乳腺癌是全球女性最常见的癌症,发病率逐年上升。乳腺癌领域的重大治疗进展带来了越来越多的治疗选择,而新生或获得性耐药仍然是一个持续的临床挑战。耐药性涉及多种机制,缺氧是众多原因之一。缺氧诱导因子-1α(HIF-1a)是一种关键的转录因子,能够调节细胞对缺氧的反应。HIF-1a 可以触发肿瘤细胞的无氧糖酵解,诱导血管生成,促进肿瘤细胞的增殖、侵袭和迁移,并导致多药耐药。本综述主要讨论了 HIF-1a 在耐药乳腺癌中的作用并强调了 HIF-1a 靶向治疗的潜力。
已报道了 70 多种非缺失性 α 地贫突变,与缺失性突变相比,它们通常表现出更严重的临床表现。传统治疗旨在通过红细胞输血来控制疾病症状,但这也有其自身的并发症。目前,地贫的唯一治疗方法是骨髓移植,因此,探索其他潜在治疗方法是当务之急。新型基因编辑方法可能成为这种单基因疾病的长期治疗选择。本文概述了非缺失性 α 地贫治疗的最新突破,包括宫内输血、脐带血移植、基因治疗和几种基因组改造技术,以促进不仅改善 α 地贫病情,而且找到治愈方法的整体知识。
本文提供了Alpha的概述,Alpha是一项快速发展的低成本立方体任务,可验证高度逆转型材料以进行轻型推进。由康奈尔大学太空系统设计工作室的学生设计,集成和测试,该任务展示了许多关键技术,这些技术使下一代能力能够进行太空探索。尤其是本文侧重于芯片组的新应用(革兰氏量表上的芯片技术)作为验证Alpha的帆轨道和态度动态的一种手段。其他创新包括一个完全3D打印的结构,以启用快速,便宜的原型制作,这是一种围栏虹膜调制解调器,绕开了对地面电台无线电设备的需求,反式式流动式帆材材料,可提供激光照明的更确定性的动力,并仅利用态度控制态度和态度控制态度控制态度和巨镜控制。除了这些近期的技术示范外,Alpha是Space全息图的第一个展览之一,该媒介在星际旅行中的多个角色中表现出长期的承诺。
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二维拓扑超导体(TSC)代表一种外来的量子材料,在边界处具有分散性主要模式(DMMS),在边界上表现出quasiparti-cle激发。一个域壁DMM可以在两个TSC域之间的边界上出现,其配对缝隙中的两个TSC域或具有π相移的边界,只能通过磁场来调节。在这里,我们提出了铁电(Fe)TSC的概念,该概念不仅丰富了域壁DMM,而且显着使它们具有电气调节。表明,配对隙的π相移位于相反的Fe极化的两个TSC域之间,并通过反向Fe极化来切换。与铁磁(FM)极化结合使用,域壁可以容纳螺旋,手性的两倍和融合的DMM,可以通过更改电气和/或磁性磁场的方向来彼此转移。此外,基于第一个原理的计算,我们证明了α -In 2 Se 3是具有FM层和超导体底物的邻近性Fe TSC候选者。我们设想Fe TSC将通过电气场显着轻松地操纵DMM,以实现容忍故障的量子计算。
该项目负责人 Neso是英国的电力系统运营商,可确保整个英国的连续,可靠和安全的系统操作。 转移到国家能源系统运营商将很快扩大NESO的作用,以涵盖整个能源系统。 NESO将利用他们对关键国家基础设施(CNI)和系统操作的专家知识来指导该项目,以为NESO和更广泛的能源行业提供有用的成果。 NESO的首席信息安全官(CISO),Simon Lambe及其团队,包括E3CC的成员,将识别和测试相关用例,并开发用户故事,以确保出现强大的输出。 与整体项目管理一起,NESO还将负责项目治理和更广泛的行业利益相关者参与。Neso是英国的电力系统运营商,可确保整个英国的连续,可靠和安全的系统操作。转移到国家能源系统运营商将很快扩大NESO的作用,以涵盖整个能源系统。NESO将利用他们对关键国家基础设施(CNI)和系统操作的专家知识来指导该项目,以为NESO和更广泛的能源行业提供有用的成果。NESO的首席信息安全官(CISO),Simon Lambe及其团队,包括E3CC的成员,将识别和测试相关用例,并开发用户故事,以确保出现强大的输出。与整体项目管理一起,NESO还将负责项目治理和更广泛的行业利益相关者参与。
骨肉瘤患者在初次诊断时即出现明显转移,其 5 年生存率不足 20%。TP-3 是一种鼠类 IgG2b 单克隆抗体,对骨肉瘤细胞表面膜抗原 p80 上的表位具有高亲和力。肿瘤相关抗原 p80 在骨肉瘤中过度表达,在正常组织中的表达非常低。我们提出了一种新型双阿尔法靶向溶液,该溶液包含来自同一衰变链的两种放射性核素,包括骨趋向性 224 Ra 和癌细胞表面趋向性 212 Pb-TCMC-TP-3,用于治疗成骨性骨癌、循环癌细胞和微转移。在这项体外研究中,研究了 212 Pb-TCMC-TP-3(单 α 溶液)和 224 Ra/212 Pb-TCMC-TP-3(双 α 溶液)在模拟骨肉瘤微转移性疾病的多细胞球体模型中的细胞毒性作用。直径为 253 ± 98 µ m 的 OHS 球体分别用 4.5、2.7 和 3.3 kBq/ml 的 212 Pb-TCMC-TP-3 处理 1、4 和 24 小时,在 3 周内崩解。212 Pb-TCMC-TP-3 诱导的球体倍增时间延迟了 7 倍,而非特异性 212 Pb-TCMC-利妥昔单抗的剂量则高出 28 倍。 224 Ra/ 212 Pb-TCMC-TP-3 分别在 5 kBq/ml 孵育 4 小时和 24 小时后,在 3 周和 2 周内完全分解了直径为 218–476 µ m 的球体。与未结合的 224 Ra/ 212 Pb 相比,用 1 kBq/ml 224 Ra/ 212 Pb-TCMC-TP-3 处理 24 小时可导致球体活力降低 11.4 倍。
AI GLOBAL MACRO SCSp 基金 资产管理公司 Artificial Inteligence Asset Management 已任命 Ai For Alpha 为 AI GLOBAL MACRO SCSp 基金提供资产配置建议。Artificial Inteligence Asset Management 是一家总部位于卢森堡的资产管理公司,其目标是提供与所有资产类别不相关的绝对业绩。Ai For Alpha 是一家专门从事投资人工智能的金融科技公司,它使用最先进的学习技术来预测制度变化,并通过适应不同的市场环境提供动态资产配置。为此,Ai For Alpha 利用其专业知识为不同的资产类别开发了配置模型:股票指数、商品和 VIX。Ai For Alpha 充当基金的资产配置顾问,并通过专有人工智能软件提供配置建议。Ai For Alpha 为每个市场提供每日配置。目标是适应市场条件,同时考虑投资限制。该策略考虑的市场包括股票指数(美国大盘股、美国科技股、美国小盘股、欧盟、英国、日本、新兴市场)、商品指数(铜、石油和黄金)和 VIX 代表的波动率指数。Ai For Alpha 使用基于人工智能的方法来确定每个考虑市场的正向或负向分配。该模型基于对 150 多个市场数据的每日分析,例如纯财务数据(股票回报、波动率、信用利差和利率)、宏观经济数据(风险规避指数、经济意外)、商品和货币演变、金融估值变量和营业额和利润的演变,以及最后的技术分析指标。基于对这些数据的分析,该模型确定了所分析因素与股票市场指数演变之间的关系。目的是分析市场信息,了解其对策略的影响并推断出最相关的分配。 Ai For Alpha 联合创始人兼首席执行官 Béatrice Guez 解释道:“我们基于监督学习和强化学习的模型每天分析数百个数据点,以预测市场模式。”资产管理公司人工智能资产管理首席执行官 Amine Bennis 透露:“我们与 Ai For Alpha 进行的研究表明,他们的模型对不同市场条件具有很强的适应能力。该模型每天都会根据对价格、相关性、风险和市场情绪的深入分析,调整不同资产类别和地区最具流动性的金融工具的敞口。”Ai For Alpha 开发的模型与 AI AM 的专业知识相结合,由于两家公司的互补性,构成了一个创新而独特的投资分析框架。他们的合作是业绩和竞争力的源泉。他们将共同继续研究,并结合各自的专业知识来管理 AI GLOBAL MACRO SCSp 基金。关于 Ai for Alpha:Ai for Alpha 是将人工智能应用于资产管理的领先解决方案之一。Ai for Alpha 分析数百个市场和基本变量,使用机器学习方法预测市场机制,并提供考虑到投资约束的分配建议。银行、资产管理公司、对冲基金和资产管理公司都在使用 Ai for Alpha。更多信息:https://www.aiforalpha.com
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2找到针对Alpha第4轮发起的四个创新挑战:https://www.ofgem.gov.uk/decision/decision/strategic-innovation-fund-fund-fund- round-found-foun-four-four-four-innovation-challenges 3查找为Beta第2轮推出的四个创新挑战。 https://www.ofgem.gov.uk/decision/strategic-innovation-fund- round-two-innovation-challenges