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各种嗅觉神经元类中的突触开发使用不同的时间和活动相关程序
发展神经元必须满足核心分子，细胞和时间要求，以确保突触的正确形成，从而导致功能电路。但是，由于神经元类别和功能的多样性，目前尚不清楚所有神经元是否使用相同的组织机制形成突触连接并实现功能和形态成熟。此外，尚不清楚神经元是否以一个共同的目标结合并包含相同的感觉电路在相似的时间标准上发展并使用相同的分子方法来确保形成正确数量的突触。为了开始回答这些问题，我们利用了果蝇触角（AL），这是一种模型嗅觉电路，具有显着的遗传获取和突触级别的分辨率。使用活性区域的组织特异性遗传标记，我们对整个发育和成年期性别的多种神经元进行了突触形式的定量分析。我们发现嗅觉受体神经元（ORNS），投影神经元（PNS）和局部神经元（LNS）都有突触发育，加法和细化的独特时间课程，表明每个类别都遵循一个独特的发展计划。这增加了这些类别可能对突触形成的分子要求也有明显的可能性。我们在每种神经元亚类型中遗传改变了神经元活性，并根据所检查的神经元类观察到对突触数的不同影响。在ORN，PN和LN中沉默的神经元活性受损的突触发育受损，但仅在ORN中才能增强神经元活性会影响突触的形成。ORNS和LNS与主激酶GSK-3 B的活性相似，突触发育类似，表明神经元活性和GSK-3 B激酶活性在公共途径中。ORN也证明了与GSK-3 B功能丧失的突触发育受损，这表明在发育中具有额外的无活动作用。最终，我们的结果表明，在所有神经元类别中，突触发育的要求并不统一，在其发育时间范围和分子需求中都存在相当多的多样性。这些发现提供了对突触发育机制的新见解，并为确定其潜在病因的未来工作奠定了基础。
平台经济中的多种工作形式
平台工作也存在于我们过去和现在所见证的固有经济和社会不平等之中。本报告试图将有关平台工作的政策辩论置于与灵活性和安全性有关的经济和社会趋势的背景下。特别是，本报告强调了充分考虑获得工作和收入、提供重要和急需的服务以及为公民和企业创造公平竞争环境的重要性。在分析之后，本报告寻求制定政策建议，以确保这种新的经营和组织工作方式有助于实现联合国可持续发展目标 (SDG) #5：促进妇女就业、#8：体面工作和经济增长、#9：激发创新商业模式和#10：减少经济不平等。
平台经济中的多种工作形式
平台工作也存在于我们过去和现在所见证的固有经济和社会不平等之中。本报告试图将有关平台工作的政策辩论置于与灵活性和安全性有关的经济和社会趋势的背景下。特别是，本报告强调了充分考虑获得工作和收入、提供重要和急需的服务以及为公民和企业创造公平竞争环境的重要性。在分析之后，本报告寻求制定政策建议，以确保这种新的经营和组织工作方式有助于实现联合国可持续发展目标 (SDG) #5：促进妇女就业、#8：体面工作和经济增长、#9：激发创新商业模式和#10：减少经济不平等。
雄激素在人类乳腺癌中的多种作用
乳腺癌是一种激素依赖性癌症，性类固醇在乳腺癌进展中起着关键作用。雌激素与乳腺癌密切相关，70-80% 的人类乳腺癌组织中表达雌激素受体 (雌激素受体 α；ER α)。尽管抗雌激素疗法 (内分泌疗法) 显著改善了 ER α 阳性乳腺癌患者的临床结果，但一些患者在治疗后会出现复发。此外，缺乏 ER α 表达的乳腺癌患者无法从内分泌治疗中受益。雄激素受体 (AR) 也在 70% 以上的乳腺癌组织中表达。越来越多的证据支持这一新的治疗靶点可用于治疗缺乏 ER α 、孕激素受体和人类 EGF 受体 2 的三阴性乳腺癌以及对常规内分泌疗法有抗药性的 ER α 阳性乳腺癌。然而，AR 表达的临床意义仍然存在争议，雄激素在乳腺癌中的生物学功能尚不清楚。本文将重点介绍雄激素在乳腺癌中的作用以及雄激素对改善乳腺癌治疗的贡献的最新发现。
电力部门在德克萨斯州脱碳的多种途径产生了健康的cobenefits，但无法减轻空气污染的暴露不平等
摘要：脱碳功率系统是缓解气候变化的关键组成部分，可以通过减少空气污染来具有公共卫生的cobenefits。许多研究已经检查了脱碳化电网并量化其健康状况的策略。但是，很少有人专注于社区层面上的近期卵石，同时比较各种脱碳途径。在这里，我们使用耦合的电力系统和空气质量建模框架来通过碳税量化得克萨斯州电网的成本和收益；用天然气，太阳能或风代替煤；并将人类健康影响到行动中。我们的结果表明，所有脱碳途径都可能导致CO 2排放和电力部门排放产生的公共卫生影响，从而在考虑实施这些策略的成本时会导致巨大的净收益。在现有基础设施中使用的运营变化可以作为一种过渡策略，在用可再生能源代替煤炭的过程中，这提供了最大的收益。但是，我们还发现黑人和低收入人群受到更高的空气污染损害，并且没有检查过的脱碳策略来减轻这种差异。这些发现表明，需要进行其他干预措施来减轻环境不平等，同时脱碳电网。关键字：电力系统脱碳，PM 2.5暴露，公共卫生，成本效益，环境正义■简介
不同社区家长对 COVID-19 疫苗接种犹豫不决的情况：一项全国调查
来自加州大学洛杉矶分校 UCLA 美泰儿童医院儿科系儿科传染病科（AdS Maurice）；宾夕法尼亚州立大学政治学和非裔美国人研究系（R Block），宾夕法尼亚州大学公园；新墨西哥大学政治学系和社会政策中心（G Sanchez），新墨西哥州阿尔伯克基；加州大学洛杉矶分校 UCLA 美泰儿童医院儿科（PG Szilagyi）1 完整的小组成员名单见致谢。作者没有利益冲突需要披露。通信地址为 Annabelle de St. Maurice, MD, MPH, 924 Westwood Blvd, Suite 900, Los Angeles, CA 90024（电子邮件：adestmaurice@mednet.ucla.edu）。于 2021 年 11 月 15 日收到出版；接受日期：2022 年 6 月 27 日。T AGED PA BSTRACT
QUILT：使用多种量子分类器集合在量子计算机上进行有效的多类分类
介绍问题动机。量子算法已经在化学、密码学、机器学习和优化领域得到了发展（Lu 等人 2019 年；Shor 1999 年；Tiwari 和 Melucci 2019 年；Khairy 等人 2020 年）。一类称为量子变分算法的算法被设计用于优化和执行量子机器学习和分类工作负载（Benedetti 等人 2019 年）。虽然理论上很有希望，但现有的量子机器学习分类器是为未来大规模理想量子系统设计的。这是因为由于严重的硬件错误，在现有的近期中型量子 (NISQ) 计算机上加载数据、训练和测试样本具有挑战性（Schuld 和 Killoran 2019a；Jurcevic 等人 2021 年；Preskill 2018 年）。因此，现有的量子分类器已被证明仅对相对简单的二元分类任务有效（Schuld、Fingerhuth 和 Petruccione 2017；Grant 等人 2018）。正如我们的评估所证实的，现有的最先进方法对于多类分类无效（例如，八类图像分类的准确率不到 30%）。目前，缺乏在真实量子机器上执行多类分类任务的能力以供探索和改进。贡献。Quilt 通过向社区开源其框架和数据集，以便在 NISQ 量子机器上进行多类分类，专门弥补了这一空白。Quilt 做出了以下主要贡献：（1）Quilt 背后的一个关键思想是构建一组量子分类器来执行多类分类。
QUILT：使用多种量子分类器集合在量子计算机上进行有效的多类分类
介绍问题动机。量子算法已经在化学、密码学、机器学习和优化领域得到了发展（Lu 等人 2019 年；Shor 1999 年；Tiwari 和 Melucci 2019 年；Khairy 等人 2020 年）。一类称为量子变分算法的算法被设计用于优化和执行量子机器学习和分类工作负载（Benedetti 等人 2019 年）。虽然理论上很有希望，但现有的量子机器学习分类器是为未来大规模理想量子系统设计的。这是因为由于严重的硬件错误，在现有的近期中型量子 (NISQ) 计算机上加载数据、训练和测试样本具有挑战性（Schuld 和 Killoran 2019a；Jurcevic 等人 2021 年；Preskill 2018 年）。因此，现有的量子分类器已被证明仅对相对简单的二元分类任务有效（Schuld、Fingerhuth 和 Petruccione 2017；Grant 等人 2018）。正如我们的评估所证实的，现有的最先进方法对于多类分类无效（例如，八类图像分类的准确率不到 30%）。目前，缺乏在真实量子机器上执行多类分类任务的能力以供探索和改进。贡献。Quilt 通过向社区开源其框架和数据集，以便在 NISQ 量子机器上进行多类分类，专门弥补了这一空白。Quilt 做出了以下主要贡献：（1）Quilt 背后的一个关键思想是构建一组量子分类器来执行多类分类。
导航任意空间的能力是分析不同实施方式中认知的不变量
摘要：生命最显著的特征之一是它能够处理新事物，即茁壮成长并适应新情况以及环境和内部成分的变化。了解这种能力对于几个领域至关重要：形式和功能的进化、生物医学有效策略的设计以及通过嵌合和生物工程技术创造新的生命形式。在这里，我们回顾了生物体解决各种问题的有启发性的例子，并提出了在任意空间中有效导航作为思考进化过程中认知扩展的不变量。我们认为，我们天生识别陌生伪装下的能动性和智慧的能力远远落后于我们在熟悉的行为环境中检测它的能力。生命的多尺度能力对于自适应功能至关重要，可以增强进化并为自上而下的控制（而不是微观管理）提供策略以应对复杂的疾病和伤害。我们提出了一种以观察者为中心的观点，该观点与规模和实施无关，说明了进化如何利用类似的策略来探索和利用代谢、转录、形态以及最终的 3D 运动空间。通过概括行为的概念，我们获得了关于进化、系统级生物医学干预策略以及生物工程智能构建的新视角。该框架是与高度陌生的实施方式中的智能相关的第一步，这对于人工智能和再生医学的进步以及在越来越多地由合成、生物机器人和混合生物组成的世界中蓬勃发展至关重要。
导航任意空间的能力是分析不同实施方式中认知的不变量
摘要：生命最显著的特征之一是它能够处理新事物，即茁壮成长并适应新情况以及环境和内部成分的变化。了解这种能力对于几个领域至关重要：形式和功能的进化、生物医学有效策略的设计以及通过嵌合和生物工程技术创造新的生命形式。在这里，我们回顾了生物体解决各种问题的有启发性的例子，并提出了在任意空间中有效导航作为思考进化过程中认知扩展的不变量。我们认为，我们天生识别陌生伪装下的能动性和智慧的能力远远落后于我们在熟悉的行为环境中检测它的能力。生命的多尺度能力对于自适应功能至关重要，可以增强进化并为自上而下的控制（而不是微观管理）提供策略以应对复杂的疾病和伤害。我们提出了一种以观察者为中心的观点，该观点与规模和实施无关，说明了进化如何利用类似的策略来探索和利用代谢、转录、形态以及最终的 3D 运动空间。通过概括行为的概念，我们获得了关于进化、系统级生物医学干预策略以及生物工程智能构建的新视角。该框架是与高度陌生的实施方式中的智能相关的第一步，这对于人工智能和再生医学的进步以及在越来越多地由合成、生物机器人和混合生物组成的世界中蓬勃发展至关重要。