背景是一种“活着的药物”的养育T细胞免疫疗法已为许多以前无法治疗的癌症带来了治疗方法,但是持久性和抗肿瘤功效通常是由于细胞分化在实现适当的细胞数量中所需的细胞扩展所需的细胞分化而造成的。将自然链接分化的扩展扩展可以为产生具有自我更新,持久性和增强效果能力的T细胞产品提供策略。细胞代谢重编程可以有助于保存T细胞干,并审问管理的代谢调节回路,而指导T细胞命运分化有可能导致发展有效的T细胞免疫疗法的有效代谢干预策略。方法我们首先确定了与T细胞耗尽抗相关并在上下文中共享的特定代谢途径,并通过将新型的计算框架应用于人类TIL中T细胞耗尽的单细胞代谢活动1分析人类TIL的转录组图谱,并将小鼠慢性感染模型和肿瘤模型(以人为鼻子的鼻子代理抗体抗体)的用尽来调整。然后,我们使用B16-OVA黑色素瘤小鼠模型和人HEPG2- NY-ESO-1肝肿瘤模型来评估用甘露糖补充甘露糖生产后采用的T细胞对肿瘤控制的影响。单细胞RNA-seq,Cut& - TAG,代谢组学和CRISPR-CAS9评估补充甘露糖对T细胞的影响。致谢这项工作得到了中国国家自然科学基金会(32270994 to G. L.,32300764 to H.C.),自然科学基金会结果对> 300,000个T细胞的单细胞代谢分析反应了21种癌症类型的300多名患者,这些癌症与慢性感染和肿瘤模型中的T细胞耗尽数据集的整体分析确定了耗尽的CD8 + T细胞的突出特征。相反,通过补充D-甘露糖的T细胞中甘露糖代谢的实验性增强增强了抗肿瘤活性,并且在体外和体内都有限制性的疲惫差异。从机理上讲,D-Man-Nose处理诱导细胞内代谢编程,从糖酵解中脱离糖酵解并增加了B-链氨酸蛋白蛋白的O-Glcnacylation,从而保留了TCF7表达和与干燥质量相关的开放式染色质,与分化相关的基因区域的封闭染色质相关的表观遗传标记。最后,甘露糖补充剂的体外扩张产生了T细胞产物,在体内表现出增殖和功能增强,从而提高了抗肿瘤功效。结论这些发现揭示了细胞中的甘露糖代替,作为CD8 + T细胞命运的生理调节剂,从分化中分离/扩张了增殖/扩张,并强调了癌症免疫疗法中MANNOSE调节的治疗潜力。进一步表明,在存在D-甘露糖的情况下扩大T细胞将是生成大量茎样T细胞产物的可行策略。
我们从认罪开始,我们会混淆内存是仅由数据和信号组成还是其他信息状态?如何形成,存储,召回和检索不同信息状态的这种记忆?自然或有意识遗忘的机制是什么?我们如何以及为什么忘记某些问题,但还记得其他问题?为什么我们尚不确定不同种类的痴呆症中记忆丧失的不同机制,尽管知道皮质和海马神经元的丧失及其连通性?尽管整个神经和神经胶质网络的可用性,但为什么在没有生命的大脑或脑死患者中没有记忆,存储,召回和检索?在通过死亡期间如何完全记忆丧失?为什么要记住前出生的特殊事件?为什么我们在人工智能的任何设备中都对缺乏记忆的问题保持沉默?没有系统地清除记忆力,并且可以解释物种的演变和存在的转化!所有这些未解决的问题使记忆变得神秘,并要求对记忆进行更多调查!
研究发现揭示了急性运动与程序/声明性记忆之间的关系。先前的系统评价报告了急性锻炼对情节长期陈述性记忆的小/中等影响。一个有些忽视的问题是练习对特定类型的情节记忆处理的影响。这项系统综述和荟萃分析的主要重点是评估在自由,提示回复和识别情节记忆之前,之中和之后的急性锻炼效果。PubMed,Scopus和EBSCO数据库,并进行了42个实验进行荟萃分析。在编码改进的存储器(d = 0.23)之前进行练习,并且对内存的a freecall(d = 0.40)测试要比提示回复(d = 0.08)或识别(d = - 0.06)多得多。在编码改进的内存(d = 0.33)和a vected识别(d = 0.62)内存之后进行练习,比自由度(d = 0.19)或提示回复(d = 0.14)存储器多得多。编码过程中的练习不会影响内存(d = - 0.04)。主持人的分析表明,在编码在年龄,运动类型和测试中的基础上,练习在编码之前会影响记忆。在编码后进行运动时,年龄和锻炼类型,而不是测试的时机会影响记忆性能。编码前后练习对情节记忆具有选择性影响。其他实验评估了如何应对锻炼的影响记忆编码的方式。
关联内存或内容可寻址内存是计算机科学和信息处理中的重要组成函数,同时它是认知和计算脑科学中的关键概念。已经提出了许多不同的神经网络架构和学习规则,以模拟大脑的关联记忆,同时研究关键组件功能,例如模式完成和竞争以及降低噪声。较少研究但同样重要的主动记忆功能是原型提取,其中训练集包括通过扭曲原型模式而生成的模式实例,而训练有素的网络的任务是回忆给定新实例的生成原型。在本文中,我们基于非模块化和模块化重复网络中使用的七个不同HEBBIAN学习规则的关联记忆功能,并在中度稀疏的二进制模式下进行赢家摄取的全部动态操作。总体而言,我们发现模块化网络具有最大的存储器为模式存储容量。流行的标准HEBB规则以最差的能力出现,而协方差学习则证明是强大但容量较低的,并且在测试的不同条件下,贝叶斯 - 赫比亚规则显示出最高的模式存储能力。
按照唯物主义的方法进行当代数字记忆的制作,本文探讨了如何沿经济和文化界线确定视频游戏中的记忆生产的不平等访问。基于与不同的欧洲,亚洲和北美历史游戏开发商的半结构化定性访谈,我为唯物主义者和文化的方面如何加强了现有的疯子霸权,而这又如何依次确定这种疯子霸权如何决定访问Mem-Ory-Ory-Ory-Ory-Mak-Mak-Mak-Mar-Mak-Mary-Makements overs of Videogotate Acciveamate Accivalate Activotate和Hegnegoti-i-Aneepi-i-Anee Anee。我的访谈结果说明了个人工人不一定打算如何重现接收到的权力和hege-mony系统,而是某些文化和物质关系如何默认激励和/或边缘化视频游戏行业的工人在跨种族,阶级和性别的文化记忆中复制霸权的霸权力量。最后,我提出了这样一个论点,即游戏行业等文化生产网络的访问构成了重要的因素,这些因素需要在卷积记忆和游戏研究的研究中认真对待。因此,我的文章调查了电子游戏行业中的全球权力关系,政治经济学,殖民地遗产和文化霸权,以及在游戏开发人员的个别实例中如何实现这些关系。
通讯作者: - Jinxin XU1*摘要: - 气候预测在包括农业,灾难管理和城市规划在内的各个部门中起着至关重要的作用。用于气候预测的传统方法通常依赖于复杂的物理模型,这些模型需要大量的计算资源,并且可能无法准确捕获当地天气模式。本研究探讨了长期记忆(LSTM)网络(一种复发性神经网络)的潜力,用于预测每日气候变量,例如温度,降水和湿度。利用德里市的历史气候数据,我们开发了一种LSTM模型来预测短期气候趋势。该模型由两个LSTM层组成,然后是三个密集的层,并与Adam Optimizer,平均平方误差丢失以及平均绝对误差作为度量组成。我们的结果证明了该模型在气候数据中捕获时间依赖性的能力,从而达到了温度预测的令人满意的准确性水平。这项研究强调了机器学习技术,尤其是LSTM网络的潜力,以增强气候预测,并促进对天气敏感部门更明智的决策。关键字: - 机器学习,预测模型,时间序列预测,长期记忆。
摘要疾病媒介的微生物群落可能代表了几种生物学功能的关键特征,因此鉴于气候变化,应特别关注,因此需要制定新颖的控制策略。然而,媒介传播的微生物网络仍然鲜为人知。评估向量的微生物相互作用和气候依赖性可能有助于更好地估计病原体传播特征和公共卫生风险。在全国范围内的气候代表性的调查中,ixodes ricinus tick是从匈牙利的17个地点收集的。使用shot弹枪元基因组测序,通过研究各种气候环境中的若虫和女性之间的关系来分析细菌组的组成。在属水平上的细菌组成显示女性和若虫的样品之间存在显着差异。在核心细菌组中,女性和若虫在以下属中显示出显着差异:arsenophonus,芽孢杆菌,念珠菌中氯酸酯,犀牛,鞘氨虫,鞘氨虫,葡萄球菌,葡萄球菌cus和沃尔巴基亚。发现了以下区分:cur虫,假单胞菌和鞘氨虫。没有女性降水类别有显着差异的属。covtobac terium在若虫中的各种降水水平上显示温度和芽孢杆菌之间的差异显着差异。矢量传播的细菌组成员的组成在具有不同气候条件和tick宿主的发育阶段的采样点显示出显着变化。我们的发现不仅为理解tick传播的细菌网络和相互依赖性铺平了道路,而且还阐明了存在可能存在的生物滴答控制物种的高潜力,tick寄生虫,ixodiphagus hookeri基于相关细菌组的模式。
Atlas M. Sardoo 是罗文大学生物与生物医学科学系的博士生。她的研究兴趣集中在深度学习和单细胞/单核 RNA 测序数据分析。张少强是天津师范大学计算机与信息工程学院的教授。他的研究兴趣包括生物信息学、组合优化和高性能计算。他是 IEEE 和中国计算机学会的成员。Thomas N. Ferraro 是罗文大学库珀医学院 (CMSRU) 生物医学科学系的教授。他目前的研究兴趣集中在癫痫、阿片类药物成瘾、抗抑郁治疗和恐惧记忆形成的人类和遗传小鼠模型。Thomas Keck 是罗文大学生物与生物医学科学系副教授兼系主任,同时兼任化学和生物化学系教授。他目前的研究兴趣集中在开发治疗神经精神疾病的新药物,包括阿尔茨海默病、精神分裂症、注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、疼痛、焦虑,以及对物质使用障碍的特别兴趣。影响记忆形成的新型药物疗法可以影响每一种情况,并为其病理生理学提供新的见解。陈勇是罗文大学生物和生物医学科学系的助理教授。陈博士是生物信息学家和计算生物学家,发表了 40 多篇同行评审的科学研究论文。他的研究兴趣包括单细胞组学数据分析、深度学习、癌症表观遗传学和神经科学。收到:2022 年 5 月 18 日。修订:2022 年 7 月 10 日。接受:2022 年 8 月 25 日 © 作者 2022。由牛津大学出版社出版。这是一篇根据知识共享署名非商业许可条款发布的开放获取文章 ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ ),允许以任何媒介在任何非商业用途下重复使用、发布和复制,但必须正确引用原作。如需商业重复使用,请联系 journals.permissions@oup.com
1 芝加哥大学心理学系,伊利诺伊州芝加哥 60637,2 耶鲁大学心理学系,康涅狄格州纽黑文 06511,3 纽约大学心理学与神经科学系,纽约州纽约 10003,4 加利福尼亚大学圣地亚哥分校放射学系,加利福尼亚州圣地亚哥 92122,5 智利天主教大学物理研究所,智利圣地亚哥 8331150,6 科罗拉多大学博尔德分校心理学与神经科学系,科罗拉多州博尔德 80302,7 达特茅斯学院心理与脑科学系,新罕布什尔州汉诺威 03755,8 俄勒冈健康与科学大学行为神经科学系,俄勒冈州波特兰 97239,9 俄勒冈健康与科学大学医学信息学与临床流行病学系,俄勒冈州波特兰97239, 10 俄勒冈健康与科学大学精神病学系,俄勒冈州波特兰 97239, 11 俄勒冈健康与科学大学高级成像研究中心,俄勒冈州波特兰 97239, 12 圣路易斯华盛顿大学心理与脑科学系,密苏里州圣路易斯 63130, 13 华盛顿大学医学院精神病学系,密苏里州圣路易斯 63110, 14 华盛顿大学医学院放射学系,密苏里州圣路易斯 63110
自适应系统成功的关键在于它们能够解读来自环境的信号并做出相应的反应——它们充当与周围环境互动的代理。当能够执行越来越复杂的策略时,此类代理通常会表现得更好。但这是有代价的:代理必须从过去的经历中回忆的信息越多,它需要的内存就越多。在这里,我们研究了能够进行量子信息处理的代理的能力。我们发现了量子代理需要采用的最普遍的形式,以最大限度地发挥记忆压缩优势,并提供一种系统的方法来编码它们的记忆状态。我们表明,这些编码相对于记忆最小的传统代理可以表现出极其有利的扩展优势,特别是当必须保留越来越久远的事件信息时。