1美国宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院生物统计学系,流行病学和信息学系,美国2美国海军学院数学系,美国马里兰州安纳波利斯,美国医学博士3. 5 Department of Electrical and Computer Engineering, George Mason University, Fairfax, VA, USA 6 Neuro-X Institute, EPFL, Geneva, Switzerland 7 Department of Radiology and Medical Informatics, University of Geneva, Switzerland 8 Computational Engineering Division, Lawrence Livermore National Laboratory, Livermore, CA, USA 9 CENTAI Institute, 10138 Torino, Italy 10 NPLab, Network Science Institute,伦敦东北大学,伦敦,E1W 1LP,英国11网络单位,IMT卢卡研究所,55100,意大利卢卡市55100年12 purdue综合神经科学研究所,普渡大学,普渡大学,印第安纳州西拉斐特,美国13美国工业工程学院,西部拉斐特大学,印度印第安纳州西拉菲埃特大学14号纽约市纽约市纽约市纽约市。美国15耶鲁大学耶鲁大学公共卫生学院,美国康涅狄格州新天堂 *通信:li.shen@pennmedicine.upenn.edu; †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
摘要在生物保守剂和关于超人类主义及其产生同性恋的潜力的生物保存和生物保护剂之间的辩论。然而,生物保守剂毫发无损地使人类主义的哲学基础。超人类主义已经从生物医学模型的子宫中发展出来,该模型建立在培根谱系的还原性方法上,一种笛卡尔品种的身体二元论以及普罗米修斯条纹的技术势在必行。因此,我们需要一个元人转弯,以抵消培根态方法活跃生活的过度,这是一种沉思的生活,这是对创造的礼物的感激之情。此外,被贬低的身体,从受欢迎的思想中提出的,必须通过确认化身和身体复活来重新估计。如果我们转向基督,那是可能的元代逆转。类似地,基督的肯尼科是
1 南非约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学病理学院 SA MRC 抗体免疫研究组,2 南非约翰内斯堡国家卫生实验室服务国家传染病研究所 HIV 和 STI 中心,3 开普敦大学传染病和分子医学研究所,南非天文台,4 开普敦大学病理学系医学病毒学分部,南非天文台,5 开普敦大学医学系及 Groote Schuur 医院,南非天文台,6 开普敦大学健康科学学院开普心脏研究所;南非天文台,7 南非医学研究委员会非传染性疾病与传染病交叉研究外部单位,开普敦大学,开普敦,南非,8 南非医学研究委员会,开普敦,南非,9 南非艾滋病研究中心,德班,南非,10 夸祖鲁纳塔尔大学公共卫生医学学科,德班,南非,11 德斯蒙德图图艾滋病毒中心,开普敦,南非,12 开普敦大学惠康非洲传染病研究中心,天文台,南非
单原子催化是当代科学中至关重要的领域,因为它具有出色的结合均匀和异质催化的领域的能力。铁和锰金属酶在自然界中具有有效的C- H氧化反应有效,激发了科学家在人工催化系统中模仿其活性位点。在此,成功地使用了一种简单而多功能的阳离子交换方法来稳定Poly(Heptazine Imides)(PHI)中的低成本铁和锰单原子。所得材料被用作甲苯氧化的光催化剂,表现出对苯甲醛的显着选择性。然后将方案扩展到不同底物的选择性氧化,包括(固定的)烷基芳烃,苄基醇和硫酸盐。详细的机理研究表明,含铁和锰的光催化剂通过形成高价值M o物种通过类似的机制来起作用。操作X射线吸收光谱(XAS)用于确认形成高价值铁和锰氧化物种,通常在参与高度选择性C- H氧化的金属酶中发现。
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2022-x2cml-v2 orcid:https://orcid.org/0000-0000-0001-6216-296x chemrxiv未通过chemrxiv peer-review dectect。许可证:CC BY-NC-ND 4.0
1汤姆·贝克癌症中心,卡明医学院,加拿大卡尔加里; 2法国维勒维夫大学,巴黎 - 萨克莱大学的Gustave Roussy研究所;日本千叶北部国家癌症中心医院3;澳大利亚墨尔本市彼得·麦卡伦(Peter MacCallum Cancer Center)4; 5号国家癌症中心,大韩民国戈阳; 6奥克兰市医院和奥克兰大学,新西兰奥克兰;西班牙巴塞罗那市Vall d'Hebron肿瘤学研究所(VHIO)Vall D'Hebron大学医院7; 8 Irccs iStituto romagnolo per lo Studio dei tumori(Irst)Dino Amadori,意大利梅尔多拉; 9英国格拉斯哥的苏格兰癌症中心的Beatson,格拉斯哥大学癌症科学学院9;威斯康星州麦迪逊市威斯康星州麦迪逊市威斯康星大学10号; 11 PUCRS医学院,巴西Porto Alegre; 12 Clinique Victor Hugo Center Jean Bernard,法国勒芒; 13德国海德堡海德堡大学医院国家肿瘤疾病中心(NCT);挪威洛伦斯科格(Lørenskog)14 Akershus大学医院(Ahus); 15美国北卡罗来纳州达勒姆市Pfizer Inc.; 16美国宾夕法尼亚州大学维尔市Pfizer Inc.; 17 Pfizer Inc.,美国加利福尼亚州拉霍亚; 18犹他大学,犹他州盐湖城,美国犹他州,亨斯曼癌症研究所(NCI-CCC)
基因编辑是一种尖端技术,正在迅速重塑生物技术,医学和农业学科。遗传构成的精确改变需要在感兴趣的区域引入DNA病变,并利用DNA损伤响应和同源驱动的修复机制。DNA容易受到各种生理和病理因素的每日损害[1],导致DNA双链断裂(DSB)或单链断裂(SSB或Nick)可能会触发基因组恢复,如果未经修复或不正确地修复时[2]。这些事件可以触发下游过程,例如致癌或程序性细胞死亡[3]。为维持基因组完整性,维修机制网络已经发展,它们的激活是由内源性或外源性应激引起的DNA损伤类型决定的。基因编辑技术利用了此内在修复网络的功能来重写DNA。四个主要的编辑平台包括巨型核酸酶,锌纤维核酸酶(ZFN),转录激活剂样效应核酸酶(TALENS)和定期插入的短短圆锥形重复序列(CRISPR)。天然巨核触发了DNA损伤,但需要独特的识别序列才能进行动作,这使得很难找到目标区域特异性的endonucle-Ases [4]。重新设计核酸酶的努力导致了替代方案的发展,例如ZFNS和TALES,其中DNA结合结构融合到了FOKI限制酶的裂解结构域。这种大大改善了人类细胞和动物模型中的基因编辑,从而促进了基因编辑的治疗应用[5-8]。然而,可行性问题仍然无法解决,因为这些人工核酸酶除了随机的脱靶诱变外,还需要蛋白质工程的目标序列,这使整个过程中的目标序列的每一个变化都使整个过程都易于努力且昂贵[9]。包装和大型核酸酶的包装和交付也很困难,进一步限制了体内应用[7]。另一方面,CRISPR技术在编辑方式上具有非常重要的优势,因为它克服了每个新目标站点对蛋白质工程的需求,从而使其易于重编程[4]。但是,由于CRISPR会产生非专业的DSB,可以介绍 -
摘要:CAR-T 细胞疗法涉及通过在 T 细胞表面添加嵌合抗原受体 (CAR) 对 T 细胞进行基因改造,使其识别和攻击肿瘤细胞。在本研究中,我们使用 AAV 血清型 6 (AAV6) 的双重转导将抗 CD19 CAR 整合到人类 T 细胞的已知基因组位置。第一个病毒载体表达 Cas9 内切酶和针对 T 细胞受体 alpha 恒定基因座的向导 RNA (gRNA),而第二个载体携带用于同源介导的 CAR 插入的 DNA 模板。我们评估了三种 gRNA 候选物并确定了它们在产生插入/缺失方面的效率。AAV6 成功地在体外传递了 CRISPR/Cas9 机制,双重转导的分子分析表明 CAR 转基因整合到了所需位置。与通常用于生成 CAR-T 细胞的随机整合方法相比,靶向整合到已知基因组位点可以降低插入诱变的风险,并提供更稳定的 CAR 表达水平。至关重要的是,这种方法还可以敲除内源性 T 细胞受体,从而允许从同种异体供体中提取靶细胞。这带来了令人兴奋的“现成”通用免疫疗法的可能性,这将大大简化 CAR-T 细胞的生产和给药。
云计算使个人和公司更容易获得大型计算和内存资源。然而,它也引发了人们对用户与远程云服务器共享的数据的隐私担忧。全同态加密 (FHE) 通过对加密数据进行计算为该问题提供了解决方案。不幸的是,所有已知的 FHE 构造都需要一个噪声项来确保安全,而且这种噪声在计算过程中会增加。要对加密数据执行无限制计算,我们需要执行一个称为引导的定期降噪步骤。此引导操作受内存限制,因为它需要几 GB 的数据。与未加密数据相比,这导致操作加密数据所需的时间增加了几个数量级。在这项工作中,我们首先对 CKKS FHE 方案中的引导操作进行了深入分析。与其他现有工作类似,我们观察到 CKKS 引导表现出较低的算术强度(<1 Op/byte)。然后,我们提出了内存感知设计 (MAD) 技术来加速 CKKS FHE 方案的引导操作。我们提出的 MAD 技术与底层计算平台无关,可以同样应用于 GPU、CPU、FPGA 和 ASIC。我们的 MAD 技术利用了几种缓存优化,可以实现最大限度的数据重用并执行操作的重新排序,以减少需要传输到/从主存储器的数据量。此外,我们的 MAD 技术包括几种算法优化,可减少数据访问模式切换的次数和昂贵的 NTT 操作。将我们的 MAD 优化应用于 FHE 可将引导算法强度提高 3 × 。对于逻辑回归 (LR) 训练,通过利用我们的 MAD 优化,现有的 GPU 设计可以在相同的片上内存大小下获得高达 3.5 × 的性能提升。类似地,现有的 ASIC 设计在 LR 训练和 ResNet-20 推理方面分别可获得高达 27 倍和 57 倍的性能提升,