E2F 转录因子家族在调节细胞周期进程和细胞增殖方面起着至关重要的作用。越来越多的证据表明,E2F2 的异常表达或激活是恶性肿瘤中的常见现象。E2F2 已成为各种类型肿瘤发展和进展的关键因素。大量研究证实,E2F2 可能有助于增强肿瘤细胞增殖、血管生成和侵袭性。此外,E2F2 通过与一系列辅助因子和下游靶标(包括细胞凋亡和 DNA 修复)相互作用,对无数细胞过程产生影响。致癌作用中 E2F2 的失调可能归因于多种机制,包括上游调控元件的修改或表观遗传改变。本综述探讨了E2F2在癌症进展中的作用以及针对该致癌途径的既定和新兴的治疗策略,同时也为进一步研究E2F2的生物学功能和临床应用提供了坚实的基础。
摘要:尽管空中加油的潜力已被反复证明,但它已成为许多西方国家关注的领域。鉴于最近的行动暴露了这种能力的严重不足,本文试图重新审视空中加油对现代战争的价值。为此,本文首先探讨当前的理论,然后分析空中加油的历史发展及其对作战的贡献。随后,考虑了该能力可能面临的未来挑战。本文得出结论,空中加油是现代作战中一种高度通用和有价值的能力,并指出,对这一领域的低估和投资不足可能足以限制西方在未来冲突中的作战能力。
这个未成年人可以帮助您确定社会,环境和气候不公正现象,并创造性地思考如何促进更公平和环保的社会。它介绍了各种概念镜头,包括气候正义,环境伦理,科学和技术研究(包括基于行动的研究”),农业生态学,非统治性,生物文化保护,现场哲学和历史研究,以研究公正和可持续未来的中心价值。您将学会确定促进研究和创新的多样化,公平,可持续和包容性准则以及负责任的技术设计的复数价值。您还将有机会考虑在他们自己的纪律培训的背景下这意味着什么。
- 材料基因组倡议;高级材料的制造;安全可持续的高级材料,3月12日,星期三,IV期10-12n Futur-IC:在制造业和运营中建立一个资源有效的微芯片行业价值链 - 主席,Anu Agarwal国家安全和经济繁荣博士合作为我们国家的经济增长提供了保护和创造性的刺激。但是,增长的道路不断面临成本,材料可用性和业务生存能力的界限。解决这些边界的解决方案对于维持微芯片行业的40年指数收入增长至关重要。高性能微芯片系统的要求是整个美国经济的沟通,计算和学习资源的基础。紧迫的微芯片系统性能缩放与商业上可行的制造价值链占主导地位的业务和技术决策。
Redeye上周在Dala Energi的第四季度报告后更新了其估计值和公允价值范围。该报告没有任何真正的惊喜,除了在H1 2025年后期披露了自愿股份赎回中的拟议价格,并提议股息增加100% - 我们认为是正面的。我们还认为,新的合资企业(Denevis)应该为想要加入该平台的新公司提供一个有吸引力的价值主张,这应该比以前为Dala Energi(通过JV)提供更多的吸引人的增长机会。
抽象背景:假定早期不良经历会影响奖励学习和决策的基本过程。然而,在逆境中调查这些电路的计算神经影像学研究稀疏,仅限于在青少年样本中进行的研究,从而使长期效应未经探索。方法:使用纵向出生队列研究的数据(n = 156; 87女性),我们研究了逆境与奖励学习的计算标记之间的关联(即期望值,预测错误)。在33岁时,所有参与者都完成了功能性磁共振成像 - 基于被动回避任务。心理病理学测量。我们应用了主成分分析来捕获7种逆境度量的常见变化。由此产生的逆境因素(因子1:产后心理逆境和产前孕产妇吸烟;因子2:产前孕产妇的压力和产科逆境;因素3:较低的孕产妇刺激)与核心奖励网络中的心理病理学和神经反应相关联。结果:我们发现,主要由较低母体刺激告知的逆境维度与右壳核,右核核核和前扣带回皮质的较低的期望值表示有关。右核中编码的期望值进一步介导了这种逆境维度与心理病理学之间的关系,并预测了在COVID-19大流行期间较高的撤离症状。结论:我们的结果表明,护理人员环境中的早期不良经历可能对奖励相关的大脑区域中的奖励学习具有长期的破坏作用,这可能与次优决策有关,从而增加了心理病理的脆弱性。
在该领域比美国领先约五年的韩国,在某些渠道上越来越多地看到AI生成的化身。仍然有人类,它仍然被他们配音和脚本,但是用户正在与AI角色进行交互。这些化身很容易成为明星,最终同时为许多不同品牌制作广告。消费者会接受吗?在韩国,前10个渠道中的三个现在具有AI生成的字符,因此该概念已被接受,但是目前尚不清楚这是否会在美国对真实性需求的美国发生。
对放射疗法和化学疗法的晚期检测和有限的敏感性,5年的存活率小于5%。随着科学技术的发展,miRNA在癌症中的关键作用已得到证实。miRNA已迅速成为新型抗癌疗法发展的有希望的靶标。中,发现miR-107及其潜在的下游靶基因ZFPM2与各种癌症有关,但是对它们在胰腺癌中作用的研究仍然有限。它们具有改善胰腺癌早期检测和治疗中当前挑战的潜在价值。本文回顾了其他肿瘤中有关miR-107和ZFPM2的现有研究,旨在为胰腺癌的早期发现和靶向治疗提供新的见解。
从第一原理的角度来看,基础模型微调(FT)的最强结果是通过相对较高的两阶段训练程序实现的。具体来说,第一次训练某些数据集上的奖励模型(RM)(例如,人类的偏好)在使用它作为向下流增强学习(RL)过程的一部分提供在线反馈之前,而不是通过离线最大可能性估计来直接优化数据集中的策略参数。实际上,从信息理论的角度来看,我们只能通过通过奖励模型来丢失信息,并且不能通过policy采样来培养任何新信息。为了解释这种差异,我们通过理论和经验镜头对RL的价值进行了几个假设。考虑到假设的考虑,我们找到了对解释的最大支持,即在具有一代验证差距的问题上,从偏好数据中学习相对简单的RM(验证者)的易用性结合在一起,再加上下游RL程序的能力,以便在线搜索范围(最佳)的范围(生成器)的范围(生成器)的范围(生成器)的范围(生成器)的范围是最佳的。英尺
