摘要:共生与潜在的机会主义和/或致病性微生物之间的平衡可以进行定量改变,而当与低肠生化的低多样性相关时,可能会导致肠道内炎和所谓的“肠道内血性障碍”的发展。这种情况的特征在于涉及粘膜屏障,肠道神经内分泌系统的精细协同机制和免疫系统的破坏,该机制导致了由不同原因引起的急性炎症反应,包括不同原因,包括病毒或细菌感染。更频繁地,营养不良是由潜意识因素因素缓慢而微妙地诱导的,导致与影响消化道以及其他器官以及其他器官和设备的不同疾病有关的慢性病。对动物模型的研究以及对人类的研究,突出了肠道菌群和微生物组在发生炎症性疾病(例如代谢综合征和心血管疾病(CVD))中的重要作用;神经退行性,泌尿科,皮肤,肝脏和肾脏病理;和过早衰老。已经发现,性碎片的血液易位是与肠道营养不良有关的过程之一,并导致可能发生“代谢性内毒素血症”和全身性肿瘤,与氧化应激和相关疾病的增加有关。在这种情况下,已证明补充不同的益生菌菌株可以恢复肠道卵巢菌病,尤其是在长期治疗中给药时。这篇综述的目的是描述在临床试验和各自的适应症中观察到的特定益生菌菌株的抗炎性效应,从而突出了效能的差异,取决于菌株,配方,治疗时间和治疗时间以及所使用的剂量。
肿瘤血管生成是癌细胞生长和转移的重要过程,因为它为肿瘤提供氧气和营养。在肿瘤血管生成过程中,肿瘤细胞会分泌许多促血管生成因子,通过激活预先存在的宿主内皮来诱导自身的血管化。然而,越来越多的证据表明,当肿瘤面临氧气和营养供应不足时,血管生成拟态 (VM) 是肿瘤血管化的关键替代机制。VM 是一种肿瘤血管化机制,其中肿瘤建立血液供应系统,与依赖于预先存在的宿主内皮的肿瘤血管生成机制相反。VM 与许多癌症的肿瘤进展和不良预后密切相关。因此,抑制 VM 可能是一种有前途的治疗策略,并可能克服抗血管生成治疗对癌症患者的局限性。在本综述中,我们概述了目前针对卵巢癌的抗血管生成疗法以及有关 microRNA 与 VM 过程之间联系的当前知识状态,重点关注调节卵巢癌相关信号通路的机制。此外,我们还讨论了 VM 作为卵巢癌治疗策略的潜力。[BMB Reports 2020;53(6):291-298]
摘要 深度学习的最新进展导致了人工智能(AI)的颠覆性突破,推动了类似 ChatGPT 的大型语言模型(LLM)的飞速发展。与任何新兴技术一样,它是一枚两面硬币,不仅带来巨大的社会影响,也带来重大的安全隐患,尤其是在社会认知领域。在此背景下,本文从认知领域博弈的内在机制分析出发,探讨认知领域面临的安全隐患,并分析认知免疫系统的形成机制。最后,受生物学中行为拟态的启发,本文将从拟态计算、拟态防御和拟态智能三个方面阐述认知安全的新方法。
摘要:聚(ADP-核糖)聚合酶抑制剂(PARPi)是一种靶向疗法,可抑制参与多种细胞功能的 PARP 蛋白。PARPi 可作为血管生成的调节剂;然而,PARPi 与乳腺癌中的血管生成拟态(VM)之间的关系仍不清楚。为了确定 PARPi 是否调节血管通道的形成,我们评估了奥拉帕尼、他拉唑帕尼和维利帕尼治疗是否会抑制乳腺癌细胞系的血管通道形成。在这里,我们发现 PARPi 可作为三阴性乳腺癌细胞中 VM 形成的强效抑制剂,与 BRCA 状态无关。从机制上讲,我们发现 PARPi 触发和抑制 NF- κ B 信号传导,从而抑制 VM。我们进一步表明 PARPi 降低了血管生成因子 PTX3 的表达。此外,PTX3 挽救了 PARPi 抑制的 VM 抑制。总之,我们的结果表明,PARPi 通过靶向 VM 可以为三阴性乳腺癌提供一种新的治疗方法。
开发用于跟踪环境或工业污染的监测工具(水,食物)。这些工具基于培养方法,分子生物学工具和分析化学分析的结合,用于评估病毒,寄生虫,细菌或藻类及其相关特性及其相关特性,例如毒素生产或抗生素耐药性的发展,例如快速诊断工具,例如基于APTAMER的生物传感器,用于拟态或拟态性研究,以供拟态性研究,以抗性剂量识别量的侵害研究,以抑制侵蚀性研究的侵蚀性研究,以抑制侵蚀性研究的侵蚀性研究,以侵害侵蚀性研究。水资源和公共卫生流行病学的环境污染,例如用于病原体,例如北虫病毒,腺病毒或隐孢子虫对地表水或地下水中病原体在饮用水保护方面的命运和运输的评估;瓶装水行业污染的背景或紧急研究,由无人机辅助监测被蓝细菌污染的地表水资源,以评估藻类和毒素的动态
英特尔实验室发布 Kapoho Point 开发板和 Lava 框架更新,并赞助新的 INRC 项目 2022 年 9 月 28 日 -- 英特尔实验室正利用其 Loihi 2 第二代研究芯片和去年发布的开源 Lava 软件框架,引领神经拟态计算的发展。作为英特尔将神经拟态技术引入商业应用的目标的一部分,英特尔实验室正在为开发人员提供新工具,以迈出开发过程的下一步,其中包括 Kapoho Point,这是一款 8 芯片 Loihi 2 开发板,可堆叠以处理大规模工作负载并直接连接到低延迟基于事件的视觉传感器。此外,英特尔实验室正在发布开源 Lava 框架的更新,以支持可编程神经元、整数值脉冲、卷积网络和持续学习。从最新的 Lava 版本 (v0.5) 开始,与 Loihi 1 系统上的相同工作负载相比,这些功能使 Kapoho Point 运行深度学习应用程序的速度提高了 12 倍,能耗降低了 15 倍 1 。此外,英特尔还通过英特尔神经形态研究社区 (INRC) 启动了八个英特尔赞助的大学项目。向社区成员交付的下一代神经形态系统 Kapoho Point 是一款基于 Loihi 2 的开发板,是一款紧凑型系统,非常适合用于小型设备和从无人机到卫星和智能汽车等应用。该开发板可以启用具有多达 10 亿个参数的 AI 模型或解决具有多达 800 万个变量的优化问题,同时与最先进的 CPU 求解器相比,速度提高了 10 倍以上,能耗降低了 1,000 倍。通过堆叠多个开发板,Kapoho Point 可以进行扩展以解决更大的问题。
主动脉瘤和解剖都是威胁生命的病理。由于缺乏保守的医疗,唯一的疗法包括修改心血管危险因素以及手术或血管内治疗。像许多其他心血管疾病一样,特别是动脉粥样硬化,主动脉瘤和解剖具有强大的炎症表型。植物体是先天免疫系统的一部分。刺激后,它们形成多蛋白质复合物,主要是在白介素-1β和其他细胞因子激活中。考虑到收集证据,炎症界面果断地参与了主动脉疾病的出现和进展,靶向靶向疗法含量较高,提供了一种有希望的新治疗方法。遵循PRISMA指南的系统审查,涉及当前的临床前数据,涉及拟态性靶向药物治疗作为主动脉动脉瘤和解剖的新型治疗选择的潜在作用。包括所有主动脉疾病(主动脉瘤和解剖)的啮齿动物模型,评估了对炎症膜体的直接或间接抑制作用的药物治疗,以及使用相同的主动脉模型,而无需使用脑膜体系的靶向治疗。原发性和继发性结果是主动脉疾病,主动脉损伤,主动脉相关死亡和最大主动脉直径的发生率。MEDLINE的文献搜索(通过PubMed),科学网络,Embase和Cochrane Central登记登记册(Central)的登记中心(Central)产生了8,137次命中。,四项研究符合纳入标准,因此有资格进行数据分析。在所有这些中,靶向含含蛋白质的蛋白3(NLRP3)的拟合蛋白3(NLRP3)的靶向有效地降低了主动脉疾病和主动脉破裂的发生率,并减少了主动脉壁的破坏。无法确定针对其他炎症的治疗策略。总而言之,更精确地靶向NLRP3浮游物的拟态靶向疗法,在啮齿动物模型中显示出令人鼓舞的结果,值得在临床前研究中进一步研究,以便将其转化为
量子计算被认为是量子化学概率的最终解决方案。在大规模,完全容忍的量子计算机出现之前,变量量子本质量(VQE)是一种有希望的启发式量子算法,可以解决现实世界中量子化学问题上的近期噪声量子计算机。在这里,我们基于量子状态的矩阵乘积状态表示,为VQE提供了高度可行的经典模拟器,该模拟态显着扩展了iS exting模拟器的模拟范围。我们的模拟器无缝地将量子电路演变为经典的自动差异框架,因此可以有效地计算梯度与经典的深神经网络有效地相似,该缩放的比例与变异参数的数量无关。作为应用,我们使用模拟器研究常用的小分子,例如HF,HCl,Lih和H 2 O,以及较大的分子CO 2,BEH 2和H 4,最多40量Qubit。我们的模拟器对量子数的数量的有利缩放和参数的数量可以使其成为近期量子算法的理想测试场,并且是噪声量子计算机上迎接大型大规模VQE Excorments的完美基准基线。
蝴蝶和蛾类翅膀色素沉着的进化变异提供了通过隐蔽和拟态进行适应的惊人例子。皮质基因座已被独立定位为控制 14 种鳞翅目昆虫颜色多态性的基因座,表明它是翅膀图案多样化的基因组热点,但通过蛋白质编码敲除进行功能验证已被证明很难获得。我们的研究揭示了一种新的长链非编码 RNA (lncRNA) 的作用,我们将其命名为象牙,它从皮质基因座转录而来,在调节蝴蝶的颜色图案方面发挥着作用。令人惊讶的是,象牙表达预示了蛹发育过程中大多数黑色素图案,表明象牙在确定鳞片身份方面具有早期发育作用。为了测试这一点,我们在五种蛱蝶科蝴蝶中生成了 CRISPR 马赛克敲除,并表明象牙诱变会导致深色色素鳞片转变为白色或浅色鳞片。对 Vanessa cardui 生殖系突变体的基因分型将这些表型与象牙保守的第一个外显子上的小靶标缺失联系起来。相反,具有已确认无效等位基因的皮质生殖系突变蝴蝶缺乏任何翅膀表型,并且排除了该相邻基因的颜色图案作用。总体而言,这些结果表明 lncRNA 充当颜色图案规范的总开关,并在蝴蝶颜色图案的适应性多样化中发挥关键作用。