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动物运动的神经力学：从生物学到机器人技术和背部
机器人技术和神经科学是姊妹学科，旨在了解自主药物中如何实现敏捷，高效和强大的运动。机器人技术已经从研究动物发现的神经力学原理中受益。这些包括使用高级命令来控制低级中央模式生成器 - 例如控制器，进而通过感觉反馈告知。相互，神经科学受益于机器人技术的工具和直觉，以揭示实施例，与环境的物理相互作用以及感觉反馈有助于雕刻动物行为。我们说明并讨论了机器人技术与神经科学之间对话的主体研究。我们还揭示了模拟和机器人日益增长的生物现实主义如何将这两个学科融合在一起，从而在许多令人兴奋的未来机会的情况下锻造了自主行为控制的综合科学。
用于癌症研究的新兴类器官免疫共培养模型：从肿瘤免疫学到个性化免疫疗法
摘要 在过去十年中，针对免疫系统的治疗彻底改变了癌症治疗领域。免疫检查点抑制剂等疗法已被批准作为多种实体瘤（如黑色素瘤和非小细胞肺癌）的一线治疗，而其他疗法，例如嵌合抗原受体 (CAR) 淋巴细胞转移疗法，仍在开发中。尽管在一小部分患者中获得了有希望的结果，但由于肿瘤间异质性和治疗耐药性，大多数免疫疗法的总体临床疗效有限。因此，预测患者特异性反应对于有效使用昂贵的免疫治疗药物以及获得更好的结果具有重要意义。由于许多免疫疗法通过增强 T 细胞与恶性靶细胞的相互作用和/或识别来发挥作用，因此使用来自同一患者的这些细胞组合进行体外培养有望以个性化方式预测药物疗效。与体内情况相比，由于细胞的表型行为发生了改变，因此使用二维癌细胞系进行此类培养是不可靠的。三维肿瘤衍生类器官可以更好地模拟体内组织，被认为是研究复杂肿瘤-免疫相互作用的更为现实的方法。在这篇综述中，我们概述了患者特异性肿瘤类器官免疫共培养模型的开发，以研究肿瘤特异性免疫相互作用及其可能的治疗侵犯。我们还讨论了这些模型的应用，这些模型可以提高个性化治疗效果并了解肿瘤微环境，例如：（1）以个性化的方式筛选免疫检查点抑制和 CAR 疗法的疗效。（2）生成肿瘤反应性淋巴细胞用于过继细胞转移疗法。（3）研究肿瘤-免疫相互作用以检测细胞特异性在肿瘤进展和缓解中的作用。总的来说，这些肿瘤免疫共培养可能对开发针对患者的治疗方法以及增进我们对肿瘤-免疫相互作用的理解有着光明的未来。
先天性免疫和自身免疫性 /炎症性风湿病的错误：我们能学到什么？
背景：全身性红斑狼疮（SLE）是一种多系统的自发性疾病，在免疫系统中具有几种畸变[1]。遗传学方面对于了解病理生理学是核心，尤其是在单基因狼疮（单基因突变）的患者中[2]。有趣的是，我们在我们地区（阿联酋/阿拉伯地区）观察到家族性SLE的患病率相对较高。研究此类病例的遗传学已经产生了已知引起SLE的基因突变。在这里，我们报告了3个兄弟姐妹，在DNAES1L3中具有突变，导致se和低脑性荨麻疹血管炎（HUV）[3]。目标：报告具有单基因SLE和HUV的3个兄弟姐妹的临床和遗传表现，并讨论临床病理学相关性。方法：通过我们的SLE临床队列确定患者。获得了患者/监护人的知情同意，以参加我们机构的“门德利项目”研究。该研究得到当地IRB委员会的批准。进行了整个外显子组测序（WES）。在SLE和HUV的临床表现中分析了初始测序的结果。结果：通过WES的遗传分析揭示了C.572a> g处的纯合DNASE1L3变体； p。 3个影响兄弟姐妹的ASN191SER被归类为不知道意义的变体（VUS）。母亲和健康的兄弟姐妹是该变体的杂合（载体）。这表明该变体与SLE的家族有关。临床和实验室特征列于表1。筛选C1q中的突变为阴性。dnase1l3变体c.572a> g，p.asn191ser是一种新型变体，以前在文献或人类遗传突变数据库（HGMD）中没有报道过。计算（内部）致病性预测工具预测了变体的损害效应（polyphen：damaging，sift：有害，保护：高）。所有三个兄弟姐妹都会形成HUV作为最初的手段，这是皮肤活检证实的。在较老的兄弟姐妹中，他们甚至符合SLE的标准，HUV随着其他SLE症状的出现而解决。最年轻的兄弟姐妹尚未符合SLE的标准，只有皮肤与衰弱的HUV（嫩病变和手/脚肿胀）有关。发现该患者的C1Q水平非常低，没有抗C1Q抗体。值得注意的是，HUV在该患者中最严重。
非洲商业木材品种的遗传特征：从基因组学到条形码
在过去的几十年里，非法砍伐对热带非洲森林生态系统的完整性和生物多样性保护构成了严重威胁。尽管已经实施了减少非法砍伐的国际条约和监管计划，但大部分木材都是从热带非洲森林地区非法砍伐和交易的。因此，开发和应用分析工具来提高木材和相关产品的可追溯性和识别性对于执行国际法规至关重要。在现有技术中，DNA 条形码是一种很有前途的植物物种分子鉴定方法。然而，虽然它已成功用于区分动物物种，但还没有一套可用于普遍识别植物物种的遗传标记。在这项工作中，我们首先使用基因组略读方法表征了 17 种非洲高价值木材物种的遗传多样性，这些物种来自五个属（Afzelia、Guibourtia、Leplea、Milicia、Tieghemella），分布在西非和中非的范围内，以便重建它们的叶绿体基因组和核糖体 DNA。接下来，我们确定了单核苷酸多态性 (SNP)，以区分近亲物种。通过这种方式，我们成功开发并测试了用于物种识别的新型物种特异性遗传条形码。
心血管植入电子设备启用了远程心力衰竭监控；我们学到了什么，下一个去哪里
摘要：尽管最近发生了发展，但心力衰竭（HF）仍然是对个人患者的重大负担，既需要重大的发病率和死亡率。此外，HF是整体医疗保健的巨大负担，主要是由于频繁住院。及时诊断出HF恶化和适当治疗的可能性可能会阻止住院并最终改善患者的预后；但是，根据患者的表现，HF的体征和症状通常提供的治疗窗口太少，无法防止住院治疗。心血管植入电子设备（CIEDS）可以提供实时的生理参数，对这些Pa-Rameters的远程监测可能有助于鉴定患有高风险的患者。但是，常规实施CIEDS的远程监控仍未被广泛用于日常患者护理中。本综述提供了用于远程HF监控的可用指标的详细说明，提供了其效率的证据，在临床HF实践中实施它们的方法以及有关从我们目前所在的地方学习的经验教训。
一个系统地评估深度学习分类器从原始多通道脑电图数据中学到的表示的框架
深度学习方法在原始脑电图（EEG）数据中的应用越来越普遍。这些方法提供了相对于手动设计功能的其他方法提高性能的可能性，但它们也提出了可解释性降低的问题。因此，许多研究试图提供与基于深度学习的RAW EEG分类领域的独特性解释性方法。在这项研究中，我们提供了这些方法的分类法，确定了提供有关空间，光谱和时间特征的见解的现有方法。然后，我们提出了一个新的框架，该框架由一系列解释性方法组成，以了解对经过原始脑电图数据培训的分类器的洞察力。我们的框架提供了类似于现有方法的空间，光谱和时间解释。，据我们所知，它还提出了第一种解释性方法，以洞悉脑电图中的空间和时空相互作用。鉴于脑电图和神经精神疾病分析的频繁使用和特征的重要性，这一点尤其重要。我们在自动化的重度抑郁症（MDD）诊断的背景下演示了我们提出的框架，培训在公开可用的数据集中采用强大的交叉验证方法训练高性能的一维卷积神经网络。我们确定了中央电极与其他电极之间的相互作用，并确定健康对照组和MDD个体之间额叶θ，β和γ的差异。我们的研究代表了基于深度学习的RAW EEG分类领域的重要一步，从而在互动性上提供了新的功能，并通过我们建议的分类法为未来的创新提供了方向。
从委员会主导的CIP可靠性审核中学到的教训
在2022年，全国大多数发电能力增加来自风能和太阳资源，大多数退休都来自煤炭资源。虽然来自风和太阳能的一代股份获得了收益，但天然气在2022年将发电最大的发电份额为38.9％。天然气容量的增加和电池存储是风和太阳能的背后。在2022年，能源市场继续从化石燃料过渡到可再生资源。从分布式能源资源（DER）出售的电力量继续以缓慢的速度增长。批发电力市场安排在2022年增长。东南能源交易市场（SEM）是一个促进双边交易的平台，在东南部推出，越来越多的参与者加入了西方能源不平衡市场（WEIM）和西方能源不平衡服务（WEIS）。
学生可以学到什么关于人工智能的知识
摘要。数字化转型背景下的技术进步是人工智能 (AI) 领域快速发展的基础。尽管人工智能并不是计算机科学 (CS) 的新课题，但最近的发展对日常生活和社会产生了巨大的影响。因此，每个人都需要具备足够的能力，能够充分和胜任地分析、讨论和帮助塑造人工智能对他们个人生活和社会的影响、机遇和局限性。因此，越来越多的 CS 课程被扩展到包括人工智能主题。然而，为了将人工智能融入现有的 CS 课程，需要明确学生在人工智能背景下可以和应该学习什么。考虑到迄今为止对人工智能核心概念和原则的 CS 教育研究缺乏足够的阐述，这已被证明是特别困难的。因此，在本文中，我们提出了一个学习目标课程，特别是针对数字素养和社会视角。学习目标不仅可用于全面设计课程，还可用于分析当前的课程和教学材料，并深入了解人工智能的核心概念和相应的能力。
从科学到影响
SFA基金会是一个泛非，非利润和公共慈善组织，支持，增强和促进非洲的科学与创新。该基金会成立于2021年，致力于设计和管理科学，技术和创新计划，以促进非洲科学生态系统的重大变化。自成立以来，该基金会一直在努力为组织建立良好的治理和运营系统。这些包括任命一个董事会和管理团队，他们在全球开发项目领先的科学领域具有经验和技术能力。基金会还召集了科学领导者，以进行研究优先级，建立运营能力，赠款管理和其他系统，以加强治理和监督科学计划。该策略将从科学到影响的途径作为基金会的总体价值主张。我们的野心是在非洲跨越科学，我们认为这是一个大胆而可实现的目标。我们认为，支持最佳科学思想并强化非洲科学生态系统将有助于改善生活和