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World File Search System适应性
人工智能对监管科学安全评价的适应性
人工智能 (AI) 在推动生物医学科学发展方面发挥了关键作用，但在监管科学方面尚未产生应有的影响。随着该领域的发展，计算机模拟和体外方法已被评估为动物研究的替代方案，旨在尽早发现和缓解药物开发过程中的安全问题。尽管有许多人工智能工具可用，但它们在药物功效和安全性评估的监管决策中的接受度仍然是一个挑战。人们普遍认为，人工智能模型会随着数据的增加而改进，但现实是否在药物安全评估中反映了这种看法？重要的是，旨在监管应用的模型需要考虑广泛的模型特征。其中包括适应性，即模型在对未知数据进行重新训练时的自适应行为。这是一个重要的模型特征，应在监管应用中加以考虑。在本研究中，我们通过模拟每年新药进入市场的真实情况，建立了一项全面的研究来评估人工智能的适应性，使用我们之前开发的称为 DeepDILI 的模型，该模型使用新颖的深度学习方法预测药物引起的肝损伤 (DILI)。我们发现目标测试集在评估我们模型的自适应行为方面起着重要作用。我们的研究结果还表明，在训练集中添加更多药物不会显著影响我们的自适应模型的预测性能。我们得出结论，提出的适应性评估框架在评估模型随时间的性能方面具有实用性。
鸟类先天和适应性免疫成分：a
相比之下，胚胎晚期或新生儿小鸡的囊切除术减少了循环B-淋巴细胞的数量和功能（4），进一步强调了Bursa在提供B-Lymphocytes的繁殖和区分所必需的基础上的重要性。Bursa包含约12,000个卵泡，尤其是B淋巴细胞，树突状细胞，巨噬细胞和上皮细胞。从发育中，胚胎的不同部分之间的相互作用导致形成的囊卵泡形成树突状细胞和B细胞前体迁移到其中（4、5）。这一复杂的发展过程在时间顺序和空间上都经过仔细控制。从形态上讲，它涉及不同的阶段：首先，在尾巴的间充质中形成类似囊泡的结构，类似于Bursa的上皮基础；其次，特定细胞（称为造血干细胞（HCS））对囊囊间充质的定植，以及血液传播细胞迁移到囊中上皮，启动卵泡的形成。最后，在孵化时间左右的卵泡皮层的发展（5）。
对 KRASG12C 抑制的非遗传适应性抗性
癌细胞对治疗压力的适应使肿瘤恶性进展，最终逃避程序性细胞死亡并产生耐药性疾病。癌症适应的一种常见形式是非遗传改变，它利用癌细胞中已经存在的机制，不需要基因改造，而基因改造也会导致耐药机制。上皮-间质转化 (EMT) 是适应性药物耐药和随之而来的癌症治疗失败的最常见机制之一，其由表观遗传重编程和 EMT 特异性转录因子驱动。癌症治疗的最新突破是 KRAS G12C 抑制剂的开发，它通过敲除致癌驱动因素的独特替代，预示着治疗时代的到来。然而，这些针对 KRAS G12C 的高选择性药物，例如 FDA 批准的 sotorasib (AMG510) 和 adagrasib (MRTX849)，不可避免地会遇到多种耐药机制。除了 EMT 之外，癌细胞还可以劫持或重新连接生理上控制细胞增殖、生长和分化的复杂信号网络，以促进恶性癌细胞表型，这表明可能需要抑制多个相互关联的信号通路来阻止 KRAS G12C 抑制剂治疗中的肿瘤进展。此外，癌细胞的肿瘤微环境 (TME)，例如肿瘤内滤过淋巴细胞 (TIL)，对免疫逃逸和肿瘤进展有重大影响，这表明治疗方法不仅针对癌细胞，还针对 TME。揭示和靶向癌症适应有望深入了解肿瘤病理生物学机制并改善 KRAS G12C 突变癌症的临床管理。本综述介绍了导致对 KRAS G12C 抑制剂产生耐药性的非遗传适应的最新进展，重点关注致癌通路重新连接、TME 和 EMT。
埃塞俄比亚的气候变化，可变性和适应性。农民的分析
鉴于气候已经发生了历史性变化，并且可能会在将来再次发生变化，因此有必要理解农民如何看待气候变异性和变化以及如何适应未来。为了减少与埃塞俄比亚的气候变化和可变性有关的问题，本审查论文试图评估和研究农民对这些问题的看法，以及它们对农业生计的影响。本综述的研究指出，尽管很少有研究在当地研究了这一主题，但气候变化和可变性对农业生产，农民的生计，生物多样性损失和环境退化产生了重大影响，尤其是在农业的低收入国家中，农业严重依赖降雨。广泛的心理概念，包括知识，态度，信念以及对气候是否正在发生变化以及如何变化的担忧，都是体验气候变化的复杂过程的一部分。因此，为了减少埃塞俄比亚的气候变化和可变性问题，需要各种特定地点适应策略，这些策略融合了现代科学和传统根源。
制定更好的品牌适应性策略的 5 个步骤
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基于农业和生态系统的适应性政策简介
气候变化已经在我们的门口。在过去的几十年中，包括卢旺达在内的东非温度升高被许多气候研究人员所接受。预计温暖的温度会导致更频繁，更激烈的极端天气事件，例如大雨，洪水，尤其是在高地地区和干旱生态系统中的干旱。自1960年以来，整个东非的年降雨量大大下降，而可变性有所增加。卢旺达的平均年温度显着升高约为0.7-0.9°C，在过去40年中的变暖模式为每十年的平均0.35°C（Ngarukiyimana等，2021年）。该地区超过95％的农业是雨水喂养的（粮农组织，2022年），这解释了小农户对气候变化影响的高脆弱性。农业是卢旺达最重要的经济活动之一，占GDP的33％以上，有70％的人口从事该行业，约有72％的农业人口从事该行业的人口中有70％从事该行业的人口，约有72％的人在农业人群中受雇于72％，占农业人口的72％，在农业中受雇于农业人口，在农业中受雇于农业。大部分卢旺达人口仍然是农村，农业维持了大部分人口。在该行业下，小农户是气候变化影响最大的人。一些农作物无法适应气候的变化，而小农户缺乏应对气候变化的能力。卢旺达政府已采取了巨大的努力，以通过农作物加工计划，农林业和其他相关的农业管理实践（包括梯田，二甲基，二甲基，草皮种植）来确保粮食安全。但是，在解决农业系统和社区对气候变化的韧性时，解决粮食不安全感还有很长的路要走。本政策简要介绍了过去和当前政府在缓解气候变化和适应气候变化的努力，并利用基于生态系统的适应方法来建立农业系统和社区来建立气候变化的弹性的潜力。
无监督域适应性的对比度适应网络
深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40，8，26，19，20]。但是，对于监督学习，大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域，例如ImageNet [7]，但对于每个临时目标域或任务而言，手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下，已经出现了无监督的域适应（UDA）方法，以减轻数据分布的域移动[2，1，1，5，37，30，18，3，3，17]。它与无监督的学习有关，因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作，这是Long等人提出的开创性工作。[22，25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异，在此，在该网络中，域差异通过最大值
1 4 基因组方法用于气候适应性育种......
燕麦（Avena sativa L.）在世界谷物产量中排名第六，主要作为一种多用途作物种植，可用作谷物、牧草和草料，或在世界许多地方作为轮作作物。最近的研究提高了其在人类营养和保健方面的潜在膳食价值。燕麦能很好地适应多种土壤类型，在酸性土壤中也能生长。世界燕麦产区集中在北纬 35-65º 和南纬 20 至 46º 之间。燕麦基因组庞大而复杂，在 4.12 Gb 到 12.6 Gb 之间。燕麦生产力受到许多疾病的影响，尽管冠锈病（Puccinia coronata f. sp. avenae）和秆锈病（Puccinia graminis f. sp. avenae）是全球主要疾病。本章重点回顾燕麦育种的主要发展及其影响，特别是气候或环境变化（主要是生物和非生物胁迫）给燕麦种植带来的挑战。下一代育种工具将有助于开发基因改良和操纵燕麦的方法，这将极大地帮助提高燕麦产量。尽管燕麦生物技术的发展速度与其他谷物相似，但仍落后。未来几十年，需要更多的基因组工具，从基因组辅助育种到基因组编辑工具，以改善资源，在气候变化下改良燕麦。
利用适应性定制技术集中注意力
每位参与者的得分都用于定制他们随后的游戏，以便他们都能在适合其能力的难度级别上玩游戏。一些 60 至 85 岁的成年人被要求在多任务模式下每周玩三个小时的 NeuroRacer，持续四周。与此同时，其他人只以单任务模式玩游戏，有些人根本不玩。在月底，与其他组相比，玩“手势和驱动”版本的人显著提高了他们在游戏中的多任务处理能力以及其他认知控制功能，如工作记忆和持续注意力。游戏多任务处理的改善在实验后持续了令人印象深刻的六个月，表明大脑中的前额叶认知控制系统是灵活的，可以重新训练，即使在老年人群体中也是如此。