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与癌症和传染病中的多特异性免疫细胞探索桥梁桥接
通过同时与多种抗原结合，多特生抗体有望实质上改善基于抗体的免疫疗法的活性和长期效率。免疫细胞Endagers是一个基于抗体构建体的子类，由旨在将免疫效应细胞桥接到其靶标的工程结构组成，从而将免疫反应重定向到肿瘤细胞或感染细胞。评估免疫细胞参与者的近期临床试验越来越多地反映了这些分子在新的治疗方法中的癌症和感染方法中的重要作用。在这篇综述中，我们讨论了不同的免疫细胞类型（T和天然杀伤性淋巴细胞以及髓样细胞）如何受到免疫细胞的癌症和感染性疾病的免疫细胞的约束。此外，我们探讨了这些结构的临床前和临床进步，并讨论了将当前知识从癌症转化为病毒学领域的挑战。最后，我们推测免疫细胞参与者可能接受癌症治疗和抗病毒治疗的有希望的未来方向。
关于从头桥接配对 - 末端RNA-seq数据-NSF-PAR
高通量的短读RNA-seq协议通常会产生成对的末端读数，其中片段的中部未延迟。我们探索是否可以在没有参考基因组的情况下从测序的两个末端重建全长片段，这是我们称为从头桥接的问题。解决此问题提供了更长，更具信息性的RNA-seq读取，并有益于下游RNA-Seq分析，例如转录本组装，表达量化和拼接不同分析。然而，由于替代剪接，成绩单噪声和测序错误，从头桥接是一项挑战且复杂的任务。尚不清楚数据是否为准确的桥接提供了SU CIENT信息，更不用说确定真正桥梁的E CIENT算法了。方法已被提出在存在参考基因组（称为基于参考的桥接）的情况下桥接成对的末端读取，但是由于后者使用的基础组合de Bruijn图（CDBG），算法远离从头桥接的缩放范围，后者通常包含数百万个角色和Edges和Edges和Edges和Edges。我们为此问题设计了一种新的截断的Dijk- Stra的算法，并提出了一种新型算法，该算法将最短的路径树重复使用，以避免从scratch中运行所有顶点的截断的di-jkstra的算法，以进一步加速。这些创新技术会产生可扩展的算法，这些算法可以在CDBG中桥接所有配对端的读数，并具有数百万个顶点。我们的实验表明，成对的RNA-seq读数可以在很大程度上准确地桥接。所得工具可在https://github.com/shao-group/rnabridge-denovo上免费获得。
弧形菌根真菌相互作用桥接了与根相关的微生物群在侵蚀性生态系统
土壤菌群通过执行一系列基本功能，例如碳（C）储存，营养循环，有机物分解和初级生产，在恢复退化的生态系统中起关键作用，尤其是在面对严重土壤侵蚀的种植园中[1]。作为恢复的主要生物群落，人工林通过提供有利的栖息地（例如根际）来促进土壤菌群的丰富生物多样性，从而支持高水平的抗性和对土壤侵蚀的抗韧性[1，2]。这种能力在很大程度上取决于根际中植物和微生物群中复杂的生物学相互作用，特别是涉及真菌和细菌与植物的共生相关性[3-5]。然而，种植园中多种根系相关的微生物及其相互作用的程度仍然未知。robinia pseudoacacia脱颖而出，是恢复降解生态系统的优先物种，这要归功于其与氮（N）固定根瘤菌和高侵蚀耐受性的受益共生[6]。除了根瘤菌共生外，伴有杂草菌根（AM）真菌具有有限养分的获取能力，尤其是磷（P）[7，8]。这种菌根结合可能与共生N 2固定剂（根瘤菌）相互作用，通过修饰根际微生物群来对植物的性能发挥协同作用[9，10]。木质豆类及其根 - 相关的微生物群也据报道增强额外的营养循环和有机
桥接应用数学和人工智能
机器学习是人工智能的一部分，涉及开发算法，使计算机可以根据数据学习和进行预测。与传统的编程不同，在为每个任务编码特定的说明时，ML算法确定数据中的模式并随着时间的推移提高其性能。此功能对于从自然语言处理和图像识别到自动驾驶汽车和预测分析的应用至关重要。应用数学在此过程中起着至关重要的作用，提供了开发，分析和优化ML算法所需的工具和框架。从线性代数和微积分到概率和优化，数学概念是理解和推进机器学习技术不可或缺的[1]。
计量学化疗：将理论桥接到犬类和猫科学中的临床应用
兽医肿瘤学经历了显着的演变，目前将化学疗法应用于几种肿瘤，并获得了治疗成功。传统上，化学疗法方案基于最大耐受剂量（MTD）的经典细胞抑制剂，该药物与更大的毒性和抗药性风险有关。因此，出现了新的治疗替代方法，例如分析化疗（MC），引入了癌症治疗的新范式。mc包括长时间连续地施用低剂量的化学疗法药物，由于细胞毒性，抗血管生成和免疫调节作用的组合，调节肿瘤微环境（TME）。自2007年以来，这种多靶性疗法已被描述为几种犬和猫科动物的一种治疗选择，尤其是在文献中发表的阳性结果，尤其是在狗的乳腺癌和狗中的软组织肉瘤中。本评论文章的目的是描述有关在小动物肿瘤学中使用MC的当前知识，重点是其作用机理，最常用的药物和临床结果。
通过决策模型桥接新手 - 专家差距 -
最近的研究表明，从人类反馈（RLHF）中学习的教学调整（IT）和加强学习会显着提高大语言模型（LMS）的能力。尽管这些调整方法可以帮助将模范与人类目标保持一致并产生高质量的文本，但对它们的潜在不利影响知之甚少。在这项工作中，我们对IT和RLHF的影响进行了对LMS的做法和推理的影响，重点是三种认知偏见（诱饵效应，确定性效应和信仰偏见），这些偏见都众所周知，这些偏见都会影响人类的决策 - 做出和推理。我们的发现突出了这些偏见在GPT-3，Mistral和T5家族中的各种偏见中的存在。值得注意的是，我们发现在经过指导调节的模型中，Bi-ASE的存在更强，例如Flan-T5，Mistral-Instruct，GPT3.5和GPT4。我们的工作构成了理解教学调整LMS认知偏见的一步，这对于开发更可靠和不可用的语言模型至关重要。1
Takotsubo综合征的动物模型：将缝隙桥接到人类状况
建模人类疾病是揭示基本机制和病理生理学基础的关键工具。takotsubo综合征（TS），一种类似于心肌梗塞的心力衰竭的急性形式，表现为心室的可逆区域壁运动异常（RWMA）。尽管与心肌梗塞的死亡率和临床相似性，但TS病因仍然难以捉摸，压力和儿茶酚胺扮演着核心角色。本综述深入研究了当前的TS动物模型，旨在评估其复制关键临床特征并确定局限性的能力。对已发表的动物模型的深入评估揭示了研究之间TS定义的差异。我们注意到，儿茶酚胺诱导的模型，尤其是在啮齿动物中的大量患病率。尽管这些模型阐明了TS，但仍有可能进行修复。TS研究中的转化成功取决于与人类TS特征保持一致并展示包括瞬态RWMA的关键特征的模型。动物模型，以进行适当解释的应用触发器的各种系统变化。本综述是研究人员的指南，主张严格的TS模型标准并提高转化有效性。
神经科学和精神健康 - 桥接差距 -
神经科学和心理健康代表了两个相互交织的学科，这些学科试图了解生物学与行为之间的复杂相互作用。本摘要探讨了有关神经科学与心理健康之间关系的当前知识状态，突出了研究和临床实践中的关键发现和新兴趋势。神经科学的新兴领域为精神疾病的生物学基础提供了宝贵的见解，揭示了复杂的神经回路，神经递质系统和遗传因素，这些因素有助于抑郁症，焦虑，精神分裂症和双极疾病等精神病病。此外，神经影像技术的进步使研究人员能够可视化精神疾病患者大脑中的结构和功能异常，从而阐明了症状和治疗反应的神经相关性。同时，人们对脑生物学与行为之间关系的双向性质越来越认识到。环境因素，早期生活经历和社会心理压力源可以深刻影响大脑发育和功能，从而增加对心理健康障碍的脆弱性。相反，靶向行为的治疗干预措施（例如心理治疗和生活方式修改）已被证明会诱导大脑的神经塑性变化，从而提供新的治疗途径。弥合神经科学与心理健康之间的差距需要一种多学科的方法，该方法将基础科学，临床研究和现实世界实践的发现整合在一起。神经科学家，精神科医生，心理学家和其他医疗保健专业人员之间的合作努力对于将生物学见解转化为个性化干预措施至关重要，这些干预措施满足了精神疾病患者的各种需求。神经科学和心理健康的融合具有改善我们对精神疾病和增强患者护理的理解的巨大希望。通过阐明生物学和行为之间的复杂相互关系，我们可以制定创新的策略，以促进早期检测，有针对性的干预和预防，最终促进了整个生命周期的心理健康和韧性。
桥接科学：支持...
至关重要的是，我们帮助教育工作者（包括K-12系统及以后的教育者）所掌握的一切，以确保美国所有学生拥有所有学科中学校成功所需的阅读和扫盲技能。这些技能也是正规教育后的悠久生活的门户，因为它们有助于学生的公民推理和话语，经济生产力和个人成就。在当今以技术为中心的世界中，不需要强大的阅读能力的职业越来越少。使学生成为终身读者和独立学习者的准备始于促进其成长年代（Pre-K-3）的识字，并需要在整个正规教育中支持他们的进步，以便学生能够在整个生命周期内作为公民，工人，邻居，父母和社区成员作为公民，工人，邻居，父母和社区成员的日常生活。