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lncRNA-PART1-PHB2轴的阻塞赋予对PARP抑制剂的抗性，并促进卵巢癌的细胞衰老 场景设置和强迫数据进行影响模型评估和影响归因于部门间影响模型的第三轮 5：2饮食会影响有或没有2型糖尿病的受试者的胰岛素分泌和灵敏度的标记 - 非随机对照试验 在地下地雷管理电池电动汽车（BEV）的消防安全 由大量元素制成的钠离子电池的前瞻性生命周期评估 基于属性的遥测数据共享 - 适应欧盟项目的国际业务模型：跨国协作中Uppsala模型的宏观和微观创建 福利技术的想象力和政治 用于多功能应用的基于物理壳聚糖的可持续涂料中的博士学位论文 进一步开发瑞典可持续林业指标 机器人技术和自主系统 使用终身自我适应性来处理基于学习的自适应系统中适应空间的漂移
parpi目前是几十年来治疗卵巢癌的最重要突破，并且已融入了卵巢癌的初始维持疗法中。然而，导致PARPI耐药性的机制仍然没有核定。我们的研究旨在筛选新的目标，以更好地预测对PARPI的耐药性并探索潜在机制。在这里，我们对TCGA卵巢癌队列中的铂敏感和抗铂抗性基团之间的差异表达基因进行了比较分析。分析表明，与TCGA-ov队列中抗铂的个体相比，LNCRNA Part1在铂敏感的患者中得到了高度表达，并在GEO数据集和Qilu医院队列中进一步验证。此外，部分1的上调与卵巢癌的有利预后正相关。此外，体外和体内实验表明，部分1抑制对顺铂和PARP抑制剂的耐药性并促进了细胞衰老。衰老细胞对化学疗法更具耐药性。RNA反义纯化和RNA免疫沉淀测定法显示了Part1和PHB2（一种至关重要的线粒体受体）之间的相互作用。敲低部分可以促进PHB2的降解，损害线粒体并导致细胞衰老。 救援分析表明，PHB2的过表达明显降低了对PARPI的耐药性和由部分1敲低引起的细胞衰老。 PDX模型被用于进一步确认发现。敲低部分可以促进PHB2的降解，损害线粒体并导致细胞衰老。救援分析表明，PHB2的过表达明显降低了对PARPI的耐药性和由部分1敲低引起的细胞衰老。PDX模型被用于进一步确认发现。总的来说，我们的研究表明，lncRNA Part1有可能成为逆转parpi抗性并改善卵巢癌预后的新颖目标。
Chatgpt可以在危机交流中取代人类吗？ AI介导的危机沟通对利益相关者满意度和责任归因的影响
想象一个世界，聊天机器人是对危机的第一批响应者，有效地解决问题并提供关键信息。ChatGpt展示了Genai（生成人工智能）的能力 - 及时及时地回答与危机相关的问题时，有动力的聊天机器人，从而取代了在危机交流中的人类。但是，公众对此类消息的反应仍然未知。为了解决这个问题，这项研究招募了参与者（n 1 = 399，n 2 = 189和n 3 = 121），并进行了两个在线小插图实验和一项定性调查。结果表明，当组织未能处理与危机相关的请求时，利益相关者表现出更高的满意度和较低的责任归因于聊天机器人提供指导（与调整）信息，因为他们被认为更有能力。但是，当组织满足要求时，提供调整的聊天机器人（与指导信息）会导致更高的满意度和由于更高的感知能力而导致的责任降低。第二次涉及公共紧急危机情况的实验表明，无论提供的信息（指导或调整）如何，利益相关者对高竞争（与低能力）聊天机器人表现出更高的满意和积极的态度。定性研究进一步证实了实验发现，并提供了改善危机聊天机器人的见解。这项研究还为组织提供了实用的指导，以基于上下文在危机管理中战略性地整合聊天机器人和人类代理商。这些发现通过将情境危机的交流理论扩展到非人类接触点，并通过机器启发式镜头将对使用聊天机器人的使用提供更深入的理解，从而有助于文献。
根据创意共享归因 - 共享4.0国际授权的许可：印尼社会和宗教研究学院比较
该研究的目的是对南非和津巴布韦高等学校在会计教育中的人工智能（AI）的融合进行比较。这是由于AI已纳入教育的程度是不确定的。该研究采用了系统的文献综述方法，以系统地搜索和识别研究，提取，分析和综合的信息在某些预先确定的准则（这些可能是设计，出版年或发现年）或研究方案的指导下进行的。为了建立有效可靠的结果，作者采用了Cochrane合作推荐的七个步骤来进行系统审查。本文发现表明，在会计教育中将AI纳入在婴儿阶段。两国目前都在开发一个与国家政策战略保持一致的道德AI框架。
DACC：气候变化的检测和归因分析
从Origin开始“ O” Kissmig开始模拟“ IT”迭代的迁移，在以适合性层“ S”为特征的异质环境中步骤。原点“ O”的定殖细胞具有值1，未殖民的细胞值0。如果“ S”由几个适合性层组成以覆盖环境变化，则将其应用于每一层。适用性范围在0（不合适）和1（最大适合性）之间。Kissmig使用3x3算法进行物种传播/迁移。所有细胞在具有概率“ PEXT”的迭代步骤之前都均可出现，并且对于3x3邻域内的重新殖民化或新的定植事件角细胞是概率为“ PCOR”（“ PCOR” = 0.2产生更真实的圆形扩散模式 - 请参见Nobis＆Normand 2014）。对于运行时光，为“签名” = true生成了签名的结果，即，即结果类型'foc，'lco'或'noc'，符号表示最终分布（“ dis”），正值呈正面值和负值，但在最后一次迭代后均未殖民时，却没有呈斑点。要获得可重现的结果，可以使用“种子”参数设置R随机数生成器的种子。
Montrage：监视生成扩散模型归因培训
摘要。扩散模型彻底改变了图像产生，正面临与知识产权有关的挑战。当生成的图像受培训数据中受版权保护的图像的影响时，就会出现这些挑战，这是互联网收集的数据中合理的情况。因此，从训练数据集中指向有影响力的图像（称为数据归因的任务）对于内容起源的透明度至关重要。我们介绍了蒙特雷奇（Montrage），这是一种开创性的数据归因方法。与分析模型后训练后的现有方法不同，蒙特拉奇（Montrage）整合了一种新型技术，可以通过内部模型表示在整个培训中监测世代。它是针对定制的分化模型量身定制的，其中训练动力学访问是一个实际的假设。这种方法，再加上新的损失功能，在保持效率的同时提高了性能。在两个粒度级别上评估了蒙特莱奇的优势：概念间和概念内，以高精度为单位的最新方法。这取代了Montrage对扩散模型的见解及其对AI Digital-Art版权解决方案的贡献。
尼日利亚高血压归因于高血压的心血管疾病的负担：一项使用摘要级别数据
这是一项使用摘要级数据的建模研究。采用这种方法从系统评价和全球研究（如中风和中风）中采用这种方法，估计了整个尼日利亚地缘政治区域中高血压的人群可归因于高血压的风险。整合回顾性分析和建模的设计，克服了传统的观察性研究局限性，提供了对高血压可归因的CVD的全面见解。建模研究有效利用现有数据来评估人口级别的影响，这对于尼日利亚的不同地区至关重要。该方法适应时间趋势，估计了1995年和2020年的可归因于人口的分数，并提供了一种强大的资源，有效的方法来了解高血压对尼日利亚心血管健康的不断发展的影响。
人机交互中的外部和内部归因
代理是按照人类的形象设计的，无论是内部还是外部。代理的内部系统模仿人类的大脑，无论是在硬件（即神经形态计算）还是软件（即神经网络）层面。此外，代理的外观和行为是由人设计的，并基于人类数据。有时，代理的这些类似人类的品质是故意选择的，以增加其对人类用户的社会影响力，有时影响代理感知的人为因素是隐藏的。受 Blascovich 的“社会影响阈值”（Blascovich 等人，2002 年）启发，该模型旨在解释虚拟环境中拟人化实体代理的不同方法的影响，我们提出了一个新颖的框架来理解人类对代理的人类品质归因如何影响其在人机交互中的社会影响。社会影响（EIA）的外部和内部归因模型建立在沉浸式虚拟现实中代理化身的先前研究的基础上，并提供了一个将先前的社会科学理论与神经科学联系起来的框架。EIA 将代理的外部和内部归因与两个与社会影响相关的大脑网络联系起来：外部感知系统和心理化系统。关注人机交互研究的每个归因
德国极端天气事件的归因
可能的解决方案是将两者结合起来：一种分析方法（WWA方法），以及在贝叶斯方法中使用整个分布。显示整个分布也支持一个更容易的交流：而不是宽范围表明内部的每个概率比同样可能，而是在大多数引导结果所在的位置都可以看到。
dag：对归因图的深度自适应和无生成的社区检测
对归因图的社区检测，具有丰富的语义和拓扑信息为现实世界网络分析，尤其是在线游戏中的用户匹配提供了巨大的潜力。图形神经网络（GNNS）最近启用了深度图（DGC）方法，从语义和拓扑信息中学习群集分配。但是，它们的成功取决于与社区数量有关的先验知识，由于收购的高成本和隐私问题，这是不现实的。在本文中，我们研究了与事先的社区检测问题，称为𝐾 -free社区检测问题。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的深层自适应模型（DAG），以供社区检测，而无需指定先前的𝐾。DAG由三个关键组件组成，即带有屏蔽属性重新构造的节点表示模块，一个社区关联读数模块以及具有组稀疏性的社区编号搜索模块。这些组件使DAG能够将非差异性网格搜索的过程转换为社区编号，即存在的DGC方法中的离散超级参数，将其转换为可区分的学习过程。以这种方式，DAG可以同时执行社区检测和端到端的社区编号搜索。为了减轻现实世界应用中社区标签的成本，我们设计了一种新的指标，即使标签不可行，也可以评估社区检测方法。在五个公共数据集和一个现实世界的在线手机游戏数据集上进行了广泛的离线实验
淀粉样蛋白淀粉样蛋白病患者心脏中的淀粉样蛋白纤维多态性归因于V122Δ变种
$这些作者同样贡献了隶属关系：1阿尔茨海默氏症和神经退行性疾病中心，德克萨斯州西南医学中心（UTSW），美国德克萨斯州达拉斯市，彼得·奥唐纳尔（Peter O'Donnell Jr）生物物理学系，彼得·奥唐纳尔（Peter O'Donnell Jr）脑研究所。2美国德克萨斯州西南医学中心（UTSW）病理学系，美国德克萨斯州达拉斯。 3美国德克萨斯州达拉斯市西南医学中心（UTSW）眼科科科学系。 4美国印第安纳波利斯印第安纳大学医学院病理学和实验室医学系。 *与：Lorena SaelicesGómez，Lorena.saelicesgomez@utsouthwestern.edu摘要：ATTR淀粉样变性是一种表型异质性疾病，其特征在于以淀粉样蛋白纤维纤维形式进入各种甲状腺素的形式，以经thy蛋白的病理沉积为特征。 ATTR淀粉样变性可能源于变异（ATTRV）淀粉样变性的突变或野生型（ATTRWT）淀粉样变性的衰老。 Attrwt通常表现为心肌病表型，而ATTRV可能以多神经病，心肌病或混合呈现，以及许多其他来自次要器官参与的症状。 已经鉴定出了超过130种不同的转化素突变变异，其中许多与特定疾病症状有关。 然而，这些突变在差异疾病表现中的作用仍然难以捉摸。 使用冷冻电子显微镜，我们从结构上表征了来自载有V122 ∆突变的Attrv患者的纤维，主要与多层病变相关。 我们的结果表明，这些原纤维是多态性的，既表现为单丝和双丝丝。2美国德克萨斯州西南医学中心（UTSW）病理学系，美国德克萨斯州达拉斯。3美国德克萨斯州达拉斯市西南医学中心（UTSW）眼科科科学系。 4美国印第安纳波利斯印第安纳大学医学院病理学和实验室医学系。 *与：Lorena SaelicesGómez，Lorena.saelicesgomez@utsouthwestern.edu摘要：ATTR淀粉样变性是一种表型异质性疾病，其特征在于以淀粉样蛋白纤维纤维形式进入各种甲状腺素的形式，以经thy蛋白的病理沉积为特征。 ATTR淀粉样变性可能源于变异（ATTRV）淀粉样变性的突变或野生型（ATTRWT）淀粉样变性的衰老。 Attrwt通常表现为心肌病表型，而ATTRV可能以多神经病，心肌病或混合呈现，以及许多其他来自次要器官参与的症状。 已经鉴定出了超过130种不同的转化素突变变异，其中许多与特定疾病症状有关。 然而，这些突变在差异疾病表现中的作用仍然难以捉摸。 使用冷冻电子显微镜，我们从结构上表征了来自载有V122 ∆突变的Attrv患者的纤维，主要与多层病变相关。 我们的结果表明，这些原纤维是多态性的，既表现为单丝和双丝丝。3美国德克萨斯州达拉斯市西南医学中心（UTSW）眼科科科学系。4美国印第安纳波利斯印第安纳大学医学院病理学和实验室医学系。*与：Lorena SaelicesGómez，Lorena.saelicesgomez@utsouthwestern.edu摘要：ATTR淀粉样变性是一种表型异质性疾病，其特征在于以淀粉样蛋白纤维纤维形式进入各种甲状腺素的形式，以经thy蛋白的病理沉积为特征。ATTR淀粉样变性可能源于变异（ATTRV）淀粉样变性的突变或野生型（ATTRWT）淀粉样变性的衰老。Attrwt通常表现为心肌病表型，而ATTRV可能以多神经病，心肌病或混合呈现，以及许多其他来自次要器官参与的症状。已经鉴定出了超过130种不同的转化素突变变异，其中许多与特定疾病症状有关。然而，这些突变在差异疾病表现中的作用仍然难以捉摸。使用冷冻电子显微镜，我们从结构上表征了来自载有V122 ∆突变的Attrv患者的纤维，主要与多层病变相关。我们的结果表明，这些原纤维是多态性的，既表现为单丝和双丝丝。我们的研究暗示了导致ATTR淀粉样变性的表型变异的结构联系，因为attrifirils的多态性可能在主要多神经性表型的患者中表现出来。