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政策动态及其对DKI
这篇学术论文调查了印度尼西亚DKI Jakarta城市范围内的政策动态，粮食供应链和粮食安全之间的复杂相互作用。研究阐明了政策变化对粮食供应链的各个部门的深远影响，包括生产，分销，消费和废物管理，从而确定了该市的粮食安全状况。强调政策稳定和连贯性的重要性，该论文说明了由于不一致的政策转变而导致的粮食供应链的潜在中断，对城市粮食安全构成了威胁。该研究以旨在通过强大的政策机制来提高粮食供应链的弹性和效率的战略建议结束。这项研究的结果是对涉及加强粮食安全的政策制定者和利益相关者的关键参考，例如DKI Jakarta等茂密的城市景观。
基础设施首都群岛的发展
资本转移的紧迫性1。约有57％的印度尼西亚人口集中在Java 2。Java的经济贡献为59％对国家GDP3。Java的水供应危机，尤其是DKI Jakarta和East Java4。 Java中最大的土地转换5。 DKI Jakarta的城市化增长很高6。 降低了环境承载能力，洪水危害的威胁，地震和降落在DKI JakartaJava的水供应危机，尤其是DKI Jakarta和East Java4。Java中最大的土地转换5。DKI Jakarta的城市化增长很高6。降低了环境承载能力，洪水危害的威胁，地震和降落在DKI Jakarta
初步的弥散峰度成像研究
目的：使用 3T 扩散峰度成像 (DKI) 评估高度近视 (HM) 患者的微结构损伤。材料和方法：这项前瞻性研究包括 30 名 HM 患者和 33 名年龄和性别匹配的 DKI 健康对照者 (HC)。获得了峰度参数，包括峰度分数各向异性 (FA)、平均峰度 (MK)、轴向峰度 (AK) 和径向峰度 (RK)，以及扩散指标，包括从 DKI 得出的 FA、平均扩散率、轴向扩散率 (AD) 和径向扩散率。使用基于束的空间统计数据比较这些指标的组间差异。使用偏相关分析来评估微结构变化与疾病持续时间之间的相关性。结果：与HCs相比，HM患者的AK、RK、MK和FA显著降低，AD显著增加，主要发生在双侧皮质脊髓束、右侧下纵束、上纵束、下额枕束和左侧丘脑（所有p < 0.05，无阈值簇增强校正）。此外，DKI衍生的峰度参数（AK、RK和MK）与病程呈负相关（r = -0.448至-0.376，所有p < 0.05），扩散参数（AD）与病程呈正相关（r = 0.372至0.409，所有p < 0.05）。结论：HM患者在负责运动传导和视觉相关功能的大脑区域中表现出微结构改变。 DKI 可用于检测 HM 患者的白质异常，这可能有助于探索和监测疾病的发病机制。关键词：高度近视；弥散峰度成像；大脑；白质
使用深度学习识别微生物群落中的基石物种
先前的研究表明，微生物群落可以藏有去除的基石物种，其去除可能会导致微生物组结构和功能的急剧变化。然而，仍然缺乏一种有效的方法来系统地识别微生物群落中的基石物种。在这里，我们提出了一个基于深度学习以解决这一挑战的数据驱动的Keystone识别（DKI）框架。我们的关键思想是通过使用从该栖息地收集的微生物组样本训练深入学习模型，从特定栖息地中隐式学习微生物群落的组装规则。训练有素的深度学习模型使我们能够通过对去除物种的思想实验进行思想实验来量化该栖息地中任何微生物组样本中每个物种的社区特定钥匙ston。我们使用合成数据系统地验证了该DKI框架，并应用DKI来分析真实数据。我们发现，不同社区中中位数钥匙长高的那些分类单元表现出强大的社区特异性。提出的DKI框架展示了机器学习在解决社区生态中的基本问题方面的力量，为复杂微生物社区的数据驱动管理铺平了道路。
左楔前叶的大脑微结构改变介导健康成年人 KIBRA 多态性与工作记忆之间的关联：一项扩散峰度成像研究
摘要 肾脏和脑表达蛋白（KIBRA）rs17070145 与工作记忆功能和认知过程相关。然而，这些关联的神经机制尚不完全清楚。本研究旨在通过扩散峰度成像（DKI）和静息态功能磁共振成像（fMRI）探索 163 名青年人 KIBRA 多态性对脑微结构和血氧水平依赖性（BOLD）波动的影响。我们还调查了成像改变是否介导了 KIBRA 基因与工作记忆表现之间的关联。基于体素的DKI数据分析表明，与KIBRA TT纯合子相比，KIBRA C等位基因携带者的轴向扩散率（AD）、径向扩散率（RD）和平均扩散率（MD）增加，而各向异性分数（FA）、平均峰度（MK）和径向峰度（RK）降低，主要涉及前额叶、左侧楔前叶和左侧顶上叶白质。同时，与KIBRA TT纯合子相比，KIBRA C等位基因携带者的左侧楔前叶低频波动幅度（ALFF）降低。中介分析显示，左侧楔前叶的DKI指标（MK和RK）介导了KIBRA多态性对工作记忆表现的影响。此外，左侧楔前叶的MK和RK与同一脑区的ALFF呈正相关。这些发现表明，异常的 DKI 参数可能提供一条基因-大脑-行为通路，其中 KIBRA rs17070145 通过调节左楔前叶的大脑微结构来影响工作记忆。这表明 DKI 可能提供额外的生物学信息，并揭示有关 KIBRA 多态性的神经机制的新见解。
Currents 下载
在疫情爆发的第二年，DKI APCSS 始终专注于“灵活、可应急和适应”。我们当时看到的，以及现在继续看到的是，出色的团队合作、对细节的关注以及许多人的无私奉献，使我们策划和执行的活动取得了巨大的成功。韧性不是用言语来衡量的，而是一个组织在执行其使命时持续有效地运作的表现。对于 DKI APCSS 来说，这意味着尽管受到全球疫情的干扰，但仍要继续教育、联系和授权安全从业人员。我很自豪地报告，您的 DKI APCSS 团队继续以同样的严谨、热情和创新，为我们生活的这个复杂而充满活力的世界做出积极改变。本期《Currents》杂志涵盖了 2021 年 1 月至夏季的内容。我们将继续根据现行的限制条件调整和完善我们的教育计划；这包括面对面和虚拟（混合）印度太平洋入门课程；完全虚拟的高级研究员课程、海上安全、反恐和经济安全课程以及一些混合研讨会。随着我们向更多面对面和/或
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潮流杂志
2月9日，我完成了DKI APCSS总监的时间。过去的15个月对我有个人的奖励和专业启发，这是我美国政府服务的亮点。我为该中心的未来感到兴奋，并欢迎退休的后院彼得·古马塔托（Peter Gumataotao）作为新导演。我对这个行政教育机构以及它对全球许多人的积极影响和持久影响都非常钦佩。当我踏入该职位时，我不知道我将从与中心的员工和教职员工以及我们惊人的研究员和校友中获得的惊人教育。在我去过DKI APCSS的短时间内，我们有1,600多名访客来到该中心，我们通过我们的课程和讲习班向我们的家人添加了1,350名新校友。补充 - 我们通过参加的对话和研讨会与625个新合作伙伴和朋友互动。在这个令人兴奋和有意义的时刻，我们肯定已经在移动！对我来说，一个很棒的惊喜是，每次我代表DKI APCSS访问一个印度太平洋国家时，我从校友那里得到的热情和个人关怀。我到处旅行，我看到了中心通过校友的行动透明，包容和相互尊重的指导原则的积极影响。我感谢我有机会尝试
基于深度学习的扩散 MRI 脑组织分割
从扩散磁共振成像 (dMRI) 中分割脑组织类型是一项重要任务，有助于量化脑微结构并改进纤维束成像。当前的 dMRI 分割主要基于注册到 dMRI 空间的解剖 MRI (例如 T1 和 T2 加权) 分割。然而，与解剖 MRI 相比，dMRI 中的图像失真更多且图像分辨率更低，因此这种模态间配准具有挑战性。在本研究中，我们提出了一种用于扩散 MRI 分割的深度学习方法，我们将其称为 DDSeg。我们提出的方法从来自人类连接组计划 (HCP) 的高质量图像数据中学习组织分割，其中解剖 MRI 与 dMRI 的配准更为精确。然后，该方法能够直接从新的 dMRI 数据（包括使用不同采集协议收集的数据）预测组织分割，而无需解剖数据和模态间配准。我们训练卷积神经网络 (CNN) 来学习组织分割模型，使用一种新颖的增强目标损失函数来提高组织边界区域的准确度。为了进一步提高准确度，我们的方法将表征非高斯水分子扩散的扩散峰度成像 (DKI) 参数添加到传统的扩散张量成像参数中。DKI 参数是根据最近提出的平均峰度曲线方法计算得出的，该方法可以校正不合理的 DKI 参数值并提供区分组织类型的附加特征。我们在 HCP 数据上展示了较高的组织分割准确度，并且在将 HCP 训练模型应用于来自其他采集的分辨率较低且梯度方向较少的 dMRI 数据时也表现出较高的组织分割准确度。
EDIT-202，一种多路复用 CRISPR-Cas12a 基因......
• 使用 SLEEK ™ 方法，用工程化的 AsCas12a 编辑 iPSC，敲入 CD16 和 mbIL-15。3 同时，还用 AsCas12a 编辑 iPSC，敲除 CISH 和 TGFβR2。然后将 iPSC 克隆分化为 iNK 细胞。流式细胞术证明 DKI iNK 细胞表面表达 CD16 和 mbIL-15。• 使用 Incucyte ® 成像 NucLight Red 标记的 SK-OV-3 细胞进行 3D 肿瘤球体杀伤试验，以评估 iNK 细胞的细胞毒性。通过在基础培养基中培养野生型 (WT) 和 DKI iNK 细胞 21 天（不含支持细胞因子）来测量体外持久性。 • 非肥胖糖尿病 (NOD) 严重联合免疫缺陷 (scid) γ (NSG) 小鼠接种 0.25x 10 6 荧光素酶 (luc) 表达 SKOV-3 细胞系 (SKOV-3-luc) 卵巢肿瘤细胞。小鼠接受单次腹膜内 (IP) 剂量 500 万 WT iNK 或 EDIT-202 细胞，多次 IP 剂量 2.5 mg/kg 曲妥珠单抗 (TRA)。使用 Perkin Elmer 生物发光体内成像系统 (IVIS) 计算肿瘤负荷。披露