摘要 20 世纪中叶,两门新的科学学科强势崛起:分子生物学和信息通信理论。起初,两者的相互影响十分深刻,以至于遗传密码这一术语被普遍接受用来描述 mRNA 三联体(密码子)作为氨基酸的含义。然而,如今,这种协同作用并未充分利用这两门学科的飞速发展,而是带来了更多的挑战而不是答案。这些挑战不仅具有重大的理论意义,而且代表了下一代生物学不可避免的里程碑:从个性化基因治疗和诊断到人工生命,再到生物活性蛋白质的生产。此外,这一问题与理论生物学所需的范式转变密切相关,这种转变早已开创,需要生物学领域以外的学科共同做出贡献。信息作为概念隐喻的使用需要转化为定量和预测模型,这些模型可以通过经验检验并以统一的视角进行整合。要成功完成这些任务,需要采取广泛的多学科方法,包括人工生命研究人员来解决这一问题。
近年来,生成式人工智能 (AI) 引起了媒体和社会的广泛关注。这些是根据输入创建文本、图像或视频等内容的 AI 模型。受文本生成领域巨大进步的推动,最近开发了大量基于大型语言模型 (LLM) 的 AI 编码助手,用于源代码生成的(部分)自动化。这些模型根据方法的不同,要么在大量文本上进行训练,然后使用源代码进行微调,要么直接在大量源代码上进行训练。在应用中,这些模型的使用方式类似于聊天机器人。用户给模型一个提示,可以是所需功能的描述,也可以是(带注释的)源代码框架。输出是用户选择的编程语言中具有所需功能的源代码。当前一代模型除了生成最佳建议外,还会生成多个替代方案 - 这是模型认为最有可能正确的建议。用户可以选择其中一个建议并将其采纳到他们当前的软件项目中。这些 AI 编码助手通常通过集成开发环境 (IDE) 的插件访问。此外,开发人员还会使用托管在云端或本地的通用聊天机器人进行编程。
癌症免疫疗法已通过刺激宿主免疫系统识别和攻击癌细胞来治疗多种恶性肿瘤。免疫原性细胞死亡(ICD)可以扩增抗肿瘤免疫反应并逆转免疫抑制性肿瘤微环境,从而提高癌症免疫疗法的敏感性。近年来,非编码RNA(NCRNA)已成为ICD和肿瘤免疫的关键调节因素。因此,与ICD相关的NCRNA有望成为优化癌症免疫疗法有效性的新型治疗靶标。然而,尚未全面总结与ICD相关的NCRNA的免疫调节特性。因此,我们总结了有关ICD涉及的NCRNA的当前知识及其在癌症免疫疗法中的潜在作用。它加深了我们对与ICD相关的NCRNA的理解,并通过特定针对ICD相关的NCRNA提供了一种新的策略来增强癌症免疫疗法。
早期神经发育中的FOXG1转录lisa hamerlinck 1,2,*,eva d'Haene 1,2,*,Nore van Loon 1,2,3,Michael bevaughan 1,2,3,Maria delRocioPérezBaca 1,2 Esperanza Daal 1,2,Annelies Dheedene 1,2,Himanshu Goel 4,5,BjörnMenten1,2,Bert Callewaert 1,2 1,2,Sarah Vergult 1,2 *这些作者同样贡献了1.贡献1.同等1.维修,根特大学,根特,比利时,4猎人遗传学,纽卡斯尔,澳大利亚瓦拉塔尔5号纽卡斯尔大学,纽卡斯尔大学 - 澳大利亚卡拉汉的医学与公共卫生学院,卫生学院早期神经发育中的FOXG1转录lisa hamerlinck 1,2,*,eva d'Haene 1,2,*,Nore van Loon 1,2,3,Michael bevaughan 1,2,3,Maria delRocioPérezBaca 1,2 Esperanza Daal 1,2,Annelies Dheedene 1,2,Himanshu Goel 4,5,BjörnMenten1,2,Bert Callewaert 1,2 1,2,Sarah Vergult 1,2 *这些作者同样贡献了1.贡献1.同等1.维修,根特大学,根特,比利时,4猎人遗传学,纽卡斯尔,澳大利亚瓦拉塔尔5号纽卡斯尔大学,纽卡斯尔大学 - 澳大利亚卡拉汉的医学与公共卫生学院,卫生学院早期神经发育中的FOXG1转录lisa hamerlinck 1,2,*,eva d'Haene 1,2,*,Nore van Loon 1,2,3,Michael bevaughan 1,2,3,Maria delRocioPérezBaca 1,2 Esperanza Daal 1,2,Annelies Dheedene 1,2,Himanshu Goel 4,5,BjörnMenten1,2,Bert Callewaert 1,2 1,2,Sarah Vergult 1,2 *这些作者同样贡献了1.贡献1.同等1.维修,根特大学,根特,比利时,4猎人遗传学,纽卡斯尔,澳大利亚瓦拉塔尔5号纽卡斯尔大学,纽卡斯尔大学 - 澳大利亚卡拉汉的医学与公共卫生学院,卫生学院
强迫症(OCD)是一种普遍的神经精神疾病,其遗传基础不完整,阻碍了靶向治疗方法。使用来自我们所有人队列的全基因组测序(2,276例OCD病例,13,517个对照),我们评估了反义长期非编码RNA(LNCRNA)中的稀有变体。OCD病例表现出这些变体的显着富集,尤其是在进化约束的反义转录本中(相对风险= 1.52,p = 0.005)。负担分析鉴定出与OCD:A2ML1-AS1(OR = 4.5,P = 0.001)和NFIB-AS1(OR = 3.6,P = 0.002)的两个LNCRNA。这些LNCRNA中的罕见变体位于影响相邻神经发育基因的调节区域,并与与OCD有关的脑区域中的基因表达相关。鉴于它们在基因调节,组织特异性表达和对细胞状态的反应性中的关键作用,反义LNCRNA代表了有希望的生物标志物和治疗靶标。我们的发现扩大了强迫症的遗传结构,并强调了基于RNA的精度疗法对个性化临床干预的潜力。
在海洋生物多样性侵蚀的背景下,更好地了解过度捕捞的影响的需求脱颖而出。已经出现了新的遗传技术,例如环境DNA(EDNA)元法编码,并允许检测更广泛的物种,但仍未提供可靠的丰度估计以及随后的生态指标。在本文中,我们提出了MET Abarcoding和定量聚合酶链反应的组合,以获得每个物种EDNA分子的数量。这种方法用于内外六个无接收地中海海洋储备,以测量保护对鱼类物种的影响并建立新的指标。即使储量内部和外部的鱼类埃德纳分子的总数也没有差异,我们发现隐底鱼Edna与储量外部明显相关。基于这一观察结果,我们提出了一种新型的生态指标,即底栖鱼类埃德纳(Debra)(debra),利用EDNA的能力来检测经典调查通常会错过的隐底礁鱼。黛布拉内部储量的明显更高,反映出属于垂直于捕捞的层和塞氏鱼类的EDNA分子较高,因此它似乎是可靠的基于EDNA的人类压力指标。此外,黛布拉对栖息地或环境变化不敏感,并且不需要完整的EDNA序列参考数据库,因为如果可能和必要,它可以依赖于在属或家庭规模上分配的序列。
我们提出了一个可解决的量子达尔文主义模型来编码过渡 - 量子信息如何在单一动力学下的多体系统中传播的方式突然变化。我们考虑在扩展的树上的随机Clifford电路,其输入量子位与参考纠缠在一起。该模型具有一个量子达尔文主义阶段,其中可以从任意的输出量子位的任意小部分中检索有关参考的经典信息,而该检索不可能是不可能的。这两个阶段通过混合相和两个连续过渡分开。我们将确切的结果与两次复制的计算进行了比较。后者产生类似的“退火”相图,该图也适用于具有HAAR随机单位的模型。我们通过求解环境在编码系统上窃听的修改模型来将我们的方法与测量诱导的相变(MIPT)联系起来。它只有一个尖锐的mipt,只能完全访问环境。
奖励的自适应编码是神经元对可用补偿背景的反应的过程。较高的奖励会导致更强的大脑反应,但是响应的增加取决于可用奖励的范围。在狭窄范围内观察到更陡峭的增加,并且在更广泛的范围内逐渐逐渐增加。在精神分裂症中,自适应编码似乎在不同领域,尤其是在奖励领域中受到影响。在这里,我们测试了大量精神分裂症患者(n = 86)和对照组(n = 66)的奖励的自适应编码。我们评估了:(i)自适应编码缺陷和症状之间的关联; (ii)缺陷的纵向稳定性(相同的任务相同3个月); (iii)两个实验部位之间结果的稳定性。我们使用功能性MRI和货币激励延迟任务来评估参与者对两个不同的奖励范围的适应:狭窄范围和广泛范围。我们使用利率分析来评估纹状体和视觉区域内的适应性。患者和对照受试者接受了全面的人口统计和临床评估。我们发现患者的自适应编码降低,在狭窄的奖励范围内,相对于对照参与者,纹状体但没有视觉区域的奖励范围降低。在两个研究地点都观察到了这种模式。进行重新测试后,患者增加了狭窄的斜率,显示了改善的自适应编码,而对照受试者则略微降低了它们。在重新测试时,狭窄范围内斜坡过高的患者也显示出更高水平的负症状。我们的数据证实了精神分裂症奖励适应的缺陷,并揭示了患者实践的影响,从而改善了改善,重新测试时坡度较高。但是,在某些患者中,由于大脑反应的早期饱和,坡度过高可能导致更大的奖励可区分性。一起,在新的(第一次接触,适应不足)和更熟悉的(重新测试,过度适应)情况下丧失奖励表示的损失可能会导致精神分裂症的多种动机症状。
背景/客观遗传编码的荧光蛋白和荧光RNA传感器是对细胞中生物分子成像的必不可少的工具。为扩展工具箱并改善了这种类型的传感器的普遍性和稳定性,我们在此报告了遗传编码的荧光DNA适体(GEFDA)传感器,该传感器将荧光DNA Aptamer用于二甲基糖红(Dimethylindole Red)与ATP APTAMER联系起来。
摘要 - 尽管未来电网的数字化提供了几种协调激励措施,信息和通信技术(ICT)的可靠性和安全性却阻碍了其整体绩效。在本文中,我们通过统一的功率和信息来介绍一种新颖的插座尖峰谈话,作为使用SPIKES协调对微电网控制的数据归一化的手段。这种网格边缘技术允许每个分布式能源资源(DER)通过使用沿着领带线的功率流相互交互来独立执行二级控制理念。受到计算神经科学领域的启发,Spike Talk基本上基于我们大脑中的信息传递理论的细粒平行性,尤其是当神经元(建模为DERS)通过突触(模型为Tie Line)传输信息(从每个DER上测量的功率流)发射信息(从每个DER测量)。Spike Talk不仅可以简化并通过驳回ICT层来解决网络物理建筑操作的当前瓶颈,而且还提供了基础设施,计算和建模的内在运营和成本效益的机会。因此,本文提供了关键概念和设计理论的教学插图。由于我们专注于本文中的微电网的协调控制,因此研究了一些负责将相关局部测量值转换为尖峰的神经编码方案的信号准确性和系统性能。
