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写作课中的人工智能：编辑、合著者、代笔作家还是缪斯？
国会图书馆是世界上最全面的图书馆。它通过玩一个简单的反复试验的语言游戏（猜猜从文本中随机删除的单词）来处理这些数据，以不断改进其知识库，使用 1,024 台强大的计算机每天 24 小时运行，预计耗时 34 天。结果是一个拥有 1750 亿个参数的神经网络，这是人类大脑中突触的电子模拟。随着 GPT-3 在庞大的文本语料库中经过数十亿次试验掌握猜单词任务，该系统获得了词汇、句子结构、单词内涵、世界事实、写作风格等知识。然后它可以使用这些知识来响应各种各样的请求。当然，它没有每个人通过经验和互动获得的对世界的理解，所以可以说它有知识的深度但缺乏广度。
社论：O-Glcnacylation和Immune System
免疫稳态维持是一个复杂的生物学过程，涉及多种途径和分子机制。这样的机制是可逆的细胞内翻译后修饰，o-glcnacylation。它在调节细胞信号传导，转录和翻译，营养感应，代谢，发育，正常生理和病理方面起关键作用。改变了细胞蛋白的O-Glcnacylation与免疫功能障碍有关，导致自身免疫性，炎症和过敏性疾病以及免疫和非免疫细胞的恶性肿瘤的发展。O-Glcnacylation如何调节健康和疾病中的免疫系统是新的研究领域，并且了解O-Glcnacylated蛋白在免疫细胞中的精确作用和免疫反应的知识受到限制（1）。本研究主题包括七篇原始研究文章和六篇全面的评论文章，其中涵盖了O-Glcnacylation在免疫系统中的作用的广泛领域。作为该研究主题的恰当前奏，Mannino等。，已编制了一份出色的初学者O-Glcnacylation审查指南，作为一种营养敏感途径，对免疫系统有显着影响。本综述提供了有关调节O-Glcnacylation，O-GLCNAC转移酶（OGT）和O-GlCNACase（OGA）（OGA）的酶的详细细节，并将O-Glcnacylation作为细胞中的营养感应性感应。在评论中提供了O-Glcnacylation在免疫细胞恶性肿瘤中的作用的进一步阐述，Shu等人的原始文章提供了综述。和Schauner等。它还讨论了O-Glcnacylation如何直接调节蛋白质功能，以及通过与其他蛋白质修饰的串扰，对免疫系统的功能，自身免疫和炎症性疾病以及免疫细胞恶性肿瘤的影响。吊索已经全面审查了慢性淋巴细胞性白血病（CLL）中O-Glcnacylation对致癌信号通路的影响，召集了关键调节剂，例如p53，AKT，AKT，NF-KB，NF- KB，RAS，RAS，WNT，WNT，NOTCH，NOTCH，NOTCH，MYC和Stat蛋白，以及Cll cll cll cll cll cll cll cll berbolism and cll cll cll clll spolabolism。还讨论了T细胞和肿瘤相关巨噬细胞在CLL中的作用，包括有关
社论：内分泌和代谢性疾病中的WNT信号
目前的研究主题，标题为“内分泌和代谢性疾病中的Wnt信号传导”旨在强调Wnt信号传导途径在人类内分泌学中的功能作用，重点是代谢疾病。内分泌和代谢性疾病包括影响各种器官系统和生理过程的广泛疾病。Wnt信号通路最初以其在胚胎发育和组织稳态中的作用而被认可（1，2），在几种人类疾病（包括癌症）的发病机理中已成为至关重要的参与者（3，4），并极大地有助于疾病进展和潜在的治疗效果（5-7）。The fi rst study in this Research Topic clari fi ed that one of the mechanisms by which the “ Modi fi ed Qing ' E Formula ” (MQEF), used for more than 1,300 years in China as a treatment for lumbodynia, may exert its therapeutic effect on steroid-induced ischemic necrosis of the femoral head, is through targeting exosomal microRNAs (miRNAs) to regulate multiple信号通路，包括Wnt，PI3K-AKT和MAPK（Zhu等人）。在调查miRNA和WNT信号传导的另一份原始报告中，Tripathi等。证明成骨细胞中的miR-539-3p过表达下调了Wnt信号通路的几个组成部分，并恶化小梁的微体系结构，导致卵巢切除的小鼠的骨形成减少。在我们的研究主题的第三篇原始文章中，一组由小小的TU领导的研究者发现，小分子C91（CHIR99021）通过激活Wnt信号来促进骨髓基质细胞的成骨分化（Wang等人（Wang等））。
来宾社论：图形的深神经网络
I. i tratotuction for Graphs（DNNG）代表了一个新兴领域，该领域研究如何将深度学习方法推广到图形结构化数据。由于图是一种功能强大且灵活的工具，可代表模式及其关系形式的复杂信息，从分子到蛋白质到蛋白质相互作用网络，再到社交或运输网络，或者在知识图上，或者在非常不同的范围内建模系统，这些方法已被用于许多应用领域。Since the pioneering works on trees, namely Recursive Neural Networks [1], [2], and directed acyclic graphs [3], [4], up to methods extended to general graphs, both by recursive approaches (namely Graph Neural Networks (GNNs) [5], [6]), or Graph Convolutional Network approaches (namely NN4Gs [7], GCNs, etc.），已经提出了许多用于图的神经模型[8]，[9]。此外，除了纯神经网络范式之外，已经引入了术语深图网络（DGN），还包括基于贝叶斯的和生成的图形网络[9]。特别是在2015年之后，已经引入了更广泛的模型，并且在其各种化身中，DNNG和DGNS已成为图形表示在学习任务中的显着能力（例如节点分类，图形分类，图形分类，图形，图形和链接预测）的强烈研究的话题。目睹了对该领域的兴趣，已经出现了许多调查，例如[8]，[9]和调查文件[8]获得了2024 IEEE TNNLS杰出纸质奖。但是，这一研究和应用领域仍然具有很高的活力且不断增长[10]。的确，DNNG和相关领域的越来越多的作品表明，学术和工业社区对开发更先进的技术和算法的需求仍然相当大，请考虑包含可信赖的
社论HPCDP杂志：庆祝影响十年
最后，我们认识到在出版实践中拥抱创新的重要性，以保持对科学交流的演变景观的反应。技术的进步正在改变研究，共享和访问研究的方式，我们致力于确保加拿大的健康促进和慢性疾病预防在这些变化的最前沿。作为发表原始研究文章的开放式访问杂志，我们旨在探索加速研究结果的传播并采用增强与已发表工作的新格式的实践。通过不断发展我们的实力，我们努力更好地满足读者和贡献者的需求，同时最大程度地提高我们发布的研究影响。
编辑量22 - 2024年Revistatecnogestión
在一个环境，技术和资源管理挑战越来越复杂的世界中，研究被定位为知情和可持续决策的基本支柱。 div>在《技术杂志》第22卷中，提出了解决当前问题的研究，并提出了关键领域的创新解决方案，例如金融领域的计算机安全，水资源管理，城市可持续性以及科学在解决环境问题中的应用。 div>
评估计算机视觉综合征和埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴员工之间的相关因素
脑肿瘤和神经退行性疾病都是影响人脑的影响最普遍，毁灭性的疾病之一。尽管在过去十年中研究和临床实践方面取得了重大进展，但两种状况仍然是全球发病率和死亡率的主要因素。对它们的分子病理特征的更深入的了解是必不可少的，这不仅对于揭示这些疾病的潜在机制，而且还可以推进新型诊断生物标志物和治疗策略的发展。在神经肿瘤学领域，2021年世界卫生组织（WHO）的中枢神经系统肿瘤（CNS）分类引入了变革性变化，突出了分子诊断在CNS肿瘤分类中的关键作用。这个更新的框架具有重新确定的诊断标准，扩大了公认的肿瘤实体的范围，并重新确定了预后层次。这些进步使得更准确的诊断和个性化治疗方法，最终改善了患者的结果。同样，尽管神经退行性疾病（例如阿尔茨海默氏病）（AD）和帕金森氏病（PD）的确切病因和发病机理尚不完全了解，但最近的研究阐明了驱动疾病进展的关键分子机制。这些见解不仅提高了我们对病理学神经退行性病理学的理解，而且还揭示了有希望的治疗干预途径。我们试图突出这些动态领域内的开创性发现，新兴趋势，未解决的挑战以及未来的方向。该研究主题旨在介绍神经肿瘤和神经退行性疾病分子病理学的最新进步，目的是为其诊断，预后和治疗提供新的见解。我们的范围包括对各个维度（包括分子，细胞，结构和功能方面）的疾病发病机理的全面探索。我们还将着重于生物标志物的识别和验证以及尖端技术的发展，这些技术有望提高诊断准确性，预后精度和治疗性效率。鉴于多矩技术的不断增长（例如基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学和表观基因组学）在分子景观中的表征
社论：癌症的代谢重编程
在过去的几十年中，技术进步已经揭示了肿瘤的多样性和适应性，阐明了支持肿瘤生长的关键遗传畸变和代谢途径。特别是癌细胞改变其代谢途径，以满足增强的能量和基础需求，同时管理其增殖和生存至关重要的氧化应激（Nong等，2023）。通过这些代谢途径的漏斗，癌症代谢可塑性的潜在，受到癌症驱动器突变和环境营养的可用性的控制。肿瘤微环境（TME）通常在特异性营养素中表现出来，迫使癌细胞通过诱导机制清除营养和维持其增殖来适应癌细胞。越来越多地认识到，TME中非癌细胞类型的代谢，例如内皮细胞，细胞细胞和免疫细胞，会影响肿瘤的进展（Xia等，2021）。特定的，代谢重编程对于维持各种类型免疫细胞的自我和身体稳态也至关重要。最近的研究表明，免疫细胞在效应功能的增殖，分化和执行过程中进行代谢重编程，这对于调节抗肿瘤免疫反应至关重要（Hu等，2024）。通过释放代谢物及其对免疫分子表达的影响来实现这种影响。此外，利用癌症遗传分析对患者进行分层和设计饮食干预措施以及靶向代谢疗法的设计有了新的兴趣。考虑到转移是与癌症相关的死亡的重要原因，因此持续的努力集中在理解转移细胞的代谢如何使用，尤其是在诸如肺和胰腺癌等侵袭性肿瘤类型中（Comandatore等人（Comandatore等）（Comandatore等，2022222））。本研究主题包括12篇原始和评论论文，涉及肿瘤中代谢重编程的不同特征，并在转化的角度提供了有关此主题的新知识。在他们的评论文章Chen等人中。总结了肿瘤中代谢重编程的主要特征，解决了不同方面，包括增加的糖酵解代谢，脂质合成，氨基酸的改变以及代谢改变和免疫反应之间的关系。然后，他们将论文集中在代谢适应机制在肾癌预后和进展中所扮演的作用，讨论了肾脏诊断和治疗的最新进展
AIMS AIMS动物科学的主持人的信
该期刊涵盖了对各种动物物种的研究。虽然传统的农场动物，例如牛，猪，绵羊，山羊和家禽，一直是动物科学研究的基石，但该期刊试图通过对伴侣动物和非传统农场动物的注意来扩大范围。伴侣动物，例如狗和猫，在人类社会中发挥了越来越重要的作用，不仅是挚爱的同伴，而且是心理健康，治疗甚至生态平衡的贡献者。非传统农场动物，例如骆驼和鸽子，是在特定环境中牛奶或肉类生产的主要来源，用于专业用途。通过考虑这些经常被忽视的物种，我们旨在解决研究中的关键差距，并增强其繁殖，喂养和行为的了解，以及它们与人类的共存。动物科学领域的研究包括遗传学，育种，繁殖，饲料营养，行为，健康，健康，流行病预防和牲畜管理，在应对当今最紧迫的挑战方面可能发挥关键作用，包括粮食安全，气候
社论：使用计算建模改善干细胞移植递送
干细胞移植已成为再生医学的基石，因为它能够分化为各种细胞类型及其在免疫调节，治疗免疫学疾病和血液学恶性肿瘤中的潜在应用（1）。在各种干细胞类型中，多能胚胎干细胞（ESC）和多能干细胞（ASC）的分化潜力进行了广泛的研究。ESC具有较高的多能性，使它们能够在人体中产生任何细胞类型。然而，围绕其使用的伦理问题导致人们更加关注替代来源，例如诱导的多能干细胞（IPSC）和ASC，包括间质干细胞（MSC），神经干细胞（NSC）和血肿干细胞（HSC）。MSC通过调节T，B，天然杀伤（NK）和树突状细胞来显示免疫调节作用，使其成为自身免疫和炎症性疾病的有前途的工具（2，3）。来自人类脐带血的HSC已广泛用于造血和免疫相关疾病的移植疗法中（4）。HSC移植（HSCT）取得成功，取决于归宿，迁移，植入，自我更新和分化。这些复杂的过程受生长因子，细胞因子和利基相互作用的调节。尽管HSCT具有治疗潜力，但诸如移植物抗宿主病（GVHD），移植排斥和可变的患者结局等挑战持续存在。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰，以增强干细胞的存活和整合（5-8）。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰，以增强干细胞的存活和整合（5-8）。最近的进步表明，将计算模型与免疫数据集成为改善干细胞移植的新途径（9）。机器学习模型可以鉴定重新生成医学中涉及自我更新和谱系规范的关键转录因子和基因网络（10，11）。这些方法还促进了健康干细胞和癌症干细胞（CSC）的比较，这有助于开发恶性肿瘤的靶向疗法（12，13）。免疫学研究主题的前沿，“使用计算建模改善干细胞移植交付”典范这种跨学科方法，并在一系列编译的文章中汇集了开创性的研究，从而贡献了独特的