我写这本书的首要动机是一句您将在接下来的内容中多次看到的短语。这句话是:“转移性疾病无法治愈”。这句话之所以如此重要,是因为尽管我们在癌症研究方面取得了数十年的巨大进步,但一旦疾病扩散到远处器官,患者的治疗进展就非常有限。正因为如此,我们作为一个社区显然是时候尝试一些新方法了,因为标准化疗虽然在疾病的其他阶段有用,但无法让我们到达最后的顶峰,即转移性癌症的治愈。在我看来,其中一种这样的策略涉及将现代人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方法应用于从癌症患者和癌症衍生细胞系中积累的大量基因组数据,以制定真正个性化的策略,以对个体患者进行癌症逆向工程。因此,本书的目标是让读者相信这是可能的,至少是一条值得追求的途径。首先我要说的是,我将在本书中强调人工智能对基因组数据的分析如何帮助我们更好地利用癌症靶向疗法。与此同时,其他人也在努力开发类似的方法,利用计算和人工智能方法来改善癌症免疫疗法的使用,因为免疫疗法提供了另一套可用于转移性癌症患者的工具。由于我不是免疫学家,我不会在这里讨论这些方法,因为它们可以在其他出版物中找到。
摘要 20 世纪中叶,两门新的科学学科强势崛起:分子生物学和信息通信理论。起初,两者的相互影响十分深刻,以至于遗传密码这一术语被普遍接受用来描述 mRNA 三联体(密码子)作为氨基酸的含义。然而,如今,这种协同作用并未充分利用这两门学科的飞速发展,而是带来了更多的挑战而不是答案。这些挑战不仅具有重大的理论意义,而且代表了下一代生物学不可避免的里程碑:从个性化基因治疗和诊断到人工生命,再到生物活性蛋白质的生产。此外,这一问题与理论生物学所需的范式转变密切相关,这种转变早已开创,需要生物学领域以外的学科共同做出贡献。信息作为概念隐喻的使用需要转化为定量和预测模型,这些模型可以通过经验检验并以统一的视角进行整合。要成功完成这些任务,需要采取广泛的多学科方法,包括人工生命研究人员来解决这一问题。
我们引入了一种新算法,称为 PPA(性能预测算法),该算法可以定量测量神经系统元素对其执行任务的贡献。根据一小组病变中性能下降的数据,该算法可以识别参与认知或行为任务的神经元或区域。它还可以准确预测由于多元素病变导致的性能。新算法的有效性在两个具有元素间复杂相互作用的循环神经网络模型中得到了证明。该算法可扩展并适用于大型神经网络的分析。鉴于可逆失活技术的最新进展,它有可能对理解生物神经系统的组织做出重大贡献,并阐明关于大脑局部计算与分布式计算的长期争论。
○业务计划该项目着重于研究和开发GMS(石墨烯Messponge)的应用,这是Tohoku University发明的创新碳材料,是锂离子电池(LIB)的导电添加剂。我们旨在应对缺乏结构可控性的常规碳材料难以解决的锂离子电池的关键设计挑战。通过利用GM,这可以实现精确的结构控制,我们将其发展为功能性导电添加剂。
研究已提供证据表明,人类脑类器官 (hCO) 重现了早期大脑发育的基本里程碑,但关于其功能和电生理特性的许多重要问题仍然存在。高密度微电极阵列 (HD-MEA) 是一种有吸引力的分析平台,可用于在细胞和网络规模上进行神经元网络的功能研究。在这里,我们使用 HD-MEA 从切片 hCO 中获取大规模电生理记录。我们记录了几周内 hCO 切片的活动,并从药理学角度探究观察到的神经元动态。此外,我们还展示了如何对获得的记录进行尖峰分类并随后进行跨尺度研究的结果。例如,我们展示了如何在 HD-MEA 上跟踪几天内的单个神经元以及如何推断轴突动作电位速度。我们还从 hCO 记录中推断出假定的功能连接。引入的方法将有助于更好地理解脑类器官中正在发育的神经元网络,并为它们的功能表征提供新方法。
急性脑切片制备是研究大脑突触功能特征的有力实验模型。尽管通常在冰冷温度 (CT) 下切割脑组织以方便切片并避免神经元损伤,但暴露于 CT 会导致突触的分子和结构变化。为了解决这些问题,我们研究了在冰冷和生理温度 (PT) 下制备的小鼠急性小脑切片中突触的超微结构和电生理特征。在 CT 下制备的切片中,我们发现脊柱明显丢失和重建、突触小泡重排和突触蛋白减少,而所有这些在 PT 下制备的切片中均未检测到。与这些结构发现一致,在 PT 下制备的切片显示出更高的释放概率。此外,在 PT 下制备允许在切片后立即进行电生理记录,从而与 CT 下相比,运动学习后长期抑郁 (LTD) 的可检测性更高。这些结果表明,在 PT 下切片制备对于研究不同生理条件下的突触功能具有显着优势。
Sugar ..................................................................................... 208 Saturated and unsaturated fat ............................................... 209 Cholesterol ............................................................................ 210 Protein .................................................................................. 211 Choline .....................................................................................................................................
淀粉样蛋白功能材料由淀粉样蛋白纤维结构块制成,这些结构块由淀粉样蛋白天然蛋白或合成肽体外生产,具有多种功能,包括环境科学和生物医学、纳米技术和生物材料。然而,淀粉样蛋白的可持续和可负担来源仍然是大规模应用的瓶颈,迄今为止,人们的兴趣仍然主要局限于基础研究。植物来源的蛋白质因其天然丰富和对环境的影响小而成为理想的来源。在此,燕麦球蛋白(燕麦植物的主要蛋白质)被用于生产高质量的淀粉样蛋白纤维和基于其的功能材料。这些纤维显示出丰富的多链带状多态性和具有不可逆和可逆途径的纤维化过程。此外,作者还制造了燕麦淀粉样蛋白气凝胶、薄膜和膜,可用于水净化、传感器和图案化电极。展示了燕麦淀粉样蛋白相对于其他蛋白质来源的可持续性足迹,有望为先进材料和技术提供一个环境高效的平台。
博士Prasenjit Saikia 博士阿吉特·辛格博士Biswajit Saha 博士P. Yuvaraj 先生帕萨·马宗德博士Hridoy Jyoti Mahanta 博士Pankaj Bharali 博士Tridip Phukan 博士Romi Wahengbam 博士Saikat Haldar 博士奥雅纳罗伊博士百夏凛空博士Atul Ashok More 博士Leon Raj 博士Pravin G. Ingole 博士吉滕德拉·辛格·维尔马博士萨钦吉德先生Dhanjit Das 博士Jyoti Kumar Doley 博士Biswajit Gogoi 博士Debasis D. Mohanty 博士Hemanta Sankar Dutta 博士Jayashi Phukan 博士桑迪普·戴伊先生Rama Shankar Sharma先生JL Khongsai 先生Vaskar Rajkhowa先生Praveen Mohan Verma 先生希玛塔·萨基亚
方法是根据他们的意愿和可用性选择了14岁及以上的五十个人自愿参加了这项研究。一项李克特级调查评估了学习新技能对认知功能和行为的感知影响,并进行了预研究的调查,以收集人口统计数据和当前的认知能力。主要调查包括有关参与,解决问题,记忆,重点,创造力,信心和持续学习的问题,并以2、4和7周的特定时间间隔进行管理。为了确保数据的准确性和可靠性,调查的设计经过了系统的验证和预测试过程。获得了知情同意书,并通过Google表格匿名进行了调查,并牢固地存储了响应。调查响应被安全存储以确保机密性,数据分析的重点是描述性统计和相关性,以探索学习新技能和认知功能的变化(包括大脑连接性)之间的关系。调查开发的初始阶段涉及与研究假设相关的关键结构:学习新技能对认知能力的记忆功能的影响以及诸如记忆力,问题,关注和问题的影响。基于现有文献和先前关于技能获取和认知发展的研究,制定了一组8个核心问题。这些问题分为主题类别,这些类别解决了认知能力,学习参与和技能的自我评估。此同行审查过程允许对问题的清晰度,相关性和全面性进行反馈。例如,调查要求参与者对他们当前的认知能力的信心,从事挑战认知技能的活动的频率以及在参与新技能后的注意力和解决问题能力方面的提高。为了确保调查的内容有效性,认知心理学和教育评估方面的主题专家对初始问题进行了审查。基于此反馈,进行了少量修订以改善问题措辞,并确保项目与研究的目标直接相关。在调查进行全面执行之前,进行了一个较小的10个人组进行预测试,人口特征与