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文章 SOX2 表达和转录活性可识别肉瘤中的癌症干细胞亚群，具有预后意义
摘要：肉瘤的干性由癌症干细胞 (CSC) 中多能性因子（如 SOX2）的表达协调。SOX2 在骨肉瘤中对肿瘤发生和发展的作用已得到很好的研究。然而，SOX2 的促肿瘤发生特性在其他肉瘤亚型中很少得到研究。在这里，我们表明 SOX2 耗竭显著降低了未分化多形性肉瘤 (UPS) 细胞形成肿瘤球和启动肿瘤生长的能力。相反，SOX2 过表达导致体内致瘤性增加。此外，使用允许监测表达 SOX2 和/或 OCT4 的活细胞的报告系统 (SORE6)，我们发现 SORE6+ 细胞比 SORE6- 亚群更具致瘤性。与这一发现一致的是，肉瘤患者中的 SOX2 表达与肿瘤等级、分化、侵袭潜力和较低的患者生存率有关。最后，我们研究了一组抗肿瘤药物对 UPS 模型和患者来源的软骨肉瘤系的 SORE6+ 细胞的影响。我们发现，光神霉素类似物 EC-8042 在体外和体内减少 SORE6+ 细胞方面最有效。总体而言，这项研究表明 SOX2 是一种具有肉瘤预后潜力的促肿瘤发生因子。此外，SORE6 转录活性是肉瘤中真正的 CSC 标记，是评估抗肿瘤治疗对 CSC 亚群疗效的极佳生物标记。
印度-太平洋繁荣经济框架
11.每一缔约方确认其承诺加强执法行动的有效性，以防止和执行第三款和第五款所述的犯罪行为或第四款所述的行为。根据其法律制度的基本原则，每一缔约方应通过持续或纠正的行动或不作为，有效地执行为遵守第三款至第五款和第九条和第十条而采取或维持的措施，以鼓励贸易和投资。8 根据其法律制度的基本原则，每一缔约方均保留其执法、检察和司法机关就其为防止和打击腐败（包括贿赂）而采取或维持的措施的执行行使自由裁量权的权利。每一缔约方均保留就此类执行的资源分配作出正当决定的权利。
gatad2b-nurd复合物驱动DNA：RNA杂交
感谢您提交了有关NURD复杂角色在DNA双链断区域中的染色质边界中的手稿，以响应R-loop组。这项研究现已由三名专家裁判进行了审查，我在下面抄袭您的信息以获取您的信息。您会看到，审稿人会欣赏全面的分析和工作的整体兴趣，但同时也不相信所有主要结论都得到当前数据的决定性支持。尤其是裁判1和2提出了许多重叠的关键问题，包括未解决的差异与已发表的文献，替代解释的可能性，对真正的核心核心Nurd和R-Loop角色的不确定性；以及过度依赖或不足以控制可能易于人工制品的实验方法。由于尚不清楚在常规的重大修订期间是否以及如何充分解决这些问题，因此，在这种情况下，我将有很大的决定 - 有兴趣考虑暂时的暂定暂定响应，详细说明您如何解决裁判的主要问题，如果您有机会为EMBO日记提供此工作的机会。基于这样的修订提案，我可以确定EMBO期刊的重大修订是否看起来很现实，或者不那么实质性的修订版本至少可能适合我们的姐妹期刊之一。，如果需要，我也很乐意与您讨论这样的修订建议。
社会公平计划（SEP）标准最终草案-CT.GOV
1。与实体提供的合同，提供批准的电子跟踪系统（请参阅第56节），第2页。占用大麻建立的地点的权利，3。3。任何必要的本地分区批准，4。申请人的认证。公平计划和劳动力发展计划，6。防止大麻转移和滥用大麻和销售对未成年人的书面政策，7。所有其他安全要求DCP基于特定许可类型的DCP集合，以及8。劳动和平协议在大麻建立和善意的劳动组织之间签订了一项劳动和平协议（请参阅第102节）。一旦申请人获得了临时许可，申请人将有14个月的时间来查找网站，获得分区批准，提交安全计划，签订劳动和平协议并提交社会公平计划。然后，申请人将获得最终许可。建议：社会公平计划（SEP）应概述实体计划完成的成功的使命，目标，计划和衡量标准。重要的是，申请人创建时间表以确保他们可以通过陈述的程序和衡量绩效来实现目标。应每年更新SEP并在续签许可时重新提交。以下是可接受的SEP的最低标准列表：目的声明
乳腺癌中的孕酮和孕酮受体
孕酮和孕酮受体 (PR) 在乳腺癌中有着悠久的历史，尽管存在争议。随着乳腺癌的内分泌疗法在 20 世纪从卵巢切除术发展到抗雌激素，人们在 20 世纪 70 年代认识到，仅凭雌激素受体 (ER) 的存在无法有效预测治疗反应。PR 是一种雌激素调节蛋白，成为内分泌疗法反应的第一个预后和预测标志物。它至今仍是预测乳腺恶性肿瘤中是否存在功能性、可靶向 ER 的黄金标准。随后，PR 被确定为高度结构化的转录因子，可调节乳腺癌细胞中的多种生理过程。在 21 世纪初，一项令人惊讶的发现表明，长期使用合成的含孕激素的更年期激素疗法与乳腺癌发病率增加有关，这引发了人们对 PR 在“肿瘤发生”中的作用的新疑问。最近，PR 与癌症干细胞的扩增有关，而癌症干细胞被认为是隐匿性或休眠性疾病中重新激活的主要细胞。其他研究证实 PR 是 ER 活性的主要调节剂。总之，这些发现标志着 PR 是孕激素或抗孕激素疗法的真正靶点，但它们的不同作用使这种使用变得复杂。在这里，我们总结了 PR 在乳腺癌中的早期历史；揭穿了孕激素导致癌症的理论；讨论了 PR 调节细胞异质性的最新发现；尝试统一将 PR 描述为肿瘤中的好或坏因素的理论；并讨论了可能有助于解释这种神秘激素和受体的新兴研究领域。
房屋法案第511号（2024） - 宗教安全团队，免疫
5-347。志愿者安全人员的免疫力 - 宗教组织12个。（1）就本节而言：13（a）“人”是指个人。14（b）“宗教组织”是指15人的身体或社区作为个人或实体，在一种（1）形式的政府形式下，通过同一信仰的职业和16个仪式或17个仪式或17个仪式的仪式，作为善邦教堂的成员或与会者，犹太教堂，犹太教堂或18号崇拜之家。19（c）“安全人员”是指提供安全，安全，20或为宗教组织提供保护的人，该组织的宗教组织有21名伴侣，以使参加会议或其他聚会的人受益于宗教组织或由宗教组织赞助的其他聚会。23（d）“志愿者”是指提供服务的人，而无需任何Ex-24新闻或暗示薪酬的承诺。25（2）在本州的任何法院的任何法院第26号法院对任何宗教组织的任何志愿者安全人员均不得采取任何行动或维护任何行动。31（a）本节提供的免疫力应适用并包括使用非致命或致命33武力提供的32个安全，保障或保护。34（b）本节提供的免疫力不适用于或包括35条法案或遗漏，被证明为总体疏忽大意或肆意肆虐或36个鲁ck鲁re徒的不当行为。37
染色质结构可能在恶性疟原虫的全基因组分析中引入系统性偏差
摘要背景：人类疟原虫恶性疟原虫中异染色质的维持、调节和动态变化因其在互斥毒力基因表达和关键发育调节因子沉默中的调节作用而受到越来越多的关注。染色质免疫沉淀后测序 (ChIP-seq) 等全基因组分析的出现有助于了解染色质组成；然而，即使在模型生物中，ChIP-seq 实验也容易受到由潜在染色质结构引起的内在实验偏差的影响。方法：我们进行了一项对照 ChIP-seq 实验，重新分析了之前发表的 ChIP-seq 数据集，并比较了不同的分析方法，以表征恶性疟原虫全基因组分析的偏差。结果：我们发现用于 ChIP-seq 标准化的输入对照样本中的异染色质区域在整个恶性疟原虫基因组的测序覆盖率方面系统性地代表性不足。这种代表性不足，加上非特异性或低效的免疫沉淀，可能导致在这些区域识别出假富集和峰值。我们观察到，在特定和有效的 ChIP-seq 实验中，背景水平也会出现这种偏差。我们进一步报告了不同的读取映射方法如何扭曲高度相似的亚端粒区域和毒力基因家族中的测序覆盖率。为了改善这些问题，我们讨论了可用于表征真正的染色质相关蛋白的正交方法。结论：我们的结果强调了染色质结构对寄生虫全基因组分析的影响以及谨慎的必要性
量子强宇宙审查和黑洞蒸发
辐射。然而，这种辐射只取决于黑洞的几何特性，完全由其质量、电荷和角动量表征，而不取决于最初形成黑洞或进入黑洞的物质的细节。详情见图1。在图1所示的黑洞蒸发过程中，I − 处的初始纯内态（例如，在形成黑洞的下落物质的经典配置周围“达到峰值”的相干内态）与 I + 处的最终外态是酉不等价的，后者必然是混合的，因为 I + 不是蒸发前区域的柯西曲面，这一点在过去已经多次被争论过（例如参见 [ 4 ]）。这就是黑洞信息丢失之谜，简洁地表述为在半经典蒸发图中，最初的蒸发前纯态可以演化为蒸发后混合态的情况。因此，量子决定论似乎失败了（大致称为信息丢失——我们将继续使用这个术语）。有多种方法可以缓解或解决这个难题，但这些方法都不是定论。例如，请参阅[3-6]中的一些有趣的观点和历史记载。我们的目的是论证，与通常的民间传说相反，标准的半经典论证不会导致信息丢失。相反，有强有力的证据表明，量子强宇宙审查似乎阻止了对蒸发最后阶段的真正半经典描述。此外，我们认为，如果从表面上看，半经典引力表明最终奇点的形成，而不是图 1 中的柯西视界，并且没有
![arxiv：2402.00653v1 [Quant-ph] 2024年2月1日](/simg/d\dae74df0f23b071dace10984413bd1a300023795.webp)
arxiv：2402.00653v1 [Quant-ph] 2024年2月1日
量子机学习，专注于量子神经网络（QNN），仍然是一个非常未知的研究领域。当前的QNN模型主要在ANSATZ或量子特征图上采用各种电路，通常需要多个纠缠层。这种方法不仅将电路的计算成本提高到了近期量子设备上的实用性，而且鉴于它们与典型的进发神经网络（FFNN）的结构的差异，还将这些模型标记为神经网络。此外，这些模型的电路深度和量子需求随数据功能的数量而缩小较大，从而导致对现实世界机器学习任务的效率挑战。我们引入了一个真正的QNN模型，该模型与传统FFNN的多功能性无缝地与其适应性的中间层和节点的多功能性保持一致，而中间测量不存在，因此我们的整个模型都是相干的。该模型以其减少的电路深度和所需的C-Not门的数量而脱颖而出，以超过盛行的QNN模型。此外，我们的模型中的Qubit计数仍然不受数据特征数量的影响。我们在各种基准测试数据集（例如诊断乳腺癌（威斯康星州）和信用卡欺诈检测数据集）上测试了我们提出的模型。我们将模型的结果与现有的QNN方法进行比较，以展示我们方法的有利功效，即使对量子资源的要求减少了。我们的模型为将量子神经网络应用于真正相关的机器学习问题铺平了道路。