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抗肿瘤免疫的新兴效应子
CD8 +细胞毒性T细胞长期以来一直被认为是控制肿瘤的主要效应子，但CD4 +“ Helper” T细胞参与抗肿瘤免疫力的涉及不足。在基因组技术的最新进展推动下，对肿瘤内T细胞的研究导致了CD4 + T细胞的间接作用的重新思考，而CD4 + T细胞的间接作用传统上被描述为“助手”。Accumulating evidence from preclinical and clinical studies indicates that CD4 + T cells can acquire intrinsic cytotoxic properties and directly kill various types of tumor cells in a major histocompatibility complex class II (MHC-II)-dependent manner, as opposed to the indirect “helper” function, thus underscoring a potentially critical contribution of CD4 + cytotoxic T cells to immune responses against a wide range of tumor类型。在这里，我们讨论了具有细胞毒性能力的抗肿瘤CD4 + T细胞的生物学特性，并高点新兴观测表明它们在抗肿瘤免疫中的作用比以前更重要。[BMB报告2023; 56（3）：140-144]
将最新的U-NET模型概括为子...
摘要。对肿瘤分割模型的一个关键挑战是适应各种临床环境的能力，尤其是在应用于质量差的神经数据时。围绕这种适应性的不确定性源于缺乏代表性数据集，使最佳模型在整个撒哈拉以南非洲（SSA）中发现的MRI数据中发现的不符合外表的模型没有展示的模型。我们复制了一个框架，该框架确保了2022个小子中的第二位置，以调查数据集组成对Mod-el绩效的影响，并通过使用以下方式培训模型来追求四种不同的方法：仅Brats-Africa Data（Train_ssa，N = 60），N = 60），2）Brats-Adult Glioma DATATS（2）BRATS-ADULT GLIOMA DATATS（TRAIT_ DATAT）（Train_gli，N = 1251） n = 1311）和4）通过进一步培训使用BRATS-AFRICA数据（Train_FTSSA）的Train_GLI模型。值得注意的是，仅在较小的低质量数据集（Train_SSA）上进行培训就产生了低于标准的结果，并且仅在较大的高质量数据集（Train_Gli）上训练，在低质量验证集中努力努力划定Odematous Tissue。最有希望的AP-PRACH（TRAIN_FTSSA）涉及预先培训高质量神经图像的模型，然后在较小的低质量数据集中进行微调。这种方法超过了其他方法，在Miccai Brats非洲全球挑战外部测试阶段排名第二。这些发现强调了较大的样品大小的重要性，并在改善分割性能中广泛接触了数据。此外，我们证明了通过在本地使用更广泛的数据范围对这些模型进行微调来改善此类模型的潜力。
节目第1天，11月7日，星期四
木原 淳（自治医科大学医学部病理学讲座 横浜市立大学医学部・大学院医学研究科分子病理学教室） Atsushi Kihara（Department of Pathology, Jichi Medical University, Tochigi, Japan Department of Molecular Pathology, Yokohama City University, Kanagawa, Japan）
使用量子计算校正误差
新德里，印度摘要 - 量子误差校正（QEC）是保护量子信息免受反矫正和错误的重要技术。这涉及算法和技术的设计和实施，以最大程度地降低错误率并提高量子电路的稳定性。QEC中的关键参数之一是错误纠正代码的距离，该代码确定了可以纠正的错误数量。另一个重要参数是误差概率，它量化了量子系统中发生错误的可能性。在这种情况下，仿真扫描的目标像代码中执行的模拟是为了研究QEC代码的性能，以确定距离和错误概率的不同值，并优化代码以最大程度的准确性。通过改变这些参数并观察代码的性能，研究人员可以深入了解如何设计更好的代码并提高量子计算系统的可靠性。我们还讨论了量子计算需要解决的挑战，以实现其在解决实际错误纠正问题方面的潜力。
1 类 CRISPR-Cas 效应子的化学性质
在原核生物中发现的多种抗病毒防御机制中，CRISPR-Cas 系统是已知的唯一一种用于检测和破坏噬菌体和质粒的 RNA 编程途径。第 1 类 CRISPR-Cas 系统是这些适应性免疫系统中分布最广泛、种类最多的系统，它使用 RNA 引导的多蛋白复合物来寻找外来核酸并触发其破坏。在这篇综述中，我们描述了这些多亚基复合物如何靶向和切割 DNA 和 RNA，以及调节分子如何控制它们的活性。我们还重点介绍了它与使用单蛋白效应子的第 2 类 CRISPR-Cas 系统以及其他类型的细菌和真核免疫系统的异同。我们总结了第 1 类 CRISPR-Cas 系统在 DNA/RNA 修饰、基因表达控制和核酸检测方面的当前应用。
波动方程的快速多极子方法
如果初次阅读时觉得本文的结构有些混乱，那是因为有些考虑被故意拖延了。我们希望在后续阅读中，原因会变得清晰。在第 2 节中，我们定义了符号，介绍了散射问题的离散化，将 FMM 与更熟悉的快速算法联系起来，并介绍了 FMM 的基本分析工具。第 3 节给出了 FMM 实现的详细说明（除了算法的一些重要参数的选择）。在展示该方法的结构之后，第 4 节将分析这些参数（多极展开中使用的项数以及远场量制表的方向）。标量问题的算法已经完全定义，我们在第 5 节中展示了应用于矢量（电磁）散射所需的微小修改。在结束之前，第 6 节给出了 FMM 背后分析的物理解释。
费米子边界算子的表示
边界算子是一个线性算子，它作用于一组高维二元点（单纯形），并将它们映射到它们的边界上。这种边界图是许多应用中的关键组件之一，包括微分方程、机器学习、计算几何、机器视觉和控制系统。我们考虑在量子计算机上表示完整边界算子的问题。我们首先证明边界算子具有特殊结构，形式为费米子产生和湮灭算子的完全和。然后，我们利用这些算子成对反对换的事实来生成一个 O(n) 深度电路，该电路精确实现边界算子，而没有任何 Trotterization 或泰勒级数近似误差。错误越少，获得所需精度所需的拍摄次数就越多。
推进子系统的解决方案和挑战
摘要。较小的尺寸，降低的成本和快速的产量，每天都在变得重要。如今，几个立方体正在低地轨道（LEO）进行电信，地球观察，示威者，但对使用Cubesats进行太空探索和狮子座以外的运行的兴趣正在增长。已经启动了一些任务，目的是证明Cubesat在深空（例如Lici-Acube，Marco）等的可行性将在未来几年（例如Apex）启动。然而，必须解决一些挑战，以使方形群体大量允许外太空，而且除其他外，推进子系统是最精致的系统之一。实际上，由于数量和质量的局限性，推进子系统在特定的效果，推力和可靠性方面受到严格要求。在本演讲中，将提出对Cubesats的推进子系统的可能解决方案的分析，并特别注意电推进和冷气。将讨论预设子系统的最新进步及其在深空操作中的适用性。最后，将评估公开挑战和未来的工作。