利用生成文本来对AI模型进行图像探索审美整形外科的种族,性别和年龄,尚不清楚各种患者人群的代表性和包括图像AI模型的代表性和包含。因此,该项目探讨了AI模型产生的图像中种族,性别和年龄的多样性:DALL-E3,Midjourney和Adobe Firefly,以响应着针对流行美学程序的提示:致命的美学方法:脂肪,脂肪成形术和隆鼻。提示旨在要求每种AI模型为每个性别,种族和年龄组合生成手术结果的图像,以及用于吸脂术,骨整形术和隆鼻术的图像:男性与女性,白人或白人,黑人或非裔美国人或非裔美国人,拉丁裔或拉丁裔或西班牙裔或年龄组:20-30岁:20-30岁:20-30岁,31-45岁以上。通过Fitzpatrick和Monk量表评估了每个生成的图像以表示肤色,并使用4项问卷进行性别率。KRUSKAL-WALIS检验用于对成对比较的3个模型(P <0.05)和Wilcoxon Rank Sum测试之间的连续变量进行整体比较(P <0.017,基于Bonferroni方法进行调整后,用于多个比较)。Fischer的East检验用于对3个模型(P <0.05)和成对比较(P <0.017)之间的分类变量进行整体比较。浅色肤色(fitzpatrick i-iii&Monk 1-5)之间没有显着差异与深色肤色(Fitzpatrick IV-VI和Monk 6-10)与图像生成型模型(p = 0.26&p = 0.31)之间。通常在所有3种AI模型(P <0.0001)以及对衰老的描绘时(P = 0.0009)进行了显着差异。似乎具有包容性和浅色肤色和深色肤色的公平代表,但是关于性别偏见的描绘仍然有改善的余地。
收敛转录组特征:通过综合血液和神经发育分析自闭症谱系障碍(ASD)识别ASD遗传途径,影响了美国54名儿童中的1个,有大量证据支持遗传基础;但是,将发育遗传改变与持续的外围生物标志物联系起来仍然是一个重大挑战。我们的研究采用了双平台方法,结合了来自ASD个体的外周血样本和神经型对照的RNA测序以及对IPSC衍生和外围血液转录组学的荟萃分析。对于生物标志物发现,我们实施了高通量RNA测序,然后在独立队列中进行了qPCR验证,而我们的发育转录组分析则利用了生物信息学管道,并具有严格的质量控制措施,包括FASTQC/MULTIQC评估,恒星对齐,特征计数和特征计数量化。发布的数据表明在几种基因类别中的明显失调:突触功能基因(Syn1,PSD95,SYP,NR2B)影响神经传递;细胞粘附分子(PCDHA1,PCDHHA6,CNTN3)破坏神经连通性;离子通道和受体(CACNA2D3,SCN9A,GRIK2)改变了神经元兴奋性;和神经发育基因(ERBB4,NTNG1,TSHZ3)影响关键的神经发育过程。通过将“大数据”分析方法与持续的临床计划配对,我们的研究计划有可能提高我们对与发育改变相关的分子途径的理解,这可能促进了早期的ASD诊断并揭示了新的治疗靶标。
生成功能多能细胞衍生的脑内皮细胞,用于在脑内皮细胞(BECS)中高度专业的内皮细胞(ECS)进行体外建模和血液脑屏障的体外建模,与其他各种细胞类型相互作用,例如星形胶质细胞和诸如血液脑障碍(BBB)的基础(BBB)。BEC具有独特的特性,包括紧密连接,选择性渗透性和特定的运输系统,这些特性将它们与其他组织中的内皮细胞区分开。这些细胞在维持稳态大脑功能以及调节免疫系统和神经系统之间的相互作用方面起着至关重要的作用。人类神经血管单元(NVU)的体外模型的发展取决于使用EC的使用,该模型可以忠实地概括多个关键的器官功能。人类多能干细胞(HPSC) - 衍生的BMEC(IBMEC)已被广泛用于此目的;然而,其细胞身份的转录组和功能表征表明,这些细胞是上皮屏障形成细胞(Epi-IBFC)而不是BMEC。在这里,我们描述了转录因子介导的策略的开发,以从HPSC中产生EC及其用于生成3D NVU模型的使用。我们报告说,两个EC转录因子SOX7和ERG的构型过表达将Epi-iBFC转换为成人血管ECS(SE-REC),表达EC基因曲目并响应炎症提示。此外,在2D和3D中与星形胶质细胞和周细胞的共同文化在SE-REC中诱导BBB特异性的转录谱。在功能上,与单独培养的EC相比,在3D微流体系统中与原发性脑周细胞和星形胶质细胞的共同培养可显着降低对生物蛋白的渗透性,而70 kDa葡萄蛋白的渗透性与单独培养的EC相比,主要是由于诱导的紧密连接蛋白Claudin-5和Beceception concection claudin-5 and beccantion centection beccention begencecnecnection-beccection centectection-becceent centection beccente cenecnectection。我们旨在使用这些重编程的SE-REC在体外开发更忠实的人BBB系统,以了解疾病机制并开发用于向大脑输送药物的方法。
Guno,Y.,Rezaldi,M.Y。,Triputra,F.R。,Suhud,R.,Febraandirza,A.,Rustany,A. Arahan,Wickakson,G. 。,f .. Fuady,A.P.,Heidia,A.,Wibowo,M.,Depara,Y.P.D.S,Raharjo,D.,Rudino。(2024)。图像处理无人机(UAV)的图像用于大麻识别。Tratement确实发出信号,第1卷。41,不。 3,1473-1483。 ttps://do.org/10.18280/ts.41033541,不。3,1473-1483。 ttps://do.org/10.18280/ts.410335