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外泌体
皮肤组织，由表皮，真皮和皮下组织组成，是人体最大的器官。它是针对病原体和身体创伤的保护性障碍，在维持体内稳态中起着至关重要的作用。皮肤病，例如牛皮癣，皮炎和白癜风，很普遍，可能会严重影响患者生活的质量。外泌体是脂质双层囊泡，这些囊泡来自具有保守生物标志物的多个细胞，是细胞间通信的重要介体。来自皮肤细胞，血液和干细胞的外泌体是调节皮肤微环境的主要外泌体类型。外泌体发生和传播的失调以及其货物的变化对于炎症和自身免疫性皮肤疾病的复杂发病机理至关重要。因此，外泌体是皮肤病的有希望的诊断和治疗靶标。重要的是，源自皮肤细胞或干细胞的外源外泌体在改善皮肤环境并通过携带各种特定活性物质并涉及多种途径来修复受损的组织中起作用。在临床实践领域，外泌体引起了人们的注意，作为诊断生物标志物和针对皮肤病的前瞻性治疗剂，包括牛皮癣和白癜风。此外，临床研究证实了干细胞衍生外泌体在皮肤修复中的再生功效。这将在诊断和治疗皮肤病方面提供外泌体的新观点。在这篇综述中，我们主要总结了外泌体在皮肤病学中的机制和应用的最新研究，包括牛皮癣，特应性皮炎，白癜风，全身性红斑狼疮，全身性硬化症，全身性硬化症，糖尿病伤口愈合，糖尿病伤口愈合，肥大性疤痕和肥大性疤痕和毛茸茸和皮肤染色。
智能能源 - 将您的路径映射到净零 /白皮书< / div>
直到最近，用户在何时，多长时间以及可以访问网络的数量方面受到限制。这些“公司”安排要求DNO通过标准连接确保网络中的用户有足够的能力。要在网络的狭窄区域中“加快”连接请求，通常需要进行标准连接的加固，DNO还提供了灵活的连接 - “非公司”或“可降低”网络访问网络，以替代网络付费和/或等待网络加强。但是，可能发生的程度没有限制。
外泌体
ExoAtlet 的故事是如何开始的？我毕业于莫斯科国立罗蒙诺索夫大学力学与数学系，还拥有俄罗斯总统国民经济与公共管理学院的工商管理硕士学位。我们的工程团队驻扎在莫斯科国立大学，我们的科学领袖专攻人工智能 (AI)，对这些技术非常了解。我们的机器人技术资深人士在机器人技术领域工作超过 15 年，在轮式和步行机器人的系统控制方面拥有丰富的经验。2015 年，我们研究了不同的技术，然后决定成立一家专门从事外骨骼的商业公司。自从我们开始开发外骨骼以来，技术发生了巨大的变化。与旧电池相比，电池更轻、能量密度更高，而且体积和重量也没有那么大和重。近年来，微电子技术也在稳步发展。我们的梦想是用轻便易戴的结构和持久耐用的电机来帮助残疾人。第一阶段是开发阶段和临床试验。我们与所谓的“试点患者”合作。这些先驱者准备试验一项创新的机器人技术，唯一的目标就是重新行走并拥有新的生活质量。在 2016 年获得俄罗斯首个医疗认证之前，我们进行了许多不同的测试。凭借此认证，我们能够开始销售并覆盖大量医院和约 1,000 名患者。2017 年，我们在韩国成立了第一家俄罗斯以外的公司。作为认证的一部分
多体物理学简介
7 Zero-temperature Feynman diagrams 176 7.1 Heuristic derivation 177 7.2 Developing the Feynman diagram expansion 183 7.2.1 Symmetry factors 189 7.2.2 Linked-cluster theorem 191 7.3 Feynman rules in momentum space 195 7.3.1 Relationship between energy and the S-matrix 197 7.4 Examples 199 7.4.1 Hartree–Fock energy 199 7.4.2 Exchange correlation 200 7.4.3 Electron in a scattering potential 202 7.5 The self-energy 206 7.5.1 Hartree–Fock self-energy 208 7.6 Response functions 210 7.6.1 Magnetic susceptibility of non-interacting electron gas 215 7.6.2 Derivation of the Lindhard function 218 7.7 The RPA (large- N ) electron gas 219 7.7.1 Jellium: introducing an inert positive background 221 7.7.2 Screening和血浆振荡223 7.7.3 Bardeen-Pines相互作用225 7.7.4 RPA电子气的零点能量228练习229参考232
将 ToxCast/Tox21 HTS 数据映射到致癌物的关键特征
o 等级 A：检测对 KCC 有直接影响，映射相关性较高。此映射是使用生物测定中的特定终点完成的。例如，针对 TP53 肿瘤抑制基因的检测可以直接映射到 KCC2（具有基因毒性）。类似地，针对孕酮受体基因 PGR 的检测可以直接映射到 KCC8（调节受体介导的效应）。o 等级 B：检测对 KCC 有间接/下游影响，映射相关性较低。对于这些映射，KCC 和检测之间的关系与检测终点没有直接关系。例如，映射导致 TP53 基因表达减少的途径的检测可以映射到 KCC3（改变 DNA 修复或导致基因组不稳定），因为该终点与参与 DNA 损伤反应的基因的调节有关。类似地，测量 Cyp1a1 基因表达作为 AhR 激活的生物标志物的检测可以映射到 KCC8。
Gatekeeper-GPU：简短读取映射中快速准确的预订过滤
摘要 - 在简短读取映射的最后一步中，验证了参考基因组上读取的候选位置，以使用序列比对算法从相应的参考段中计算它们的差异。计算两个序列之间的相似性和差异在计算上仍然很昂贵，因为传统上近似的字符串匹配技术继承了具有二次时间和空间复杂性的动态编程算法。我们介绍了Gatekeeper-GPU，这是一种快速准确的预一致过滤器，可有效地减少对昂贵序列比对的需求。Gatekeeper-GPU提供了两个主要贡献：首先，提高了网守的过滤精度（轻巧的预先对准过滤器），其次，利用了由现代GPU的大量GPU螺纹提供的巨大平行性，以快速检查众多序列。通过减少工作，Gatekeeper-GPU提供2.9倍的加速度至序列比对，最高为1。4×加速到全面阅读映射器（MRFAST）的端到端执行时间。Gatekeeper-GPU可从https://github.com/bilkentcompgen/gatekeeper-gpu
将AI基准数据映射到通过专家启发的定量风险估计
文献和多位专家指出了大型语言模型（LLM）的许多潜在风险，但对实际危害的直接测量仍然很少。AI风险评估到目前为止一直集中在衡量模型的功能上，但是模型的功能只是风险的指标，而不是衡量风险的指标。更好地建模和量化AI风险方案可以帮助桥接这种断开连接，并将LLM的功能与有形现实世界的危害联系起来。本文通过证明如何使用现有的AI基准来促进风险估计的创建，从而为该领域做出了早期贡献。我们描述了一项试点研究的结果，其中专家使用AI基准Cybench的信息来生成概率估计。我们表明，对于此目的，该方法似乎很有希望，同时指出可以进一步加强其在定量AI风险评估中的应用。