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密码学长期以来一直是确保通信和保护隐私的工具。但是,其作用超出了技术实施,以涵盖重要的政治和道德方面。由埃里克·休斯(Eric Hughes)于1993年撰写的Cypherpunk宣言[7],强调了加密和拥护者的继承性政治本质,以此作为确保隐私和个人自由的一种手段。同样,菲利普·罗加威(Phillip Rogaway)的[10]工作强调了密码学家的道德责任,尤其是在大规模监视和社会影响的背景下。从根本上讲,密码学可以看作是“武装”群众保护自己的群众的一种手段。1993年的宣言和罗加威的作品强调了两个要点:不信任政府和保护集体数据。这种观点在戴维·乔姆(David Chaum)的思想中得到了回应,他提出了一个依靠强大加密来保护隐私的交易模型。尽管这些想法首次阐明了40多年,但保护社会免受信息滥用的梦想仍然很遥远。Chaum警告:
atxn2基因编码ataxin-2,位于肥胖症的特质基因座中。atxn2敲除(KO)小鼠是肥胖的,耐胰岛素;但是,这种表型的原因仍然未知。此外,一些发现表明ataxin-2是代谢调节剂,但是该蛋白在下丘脑中的作用从未研究过。这项工作的目的是了解下丘脑中的Ataxin-2调节是否可以在代谢调节中发挥作用。ataxin-2在C57BL6/ ATXN2 KO小鼠的下丘脑中过表达/重新建立了喂食或高脂饮食(HFD)。通过对ataxin-2编码的慢病毒载体的立体定位注射来实现此递送。我们首次显示HFD降低了小鼠下丘脑和肝脏中的ataxin-2水平。特异性下丘脑性触及2过表达可防止HFD诱导的肥胖症和胰岛素抵抗。ataxin-2在ATXN2 KO小鼠中重新建立,改善了代谢功能障碍而没有改变体重。此外,我们观察到ATXN2 KO中的时钟基因表达改变,这可能是代谢功能障碍的原因。有趣的是,Ataxin-2下丘脑的重建救出了这些昼夜节律。因此,下丘脑中的ataxin-2是体重,胰岛素敏感性和时钟基因表达的决定因素。ataxin-2通过调节时钟基因在昼夜节律中的潜在作用可能是调节代谢的相关机制。总的来说,这项工作表明下丘脑Ataxin-2是代谢法规的新参与者,这可能有助于发展新陈代谢疾病的新策略。
核受体(NRS)包含蛋白质的超家族,在细胞信号传导,生存,增殖和代谢中具有重要作用。它们充当转录因子,并根据其配体,DNA结合序列,组织特异性和功能将其分为家族。证据表明,在传染病,癌症和自身免疫性中,NRS调节免疫和内分泌反应,改变了细胞和器官的转录性,以及影响疾病进展。以病原体持久性为特征的慢性传染病在夸张的炎症过程中尤为明显。与急性炎症不同,这有助于宿主对病原体的反应,慢性炎症会导致代谢性疾病和神经免疫 - 内分泌反应失调。随着时间的流逝,细胞因子,激素和其他复合产生的障碍促进了不平衡,有害的防御反应。这种复杂性强调了配体依赖性NR的重要作用。结核病和chagas病是两个关键的慢性感染。因果毒剂,结核分枝杆菌和克鲁齐锥虫,已经制定了逃避策略来建立慢性感染。他们的临床表现与免疫 - 内分泌反应中断有关,指出NRS的潜在参与。本综述探讨了在结核病和chagas病中调节免疫 - 内分泌相互作用时对NR的当前理解。这些疾病仍然存在着重要的全球健康问题,尤其是在发展中国家中,强调了了解NRS介导的宿主病原体相互作用的分子机制的重要性。
尊敬的单位领导: 夏令营季节即将到来,夏令营工作人员期待着在科尔独木舟基地度过另一个美妙的一年!我们很高兴您能加入科尔,这里现在是四个密歇根州十字路口委员会(“MCC”)寄宿童子军营地网络之一。这是您的领导指南的副本。请仔细阅读,因为这本指南将成为您带领部队成功体验夏令营的地图。您将注意到几个非常令人兴奋的变化,您和您的单位应该在夏令营期间利用这些变化,包括: - 新的 ATV 计划 - 射击运动将有旋转目标 - 首次参加将获得以下功绩徽章:搜索和救援、皮划艇和焊接。 - 现在提供游泳和水上救援以及桨板安全 简而言之,营地领导为结束营地的童子军和成年领导者准备了一次出色的露营体验。通过所有 MCC 营地领导的共同努力,我们召集了全州最优秀的员工,让您的体验更加美好。在营地里学习、玩耍、结识新朋友,履行童子军的承诺,享受您的时光。在我们开始童子军的下一个世纪时,我们的目标依然不变,“为我们地区的年轻人服务”。正是这个目标让我们专注于为您的单位创造令人兴奋和相关的露营体验。沿着这个思路,MCC 支持这样的观点:任何童子军都不应被剥夺夏令营体验
1 托马斯杰斐逊大学转化医学中心,1020 Locust Street,费城,宾夕法尼亚州 19107,美国;sontis@chop.edu(SS);LakhikumarSharma.Adhikarimayum@jefferson.edu(ALS) 2 生物技术系,Banasthali Vidyapith,Vanasthali,斋浦尔 304022,拉贾斯坦邦,印度;lsmst21030_kratika@banasthali.in 3 细胞培养实验室,ICAR-冷水渔业研究局,Bhimtal,奈尼塔尔 263136,北阿坎德邦,印度;amit.pande@icar.gov.in 4 托马斯杰斐逊大学神经外科系 Farber 医院服务中心,费城,宾夕法尼亚州 19107,美国;Rene.Daniel@jefferson.edu * 通信地址:mudit.tyagi@jefferson.edu;电话:+1-215-503-5157 或 +1-703-909-9420 † 当前地址:费城儿童医院人类遗传学部,3401 Civic Center Blvd,费城,宾夕法尼亚州 19104,美国。
构建有用的人工智能 (AI) 系统的一个挑战是,人们需要了解它们的工作原理,以便获得适当的信任和依赖。这已成为一个备受关注的话题,表现为对可解释人工智能 (XAI) 的研究激增。许多研究假设了一种模型,其中人工智能会自动生成解释并将其呈现给用户,用户对解释的理解会带来更好的性能。对解释推理的心理学研究表明,这是一个有限的模型。XAI 系统的设计必须充分参考认知模型和教学模型,基于人们试图向其他人解释复杂系统时会发生什么以及人们试图推理出复杂系统如何工作时会发生什么的经验证据。在本文中,我们将讨论 CS Peirce 的溯因推理概念如何以及为什么是 XAI 的最佳模型。皮尔士关于溯因推理是一种探索性活动的观点可以被认为是由于其与现代应用认知心理学家所开发的专家推理模型相一致而得到支持的。
如今,生成组学数据是生物学实验室的常见活动。制备生物样本的实验方案描述得很好,大多数研究机构都有从这些样本生成组学数据的技术平台。此外,制造商不断提出技术改进,同时降低实验成本并增加单次实验获得的组学数据量。在这种情况下,生物学家面临着处理大型组学数据集(也称为“大数据”或“数据洪流”)的挑战。处理组学数据会引发通常由计算机科学家处理的问题,因此生物学家和计算机科学家之间的合作对于有效地研究整个细胞机制至关重要,正如组学数据所承诺的那样。在本章中,我们定义了组学数据,解释了它们的生成方式,最后介绍了它们在基础和医学研究中的一些应用。
