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安全有效的肝脏定向 AAV 介导的同源性...
Federica Esposito，1 Fabio Dell'aquila，1,2 Manuel Rhiel，3,4 Stefano Auricchio，1 Kay Ole Chmielewski，3,4,5 Geoffroy Andrieux，6,7 Rita ferla，1 paula sureda horrach，1 paula sureda horrach，1 arjun padmanabhan，1 rlar llar llard llard llard llard llard llard llard llard llAld llAld llAde llAld llard ，1 Melanie Boerries，6,7,8 Margherita Dell'anno，1 Edoardo Nusco，1 Agnese Padula，1 Sofia Nutarelli，9 Tatjana I. Cornu，3,4,7 Nicolina Cristina Sorrentino 12， * 1 Telethon遗传与医学研究所（Tigem），意大利波佐利 2 意大利那不勒斯费德里科二世大学高级生物医学科学系医学遗传学 3 德国弗莱堡大学医学中心输血医学和基因治疗研究所 4 德国弗莱堡大学医学中心慢性免疫功能中心 (CCI) 5 德国弗莱堡大学生物学院博士课程 6 德国弗莱堡大学医学中心医学生物信息学和系统医学研究所 7 德国弗莱堡大学医学院 8 德国癌症联盟 (DKTK)，弗莱堡合作伙伴站点，DKFZ 与德国弗莱堡大学医学中心合作成立 9 意大利罗马圣心天主教大学生命科学与公共卫生系 10 意大利那不勒斯费德里科二世大学临床医学与外科系 11 基因治疗联合实验室意大利那不勒斯费德里科二世大学高级生物医学科学系和转化医学系 12 主要联系人 *通信地址：auricchio@tigem.it https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101619
情感心理训练与减少昼夜
摘要 海马是 HPA 轴的中枢调节器，影响压力对大脑结构、功能和行为的调节。本研究评估了三种不同类型的 3 个月心理训练模块是否可以通过减轻压力来影响海马组织，这三种模块旨在培养（a）基于注意力的正念、（b）社会情感或（c）社会认知技能。我们结合 332 名健康成年人的纵向结构和静息态 fMRI 连接分析，评估了心理训练引起的海马亚区体积和内在功能连接的变化。我们将这些变化与昼夜和慢性皮质醇水平的变化联系起来。与社会认知技能（视角模块）或没有接受训练干预的候补队列相比，我们观察到在为期 3 个月的针对社会情感技能的基于同情心的模块（情感模块）之后，双侧海马角体积 (CA1-3) 有所增加。与培养社会认知技能相比，培养社会情感技能时，结构变化与 CA1-3 的功能连接相对增加相一致。此外，训练引起的 CA1-3 结构和功能变化与皮质醇输出减少始终相关。值得注意的是，使用多变量方法，我们发现未显示组级变化的其他子域也会导致皮质醇水平的变化。总体而言，我们提供了社会情感行为干预、海马子域结构和功能变化与健康成人皮质醇减少之间的联系。
对胚胎内生长限制对控制学习和记忆功能的突触可塑性的胚胎海马齿状回神经发生和产后关键时期的影响
宫内生长限制（IUGR）使多达10％的人妊娠复杂化，这是围产期发病率和死亡率早产后的第二个主要原因。发达国家中最常见的IUGR病因是子宫核心不足（UPI）。对于IUGR怀孕的幸存者，长期研究一致地表明，认知受损的风险增加了，包括学习和记忆力。其中，只有少数人的研究强调了性别差异，男性和女性对不同障碍的敏感性不同。此外，IUGR会影响白物质和灰质，从大脑磁共振成像中得出了很好的确定。海马，由齿状回（DG）和Cornu氨（CA）子区域组成，是对学习和记忆至关重要的重要灰质结构，尤其容易受到UPI的慢性低氧缺血作用的影响。海马体积减少是学习和记忆降低的有力预测指标。在动物模型中还可以看到DG和CA中的神经元数量减少，并且DG和CA中的树突状和轴突形态减弱。在很大程度上没有探索的是产前变化，使iugr后代易于产后学习和记忆递减。缺乏知识将继续阻碍未来治疗以改善学习和记忆的设计。在这篇综述中，我们将首先介绍有关IUGR后神经后遗症的临床敏感性和人类流行病学数据。研究，我们将遵循使用实验室的IUGR小鼠模型（模拟人IUGR表型）生成的数据，以在胚胎海马DG神经发生中的细胞和分子改变下进行剖析。我们最后将提出一个新的关于产后神经元发展的主题，即突触可塑性的关键时期，这对于在发育中的大脑中达到兴奋/抑制平衡至关重要。据我们所知，这些发现是描述产前变化的第一个，从而导致产后海马兴奋性/抑制性不平衡发生了变化，这种机制现在被认为是神经认知/神经认知的原因。
入学考试问题列表
1。电荷保护定律。库仑定律。电场强度。叠加原理。连续电荷分布的模型。均匀带电环和灯丝的电场强度。2。电场强度向量的通量。高斯定理用于静电场强度矢量。将高斯定理应用于点充电和平面。3。电场电位。点充电的电势。静电场载体与电势之间的关系。泊松方程。均匀带电的球体的潜力。4。电偶极子。点偶极子的场强和静电电势。外部电场中的电偶极子（力，扭矩，势能）。5。电容的概念。具有不同几何配置的电容器的示例。平行板电容器电容的推导。6。磁场B矢量。带有电流的生物萨瓦特 - 拉普拉斯定律的导体的磁场。具有直流电流的有限长度直导体的磁场。7。磁场矢量的循环定理。带有直流电的环中心的磁场。在长螺线管中的磁场表达。电感。8。电动力。DC电路中的功率。9。广义欧姆定律（差异和整体形式）。Joule-Lenz Law（差异和积分形式）。电磁场。麦克斯韦的方程式以整体和差异形式，其物理含义。不同单位系统中的基本电磁量和定律：SI，CGS和Gaussian。10。来自麦克斯韦方程的电磁平面波方程的推导。电磁平面波的横向性质，电场和磁场之间的关系，电场和磁场的相位振荡。11。平面谐波的极化状态。椭圆形，圆形和线性极化。偏振和自然光，MALUS定律，极化程度。12。光的衍射。 huygens-fresner原理：定义和数学表述。 菲涅耳螺旋，菲涅耳区板。 13。 通过圆形孔和圆形屏幕（菲涅耳区，菲涅耳螺旋）衍射14。 在不透明屏幕的直线边缘处的衍射。 cornu螺旋。 15。 fraunhofer衍射。 衍射模式的属性。 16。 光的干扰。 干扰形成，基本关系和干扰场的特征的条件。 干扰条纹的类型。 17。 电磁波的折射。 Snell定律的推导。 总内部反射。 18。 菲涅尔公式。 19。 20。光的衍射。huygens-fresner原理：定义和数学表述。菲涅耳螺旋，菲涅耳区板。13。通过圆形孔和圆形屏幕（菲涅耳区，菲涅耳螺旋）衍射14。在不透明屏幕的直线边缘处的衍射。cornu螺旋。15。fraunhofer衍射。衍射模式的属性。16。光的干扰。干扰形成，基本关系和干扰场的特征的条件。干扰条纹的类型。17。电磁波的折射。Snell定律的推导。总内部反射。18。菲涅尔公式。19。20。在反射和折射过程中电磁波极化。电磁表面波。使用菲雷斯公式的应用：布鲁斯特定律。在两个介质边界处电磁波的相位关系。光的分散。频率和空间分散。频率分散的电子理论。频率频率依赖性。在分散介质中电磁波包的传播。组速度。瑞利公式。21。培养基的非线性极化。 非线性光学现象（频率的谐波产生，加法和减法，自我关注，刺激散射）。 22。 电磁波在介电波导中传播的特征。 23。 光学平面波导。 介绍波导模式。 24。 光纤。 纤维结构。 光纤中的光传播。 25。 激光的分类（类型）。 各种类型激光器的特征。 激光辐射的主要特征及其评估方法。 26。 半导体中的吸收和光辐射的产生。 发光二极管。 最简单的半导体激光器的设计和操作。 27。 光子晶体。 使用光子晶体用于信息传输，存储和处理。 光子晶体中带结构的形成。培养基的非线性极化。非线性光学现象（频率的谐波产生，加法和减法，自我关注，刺激散射）。22。电磁波在介电波导中传播的特征。23。光学平面波导。介绍波导模式。24。光纤。纤维结构。光纤中的光传播。25。激光的分类（类型）。各种类型激光器的特征。激光辐射的主要特征及其评估方法。26。半导体中的吸收和光辐射的产生。发光二极管。最简单的半导体激光器的设计和操作。27。光子晶体。使用光子晶体用于信息传输，存储和处理。光子晶体中带结构的形成。
目录
不幸的是，巴勒斯坦IAS的现行，状态，评估和管理的当前状况与环境和社会经济地位的威胁大小不符。实际上，缺乏有关巴勒斯坦IAS的数据。提交给CBD秘书处的巴勒斯坦第六个国家报告将IAS视为维持该国生物多样性面临的主要威胁之一。然而，很少有研究重点关注IAS（例如物种，分布），它们对巴勒斯坦环境，健康和社会经济的影响。该报告还指出，迫切需要对入侵物种进行全面的调查和评估，以制定国家打击，管理和消除IAS的国家战略。也表明有四种侵入性外星鸟类（IAB），即。玫瑰圈长尾小鹦鹉（Psittacula krameri），普通的myna（Acridotheres tristis）印度Silverbill（Lonchura Malabarica）和Monk Pareakeet（Myiopsitta Monachus）。除一种哺乳动物外，coypu（myocaster coypus）。第六份国家报告揭示了存在48种不同的侵入性外星植物物种（IAP，请参见表1），导致对内源性植物社区和社会经济地位产生重大影响。我们希望这一数量的IAP代表了历史巴勒斯坦的大多数记录。因此，IAP的数量不代表西岸和加沙地带的实际数量。在第五个国家报告中未记录侵入性无脊椎动物物种，因为没有数据。报告的物种总结在（表2）中。此外，引入和入侵物种（GRII）的全球注册表在不同分类单元的巴勒斯坦只有16种不同的IAS（表2）。另一方面，只有有限的研究表明，巴勒斯坦少数侵入性无脊椎动物物种的状态和分布。尽管如此，已经报道了四种昆虫物种。萨尔菲特区，deroplax silphoides和leptoglossus occidentalis true bugs以及红棕榈象鼻虫，Rhynchophorus ferrugineus的埃德斯白poptus蚊子，这是西岸最常见的入侵性昆虫之一。对于软体动物组，已经记录了三个蜗牛和一种淡水蜗牛物种； （Cornu aspermum，Cochlicella acuta，Rumina decollate和Pseudoplotia scabra）在巴勒斯坦。
海马体的重建 - Infoscience
叶。在本章中，我们将讨论在计算机模型中重建啮齿动物海马的方法。由于海马结构在哺乳动物中大多得以保留，因此一些见解可能不仅限于啮齿动物。在啮齿动物中，海马体是位于新皮质正下方的显著结构。当我们说海马体时，我们指的是四个亚区域：齿状回 (DG)、海马角 1、2 和 3 (CA1、CA2 和 CA3)。一些作者使用术语海马体仅指 CA1、CA2 和 CA3。最后，对于术语海马体形成，我们还包括下托、前下托、副下托和内嗅皮质。海马体在多种认知功能中发挥着重要作用，例如学习和记忆（Jarrard 1993）和空间导航（O'Keefe and Nadel 1978）。海马体也与某些病理有关。例如，在阿尔茨海默病中，海马体似乎在疾病扩散到整个大脑之前的早期阶段就受到影响。在癫痫中，颞叶通常是癫痫发作的焦点，因为与其他皮质区域相比，海马体需要的电流要少得多，才能引发癫痫样活动。此外，海马体，特别是 CA1，极易受到缺血或缺氧损伤，这使得该区域在脑血管疾病中至关重要。海马体因其特殊的结构和特性而促成了许多发现。首先，它具有相对简单有序的结构，共有四层，其中兴奋性细胞仅占据一层。不同的海马区几乎单向连接，长距离纤维与锥体细胞的主要树突轴正交传播。此外，突触具有高度的可塑性，因此它们可以根据突触前和突触后细胞的行为改变其强度。最后，神经元可以在培养物中生长，并且急性或培养的切片可以在体外存活足够长的时间以用于实验。所有这些特性使海马体成为了解大脑一般原理的便捷基准。受益于海马体实验的关键发现
信息通信技术 (ICT) 在高等教育中的应用和挑战
本研究考察了信息通信技术 (ICT) 的概念、其相关性和在高等教育行业 (HEIs) 中的使用情况。通过描述性调查、非结构化访谈、观察和参与式体验，讨论了 ICT 对州立大学学习过程的挑战。研究表明，ICT 是提高整体质量、绩效、知识和技能的有效工具。研究还表明，传统课堂教师因素、数字化犹豫态度、彩色粉笔盒、资金不足、管理态度、互联网连接/基础设施不足、能源相关是 ICT 在州立大学教学过程中面临的一些挑战。建议联邦、州和私立大学的所有在职教师都应接受 ICT 程序员的强制性培训和再培训。这是为他们提供计算机、互联网和相关 ICT 领域的实用和功能知识，以提高效率和效力。政府应制定 ICT 政策和实践，以支持讲师的学术工作和学生的学习。应让所有学生和教职员工更容易获得 ICT 工具。此外，大学内部和教职员工之间的数字鸿沟应该得到弥合，教学应该从彩色粉笔教学转向电子学习。政府、家长和非政府组织 (NGO) 等各方都必须齐心协力，推动印度大学计算机化、教育全球化和网络教育管理。今天，通信技术的进步使时间和空间变得不再那么复杂。可以看出，当今时代是信息爆炸的时代，普通人都想探索信息系统。因此，及时获取、利用、交流和检索相关和准确信息的能力已成为改善教学过程的重要属性。发达国家和发展中国家也已证实，信息通信技术是教育政策、学校课程使用和整合的中心重点，但印度教育系统尚未充分向学生、教师和教育机构传授信息通信技术工具和技能的现实，使他们能够在最短的时间内应对全球互联网和知识共享的挑战。 Adegun (2007) 透露，目前在印度，教育领域对电子学习的使用仍处于初级阶段。教育系统是正规教育，以课堂为基础的教学，教师和学生在同一时间和地点实际在场。教师除了使用一些手动教学材料外，还使用传统的教学方法进行教学。由于 ICT 与教师在学校课程实施中的相关性，有人认为教师应该充分准备、培训并掌握相关的 ICT 工具/技能，如计算机辅助通信、互联网、电子出版、视频会议、多媒体（Cornu 4，2002；Joassen and Reeves，1996；Olorundare 9，2006）。
核环境中的仪器和测量 - CEA
参与撰写本专着的有：Christiane Alba-Simionesco、Pierre-Guy Allinei、Catherine Andrieux-Martinet、Éric Ansoborlo、Nicolas Baglan、François Baqué、Loïc Barbot、Mehdi Ben Mosbah、Sébastien Bernardux、Maïlle Gille Berta Bignan、帕特里克·布莱斯,多米尼克·博伊斯、伯纳德·博宁、莱昂内尔·鲍彻、卡里姆·布德吉、亚历山大·布努、洛朗·布尔格瓦、维维安·布耶、雷内·布伦内托、卡罗尔·布列松、洛朗·布里索诺、法布里斯·坎托、尚塔尔·卡佩拉雷、塞德里克·卡拉斯科、塞巴斯蒂安·卡拉苏、胡贝尔·卡特鲁夫、弗雷尔·卡拉克、卡尔·马托卡瓦罗、弗雷德里克·沙蒂埃、盖伊·谢莫尔、伊夫·奇库埃内、杰罗姆·孔特、伯纳德·科尔努、格维诺莱·科尔、纳丁·库隆、让-路易斯·库鲁奥、洛朗·库斯顿、玛丽埃尔·克罗泽、让-吕克·多瑟里布、让-马克·德西特、儒勒·德拉克罗什、德拉克罗什、克里斯托夫平Dinh、丹尼斯·多伊齐、克里斯托弗·多默格、杰罗姆·杜科斯、热拉尔·杜克罗斯、安妮·杜哈特-巴隆、席琳·杜特鲁克-罗塞特、西里尔·埃莱昂、埃里克·埃斯贝林、尼古拉斯·埃斯特雷、塞巴斯蒂安·埃弗拉德、达米安·费龙、吉尔·费朗、帕斯卡·菲切特、菲尔四格拉四、达米安·福尔曼,奥利维耶·加斯塔尔迪、伯努瓦·格斯洛、让-米歇尔·吉拉德、玛丽安·吉拉德、菲利普·吉罗内斯、克里斯蒂安·冈尼尔、阿德里安·格鲁尔、奥利维尔·盖顿、菲利普·金巴尔、埃里克·赫维约、让-帕斯卡·于德洛、海伦·伊斯纳德、范妮·贾鲁、弗兰克·朱尔丹、朱尔丹、克里斯托·弗拉基米尔康德拉索夫斯,克里斯蒂安·拉迪拉特、纪尧姆·拉丰、安妮-索菲·拉勒曼、法布里斯·拉马迪、埃尔韦·拉莫特、克里斯蒂安·拉特格、弗洛里安·勒布尔戴斯、阿兰·勒杜、丹尼尔·埃尔米特、克里斯蒂安·鲁里耶、洛朗·卢贝、阿卜杜拉·利尤西、查理·马埃、卡罗尔·马尔尚、克拉丽丝、雷米·马莫雷、弗雷德里克梅里尔、弗雷德里克·米歇尔、克里斯托夫·穆兰、吉尔斯·穆蒂埃、保罗·穆蒂、弗雷德里克·纳瓦基亚、安东尼·诺内尔、丹尼尔·帕拉特、克里斯蒂安·帕萨德、凯文·鲍梅尔、贝特朗·佩罗、塞巴斯蒂安·皮卡特、帕斯卡·皮鲁索、伊夫·庞蒂隆、塞德里克·里维埃、丹尼·罗德里格、丹尼·罗德里格法比安·鲁亚尔、克里斯托夫·鲁尔、亨利·萨法、纪尧姆·萨尼埃、尼古拉斯·索雷尔、文森特·肖普夫、埃里克·西蒙、让-巴蒂斯特·瑟文、尼古拉斯·蒂奥莱、埃尔韦·图邦、朱利安·维纳拉、托马斯·韦尔库特、让-弗朗索瓦·维拉德、艾芙琳·沃斯、埃莉莎·多米尼克、埃莉萨你泽克里。
人工智能时代的社会分类危机
本文探讨了我们计算社会的方式的最新转变（Cardon 等人，2018 年）。使用计算技术来辅助决策并不是什么新鲜事。长期以来，计算方法一直被用于对个人进行排名和选择，例如，借助计算机脚本来验证表单是否符合确定性决策规则。随着机器学习 (ML) 工具的出现，这些方法为决策者在处理结合了越来越多的实体和事件列表的文件时的不确定性时产生的困惑提供了技术解决方案。面对文件提供的用于围绕不同原则进行定位的多种参考点，决策者可能会感到无助。他们的决策质量更容易受到批评（Hahn & Tetlock，2005），理由多种多样：他们优先考虑某些标准；他们的社会同质性掩盖了结构性偏见；他们没有注意到可能导致其他结果的变量的多样性；等等。面对分散而庞大的文件，引入基于机器学习模型的自动化工具来辅助决策，建议用统计概率取代不稳定的决策依据。当候选比较空间变得难以理解时，这些工具会对变量进行排序。如今，统计分数的引入方式截然不同，具体取决于领域。它有时采用的只是文件中的一条附加信息，例如在美国法官批准保释的决定中预测重复犯罪的可能性；或者它可以具有更大的自动化程度，例如将警察引导到犯罪更频繁的地方（Brayne & Christin，2020 年）。正如关于人工智能使用的立法草案所表明的那样，结果的自动化问题是监管机构寻求“让人类参与其中”的主要干预点之一（Jobin 等人，2019 年）。本文建议将计算方法的这种转变与社会对统计类别日益增长的批评联系起来，我们称之为社会类别危机。我们认为，决策向机器学习的转变得益于基于类别的方法（使用标准的规则等）无法涵盖世界事件的多样性和多样性1。最后，我们认为这种转变延续了数据空间更普遍的时空扩展。机器学习技术的出现带来了统计文化的变化，值得关注（Breiman，2001）。这些方法的特殊性之一是它们事先并不知道决策规则；它们从数据中学习。要建立这种类型的模型，必须使用由输入数据（文件）和先前决策的输出结果组成的数据集（训练数据库）来训练算法。然后通过反复试验调整模型，使基于训练的预测误差尽可能小（Goodfellow 等，2016）。如果模型是基于输入和输出数据之间的对应关系来学习的，那么决策规则就不能再以先验稳定和自动的基于标准的依据为基础。控制选择的模型是对与给定目标相关的文件变量的最佳比较方法的统计近似。传统的呈现此类模型设计的操作的方式是定义三个独立的空间（Cornuéjols 等，2018；Mitchell，1997）。输入数据构成观察空间，计算结果构成决策空间。在这两者之间，计算的设计者必须想象一个假设空间（有时也称为