通讯作者:shahabbayatzadeh@gmail.com https://doi.org/10.22105/mrpe.2025.499771.1137 被许可人。绩效评估的现代研究。本文为开放获取文章,根据知识共享署名 (CC BY) 许可条款和条件分发(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0)。
科学监测是科学建议的基本基础。除其他外,监测旨在有助于理解人为使用的影响(例如fineries),股票的健康,个人和保护和保护措施的有效性(例如,mpas)。监测对底栖鱼类和底栖鱼类社区的监测通常是基于诸如底部拖网(Tostal Trawing)之类的侵入性方法,但是在某些情况下,侵入性方法可能较少。需要越来越多的海洋保护区和风力,在这种情况下,由于保守或技术和安全原因无法部署诸如拖网等传统方法,因此支持了越来越多的侵入性监测方法。为了支持新的监测概念的发展,我们进行了文献综述,以确定已经可用的方法的限制和机会。此外,我们提出了一个目的指南,可以帮助确定用于个人目的的适当方法。我们定义了使用四个不同标准分析的八种不同方法,并列出了它们的优势和缺点。我们将本指南进一步应用于波罗的海海洋保护区的监测,这表明除了传统的底部拖网,替代性和侵入性较低的方法外,还可以针对特定的研究目的。因此,我们鼓励科学家和经理考虑替代数据收集方法,以最大程度地减少科学抽样的环境影响。但是,我们的结果还表明,大多数方法仍然需要进一步的修改,尤其是在采样设计,方法的标准化以及与既定的调查方法的可比性方面。
结果:我们使用我们专有物理学的自由能扰动(FEP+)建模技术确定了新型的小分子MALT1抑制剂。我们的化合物显示出对MALT1酶活性的有效抑制(亚NM),以及通过表面等离子体共振(SPR)测量的MALT1蛋白的高结合亲和力(sub nm)。bcl10是MALT1的结合伙伴,在C端在C端裂解。Our inhibitors were efficacious in a target engagement assay showing prevention of BCL10 cleavage in Activated B-cell (ABC) subtype of diffuse large B cell lymphoma (DLBCL) cell lines OCI-LY3 and OCI-LY10, which are Bruton tyrosine kinase (BTK) inhibitor ibrutinib-resistant and -responsive respectively.我们的化合物是OCI-LY3和OCI-LY10细胞中IL10分泌的有效抑制剂,这与NF-κB信号传导的抑制一致。我们还检查了MALT1抑制剂对ABC-DLBCL细胞增殖的影响。我们的抑制剂在OCI-LY3和OCI-LY10细胞系中都表现出有效的抗增殖作用,以及在BTKI敏感的ABC-DLBCL细胞图中与ibrutinib的协同作用。检查蛋白酶面板和脱靶安全筛选面板以及体内高剂量耐受性研究表明,我们的化合物具有出色的选择性和明显的安全余量。等离子体IL10和肿瘤BCL10在PK/PD研究中已被鉴定为可靠的PD标记。剂量依赖性肿瘤生长抑制作用,还观察到与Venetoclax结合使用的功效。
4 md.devendran@gmail.com摘要:鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用,为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型,容易出现人为错误,因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别,提出了一个先进的系统,以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络(CNN),以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强,以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征,即使在诸如不同的照明条件,遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下,也可以准确识别。使用准确性,精度,召回和F1得分等指标评估模型的性能,以确保全面验证。结果表明,对传统机器学习方法的准确性改善了,这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测,生态研究和教育工具的应用有望,从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中,或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
糖尿病性视网膜病(DR)是糖尿病(DM)普遍的微血管并发症(DM),在大约三分之一的糖尿病患者中有助于视觉障碍(1)。它是糖尿病最严重的并发症之一,尤其是在发展到增殖性糖尿病性视网膜病(PDR)时(2,3)。PDR的特征是视网膜中血管异常的生长,导致视力丧失和失明的潜力(4)。向PDR过渡的基础的复杂分子机制仍然是强烈的研究意义的主题。了解与PDR相关的基因表达模式和免疫景观对于揭示其发病机理的复杂性并识别潜在的治疗靶标至关重要。内质网(ER)用作负责蛋白质稳态或“蛋白质稳态”的细胞细胞器(5)。细胞应激和炎症可能会导致构建不折叠或错误折叠的蛋白质,这种疾病称为ER应激(6)。促成PDR发病机理的基本分子机制之一是ER应力(7)。尽管在PDR中,ER应力具有公认的重要性,但在PDR背景下,对与ER应力相关的生物标志物的全面分子理解仍然是显着的研究差距(8-10)。近年来,对与ER应力相关生物标志物的复杂性的分子研究为理解PDR的分子基础提供了有希望的途径(5、11、12)。高通量技术的进步已彻底改变了我们剖析复杂疾病分子景观的能力(13)。与PDR中的ER应力相关的特定生物分子特征,不仅具有加深我们对疾病机制的理解的潜力,而且还具有确定治疗性干预的精确靶标。尽管在糖尿病研究中取得了重大的进步,但我们对驱动PDR进展的特定分子事件的理解仍然存在差距。通过分析GSE102485数据集中的PDR患者样品的转录组预计和正常样品,我们研究了与PDR中的ER应力相关的差异表达基因(DEGS)。通过基因本体论(GO)富集分析,基因和基因组(KEGG)途径分析的京都百科全书和蛋白质 - 蛋白质相互作用(PPI)网络分析,我们的目标是增强我们对eRECTORCONT PRESSTAINS PRESATION IN pDR的ERCORECTONCOULAL生物标志物的分子特征。通过字符串,细胞尺度和细胞胡示使鉴定了六个关键基因,并在单独的数据集(GSE60436)和DR模型中使用体外定量实时聚合酶链反应(QRT-PCR)进行了进一步验证。此外,我们探索了这些中心基因与插入中免疫细胞水平之间的相关性,揭示了ER应力在PDR中的免疫调节作用。最后,使用连接图(CMAP)预测用于处理PDR的潜在小分子。该分析的目的是鉴定具有潜在治疗作用的药物,可以通过调节与ER应力相关的分子途径来干预PDR的发展。这项研究桥接了分子生物学和DR研究,旨在剖析指示PDR和SHED
图像字幕是一项计算机视觉任务,涉及为图像生成自然语言描述。此方法在各个领域都有许多应用,包括图像检索系统,医学和各种行业。但是,尽管图像字幕进行了重要的研究,但大多数研究都集中在高质量的图像或受控环境上,而没有探索现实世界图像字幕的挑战。现实世界的图像字幕涉及复杂而动态的环境,具有许多关注点,图像通常在质量上非常差,甚至对于人类而言,这也是一项艰巨的任务。本文评估了在不同编码机制,语言解码器和培训程序之上构建的各种模型的性能,使用新创建的现实世界数据集由使用MIT室内场景数据集构建的65多个不同场景类的800多个图像组成。该数据集使用IC3方法字幕,该方法通过汇总来自图像的唯一视图点的标准图像字幕模型所涵盖的详细信息来生成更具描述性字幕。
\ 5.2可以使用分解方法的一些示例,可以分析许多GM-(n+1)组中数字的分解,因为该数字可以用许多n+1个因子分配。如果确实能够通过一组不同的n+1值分配复合数,则存在使用划分属性来改善复合数的因子的方法。但是,如果许多n+1值不可用,则无法实现上述标准。这项技术可能会使设计创造性或改进的分解算法变得更加容易,尤其是对于密码应用程序中使用的大数字。对与这种分解方法相关的难度的完整调查是使用此方法进行未来研究的潜在途径。
•独特性:设计徽标,在保持凝聚力的视觉标识的同时,清楚地表示每个特定的研究领域。•识别:确保每个徽标易于识别,并且在数字和打印格式中都可以使用。•专业精神:创建一种表达专业和科学信誉感的设计。•多功能性:徽标应适用于各种用途,包括网站,演示文稿和商品。