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辅助亚基鼻内疫苗减少SARS-COV ...
阻止病毒传播是有效疫苗的重要功能。从公共卫生的角度来看，防止SARS-COV-2向其他易感人士传播至关重要。但是，大多数Covid-19-19疫苗临床试验仅研究了疫苗受体的安全性和保护，但不能预防向他人传播。的确，当前有执照的SARS-COV-2疫苗成功地减轻了19次与19例相关的住院和死亡，但对收购感染和继续传播的有效性较小（1-3）。尽管对SARS-COV-2突破性感染的研究表明，在未接种疫苗的个体中，疫苗突破性感染的感染性不及原发性感染（4，5），但这些疫苗对降低传播性的影响尚未得到很好的评估。作为SARS-COV-2传播主要是通过鼻咽传播，粘膜免疫可以潜在地降低或流产入口门户（Nasopharynx）的SARS-COV-2复制，以防止病毒传播给其他人。当前疫苗的鼻内给药导致与SARS-COV-2感染的结果不一致（6，7）。辅助亚基粘膜疫苗可诱导上和下呼吸道中剧烈的粘膜免疫（8-10），并且比给定的（IM）给定的类似亚基疫苗（IM）更有效地清除上呼吸道病毒，它可能具有更好地降低SARS-COV-2上的SARS-COV-2。作为SARS-COV-2病毒可以有效地在仓鼠之间传播，这代表了更自然的剂量和感染/传播的途径（11）。在这里，我们评估了辅助亚基疫苗（SARS-COV-2 SPIKE S1+S2+S2差异D614G和B.1.1.529在dotap纳米颗粒中以及辅助物质poly I：CPG，CPG和重组型鼠类的传播都可以保护固有的hamarsic-sars-sars-sars-cov in n o sarsic cov in n nanoparticles in dotap纳米颗粒中是否可以在辅助I：CPG和重组型较高的模型中。 疫苗。
社论：微生物辅助植物对非生物应力的抗性
微生物与植物之间的相互作用已成为微生物学和植物生物学的重要研究领域。非生物应力，包括干旱，盐度和重金属，对全球植物生长产生了实质性影响。这些压力源，无论是单独或结合发生的，都会破坏营养的吸收并阻碍植物的整体发展（Mushtaq等，2023）。然而，有益的微生物在增强对这种非生物挑战的植物弹性方面表现出了潜力（Cardarelli等，2022； El-Shamy等，2022）。居住在根际和植物圈中的某些微生物可以促进植物水和养分，同时提供防止有害环境毒素的保护（Degani，2021； Redondo等，2022）。过去十年见证了由测序和毛质技术的进步驱动的显着步伐，从而揭示了在非生物胁迫下构成植物 - 微生物相互作用的复杂机制。这些细微的关系正在逐渐被解密，为预测和调节策略铺平道路。利用植物 - 微生物相互作用来支持植物适应非生物压力，在农业生产力，生物修复策略和生态可持续性中具有变革性的潜力。这项研究的努力旨在彰显微生物在增强植物抵抗非生物胁迫方面的重要作用。调查还深入研究了根间微生物群落对植物更广泛健康的复杂影响。Qi等。Qi等。在这个研究主题中，十项学术贡献深入研究了多种机制，通过这些机制，微生物可以帮助植物适应环境爆发，从而维护其生长和生存。总的来说，这些文章提供了有关微生物如何促进生态系统功能和植物福祉的全面观点。响应紧急市场需求和严重的非生物压力，增强植物生产和生存已成为研究的核心重点。利用RNA干扰（RNAI）技术来构建油酸去饱和酶（FAD2）基因的IHPRNA植物表达载体，从而导致油酸含量升高，并降低了菜籽中亚油酸和亚麻酸的水平。值得注意的是，根际微生物群落作为遗传评估的指标
利用金属辅助化学蚀刻进行 X 射线光学器件微加工：综述
摘要：高纵横比硅微纳米结构在微电子、微机电系统、传感器、热电材料、电池阳极、太阳能电池、光子装置和 X 射线光学等多种应用领域中具有技术相关性。微加工通常通过反应离子干法蚀刻和基于 KOH 的湿法蚀刻来实现，金属辅助化学蚀刻（MacEtch）作为一种新型蚀刻技术正在兴起，它允许在纳米级特征尺寸中实现巨大的纵横比。到目前为止，文献中缺少对 MacEtch 的专门综述，既考虑了基本原理，也考虑了 X 射线光学应用。本综述旨在提供全面的总结，包括：（i）基本机制；（ii）在垂直于 <100> Si 基底的方向上进行均匀蚀刻的基础和作用；（iii）用 MacEtch 制造的几个 X 射线光学元件示例，例如线光栅、圆形光栅阵列、菲涅尔区板和其他 X 射线透镜； (iv) 吸收光栅完整制造的材料和方法以及在基于 X 射线光栅的干涉测量中的应用；以及 (v) X 射线光学制造的未来前景。本综述为研究人员和工程师提供了对 MacEtch 作为 X 射线光学制造新技术的原理和应用的广泛和最新的理解。
派姆单抗用于完全切除的 3 期黑色素瘤的辅助治疗
3.1 黑色素瘤通常比其他一些癌症更早发病。它对患者及其家人和护理人员有很大的影响。肿瘤和相关淋巴结切除术是大多数 3 期黑色素瘤患者的标准治疗方法。直到最近，完全切除黑色素瘤患者的标准治疗还是常规监测。2018 年，NICE 关于达拉非尼联合曲美替尼用于切除的 BRAF V600 突变阳性黑色素瘤辅助治疗的技术评估指南推荐使用。2021 年，NICE 关于纳武单抗用于完全切除的黑色素瘤辅助治疗的技术评估指南推荐使用纳武单抗。纳武单抗和派姆单抗的作用机制相同，因为它们都是检查点抑制剂（PD-1 抑制剂）。但是，派姆单抗可以每 6 周给药一次，而纳武单抗每 4 周给药一次。临床专家表示，约 80% 的人使用 pembrolizumab 进行辅助治疗，20% 的人使用 nivolumab。他们指出，nivolumab 的许可范围更广，因为它也可用于完全切除的转移性黑色素瘤（即 4 期黑色素瘤）的辅助治疗。然而，由于其给药时间缩短，许多患者和 NHS 服务更倾向于使用 pembrolizumab。这是因为这意味着输液时间更少，治疗旅行次数也更少。在之前的 pembrolizumab 评估中，NICE 建议将其用于癌症药物基金内，用于已完全切除的成人淋巴结受累的 3 期黑色素瘤的辅助治疗（NICE 技术评估指南 553，从现在起
ml辅助重建CMS HGCAL.pdf
相1算法仅使用η-φ信息进行超集群。使用HGCAL的成像功能开发了一个新的深神经网络。推理使用位置和角变量成对运行。超级集体是迭代建造的，在得分上设置了阈值。
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
校准对人工智能辅助决策的信任
随着人工智能产品的普及，人类和人工智能越来越多地合作做出决策。为了使这种类型的合作取得成功，人类需要了解人工智能的能力，以便有效地校准他们的信任。在这些合作关系中，以人类可以理解的方式解释决策和预测至关重要，以鼓励信任校准。可解释人工智能领域专注于将可解释性融入人工智能，但旨在使人工智能模型更具可解释性。因此，这项研究通常从以模型为中心的角度而不是以人为中心的角度来处理解释。与此同时，行业研究人员已经制定了指导方针，以帮助界面设计师有效地生成用户友好的解释。然而，这些指导方针通常过于宽泛，无法有效指导行业设计师的日常工作。我们的研究通过两种方法解决了这一差距：一个实证实验，研究人们如何回应解释以及哪些类型的解释对信任校准最有帮助；以及一个教育资源，帮助行业设计师了解用户可能有什么问题，以及使用环境如何影响他们可能使用的解释。我们的实验结果表明，解释并不总是有助于信任校准，实际上可能会损害信任校准，尤其是面对自我能力较低的新手用户时。我们对行业设计师进行的探索性访谈和可用性测试表明，人们渴望一种全面但易于访问的教育资源，以转化我们实验等研究并指导可解释的 AI 产品界面的设计。关键词
植物防御中的辅助法学技术
植物错综复杂地部署国防系统，以应对多种生物和非生物应力。OMICS技术，跨越基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学，已彻底改变了植物防御机制的探索，响应各种压力源来揭示分子复杂性。但是，OMIC数据的复杂性和规模需要用于有意义的见解的复杂分析工具。 本评论深入研究了人工智能算法的应用，尤其是机器学习和深度学习，这是在植物防御研究中解密复杂的OMICS数据的有希望的方法。 概述涵盖了关键的OMICS技术，并解决了当前AI辅助OMICS方法中固有的挑战和局限性。 此外，它考虑了这个动态场中的潜在未来方向。 总而言之，AI辅助的OMICS技术提出了强大的工具包，使对植物防御的分子基础有深刻的了解，并在气候变化和新兴疾病的情况下为更有效的作物保护策略铺平了道路。但是，OMIC数据的复杂性和规模需要用于有意义的见解的复杂分析工具。本评论深入研究了人工智能算法的应用，尤其是机器学习和深度学习，这是在植物防御研究中解密复杂的OMICS数据的有希望的方法。概述涵盖了关键的OMICS技术，并解决了当前AI辅助OMICS方法中固有的挑战和局限性。此外，它考虑了这个动态场中的潜在未来方向。总而言之，AI辅助的OMICS技术提出了强大的工具包，使对植物防御的分子基础有深刻的了解，并在气候变化和新兴疾病的情况下为更有效的作物保护策略铺平了道路。