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表达 Cas9 的鸡和猪
Denise Bartsch 1 †、Hicham Sid 1 †、Beate Rieblinger 2 †、Romina Hellmich 1、Antonina 3 Schlickenrieder 1、Kamila Lengyel 1、Krzysztof Flisikowski 2、Tatiana Flisikowska 2、Nina Simm 2、4 Alessandro Grodziecki 2、Carolin Perleberg 2、Christian Kupatt 3、Eckhard Wolf 4、Barbara Kessler 4、5 Lutz Kettler 5、Harald Luksch 5、Ibrahim T. Hagag 6、Daniel Wise 7、Jim Kaufman 7,8、Benedikt B. 6 Kaufer 6*、Angelika Schnieke 2* 和 Benjamin Schusser 1 * 7
晚发海报
海报号2133术后运动与骨骼形成之间的关系在降解基于MG的植入物周围是否存在关系？大鼠临床前模型Omer Suljevic中的多尺度研究； Thomas Bretschneider； Pircher Lukas；艾琳·费尔南德斯·罗德里格斯（Irene Fernandez Rodriguez）； Helga Lichtenegger;克里斯蒂安·海尔米奇（Christian Hellmich）； Andreas Menzel； BegümOkutan; Jan Eike Freudental-Siefkes； Annelie Martina Weinberg； Sommer Nicole
HNSA-5487 在第 1 阶段 FIH 试验中表现出非常快速且高度强大的 IgG 减少作用和明显的重复给药潜力
“自身免疫性疾病列表”。Autoimmune Registry Inc. https://www.autoimmuneregistry.org/autoimmune-diseases。2024 年 6 月 4 日访问 Pisetsky, DS 自身免疫性疾病的发病机制。Nat Rev Nephrol 19, 509–524 (2023)。https://doi.org/10.1038/s41581-023-00720-1 Theofilopoulos AN、Dixon F J. Adv Immunol。1985；37:269–390。Feldmann M、Brennan FM、Maini R N. Cell。1996；85:307–310。Kotzin B L. Cell。1996；85:303–306。Hellmich B、Sanchez-Alamo B、Schirmer JH 等人 EULAR 建议ANCA 相关性血管炎的治疗：2022 年更新风湿病年鉴 2024；83：30-47。Cherin P、Marie I、Michallet M 等人。免疫球蛋白治疗患者不良事件的治疗：证据回顾。Autoimmun Rev。2016 年 1 月；15(1)：71-81。doi：10.1016/j.autrev.2015.09.002。2015 年电子版。
利用人工智能技术进行语言学习
尽管对人工智能 (AI) 的研究可以追溯到几十年前，但由于大型语言模型 (LLM) 和旨在模仿人类对话的聊天机器人（如 ChatGPT）的出现，人工智能在过去几年中变得越来越突出。这导致人们对人工智能辅助教育的潜力重新产生了兴趣，特别是通过其改善个性化学习的潜力，以及它对学术诚信带来的挑战以及对安全和隐私的普遍担忧。在第二语言习得方面，人工智能的最新发展建立在智能计算机辅助语言学习 (iCALL)（Schulze，2008）的先前研究基础上，旨在研究如何通过个性化学习材料、教学和反馈来增强学习（Hellmich 和 Vinall，2021；Xiao 和 Park，2021；Dai 和 Wu，2023）。例如，在反馈方面，语言学习者可以使用人工智能技术在计算机或移动设备上录制自己的声音，然后通过语音评估系统获得分数和反馈（Dizon，2020；Zou 等，2023a）。此外，当他们使用人工智能进行口语练习时，可以通过社交网络环境中的协作活动来提高学习成果（Zou 等，2023b）。除了直接指导之外，人工智能还在提高管理、课程开发和测试流程的效率方面取得了重大进展（Xu 等，2021）。尽管人工智能在语言教育方面具有相当大的潜力，但该主题的研究仍然很少，现有的研究已经开始确定进一步研究的重要领域。一个新出现的问题是如何为学生提供一系列与课程和评估一致的输入。研究发现了语言学习人工智能编程方面的差距，包括调整各种类型的语言技能即时反馈等功能以维持自主学习。因此，需要进一步研究人工智能程序的潜力，探索如何将人工智能应用于培养现实生活中所需的语言技能。同样重要的是考虑人工智能程序中的即时反馈如何满足学习者的语言学习目标，以及如何设计各种反馈来增强学习者在计算机或移动设备上的自主学习。