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糖尿病中的中性粒细胞相互作用和血栓炎
血栓炎已成为心血管疾病和预防糖尿病并发症的关键兴趣的话题。具体来说，糖尿病中血管血栓性疾病的重大风险突出了需要在这种情况下帮助管理和预防血管血管胞菌性疾病的新的，更好的治疗靶标。同样，炎症在糖尿病中的重要作用引发了人们对抗炎药的兴趣，以更好地预防和控制血管疾病。对糖尿病患者和心血管疾病患者抗凝抗凝作用和抗凝治疗的影响的研究表明，这些药物在降低发病率和死亡率方面具有潜在的作用。中性粒细胞和血小板分别是炎症和伤口治疗反应的关键参与者。中性粒细胞和血小板之间的相互作用被认为是血栓炎的重要驱动力。因此，本综述描述了血小板 - 中性相互作用所涉及的机制，这些机制有助于在糖尿病及其相关的合并症的背景下导致血栓炎的发展或加剧。讨论了抗血栓形成/糖尿病治疗以及体育活动/饮食干预对衰减血栓炎的影响。这些数据表明，参与血小板中性嗜性相互作用，血小板激活/聚集的机制以及募集神经膜具有有望成为糖尿病患者血栓促性血症的治疗靶标的潜力。
植物与内生微生物的相互作用
内生菌是微生物，无症状地生存在植物组织中。植物内生菌主要以细菌和真菌为代表，而考古细菌，藻类，原生动物，病毒和线虫很少被发现作为内生植物生活。内生菌分布在所有植物器官中，例如根，茎，叶，种子和水果。内生菌在所研究的每种植物物种中都发现了。地球上存在的近300,000种植物被认为是一个或多个内生菌的宿主。成为内生菌，微生物应在首次定植根际后将植物的内圈定植。使用涉及运动，附着，植物 - 聚合物降解和逃避植物防御的微生物的特定特性来实现这种定植的过程。由各种微生物形成的内生群落的多样性，取决于植物和环境特定的因素。内生菌的财团可以由同一植物物种中不同类型的内生菌表示。地理位置，季节，气候和植物组织类型是影响物种组成和内生菌定植频率的因素。内生菌与其植物宿主之间的相互作用是多种多样的。植物对内生植物提供保护，大多数内生微生物对植物没有影响。某些内生菌可以充当病原体，而另一些内生植物对植物具有有益的特性。实际上，没有相关内生菌的植物对处理植物病毒的处理将不太适合，并且更容易受到压力条件的影响。内生菌能够产生有用的代谢物，例如来自环境的磷，铁（铁载体）和氮，或产生生长调节的植物素，例如生殖器，黄瓜素，gibberellic Acid和乙烯（ACC Deaminase）。这些内生菌增加植物的养分摄取，并诱导植物对病原体，渗透胁迫，重金属，异种生物污染物和其他形式的非生物胁迫的耐药性。此外，内生菌可以通过用替代物，水解酶和营养限制以及通过启动植物防御能力来靶向害虫和病原体来改善植物健康。但是，仍然存在有关植物和内生植物相互作用的不足信息。近年来，植物内生菌在其多样性和改善植物特性或植物性保护的应用方面引起了更多关注。广泛的内生植物范围使它们成为农业生物技术的强大工具。某些内生菌可以用作开发安全可持续的农业系统的生物启动剂。内生生物产生的有益物质可以作为药用，农业和工业目的的新天然产品的来源。因此，内生物具有很大的潜力，可以用作生物肥料和生物农药，以开发可持续，安全和有效的农业系统。本期特刊介绍了强调植物 - 内植物相互作用的不同方面的研究。大多数文章都报告了各种植物物种的内生细菌和真菌的生物多样性[1-8]。评论文章详细阐述了有关
植物 - 感染真菌相互作用
1植物医疗系，安登国立大学，安东斯36729，大韩民国； smvahsan@gmail.com 2 Applied Biosciences，Kyungpook国立大学，Daegu 41566，大韩民国； inmamumrassel@gmail.com（m.i.-u.-h.）; ashim@knu.ac.kr（a.k.d.）3植物与土壤科学系，美国德克萨斯州科技大学基因组学研究所，德克萨斯理工大学，德克萨斯州拉伯克，美国德克萨斯州79409； mrahman@bsmrau.edu.bd 4 4602，杜姆基杜姆基Patuakhali科学技术大学昆虫学系8602； mahiimam@pstu.ac.bd 5 5 Kumho Life Science Laboratory，Chonnam国立大学，Gwangju 61186，大韩民国； ncpaulcnu@gmail.com 6大加工大学大麻生物技术学院，朝鲜共和国安东斯36729 *通信：hwchoi@anu@anu.ac.kr3植物与土壤科学系，美国德克萨斯州科技大学基因组学研究所，德克萨斯理工大学，德克萨斯州拉伯克，美国德克萨斯州79409； mrahman@bsmrau.edu.bd 4 4602，杜姆基杜姆基Patuakhali科学技术大学昆虫学系8602； mahiimam@pstu.ac.bd 5 5 Kumho Life Science Laboratory，Chonnam国立大学，Gwangju 61186，大韩民国； ncpaulcnu@gmail.com 6大加工大学大麻生物技术学院，朝鲜共和国安东斯36729 *通信：hwchoi@anu@anu.ac.kr
llms用于药物相互作用预测
现代治疗方案中药物组合的增加需要可靠的方法来预测药物相互作用（DDIS）。虽然大型语言模型（LLMS）已重新提到了各个领域，但它们在药物研究中的潜力，尤其是在DDI预测中，仍然在很大程度上没有探索。这项研究通过唯一处理分子结构（微笑），靶生物和基因相互作用数据作为最新药品库数据集的原始文本输入来彻底研究LLMS在预测DDI方面的能力。我们评估了18种不同的LLM，包括专有模型（GPT-4，Claude，Gemini）和开源变体（从1.5B到72B参数），首先评估其在DDI预测中的零击功能。然后我们微调选定的模型（GPT-4，PHI-3.5 2.7b，QWEN-2.5 3B，GEMMA-2 9B和DEEPSEEK R1蒸馏QWEN 1.5B），以优化其性能。我们的全面评估框架包括对13个外部DDI数据集进行验证，并与传统方法（例如L2登记的逻辑回归）进行了比较。微型LLMS表现出卓越的性能，PHI-3.5 2.7b在DDI预测中达到0.978的灵敏度，在平衡数据集中的准确性为0.919（50％正，50％负案例）。此结果代表了用于DDI预测的零射击预测和最新的机器学习方法的改进。我们的分析表明，LLM可以有效地捕获复杂的分子相互作用模式和药物对以共同基因为目标的情况，从而使其成为药物研究和临床环境中实际应用的宝贵工具。
人机交互的选择架构
人机交互领域的人们已经学到了很多关于如何说服和影响计算机技术用户的知识，但是对于如何帮助用户自主选择，他们却缺乏扎实的知识。现在是纠正这种不平衡的时候了。第一步是将心理学和相关领域积累的大量相关知识组织成两个全面但容易记住的模型：方面模型通过描述选择者基于属性、社会影响、政策、经验、后果和反复试验交替或组合应用的六种选择模式，回答了“人们如何做出选择？”的问题。街机模型通过描述支持选择的六种一般高级策略，回答了“我们如何帮助人们做出更好的选择？”的问题：获取信息和经验、表示选择情境、组合和计算、提供处理建议、设计领域以及代表选择者进行评估。这些策略可以通过简单的交互设计来实现，但每一种策略也都有特定相关的技术。结合这两个模型，我们可以将几乎所有现有和可能的选择支持方法理解为将一种或多种 Arcade 策略应用于一种或多种 Aspect 选择模式。在介绍人机交互的选择架构思想以及 Aspect 和 Arcade 模型的关键思想之后，我们将详细讨论每一种 Aspect 模式，并展示如何将高级 Arcade 策略应用于它以产生特定的策略。然后，我们将这两个模型应用于在线社区和隐私领域。我们的大多数示例涉及有关使用计算技术的选择，但这些模型同样适用于在计算技术的帮助下做出的日常选择。
简介 | 人机交互
9 研究方法 126 9.1 定义研究问题和方法 128 9.1.1 您的研究是探索性的还是验证性的？129 9.1.2 您正在建立相关性还是因果关系？130 9.2 在定性、定量和混合方法中进行选择 131 9.2.1 用户研究 132 9.2.2 系统研究 133 9.2.3 观察性研究 134 9.2.4 人种学研究 136 9.2.5 会话分析 138 9.2.6 众包研究 139 9.2.7 单一主题研究 140 9.3 选择研究参与者和研究设计 141 9.3.1 研究设计 142 9.4 定义交互背景 144 9.4.1 研究地点 144 9.4.2 HRI 的时间背景 145 9.4.3 HRI 中的社会互动单位 146 9.5 为您的研究选择机器人 148 9.6 设置交互模式149 9.6.1 绿野仙踪 149 9.6.2 真实与模拟交互 150 9.7 选择适当的 HRI 措施 150 9.8 研究标准 152
AME 598 – 人机交互
在整个项目期间所做的努力。您的演示不仅应关注最终结果，还应提供您为达到这一点而经历的历程的见解。这可能包括您遇到的挑战、您做出的决定以及您为完善项目而遵循的迭代过程。此外，花时间在课程目标的背景下解释您的项目的重要性及其与实际应用的相关性。在随后的问答环节中，准备好回答同学和讲师关于您的项目细节、方法、挑战和潜在未来方向的问题。除了课堂演示外，您还需要在 Canvas 上提交幻灯片。提交截止日期为演示当天晚上 11:59。
人机交互和人类能动性......
人工智能技术在军事决策过程中的普及似乎正在增加。起初，人工智能在军事领域的应用主要与武器系统有关，这些武器系统通常被称为自主武器系统 (AWS)，可以在无需进一步人工干预的情况下识别、跟踪和攻击目标 (红十字国际委员会 [ICRC] 2021)。世界各地的军队已经使用了武器系统，包括一些巡飞弹，这些武器系统结合了人工智能技术来促进目标识别，通常依赖于计算机视觉技术 (Boulanin 和 Verbruggen 2017；Bode 和 Watts 2023)。虽然巡飞弹通常在人类批准下操作，但似乎有可能在没有人为干预的情况下动态施加武力。事实上，俄罗斯在乌克兰战争的各种报道表明，乌克兰军队在作战的最后阶段使用巡飞弹，在未经人类批准的情况下释放武力 (Hambling 2023, 2024)。这些发展有力地强调了人们长期以来日益增长的担忧，即在使用基于人工智能的系统时，人类在武力决策中所起的作用正在逐渐减弱。