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社论：交叉反应免疫和 COVID-19
SARS-CoV-2 和 COVID-19 就像一场现代瘟疫一样影响着世界，在全球蔓延。当人类发现这种新瘟疫带有变种时，人类更加恐惧，而且即使感染了一种病毒，也并不意味着对所有变种都具有免疫力。但是，正如以前的流行病一样，由于医学科学的进步和病毒自身进化为危害较小的形式，COVID-19 的致命性和传播范围已经减弱到令人稍感担忧的现状。SARS-CoV-2 和 COVID-19 在对世界造成致命袭击的高峰期受到了密切关注，这揭示了一些现在用于抗击这种流行病的方法。我们现在知道，与我们不同，我们的免疫系统对 SARS-CoV-2 并不感到意外，因为在 COVID-19 流行病爆发之前，我们就存在对 SARS-CoV-2 的交叉反应免疫。交叉反应性免疫是由特定病原体或抗原引起的抗体和记忆B细胞和T细胞介导的，这些病原体或抗原也能对其他病原体或抗原作出反应 (1)。交叉反应性是适应性免疫的主要特征，蛋白质抗原（表位）内小部分识别 (2) 和同源 B 细胞和 T 细胞受体的多特异性 (3,4) 高度支持这种免疫反应。人类普通感冒冠状病毒 (hCoV) 作为对 SARS-CoV-2 产生交叉反应性免疫的潜在来源而受到广泛关注 (5)。然而，也有报道称 SARS-CoV-2 与无关病毒 (6)、细菌 (7)、疫苗 (8,9) 甚至食物抗原 (9) 之间存在免疫交叉反应。激活交叉反应性免疫并非总是具有保护作用，也可能产生免疫病理学 (10)。此外，免疫交叉反应是双向的，SARS-CoV-2感染以及COVID-19疫苗也可诱导交叉反应性免疫。事实上，SARS-CoV-2和COVID-19疫苗与人体组织之间存在免疫交叉反应，这提出了SARS-CoV-2感染和COVID-19疫苗可能导致自身免疫反应的可能性（见图1）（11）。显然，预先存在的交叉反应性免疫必定对形成对病毒和COVID-19疫苗的免疫反应产生重大影响，但其影响程度和对保护的贡献仍未确定。同样，SARS-CoV-2和COVID-19疫苗也可能产生重大的交叉反应性免疫学后果，需要进行研究。在这篇关于“交叉反应性免疫学”的前沿研究课题中，
TGF-β和生长抑素信号的串扰...
尽管影响人胰腺的绝大多数癌症是胰腺导管腺癌（PDAC），但还有其他几种源自该器官的非分泌细胞的癌症类型，即，胰腺神经内分泌肿瘤（Pannet）。PDAC和PANNET的基因组分析表明，某些信号传导途径，例如通过转化生长因子B（TGF-B）触发的信号传导途径经常改变，突出了它们在胰腺肿瘤发展中的关键作用。在PDAC中，TGF- B起双重作用，在健康组织和肿瘤发育的早期阶段充当肿瘤抑制剂，但在后期肿瘤进展的启动子。该肽生长因子充当上皮到间质转变（EMT）的有效诱导剂，这是一种发展程序，将其他固定的上皮细胞转化为具有增强转移潜力的侵入性间质细胞。tgf- b通过涉及受体调节的SMAD蛋白，SMAD2和SMAD3的规范SMAD途径以及常见者SMAD，SMAD4以及SMAD独立的途径，即，ERK1/2，PI3K/AKT和Somatotatin（SST）。积累证据表明TGF-B和SST信号之间的串扰不仅在PDAC中，而且最近在Pannet中也是如此。在这项工作中，我们回顾了两种途径之间有关信号相互作用的可用证据，我们认为这具有潜在的潜力，但尚未完全理解对胰腺癌发展和/或进展以及新型治疗方法的重要性。
探索QEEGNET的交叉潜力
脑电图（EEG）广泛用于神经科学和临床研究中，用于分析大脑活性。虽然诸如EEG-NET之类的深度学习模型在解码EEG信号方面已经取得了成功，但它们经常在数据复杂性，受试者间的可变性和噪声鲁棒性方面挣扎。Quantum机器学习（QML）的最新进步通过利用量子计算的独特属性来增强脑电图分析的新机会。在这项研究中，我们扩展了先前提出的量子eegnet（QEEGNET），这是一种将量子层融合到EEGNET中的混合神经网络，以研究其在多个EEG数据集中的泛化能力。我们的评估涵盖了各种各样的认知和运动任务数据集，在不同的学习情况下评估了Qeegnet的表现。实验结果表明，尽管QEEGNET的表现具有竞争性能并在某些数据集中保持稳健性，但其对传统深度学习方法的改进仍然不一致。这些发现表明，混合量子古典体系结构需要进行更优化，以充分利用脑电图处理中的量子优势。尽管有这些局限性，但我们的研究为QML在脑电图研究中的适用性提供了新的见解，并强调了未来进步必须解决的挑战。
跨国免疫：免疫受体和下游信号在动物和植物细胞死亡中的作用
植物和动物都具有精致的先天免疫系统，以打击微生物攻击。在这些多细胞真核生物中，先天免疫意味着存在细胞表面受体和能够检测危险信号的细胞内受体，称为危险信号，称为损伤相关的分子模式（DAMP）和与病原体相关的分子模式（PAMP）。膜相关的模式识别受体（PRR），例如收费受体（TLR），C型凝集素受体（CLR），受体样激酶（RLKS）（RLKS）和受体样蛋白（RLP），这些蛋白质（RLP）由这些有局部的细胞造成的构造与触发式抗衡的抗态性形式相关性，以使其具有触发性的抗衡作用。 死亡。细胞内，动物核苷酸结合和寡聚结构域（NOD）样受体或植物核苷酸结合结构域（NBD） - 含有亮氨酸富集重复剂（NLRS）免疫受体可能检测到host的效果细胞的病原体被疫苗的病原体被劫持免疫信号壳体。有趣的是，在宿主与入侵者之间的共同进化过程中，已经选择了关键的跨国细胞死亡信号大分子NLR-复合物，例如哺乳动物中的炎症和最近在植物中发现的抗抗性。在这两种情况下，位于感染部位的调节细胞死亡构成了阻断病原体扩散并保护整个生物免受入侵的非常有效的均值。本综述旨在描述动物和植物的免疫机制，主要集中于细胞死亡信号通路，以突出显示最新的进展，这些进步可以在一侧或另一侧使用，以识别免疫受体对入侵模式的缺失信号元素，诱导抗辩或危险信号传播到其他细胞之间的信号元素。尽管对植物免疫的了解较低，但这些生物具有某些优势，可以更容易地识别信号事件，调节器和细胞死亡的执行者，然后可以直接利用这些信号事件，用于作物保护目的，也可以通过医学研究类比。
FEMA：大型样品全脑成像数据的快速有效的混合效应算法
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
多模式扩散模型，具有双跨性的多摩学数据生成和翻译
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2025年3月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.27.640020 doi：Biorxiv Preprint
可再生能源促进的越野溢出
基于可再生能源（RE）来源（例如风能和太阳能）的发电量代替了通常依赖化石燃料的最昂贵的发电机。响应重新促销，预计批发电价和碳排放量将下降。在互连的电力系统中，这种所谓的绩效效应刺激了电力贸易流的变化。因此，邻国的常规发电和价格也可能会下降。这些贸易反应对碳组合的影响是模棱两可的，取决于已安装的发电和互连能力。此外，跨境的绩效效果会导致对消费者和生产者的影响：发电机的利润下降，而消费者则从较低的电子成本和消费者盈余增加。使用十个中欧国家的丰富数据集和十个中欧国家/地区的批发市场价格数据，我们估计德国RE在2015年至2020年的国内和跨境影响。我们发现，德国人每年将79至113 mtco 2。主要的排放效应发生在ger-许多（64-99 mtco 2）。排放量的平均成本为212至321 E /T几乎完全由德国市场参与者承担。邻近的国家不承担成本，但是观察到从生产者到消费者租金的重大转变。
![[议程]区域交叉学习研讨会3-5 2025](/simg/1/19fcb94c79efca81a66e53d38e37224f11a93e7a.webp)
[议程]区域交叉学习研讨会3-5 2025
Vaela Devesi，妇女，青年，儿童和家庭事务部主任，所罗门群岛Wukir Rukmi，印度尼西亚环境部气候变化谈判副主任，印度尼西亚环境部，Chu Thi Thanh Huong，气候变化部副主任，气候变化部，自然资源和环境部，自然资源和环境部，vietnam pralii nep nep nep nepra nepra nepra n n aigra n aigra ne ne ne ne n n aigra
最初发表于：Zhu，Henderson； Chelysheva，Irina；十字架，黛博拉·L；布莱克韦尔，卢克； Jin，Celina； Gibani，Malick M；琼斯，伊丽莎白；希尔，
伤寒结合疫苗已成为控制伤寒的有效方法。我们先前已经描述了VI-二糖 - tetanus毒素糖糖偶联物疫苗（VITT，也称为VITCV）在受控的人类感染模型（CHIM）研究中（图1和表1）（表1），在这种情况下，VITT至少在预防培养疾病的情况下至少有效地有效。在大型III期现场试验中已经确认了VITT的功效，在儿童中已经观察到80％的疗效（2-4）。相比，获得许可的普通VI-Polysacachilide疫苗（VIP）显示儿童60％的功效（5）。疫苗诱导的免疫保护对伤寒没有不完全理解（6，7）。CHIM研究允许在现场研究中通常可能的宿主反应对疫苗接种和感染的反应更详细，包括阐明诊断生物标志物，保护性以及疫苗诱导的保护机制（8）。基于先前的剂量发现实验，使用对照组中故意提供的感染率（攻击率）的接种物用于计算疫苗效率（9）。本研究中的攻击率在对照组中为77％，VITT组为35％，在VIPS组中为37％（2）。转录组学分析
bevgan：生成鱼眼交叉视图变形金刚
摘要：当前的停车援助和监测系统合成鸟类视图（BEV）图像，以提高驱动程序的可见度。这些BEV图像是使用称为“逆透视图”（IPM）的流行透视转换创建的，该转换将其投射到FishEye摄像头捕获的环绕视图图像的像素上。然而，IPM在准确地表示高度和接缝的对象方面面临挑战，因为它依赖于刚性几何变换，因此将预计的环绕视图缝合在一起。为了解决这些局限性，我们提出了Bevgan，这是一种新型的几何形状引导的条件生成副本网络（CGAN）模型，将多尺度鉴别器与基于变形金刚的生成器相结合，该生成器利用Fisheye摄像机校准和注意力机械机制，以隐含地模拟该视图之间的几个几何形式的变换。实验结果表明，在图像保真度和质量方面，Bevgan的表现优于IPM和最先进的跨视图生成方法。与IPM相比，我们报告了 + 6的改进。在PSNR上的2 dB，MS-SSIM上的 + 170％在描绘停车场和驾驶场景的合成数据集上进行评估。此外，还通过零射推理证明了Bevgan在现实世界中的图像上的概括能力。