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对抗淀粉样型域的研究是跨血液递送的载体 - 生物技术工程研究中的博士学位论文基于研究的前药，以提高目标癌症疗法的组织选择性
1。重组质粒设计7 2。初始质粒提取7 3。消化和连接7 4。转换8 5。质粒提取，纯化和DNA测序8 6。蛋白质表达8 7。蛋白质纯化9
先天免疫细胞在结直肠癌肿瘤微环境中的作用以及抗肿瘤治疗研究的进展
大肠癌微环境中的先天免疫细胞主要包括巨噬细胞，中性粒细胞，天然杀伤细胞，树突状细胞和骨髓衍生的抑制细胞。通过分泌多种细胞因子，趋化因子和其他控制这些过程的因素，它们在肿瘤开始和进展中起关键作用。结直肠癌是胃肠道的常见恶性肿瘤，了解先天免疫细胞在CRC微环境中的作用可能有助于改善CRC的治疗方法并增加良好的预后。在这篇综述中，我们全面探讨了先天免疫细胞在结直肠癌（CRC）的启动和进展中的关键作用，以及对当前先天免疫细胞免疫治疗的当前景观的广泛评估，从而为未来的研究策略和临床试验提供了有价值的见解。
使欧洲成为稀有疾病研究的世界领导者...
产品开发的阶段，以确保生成的数据适合将来的监管档案，例如接受孤儿指定和/或临床试验准备，以进行调节建议和授权→建立一个或多个：合适的配方，适当的配方和途径途径，适当的途径，正确的组织，正确的组织，正确的安全性，正确的安全性，正确的临床试验（CTACETICTION临床试验）（CTA）
PD-1抑制剂在MSS/PMMR转移性结肠癌中结合放疗和GM-CSF：病例报告 COVID-19中的细胞免疫力以及共同可变免疫差的其他感染 DNA分子在自然界中的应用 谁以及如何，网络驱动的炎症中的DNA传感器 癌症相关的卡希克西亚和潜在治疗策略中的异常脂质代谢 表观遗传改变的巨噬细胞促进了与糖尿病相关的动脉粥样硬化的发展 一种量子知情方法进行健康传播研究的案例
化学性侵犯转移性结直肠癌（MCRC）的患者预后不佳。使用程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）/程序性细胞死亡配体1（PD-L1）抑制剂的应用鼓励改善MCRC微卫星不稳定性高（MSI-H）/不匹配修复维修剂（DMMR）的生存。不幸的是，对于MCRC而言，微卫星稳定（MSS）/优先不匹配修复（PMMR）无效，占MCRC的95％。放射疗法可以通过直接杀死肿瘤细胞并诱导阳性免疫活性来促进局部控制，这可能有助于协同进行免疫疗法。我们介绍了一名先进的MSS/PMMR MCRC患者，该患者在第一线化学疗法，姑息手术和二线化学疗法结合靶向疗法后患有进行性疾病（PD）。然后，患者接受了PD-1抑制剂的疗法，结合了放射疗法和粒细胞 - 巨噬细胞刺激因子（GM-CSF）。根据实体瘤版本1.1（recist1.1）的反应评估标准，该患者在三年后与无进展生存期（PFS）的三重疗法后显示了完全反应（CR），迄今为止已有2年以上的时间。患者除疲劳（1级）外没有其他明显的不良反应。三合一疗法为转移性化学难治性MSS/PMMR MCRC患者提供了有希望的策略。
使用普适数据进行研究的伦理指南
1 普适数据这一术语旨在指通过在线服务收集的有关人员的数据（用户贡献、观察、获取或推断），无论这些数据在多大程度上是公开的、汇总的或可能导致识别个人。普适数据可能包括文本、图像、视频、生物特征信息、有关数据主体行为的信息（购买、财务状况、媒体消费、搜索历史、医疗状况、位置等）以及构成个人数字足迹的其他信息。在线服务可能包括整个技术堆栈/技术基础设施中的各种信息技术，包括但不限于基于 Web 的监控工具、内容交付网络、区块链技术、数字劳动力平台、教育技术、物联网设备、联网汽车、可穿戴设备、移动传感器、数据代理、流媒体服务、搜索引擎、在线市场、社交媒体平台和人工智能系统。 “普适数据”这一术语源自美国国家科学基金会资助奖编号 1144934 下开展的研究（https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1144934）。2 例如，请参阅 Michael Zimmer 的《解决大数据研究伦理中的概念差距：情境完整性的应用》，《社交媒体+社会》4，第 2 期（2018 年），https://doi.org/10.1177/2056305118768300；aline shakti franzke 等人的《互联网研究：道德准则 3.0》，互联网研究人员协会（2020 年），https://aoir.org/reports/ethics3.pdf。3 本征求意见稿中所述的道德和隐私准则侧重于数据从在线服务提供商流向在线服务提供商之外的独立研究人员，这些研究人员通常隶属于学术或非营利机构。 4 数据中介机构旨在描述一个独立的实体，其专门为促进研究人员和在线服务提供商之间根据商业或非商业协议进行数据访问和共享而运营，或评估
人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
细胞衰老和与年龄有关的疾病 - 预防和治疗靶研究的最前沿〜
衰老与各种器官和组织的功能下降有关，并且对各种日常应力的反应不足会导致与年龄相关的疾病。因此，在老龄化的社会中，衰老是各种疾病和重要研究主题的危险因素。据报道，患有细胞衰老的细胞（衰老细胞）积聚在体内各种组织中，并可能导致生理衰老。此外，已经表明，在转基因小鼠中选择性消除表达P16的细胞可降低与衰老相关的疾病并延长寿命。鉴于这些实验结果，靶向体内的衰老细胞是预防和治疗与年龄相关的疾病的有吸引力的策略。在这篇综述中，我们将总结当前对细胞衰老基本特征及其与年龄相关疾病的关系的知识。我们还将总结新兴的治疗策略，包括消除衰老细胞的药物（消除衰老细胞）和鼻型药物（调节衰老细胞的药物），并引入了最新发现和临床翻译。
全基因组关联研究的网络分析以确定药物靶点的优先次序
摘要 在过去的几十年中，全基因组关联研究 (GWAS) 导致与人类特征和疾病有关的遗传变异急剧增加。这些进展有望带来新的药物靶点，但从 GWAS 中识别致病基因和人类疾病背后的细胞生物学仍然具有挑战性。在这里，我们回顾了基于蛋白质相互作用网络的 GWAS 数据分析方法。这些方法可以在没有直接遗传支持的情况下对 GWAS 相关位点或疾病基因相互作用因子中的候选药物靶点进行排序。这些方法可以识别出不同疾病中共同受影响的细胞生物学，为药物重新利用提供机会，也可以与表达数据相结合以识别局部组织和细胞类型。展望未来，我们预计这些方法将随着特定情境相互作用网络表征和罕见与常见遗传信号的联合分析方面的进展而得到进一步改进。