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trichostatin C协同与DNMT抑制剂相互作用，通过在膀胱和肺癌细胞中抑制AXL抑制AXL
摘要：异常的表观遗传修饰是各种癌症发病机理的基本因素。因此，针对这些小分子（例如组蛋白脱乙酰基酶（HDAC）抑制剂和DNA甲基转移酶（DNMT）抑制剂）的畸变，提出了一种可行的癌症治疗策略。这项研究的目的是评估三链蛋白C（TSC）的抗癌能力，Trichostatin a的类似物是源自链霉菌SP的发酵。CPCC 203909。我们的研究表明，TSC证明了对人肺癌和尿路膀胱癌细胞系的有效活性，在低微摩尔范围内IC 50值。TSC诱导由caspase 3/7介导的凋亡，并在G2/M期停止细胞周期。与DNMT抑制剂法替滨结合使用时，TSC表现出协同的抗癌作用。另外，蛋白质分析阐明了酪氨酸激酶受体AXL的表达显着降低。值得注意的是，TSC的浓度升高与转录因子Forkhead Box O1类（FOXO1）的上调以及促凋亡蛋白BIM和P21的水平升高。总而言之，我们的发现表明TSC是具有HDAC抑制活性的有前途的抗癌剂。此外，我们的结果强调了TSC与DNMT抑制剂结合癌症治疗的潜在效用。
非洲叶 (Vernonia amygdalina Delille.) DCM 提取物
非洲叶 ( Vernonia amygdalina Delille) 对几种癌细胞的细胞毒活性较低。我们评估了它与阿霉素联合治疗对腔内乳腺癌细胞 MCF-7 和 MCF-7/HER2 细胞的效果。提取干叶以收集己烷、丁醇、二氯甲烷 (DCM) 和乙酸乙酯 (EA) 提取物，然后使用 MTT 检测法测试它们对 MCF7 和 MCF7/HER2 细胞的细胞毒活性。然后将最有潜力的提取物与阿霉素联合治疗以检查细胞毒性，随后用流式细胞术进行细胞周期和凋亡分析。所有提取物对 MCF7 和 MCF7/HER2 细胞均表现出低细胞毒活性或没有细胞毒活性。DCM 提取物对两种癌细胞都表现出弱细胞毒活性，IC 50 值为 220 µg/ml。然而，DCM 和 EA 提取物对两种细胞均具有与 Dox 协同的细胞毒性作用，具有很强的协同作用特征。两种提取物均诱导细胞周期在 DCM 的 S 期和 G1 期积累，而 EA 的积累则在 G1 期。两种提取物也与 Dox 一起引起细胞凋亡，但调节细胞凋亡的方式不同。总之，V. amygdalina 的 DCM 和 EA 提取物通过调节细胞周期和诱导细胞凋亡，为腔内乳腺癌提供了与 Dox 协同抗癌作用的潜在作用。
受大脑启发的计算——我们需要一个总体规划。
主要问题 我们的现代计算系统消耗了太多能源。它们不是日益成为我们日常生活一部分的复杂人工智能 (AI) 应用程序的可持续平台。我们通常看不到这种情况，特别是在基于云的系统的情况下，因为我们通常更关心它们的功能——它们有多快；有多准确；每秒有多少个并行操作？我们已经习惯了几乎即时地获取信息，以至于我们不会考虑计算系统为我们提供这种访问时对能源和环境的影响。然而，每次谷歌搜索都有成本：数据中心目前每年使用约 200 太瓦时的能源，预计到本世纪末将增长约一个数量级 1 。诚然，并非所有数据密集型计算都需要机器学习 (ML) 或人工智能，但我们看到人工智能的部署如此广泛，以至于我们必须关注其环境成本。我们还应该考虑物联网 (IoT) 和自主机器人代理等应用程序，它们可能不需要总是启用人工智能，但仍必须降低其能耗。如果无数联网设备的能源需求过高，物联网的愿景就无法实现。最近的分析表明，对计算能力的需求增长远远超过了摩尔定律 2 所带来的改进。计算能力需求现在每两个月翻一番（图 1a）。尽管如此，通过智能架构和软件硬件协同的结合，已经取得了显著的进步。
人工智能及其对传统模型的影响...
这项研究通过调查智能工具通过创造，分散和记者消费所带来的极端主义过渡来分析AI对传统新闻业务模型的影响。该研究重点是智能自动化如何适应传统媒体的布置，该媒体对线性和层次模型具有时间信任，对更加分散和协同的标准结构进行了信任。研究首先要指定智能自动化及其在过去十年中的进步，从机器学习和深度学习到最先进的生成模型的状态。然后，它按系统的顺序分析了与新闻学的数字适应性有关的理论，例如数字决定论和广播的政治经济学，以分析AI对常规新闻机构的系统影响。此外，该研究还考虑了新闻行业智能自动化的可行目标，包括通过新闻实践自动化满意度的自动化，检查重要信息以进行满足的个性化以及受众的消费流程。它还调查了与这种过渡相关的学术和光荣的挑战，例如失去创新的个性，假新闻的扩散以及系统的歧视，这些歧视会重组论坛的互动形式。因此，研究得出的结论是，在MLP的产生中引入广播强调了进行监督程序的必要性，以保持愉快的自主权并提高智能结构的透明度，以确保数字突破和良性广播程序之间的一致性。
环境化学工程杂志
寻找能够去除广泛有机污染物的非特异性催化剂的搜索仍然是他们在水生环境中越来越多的存在的关键挑战。在这项正在进行的探索中，这项工作构成了将二氧化物作为生态氧化自由基的激活剂的使用，其中，由于它们可以产生的自由基的有价值的自由基的有价值的效率，因此原始物质（PMS）具有突出性。使用伏击计量学技术分析了电活性溶液成分对电化学制剂的影响。组成和结构表征证实了成功的形成。沉积退火处理会导致新物种，例如在250ºC时Bi 7 O 9 I 3，主要是在420或520ºC时Bi 5 O 7 I I，也表现出可见的光吸收，为在阳光下使用的方式铺平了道路。最初，采用单个四环素（TC）溶液来测试制备膜的降解和矿化能力，评估溶液的pH值，PMS的存在，光照射和退火温度的影响。退火温度增加了催化作用。值得注意的是，对于所有碘化碘化物膜，在组合PMS和可见光照射时观察到最高的催化活性，展示了协同的改进。这种趋势也适用于MUL Tipollutant解决方案。在材料应用的关键作用中，结果表明，低于450ºC的退火温度促进了膜，这些膜在连续重复使用后合理地保持其活性和化学稳定性。
联合太空作战中心/太空 Delta 5 情况说明书
在正确的时间、正确的地点达到最佳效果。联合太空作战中心 (CSpOC) 位于加利福尼亚州范登堡太空部队基地，向联合部队太空组成司令部 (CFSCC) 汇报工作，执行太空部队的作战指挥和控制，以实现战区和全球目标。它每周 7 天、每天 24 小时运作，持续协调、规划、整合、同步和执行太空作战，根据需要提供定制的太空效果以支持作战指挥官，并实现国家安全目标。CSpOC 是 CFSCC 的牵头综合太空作战中心，它与联合高架持续红外 (OPIR) 规划中心 (JOPC)、导弹预警中心 (MWC) 和联合导航作战中心 (JNWC) 一起，提供了一个协同的、多层次的国防作战中心网络，支持美国太空司令部 (USSPACECOM) 和 CFSCC 的作战。 CSpOC 还与国家太空防御中心 (NSDC)、国家侦察局作战中心 (NOC) 以及澳大利亚、加拿大、法国、德国、新西兰和英国的国家太空作战中心或总部密切合作。在 CFSCC 的指导下，CSpOC 使用这个多层网络为全球各地的战区指挥官和盟军伙伴协调、指挥和控制太空效果——确保战区各组成部分在正确的时间和地点获得正确的效果或能力，以完成战区任务。此外，CSpOC 还设有商业整合小组 (CIC) 代表，以加强与多个商业伙伴的合作。
高级定量降水信息-AMS期刊
摘要：高级定量降水信息（AQPI）是一个协同的项目，结合了观察和模型，以改善旧金山湾地区的降水，水流和沿海洪水的监测和预测。作为一种实验系统，AQPI利用了十多年的研究，创新和实施，对全州，最先进的观察网络以及下一代天气和沿海预测模型的发展。AQPI是作为原型开发的，以响应水管理社区的要求，以改善有关降水，河流和沿海条件的信息，以告知其决策过程。在加利福尼亚沿海山脉山脉的复杂湾区景观中观察降水是一个具有挑战性的问题。但是，借助新的高级雷达网络技术，AQPI正在帮助填补这个人口稠密且脆弱的大都市地区的重要观察差距。原型AQPI系统由改进的天气雷达数据组成，以进行降水估算；降水，水流和土壤水分的其他表面测量；以及一套集成的预测建模系统，以提高人们对从天空到大海的当前和未来水状况的情境意识。这些工具将有助于改善紧急准备和公众反应，以防止极端暴风雨期间造成生命损失和财产损失，并伴随着大量降水和高沿海水位，尤其是高摩斯裂变的大气河流。湾区AQPI系统可能会在加利福尼亚州，美国和全球的其他城市地区复制。
不确定世界中的系统创新
系统创新是一个实践领域，它正在迅速形成，成为全球致力于整体可持续性的研发计划的关键驱动力。该领域策划了对社会技术系统设计、实施和融入社会的探索，以促进地方和全球（又称“全球本土化”）层面的全球繁荣。为此，它通过跨学科研究务实的社会技术系统创新如何解决 VUCA 挑战（即那些典型的不稳定、不确定、复杂和模糊的挑战），采取了一种变革性的方法来解决典型的“邪恶”社会问题。本文探讨了系统科学的见解如何直接影响现实世界的社会技术系统变革。通过考虑促进创新蓬勃发展的系统杠杆点和系统培育空间，系统创新领域正在开发 R&D+i（研发加创新）新兴生态系统的新方法、模型和手段。结果包括产生相互协同的社会技术解决方案（从而形成基于集体智慧应用的集体孵化器或创新温室）。这种创新生态系统的出现需要领导力和系统创新，融合社会价值观、技术创造力、经济机会和环境完整性。本文探讨了创新、领导力、连接智能、集体智慧、集体创造力、设计思维、系统实践、创业实验以及与领导力和系统创新新兴领域相关的其他考虑因素。关键词：系统创新、繁荣、集体智慧、设计思维、颠覆性创新、社会技术系统理论、实验原型、创新生态系统、VUCA 挑战。
时空相似性措施基于多任务学习，用于使用MRI数据预测阿尔茨海默氏病进展
摘要 - 识别和利用各种生物标志物跟踪阿尔茨海默氏病（AD）的进展已受到许多最近的关注，并使帮助临床医生迅速做出了迅速的决定。传统的进程模型着重于从MRI/PET图像（例如区域平均皮质厚度和区域量）中提取感兴趣区域（ROI）中的形态生物标志物（ROI）。它们是有效的，但忽略了随着时间的流逝，大脑ROI之间的关系会导致协同的恶化。用于探索这些生物标志物之间的协同恶化关系，在本文中，我们提出了一种新型时空相似性度量的多任务学习方法，可有效预测AD的进展并敏感地捕获生物标志物之间的关键关系。特别是，我们首先定义了一个时间量度，用于估计生物标志物变化随时间变化的幅度和速度，这表明趋势变化（时间）。将这一趋势转换为矢量，然后我们比较了统一的矢量空间（空间）中生物标志物之间的这种变异性。实验结果表明，与直接基于ROI的特征学习相比，我们提出的方法在预测疾病进展方面更有效。我们的方法还使执行纵向稳定性选择以确定生物标志物之间不断变化的关系，这些关系在疾病进展中起着关键作用。我们证明，皮质体积或表面积之间的协同恶化的生物标志物对认知预测具有显着影响。索引术语 - Alzheimer疾病，脑生物标志物相关性，余弦相似性，多任务学习
战略框架手册
同事随着MSDFS追求成为一个更具客户，高性能组织的目标，邀请您与该部的执行团队一起工作，以推动战略计划中强调的一些变革性，能力建设项目和倡议。首先包括该部的组织评估和核心部门 - 社会福利部，正在与公共行政部合作进行。我们还在追求《国家社会缓解计划》的实施，特别关注建立新单位，例如授权，采购和质量保证客户服务单位。还有一个协同的驱动器来完成招聘过程。更具体地说，我们的战略计划的预期结果包括：•建立国家弹性框架，以确保采用凝聚力和综合的弹性计划方法，尤其是鉴于最近的经济和气候冲击； •VABS战略的发展和主流化，以强烈的职业精神，遵守国家法律，对公民义务和对所有人的尊重的尊重和替代依赖文化； •凝聚力和综合的支持机制，以加强家庭利用唯一的标识符为家庭定制社会部门提供的支持服务的唯一标识符； •社会部门协调委员会实施2030年远景和确定目标达成的社会部门协调委员会的建立和协调； •建立客户关系管理系统和质量保证单元，以确保内部和外部客户既舒适又满意，以增强客户服务； •在常任秘书办公室建立一个战略管理部门，担任该部的“战略智囊团”，涉及持续的预测/研究分析，远见，计划，计划，工作编程/实施，监视和评估以及敏捷管理。