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FUS在线粒体DNA修复和靶向连接酶-1表达中揭示了FUS连接运动神经元疾病的修复缺失
这项研究确定了融合在线粒体DNA（mtDNA）修复中融合中的生理作用，并突出了其与FUS相关神经退行性疾病的发病机理（如杏仁型侧面硬化症（ALS））的影响。内源性FUS与MTDNA连接酶IIIα（MTLIG3）相互作用并募集到线粒体内的DNA损伤位点，这对于维持健康细胞中MTDNA修复和完整性至关重要。使用ALS患者衍生的FUS突变细胞系，转基因小鼠模型和人尸检样品，我们发现FUS功能损害阻碍了MTLIG3的维修作用，从而导致mtDNA损伤和突变增加。这些改变会导致线粒体功能障碍的各种表现，特别是在与疾病病理学有关的压力状况下。重要的是，在患者衍生的诱导多能细胞（IPSC）中纠正FUS突变可保留mtDNA完整性。类似地，引入人DNA连接酶1的焦油恢复了FUS突变细胞中的修复机制和线粒体活性，这表明潜在的治疗方法。我们发现FUS在线粒体健康和mtDNA修复中的关键作用，为线粒体功能障碍在FUS相关运动神经元疾病中的线粒体功能障碍提供了宝贵的见解。
iffusion r Enderer：视频扩散模型
理解和建模照明效应是计算机视觉和图形中的基本任务。经典的基于物理的渲染（PBR）准确模拟了光线传输，但依赖于精确的场景表示形式 - 说明3D几何，高质量的材料和照明条件 - 在现实世界中通常是不切实际的。因此，我们介绍了一种iffusion r Enderer，这是一种神经方法，该神经方法解决了整体框架内的反向和正向渲染的双重问题。杠杆功能强大的视频扩散模型先验，逆装置模型准确地估算了现实世界视频中的G-buffers，为图像编辑任务提供了一个接口，并为渲染模型提供了培训数据。相反，我们的重新设计模型从G-buffers产生了无明确的光传输模拟的影像图像。具体来说，我们首先训练一个视频扩散模型，用于构成综合数据的反向渲染，该模型可以很好地推广到现实世界的视频，并使我们能够自动化不同标签的真实世界视频。我们
GWH Fusic心脏课程
•AM或PM半天实践会议•扫描3•临床案例的课前在线学习•BSE＆Fusic Hearts认可的教师•适合；重症监护，麻醉药，急诊/急诊医学顾问/学员•费用：175英镑（GWH员工125英镑）
聚变能源额外规划将加强...
美国能源部 (DOE) 在科学办公室聚变能源科学 (FES) 项目的领导下，已采取措施通过公私合作促进聚变能源商业化。这些努力平均占 2020 至 2023 财年 FES 总资金义务的 1.2%（约 3600 万美元）。其余 FES 资金义务（平均约 98.8%，即约 7.408 亿美元）用于研究等离子体科学、国际合作和维护设施等。美国能源部官员表示，对促进商业化的举措的投资规模相对有限，这在很大程度上反映了聚变能技术的不成熟状态，美国政府问责署在 2023 年 3 月对此进行了报告。美国能源部的另一个实体——美国能源部高级研究计划局 (ARPA-E)——在 2020 财年承诺投资近 5000 万美元，在 2021 年至 2023 财年平均承诺投资约 870 万美元用于聚变能商业化项目。
Valentina Dragos、Bruce Forrester、Kellyn Rein。混合 AI 是否适合混合威胁？来自社交媒体分析的见解。2020 IEEE 第 23 届信息融合国际会议 (FUSION)，2020 年 7 月，南非鲁斯滕堡 (Virtuel)。 pp.1-7, 10.23919/FUSION45008.2020.9190465. hal- 03212312
摘要 — 社交媒体为真正互联的世界创造了机会，改变了人们沟通、交换思想和组织虚拟社区的方式。了解在线行为和处理在线内容对于安全应用都具有战略重要性。然而，大量、嘈杂的数据和主题的快速变化带来了挑战，阻碍了分类模型的有效性和语义模型的相关性。本文对用于分析社交数据流的监督、非监督和语义驱动方法进行了比较分析。本文的目标是确定实证研究结果是否支持增强决策支持和模式识别应用。本文报告了使用各种方法来识别社交数据集合中隐藏模式的研究，其中文本高度非结构化，带有多种模态，并且可能具有不正确的时空标记。结论报告指出，在挖掘社交媒体数据时，机器学习模型和语义驱动方法的脱节使用存在一些弱点。索引词 — 社交网络、混合人工智能、国防和安全
机器灌注技术在肝移植中用于优化移植物
本出版物的内容由蒙特利尔大学医院中心 (CHUM) 的卫生技术和干预方法评估部门 (UETMIS) 编写和编辑。该文件也可在 CHUM 网站上以 PDF 格式获取。作者： Imane Hammana，博士。Alfons Pomp，医学博士，FRCSC，FACS 如需了解本出版物或任何其他 UETMIS 活动的信息，请联系： 卫生技术和干预方法评估部门 (UETMIS) 蒙特利尔大学医院中心办公室 B06.8057 1050, rue Saint-Denis Montreal (Quebec) H2X 3J3 电话：514 890-8000，分机 36132 传真：514 412-7460 电子邮件：detmis.chum@ssss.gouv.qc.ca 如何引用本文：“卫生技术和干预方法评估部门 (UETMIS)”。蒙特利尔大学医院中心。用于肝移植中移植物优化的机器灌注技术。摘要註釋。由 Imane Hammana 和 Alfons Pomp 准备。 2025年1月”。 ISBN 978-2-89528-179-5 只要注明出处，即可全部或部分复制本文。
使用OMI灌注下的内皮细胞培养。
步骤2：连接芯片并启动协议•选择通道进行灌注，并确保单元单层健康且汇合。•通过在渠道中引入新鲜培养基以去除旧培养基，轻轻洗涤细胞。确保通道永远不会干燥。•添加（不直接在通道中）100 µL新鲜介质到入口。将芯片倾斜以产生从入口到出口的缓慢流动。用媒体冲洗入口/插座，直到观察凸还是弯月面，然后再连接到OMI。•转到平板电脑应用程序并加载“再循环”协议，使用户的流速为10 µL/min，持续7天。•一旦流动结算，将OMI在37°C下孵育7天。•灌注4-5小时后，暂停协议并更改介质。此步骤是丢弃保留在循环培养基中的非粘附细胞。
MRI 引导聚焦超声 (MRgFUS)
磁共振引导聚焦超声 (MRgFUS) 是一种非侵入性治疗方法，它结合了聚焦超声和磁共振成像两项技术。超声波束穿透软组织，在 MRI 的引导和监测下，可聚焦于目标部位。超声波使目标组织局部温度升高，导致凝固性坏死，同时不伤害周围的正常结构。每次超声产生的超声波都指向一个焦点，该焦点的最大焦点体积直径为 20 纳米，高度/长度为 15 纳米。这会导致温度快速升高，足以在焦点处实现组织消融。除了提供引导外，相关的 MRI 还可以提供在线温度成像，提供温度“图”，可进一步确认消融治疗的治疗效果并允许实时调整治疗参数。美国食品药品监督管理局 (FDA) 已批准 ExAblate® MRgFUS 系统 (InSightec, Inc.，以色列海法) 用于四种适应症；治疗子宫肌瘤 (平滑肌瘤)，缓解骨转移性肿瘤相关疼痛，治疗药物难治性特发性震颤和震颤为主的帕金森病。超声设备专门设计为与 MR 磁体兼容，并集成到标准临床 MRI 单元中。它包括一个患者桌，桌上有一个支架，支架将聚焦超声换能器放置在水浴或轻油浴中。该设备的某些型号具有可拆卸支架；只有某些类型的支架可用于缓解转移性骨癌相关疼痛。子宫肌瘤 (平滑肌瘤) 是影响育龄人群的最常见疾病之一。子宫肌瘤的症状包括月经过多、盆腔压力或疼痛。目前可用于治疗有症状的子宫肌瘤的方法包括子宫切除术、腹部肌瘤切除术、腹腔镜和宫腔镜肌瘤切除术、激素治疗、子宫动脉栓塞术和观察等待。子宫切除术和各种肌瘤切除术被视为标准治疗。对于治疗与骨转移相关的疼痛，MRgFUS 治疗的目的是破坏肿瘤周围骨表面的神经。转移性骨病是癌症疼痛的最常见原因之一。现有的治疗方法包括保守措施（例如按摩、运动）和药物治疗（例如止痛药、双膦酸盐、皮质类固醇）。对于对这些治疗没有反应的患者，标准治疗是外照射放射治疗 (EBRT)。然而，相当一部分患者在放疗后仍有残留疼痛，这些患者需要替代治疗方法。 MRgFUS 也正在研究用于治疗其他肿瘤，包括纤维瘤、乳腺肿瘤、前列腺肿瘤和脑肿瘤。特发性震颤是最常见的运动障碍。它通常影响手和手臂，也可能影响头部和声音，很少影响面部、腿部和躯干。它在患者中是异质性的，频率、幅度、加重原因和与其他神经系统缺陷的关联各不相同。特发性震颤的神经病理学尚不确定，一些证据表明它位于脑干和小脑。如果患者因震颤而出现间歇性或持续性残疾，则初始治疗采用药物（β受体阻滞剂或抗惊厥药）。对于药物难治性患者，可以提供手术（深部脑刺激或丘脑切开术），尽管观察到不良事件发生率很高。
结构化扩散模型与...
我们提出了一类结构化扩散模型，其中将先前的分布选择作为高斯人的混合物，而不是标准的高斯分布。可以选择特定的混合高斯分布，以合并数据的某些结构化信息。我们制定了一个简单的实施训练程序，可以平稳地使用混合高斯作为先验。理论来量化我们提出的模型的好处，该模型与经典扩散模型相比。进行合成，图像和操作数据的数值实验以显示我们模型的比较优势。我们的方法证明对错误的特定方法是可靠的，特别是需要实时训练资源有限或更快培训的诉讼情况。
ldmol：文本到 - 分子扩散模型
以扩散模型的出现作为生成模型的前线，许多研究人员提出了通过条件扩散模型的分子产生技术。但是，分子的不可避免的离散性使扩散模型很难将原始数据与自然语言等高度复杂的条件连接起来。为了解决这个问题，我们提出了一种新型潜在扩散模型，称为文本条件分子的生成。ldmol构建了一种分子自动编码器，该自动编码器可产生可学习且结构上的特征空间，并具有自然语言条件的潜在扩散模型。特别是认识到多个微笑符号可以代表相同的分子，我们采用对比度学习策略来提取特征空间，以了解分子结构的独特特征。ldmol优于文本到整体生成基准的现有基准，建议扩散模型可以在文本数据生成中胜过自回旋模型，而潜在的潜在域则更好。此外，我们表明LDMOL可以应用于下游任务，例如分子到文本检索和文本引导的分子编辑，表明其作为扩散模型的多功能性。