素的可逆结合亲和力。 10,11 迄今为止，快速作用、高选择性共价配体的设计主要集中在半胱氨酸上，部分原因是其高内在反应性允许使用相对不活泼的亲电试剂（例如丙烯酰胺）。12 − 14 然而，半胱氨酸是蛋白质组中最不常见的氨基酸之一，许多配体结合位点缺乏近端半胱氨酸。