2013 年,M. Lancaster 描述了第一种获取人脑类器官的方案。这些类器官通常由人诱导多能干细胞产生,可以模拟人脑的三维结构。虽然它们重现了人脑的主要发育阶段,但它们在研究神经退行性疾病的发病和机制方面的应用仍然面临重大限制。在这篇综述中,我们旨在强调这些限制,这些限制阻碍了脑类器官成为研究阿尔茨海默病 (AD)、帕金森病 (PD) 和肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 等神经退行性疾病的可靠模型。具体来说,我们将描述结构和生物学障碍,包括缺乏衰老足迹、血管生成、髓鞘形成以及功能性和免疫活性小胶质细胞的加入——所有这些都是 AD、PD 和 ALS 中神经退行性疾病发病的重要因素。此外,我们将讨论监测这些类器官的微观解剖学和电生理学的技术限制。同时,我们将提出解决方案来克服当前的限制,从而使人类大脑类器官成为模拟神经退行性疾病的更可靠的工具。
在2013年,兰开斯特(M. Lancaster)描述了第一个获得人脑器官的方案。这些类器官通常是由人诱导的多能干细胞产生的,可以模仿人脑的三维结构。虽然他们概括了人脑的显着发育阶段,但它们用于研究神经退行性疾病的发作和机制仍然面临着关键的局限性。在这篇综述中,我们的目的是强调这些局限性,这些局限性阻碍了脑类器官成为可靠的模型,而不是研究神经退行性疾病,例如阿尔茨海默氏病(AD),帕金森氏病(PD)和肌萎缩性侧向硬化症(ALS)。具体来说,我们将描述结构和生物学障碍,包括缺乏衰老的足迹,血管生成,髓鞘形成以及功能和免疫能力的小胶质细胞 - AD,PD和ALS中神经变性的所有重要因素。此外,我们将讨论监测这些器官的微型解剖学和电生理学的技术局限性。并行,我们将提出解决当前局限性的解决方案,从而使人脑器官成为建模神经变性的更可靠的工具。
电气化是全球脱碳努力的核心。然而,有理由对这一转型的必然性或至少是最佳速度持怀疑态度。我们讨论了全面甚至深度电气化的几个被低估的成本。消费者偏好可能有利于或反对电气化目标;当电气化达到某个尚未知晓的水平时,它很可能会遇到物理和经济障碍。虽然我们欣然承认脱碳的外部好处,但我们也探讨了几个被低估的外部成本。通过预见并理想地避免有前景的减排途径的可预测但不明显的成本,脱碳努力的可信度和最终成功率会得到提高。因此,即使电气化前景光明,其程度最终也可能达到极限。
摘要:成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 相关内切酶 9 (CRISPR/Cas9) 基因编辑系统在许多细菌和古菌中发挥免疫抑制作用,具有高效、多样性和模块化等多种优势。它现在被广泛用于提高作物的质量和数量以满足全球粮食需求。尽管这些前景很诱人,但仍需要更深入的了解来提高其效率和安全性。因此,对这一特殊系统的概述非常重要。在这篇综述中,简要介绍了目前对不同类型的 CRISPR/Cas 系统的了解以及它们的机制、在作物育种中的应用和局限性,为未来的利用提供基本理解和指导。
为表达截短肌营养不良蛋白分子(微滞后蛋白)的高剂量腺相关病毒(AAV)的临床试验正在进行Duchenne肌肉营养不良(DMD)。在严重的DMD小鼠模型中,使用与临床试验相当的AAV剂量相当的AAV剂量,我们使用4种微型肌营养蛋白构建体(在临床试验中进行了3个和最大临床结构的变体)检查了该策略的效率和功效。我们在横纹肌肉中获得了高水平的微肺炎表达,其心脏表达比骨骼肌高约10倍。显着,尽管不完整,但观察到骨骼肌疾病的纠正。令人惊讶的是,2种微肺蛋白发生了心脏病的致命加速。有害的心脏作用似乎是由心肌细胞膜上微置换蛋白和乌特罗蛋白之间的可变竞争(取决于微肺炎设计和表达水平)引起的。也可能对蛋白质降解的过载也有贡献。这些观察结果对于目前正在用AAV-微肌营养蛋白治疗的患者的意义尚不清楚,因为在DMD心脏中达到的表达水平尚不清楚。然而,这些发现表明,微隔膜治疗需要避免心脏中过高的表达水平过高,并且应在这些患者中仔细监测心脏功能。
引言Duchenne肌肉营养不良(DMD)是一种X连锁疾病,影响了5,000名新生雄性中约1个(1)。它是儿童期肌肉营养不良的最常见,并且是由于缺乏与膜相关蛋白质肌营养不良蛋白而导致的,这对于肌肉细胞中适当的力量传播至关重要(2,3)。肌营养不良蛋白的丧失导致骨骼肌损伤过敏,并导致心脏功能障碍。骨骼肌最初会经历损伤和修复的一轮,但修复最终开始失败,肌肉被纤维化和脂肪代替。肌肉的损失从近端到远端,呼吸道肌肉和/或心力衰竭作为死亡原因,通常在生命的第二个或第三个十年(4)。心脏病首先表现出舒张功能障碍,后来发展为扩张的心肌病(DCM)和衰竭(5-8)。DMD的基因治疗已以多种形式的高度截短的多种疾病(微肺炎)的形式进入了诊所,该版本是通过腺相关病毒(AAV)传递的。虽然AAV在感染和转导的肌肉方面高效,但其小包装能力(〜5 kb)使得无法容纳全长的肌营养不良蛋白编码序列(〜14 kb)。这是需要使用AAV传递高度截断性肌营养不良蛋白(9,10)的编码序列的,或者使用AAV来改变框架外肌营养不良蛋白mRNA的剪接,以创建删除恢复适当的阅读框架的删除(11,12)。无论哪种情况,目标都是表达截短的肌营养不良蛋白以减慢疾病进展。该策略实质上是旨在将DMD转变为较慢的肌肉营养不良症,可能更像是某些形式的贝克尔肌肉营养不良症(BMD),这种疾病是由营养不良蛋白突变引起的,这些突变引起的,导致各种形式的多种疾病的疾病率相关,导致产生多种截断形式的疾病进程。
文章信息摘要牛顿第二运动定律 F = ma 一直被认为是经典力学的基石,为理解宏观物体的行为提供了基本框架。然而,随着物理学深入到量子领域,牛顿第二定律的适用性变得有限,量子力学原理成为粒子行为的主要描述。本文首先概述了牛顿对经典力学的历史发展以及 20 世纪初量子力学的出现,然后深入探讨了框架的基本原理。将粒子作为具有确定性轨迹的点质量的经典描述与波函数和叠加原理描述的量子粒子的概率性质进行了对比。本文还讨论了这些理论的实际应用和含义,阐明了它们在各个科学学科中的意义。本研究论文对牛顿第二运动定律和量子物理进行了比较分析,从经典力学和量子力学的角度研究了它们的基本原理和含义。本文首先概述了牛顿第二定律及其在经典力学中的意义,然后深入探讨了量子力学的基本假设及其与经典概念的偏离。本文探讨了牛顿第二定律应用于量子现象时的固有局限性,并将其原理与量子物理学的原理进行了比较和对比。通过对证据和理论框架的全面分析,本文阐明了经典力学的界限,并强调了量子力学在原子和亚原子层面描述现象的必要性。通过探索关键的差异和相似之处,本文旨在深入了解宏观和微观尺度上粒子的行为。关键词:牛顿体、量子力学、牛顿第二定律、粒子
新德里-110068 2 助理教授(选拔级),IGNOU 教育学院,新德里 - 110068 摘要 人工智能 (AI) 有能力通过提高生产力、鼓励学生参与以及实现更具适应性和个性化的教学从根本上改变教育体系。人工智能的潜在好处和解决相关问题将为教育带来更美好的未来。人工智能有各种教育应用;聊天机器人、学习分析和智能辅导系统只是其中的几个。人工智能由自然语言处理和机器学习驱动。本研究对人工智能在教育中的使用进行了全面分析,强调了它的定义、优点、缺点和可能的用途。报告确定了几个关键优势,例如数据驱动的决策、高效的管理和个性化的学习机会。然而,该研究也提请人们注意一些缺点,包括对数据隐私、道德困境和可能取代人类教育者的担忧。就未来而言,这项研究看到了人工智能在教育领域的光明前景,虚拟现实集成、自适应学习系统和高质量教育的普及可能会取得进展。这些发展有能力改善学习成果并改变教育面貌。这项研究还提供了对人工智能对教育影响的全面了解,强调了变革潜力并促进了人工智能的道德和负责任的整合。 关键词:人工智能、教育、优势、劣势、未来前景 简介 人工智能已融入现代生活的几乎每个方面,在技术快速发展的时代彻底改变了行业并改变了社会规范。 “在教育方面,人工智能技术功能强大,非常适合丰富教育目标。事实上,过去二十年,人工智能在教育方面取得了长足的进步。正如将要讨论的,这一进步为提高教学效率和效果带来了机会;为学生做好进入人工智能世界的准备;加强学生支持;改善教师、教职员工支持;精简学校、大学和学院的管理;并为大众提供教育。与所有发展一样,所有这些领域的担忧和挑战都是不可避免的,我们也将解决这些问题”(Taneri,2020 年)。
失眠症是一种常见病,被认为是多种身心疾病的危险因素,会导致生活质量下降和医疗费用增加。尽管认知行为疗法 (CBT) 通常被推荐作为主要干预措施,但由于资源有限,其普及度受到限制,这促使药物干预作为临床的主要治疗方法。本研究回顾了当前失眠症药物治疗的益处和风险,特别提到了食欲素系统作为治疗的新靶点。GABA 能机制增强剂(苯二氮卓类 (BZD) 和“Z 类药物”)的处方已显示出在短期失眠治疗中(少于 4 周)的疗效,然而,人们对其长期有效性、不良耐受性和安全性(包括潜在的依赖性)提出了担忧。具有抗组胺特性的药物,包括某些抗抑郁药和抗精神病药,表现出短期疗效,但有记录显示耐受性有限,尤其是在老年人中。褪黑激素有各种配方,使用缺乏全面的长期数据。双食欲素受体拮抗剂 (DORA),如 daridorexant、lemborexant 和 suvorexant,代表了一种治疗失眠的新方法,它抑制觉醒而不是增强镇静。作为欧洲药品管理局 (EMA) 批准用于治疗失眠的唯一 DORA,
抽象学校检查是许多教育系统的共同特征。这些可以通过有关学校的定量背景数据来告知。人们认识到,将这种定量信息作为检查过程的一部分存在优缺点,尽管这些信息很少被简洁地列出。本文通过提出和反对使用定量数据在告知学校检查中的论点来填补这一差距。我们认为,虽然定量数据提供了有关重要结果的客观信息,但其有用性受到一系列因素的限制,包括丢失的数据,小样本量,创建不正当激励措施以及最随时可用的措施捕获学校质量以外的方面的事实。我们通过讨论教育标准,儿童服务和技能(OFSTED)(英格兰的学校检查局)目前如何在这些优点和缺点之间进行交易来得出结论。