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A（H5N1）人类流感迅速准备分析
，我们对美国食品药品监督管理局（US FDA）和欧洲药品局（EMA）（EMA）目前许可的A / H5N1疫苗进行了快速景观分析（见表1）。我们的分析确定了八种许可的疫苗：三种由美国FDA许可的，五个由EMA许可。没有疫苗获得美国FDA和EMA的许可。此外，这些疫苗中只有一种由世界卫生组织（WHO）预先资格。在人类H5N1爆发的情况下，这可能会构成挑战，在该爆发中，在未获得许可的管辖区需要其中一种疫苗。
使用机器学习和多参数 MR/PET 区分人类胶质瘤中的 IDH 状态
方法：回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法，包括自组织映射和 K 均值算法，并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore，并将其用作性能指标。
BD Horizon™BV480兔子反人类LDH
描述EP1563Y重组单克隆抗体与乳酸脱氢酶（LDH）结合。该四聚体细胞质酶属于2-羟基酸氧化还原酶家族，其亚基由LDHA，LDHB，LDHC和LDHD基因编码。EP1563Y专门识别LDH-A，LDH-B和LDH-C。 LDH-A and LDH-B can form 5 tetrameric isoenzymes: LDH-1 (highly expressed in heart and erythrocytes), LDH-2 (reticuloendothelial system, erythrocytes), LDH-3 (lungs), LDH-4 (kidneys) and LDH-5 (liver, skeletal muscle, brain). LDH-C在睾丸中特异性表达。 LDH在厌氧代谢途径中具有关键作用，因为它在可逆反应中催化乳酸和丙酮酸的合成，是糖生成和DNA代谢的重要检查点。 LDH被某些疾病（例如癌症）中的细胞过表达，并且由于受伤或疾病引起的组织损伤，可以释放到血液中。EP1563Y专门识别LDH-A，LDH-B和LDH-C。 LDH-A and LDH-B can form 5 tetrameric isoenzymes: LDH-1 (highly expressed in heart and erythrocytes), LDH-2 (reticuloendothelial system, erythrocytes), LDH-3 (lungs), LDH-4 (kidneys) and LDH-5 (liver, skeletal muscle, brain).LDH-C在睾丸中特异性表达。LDH在厌氧代谢途径中具有关键作用，因为它在可逆反应中催化乳酸和丙酮酸的合成，是糖生成和DNA代谢的重要检查点。LDH被某些疾病（例如癌症）中的细胞过表达，并且由于受伤或疾病引起的组织损伤，可以释放到血液中。
肿瘤微环境相互作用引导图形学习，从全切片病理图像进行人类癌症生存分析
深度学习技术的最新进展为协助病理学家从全切片病理图像（WSI）中预测患者的生存期带来了可能性。然而，大多数流行的方法仅适用于WSI中特定或随机选择的肿瘤区域中的采样斑块，这对于捕捉肿瘤与其周围微环境成分之间复杂相互作用的能力非常有限。事实上，肿瘤在异质性肿瘤微环境（TME）中得到支持和培育，详细分析TME及其与肿瘤的相关性对于深入分析癌症发展的机制具有重要意义。在本文中，我们考虑了肿瘤与其两个主要TME成分（即淋巴细胞和基质纤维化）之间的空间相互作用，并提出了一种用于人类癌症预后预测的肿瘤微环境相互作用引导图学习（TMEGL）算法。具体来说，我们首先选择不同类型的块作为节点来为每个 WSI 构建图。然后，提出了一种新颖的 TME 邻域组织引导图嵌入算法来学习可以保留其拓扑结构信息的节点表示。最后，应用门控图注意网络来捕获肿瘤与不同 TME 组件之间与生存相关的交集以进行临床结果预测。我们在来自癌症基因组图谱 (TCGA) 的三个癌症队列上测试了 TMEGL，实验结果表明 TMEGL 不仅优于现有的基于 WSI 的生存分析模型，而且对生存预测具有良好的可解释能力。
Cyberdemo：增强现实世界灵巧操纵的模拟人类示范
我们介绍了Cyberdemo，这是一种用于机器人模仿学习的新方法，该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强，CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示，从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何，Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面，并具有以前未见的对象的普遍性。例如，尽管只有人类的示范插入三瓣，但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/
探索人类与人工智能之间的力量平衡，并提出一些问题
人类还是人工智能 (AI)，谁主宰着世界的命运？这个问题直指当代人类对未来的生存焦虑。如果我们想认真考虑不友好的人工智能“神经元”是否对人类文明和人类在宇宙中的持续存在和进化构成威胁，我们需要尽可能多地了解我们所处的宇宙、我们在其中的位置，以及认知、意识和心态到底是什么。我们如何结合哲学、认知科学和技术视角，探索人类与人工智能之间不断发展的关系，以参与和解决人类-人工智能综合体的核心问题，即文明的未来——它将是什么样子，谁可以声称是我们的继任者，走向什么样的目标和结局？人类认知的进化和发展以及人工智能的出现可以帮助我们确定未来发展的潜在路径。相对于我们自身的历史和发展，以及人工智能能为我们提供的可能性，我们今天处于什么位置？本文探讨了人工智能日益自动化所带来的伦理、社会和生存问题，以及它与人类历史的关系，从人类的起源到当代的文化表现。本文还强调了整体方法对于理解和应对人工智能发展带来的风险的重要性。这些方法应该结合哲学、道德、心理和技术等各个领域的发现，以管理一系列复杂的问题。总而言之，本摘要强调了超越简单的人与机器划分的复杂观点的迫切必要性。它提出了这样一种情况：人类使用人工智能作为一种工具，来增进集体幸福，确保对技术进步和更大的生命系统进行负责任的管理。
人类免疫缺陷病毒 1 型感染神经异种移植
摘要 人类免疫缺陷病毒 1 型 (HIV-1) 感染对其人类宿主具有高度特异性。为了研究 HIV-1 对人类神经系统的感染，我们建立了一种小动物模型，其中将妊娠中期 (11 至 17.5 周) 的人类胎儿大脑或神经视网膜移植到免疫抑制成年大鼠的前房。人类异种移植血管化，形成血脑屏障，并分化形成神经元和神经胶质细胞。异种移植感染了无细胞 HIV-1 或 HIV-1 感染的人类单核细胞。聚合酶链反应分析显示，暴露于 HIV-1 病毒体的异种移植组织的 DNA 中存在 HIV-1 序列，原位杂交显示 HIV-1 mRNA 位于巨噬细胞和多核金细胞中。仅在含有 HIV-1 感染的人类单核细胞的神经异种移植中观察到病理损伤，支持了这些细胞介导神经毒性的假设。这种小动物模型可用于研究 HIV-1 感染对正在发育的人类胎儿神经组织的直接和间接影响，并且应可用于评估最终必须针对大脑 HIV-1 感染的抗病毒疗法。
人类引起的多能干细胞和神经干细胞的生长速率来自注意力缺陷多动障碍患者：一项初步研究
脱碳复杂的工业能源系统是减轻气候变化的重要步骤。设计此类部门耦合的工业能源系统向低碳设计的过渡非常具有挑战性，因为在系统设计中，必须考虑成本效益的操作和整个生命周期中环境影响的减少。可以使用软件来确定最佳系统设计：最近，引入了开源框架SECMOD，以通过完全整合生命周期评估来考虑环境影响，以实现多能系统模型的线性优化。在这项工作中，我们扩展了SECMOD，以允许综合决策对于建模工业能源系统至关重要。因此，我们提供了第一个开源的混合企业线性程序框架，并完整地集成了生命周期评估。我们使用secmod来研究扇区耦合的工业能源系统中抽水热量的储能系统的好处，并通过比较经济和气候最佳限度来确定有关系统设计的权衡。
