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放错位置的神经元可能会破坏大脑的接线并导致发育障碍
操纵免疫系统治疗癌症已经在某些患者中产生了惊人的反应，包括完整的治疗方法，但这些反应并不能持续到每个人。例如，嵌合抗原受体（CAR）T – CELL免疫疗法在90％的B细胞急性淋巴细胞白血病（B-ALL）患者中引起初步反应。，但在汽车T – Cell治疗后，患者也有50％的可能会经历其疾病的难以治疗复发。
COVID疫苗在今年冬天提供了一些保护，估计表明 人类染色体在超速前进化以给我们提供更好的大脑，但是有一个捕获 组合疗法的新目标点挫败了癌症治疗中的多药耐药性 放错位置的神经元可能会破坏大脑的接线并导致发育障碍 改变肿瘤微环境可能会减少白血病免疫疗法后的复发 抗宿舍药物阻碍了脑癌免疫疗法，研究表明 医学中的AI - 对患者自治的威胁？ 意外的副作用：间歇性禁食可能会减慢头发再生 为枫糖浆尿液疾病开发的基因疗法表明有望 与小鼠糖尿病保护相关的早期肠道微生物 研究人员发现了与长covid相关的大脑雾的根本原因 基因测试为有针对性的儿童癌症疗法提供了希望 迷幻药在冥想期间提高神秘经历...
今年冬天的疫苗接种水平和严重的共同水平的水平足够低，以至于CDC研究小组的数据中没有足够的患者来可靠地确定受疫苗受保护的儿童，可以防止非老年人的住院，或者阻止任何人患有严重的相互企业并发症或死亡。
金属材料中错位密度的实验测量：测量技术之间的定量比较（XRD，R-ECCI，HR-EBSD，TEM）
脱位密度。那些不同的方法不观察到相同类型的位错，即统计存储的位错（SSD）和/或几何必需的脱位（GND）。有些是直接测量技术，例如ECCI和TEM成像，而其他是非方向方法，即HR-EBSD和XRD测量。因此，提出了使用这四种技术在未变形和变形的双链钢上获得的测量值的定量比较。对于低变形，位错密度很小（成像方法相当性能，而XRD 1- 5×10 13 m - 2），测量值的不确定性水平高。HR-EBSD测量结果表明，结果与这些变形水平的其他方法非常吻合。对于较高的变形水平（上面的脱位密度），成像方法不再相关，因此1 - 3×10 14 m - 2
组蛋白去乙酰化酶抑制剂 Largazole 抑制 SP1 和 BRD4，使一组超级增强子失活，并导致有丝分裂染色体错位
组蛋白去乙酰化酶抑制剂已被研究作为癌症和其他疾病的潜在治疗剂。已知 HDI 可促进组蛋白乙酰化，从而导致开放染色质构象并通常增加基因表达。在之前的研究中，我们报告了一组基因，特别是那些由超级增强子调控的基因，可以被 HDAC 抑制剂拉格唑抑制。为了阐明拉格唑抑制基因的分子机制，我们进行了转座酶可及染色质测序、ChIP-seq 和 RNA-seq 研究。我们的研究结果表明，虽然拉格唑治疗通常会增强染色质的可及性，但它会选择性地降低一组超级增强子区域的可及性。这些基因组区域在拉格唑存在下表现出最显著的变化，富含 SP1、BRD4、CTCF 和 YY1 的转录因子结合基序。 ChIP-seq 分析证实 BRD4 和 SP1 在染色质上各自位点的结合减少，特别是在调节基因（如 ID1、c-Myc 和 MCM）的超级增强子上。拉格唑通过抑制 DNA 复制、RNA 加工和细胞周期进程发挥作用，部分是通过抑制 SP1 表达来实现的。shRNA 消耗 SP1 可模拟拉格唑的几种关键生物学效应并增加细胞对该药物的敏感性。针对细胞周期调控，我们证明拉格唑通过干扰中期染色体排列来破坏 G/M 转换，这种表型在 SP1 消耗时也观察到。我们的结果表明，拉格唑通过抑制超级增强子上的 BRD4 和 SP1 发挥其生长抑制作用，导致细胞抑制反应和有丝分裂功能障碍。
错位的激励机制是否妨碍了更好的患者治疗
在未能获得监管部门批准的临床化合物中，约有 90% 是由于缺乏临床疗效而失败，30% 是由于难以控制的毒性，10%-15% 是由于药物特性差。整合临床前、临床和 RWD 将有助于扭转这些令人担忧的研发趋势。通过获取失败的临床试验数据（包括有关患者分层策略、给药方案和不良事件的数据），研发团队可以尽早暂停不可行的资产的开发，设计更智能的试验，尽早发现潜在危害，并做出更明智的继续或不继续的决定。同时，整合纵向 RWD（包括来自 EHR、登记处和连接设备的数据）将允许研究人员将临床结果与生物标志物、合并症和生活方式因素关联起来。
原子平面错位取向有助于提高纳米图案化蓝宝石 (0001) 表面上 AlN 外延生长的晶体质量，用于深紫外光电器件
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b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用高能X射线梁来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍，这是通过使用高三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双晶偏转器的主旋转轴之间的错位引起的确切的bragg角条件的偏差，并计算了一个快速，直接的程序来对齐它们。提出了一种测量液体表面上Q Z方向散射强度的实验方法，最多是Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1，液态铜用作基准测试用途的参考系统。
b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用更高的能量X射线光束来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍的三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双层偏转器的主旋转轴之间未对准所引起的确切的bragg角条件的偏差，并得出了一个快速而直接的程序，以使其对齐它们。提出了一种实验方法，用于测量沿Q Z方向的散射强度至Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1的散射强度，并带有液体铜作为基准测试目的的参考系统。
“人工智能供应链”中的责任错位
摘要 负责任的人工智能指南要求工程师考虑他们的系统可能造成的危害。然而，当代人工智能系统是通过组合许多预先存在的软件模块构建的，这些模块经过许多人之手才能成为成品或服务。这如何影响负责任的人工智能实践？在对来自工业界、开源界和学术界的 27 名人工智能工程师的采访中，我们的参与者通常认为负责任的人工智能指南中提出的问题不属于他们的机构、能力或责任范围。我们使用 Suchman 的“定位问责制”来展示负责任的人工智能劳动力目前是如何组织的，并探索如何以不同的方式进行。我们确定了跨领域的社会逻辑，例如模块化、规模、声誉和客户导向，这些逻辑决定了哪些负责任的人工智能行动确实发生，哪些行动被委托给低级员工或被认为是想象中的“供应链”中的下一个或上一个人的工作。我们认为，当前负责任的人工智能干预措施，例如假设拥有全景知识和系统控制的道德检查表和指南，可以通过采取定位问责制方法来改进，认识到供应链内外关系和义务可能交织在一起的地方。
无序数据集：社会技术错位......
人工智能 (AI) 在行为健康领域的应用引起了人们对使用机器学习 (ML) 技术识别人们个人数据模式的兴趣，目的是检测甚至预测抑郁症、躁郁症和精神分裂症等疾病。本文通过对三个自然语言处理 (NLP) 训练数据集的情境分析，研究了人工智能介导的行为健康背后的数据科学实践和设计叙述。通过将数据集视为与特定社会世界、话语和基础设施安排密不可分的社会技术系统，我们发现数据集构建和基准测试的技术项目（行为健康领域人工智能研究的当前重点）与行为健康的社会复杂性之间存在一些不一致。我们的研究通过阐明无序数据集的敏感概念，为日益增长的人工智能系统关键 CSCW 文献做出了贡献，该概念旨在有效地扰乱行为健康领域中人工智能/机器学习应用的主导逻辑，并支持研究人员和设计师反思他们在这个新兴且敏感的设计领域中的角色和责任。