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ninjurin1 在免疫、细胞死亡和疾病中的多方面作用
Ninjurin1 (NINJ1) 最初被鉴定为一种神经损伤诱导的粘附分子，可促进轴突生长。它最初被描述为促进神经再生并介导与神经炎症相关的单核细胞/巨噬细胞的跨内皮运输。最近的证据表明，NINJ1 介导细胞溶解死亡中的质膜破裂 (PMR)。NINJ1 的缺失或抑制可以延迟 PMR，从而减轻细胞溶解引起的炎症扩散并防止各种细胞死亡相关病理的进展，表明这些过程中存在保守的调控机制。进一步的研究阐明了 NINJ1 介导的 PMR 的结构基础和机制。虽然 NINJ1 在 PMR 中的作用已经确定，但其激活因子的身份及其在疾病中的意义仍有待充分探索。本综述综合了目前关于 NINJ1 介导的 PMR 的结构基础和机制的知识，并讨论了其在炎症疾病、神经系统疾病、癌症和血管损伤中的意义和治疗靶向潜力。
在多发性硬化症的大鼠模型中，辅酶Q10＆L-肉碱对少突胶质细胞坏死和髓鞘的协同作用
摘要目的：在多发性硬化症的大鼠模型中，确定辅酶Q10＆L-肉碱对少突胶质细胞坏死和髓鞘的协同作用。研究设计：基于实验室的实验研究。研究的地点和持续时间：该研究是在2022年3月至2022年5月与NIH伊斯兰堡合作的12周期间，于2022年3月至2022年在巴基斯坦伊斯兰国际医学院拉瓦尔品第进行了研究。方法：总共五十只雄性Sprague Dawley大鼠分为五个随机组，每个组都有一个独特的治疗计划。虽然第1组接受了标准饮食，但剩下的四组被多发性硬化症诱导，并在12周的时间内给予0.2％的Cuprizone（CPZ）。四周后，将第3组的辅酶Q10/泛氨酸酮（COQ10）的150 mg/kg/天提供，第4组接受了100 mg/kg/kg/day l- carnitine（l car），而第5组则通过两者的组合进行治疗，同时仍接受CPZ。完成为期12周的方案后，牺牲了大鼠，并提取了大脑。H＆E染色，以评估少突胶质细胞坏死的任何变化，而Luxol Fast Blue（LFB）染色用于可视化髓鞘中的改变。结果：在控制少突胶质细胞坏死和控制髓磷脂的液泡方面，COQ10和L型车的组合明显好于单个药物，这是ANOVA和F-TEST的证明。因此，强烈建议同时针对患有多发性硬化症患者的两种药物开出两种药物，因为它可能为患者提供更大的优势。结论：这项研究明确地证明，与单独使用相比，将COQ10和L型车一起同时对促进髓鞘性和防止少突胶质细胞坏死具有更大的作用。
多模态人工智能中的偏见：公平自动招聘的试验台
决策算法在社会中的存在感如今正在迅速增加，同时人们也开始担心其透明度以及这些算法可能成为新的歧视来源。事实上，许多相关的自动化系统已被证明会根据敏感信息做出决策或歧视某些社会群体（例如，某些用于人员识别的生物特征识别系统）。为了研究当前基于异构信息源的多模态算法如何受到数据中的敏感元素和内部偏见的影响，我们提出了一个虚构的自动招聘测试平台：FairCVtest。我们使用一组有意识地以性别和种族偏见进行评分的多模态合成档案来训练自动招聘算法。FairCVtest 展示了此类招聘工具背后的人工智能（AI）从非结构化数据中提取敏感信息并以不良（不公平）的方式将其与数据偏见结合起来的能力。最后，我们列出了最近开发能够从深度学习架构的决策过程中删除敏感信息的技术的列表。我们使用其中一种算法（SensitiveNets）来实验歧视感知学习，以消除我们多模态 AI 框架中的敏感信息。我们的方法和结果展示了如何生成更公平的基于 AI 的工具，特别是更公平的自动招聘系统。
MCD：机器人感知的多种大型多校区数据集
感知在各种机器人应用中起着至关重要的作用。但是，现有的良好的数据集偏向自动驾驶场景，而未标记的SLAM数据集则很快过于拟合，并且通常缺乏环境和域变化。为了扩大这些领域的边界，我们介绍了一个名为MCD（Multi-campus数据集）的全面数据集，其中包含各种感应方式，高准确的地面真相以及在三个欧亚大学的欧亚大学校园内的挑战性环境。MCD包括CCS（经典的圆柱旋转）和NRE（非重复性环球）LIDAR，高质量的IMU（惯性测量单元），相机和UWB（URWB（Ultra-Wideband））传感器。更重要的是，在开创性的努力中，我们引入了29堂课的语义注释，超过59k稀疏的nre lidar扫描
fMRI的多次采集序列：继续谨慎
fMRI的多功能或同时多层采集序列在过去十年中变得流行，部分原因是在大规模研究中采取的方法的影响，例如人类Connectome Project。但是，将这种高度加速的高分辨率序列应用于较小规模的项目可能存在明显的缺点，这在信号与噪声比，可靠性和实验能力方面存在很大的缺点。尤其是，使用较小的体素，较短的重复时间和高水平的多次加速度可能会对信号对噪声，图像伪像和腹侧脑区域的信号脱落产生强烈的负面影响。多功能序列可以是有价值的工具，尤其是对于专业应用程序，但应明智地应用于较小规模的研究，重点关注特定项目的端点，并在适当的测试和试点工作之后。
dmr：视觉增强学习中的框架和事件融合的分解多模式表示
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习（RL）：基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器（DVS）。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题，我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示（DMR）框架。它将输入分为三个不同的组成部分：与任务相关的效果（共同功能），RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息；这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束，与共同创作形成对比，以最大程度地差异。广泛的经验表明，通过明确分开不同信息的类型，我们的方法可实现与最先进的方法相比，实质性改善的政策绩效。
MC1408−8 8位乘法D/A转换器
电路描述 MC1408-8 由一个参考电流放大器、一个 R-2R 梯形放大器和 8 个高速电流开关组成。对于许多应用，只需要添加一个参考电阻和参考电压。开关在操作时为非反相；因此，输入的高状态会打开指定的输出电流分量。开关使用电流转向来实现高速，并使用由有源负载增益级和单位增益反馈组成的终端放大器。终端放大器在切换期间将梯形放大器的寄生电容保持在恒定电压，并为梯形放大器的所有支路提供相等电压的低阻抗终端。R-2R 梯形放大器将参考放大器电流分成二进制相关分量，这些分量被馈送到等于最低有效位的剩余电流。该电流被分流至地，最大输出电流为参考放大器电流的 255/256，如果 NPN 电流源对完全匹配，则 2.0 mA 参考放大器电流的最大输出电流为 1.992 mA。
多酶的理论和实用方面...
4 5 6 1 D e partme n t o f C he mic a l and Bi o lo g ic a l E ng i nee ri ng , N o rt h w e st e r n U n iv e rsity, 21 4 5 7 Sh e ri da n Road , T e c hno l og ic a l I n stit u t e E 136 , Ev an st on , I L , 60208 , USA 8 9 2 Interdiscipli na ry Bi o l og ic a l Sci ence s Gr adua t e Pr og r a m, N o rt h w e st e r n U n iv e rsity, 2205 10 Tech Drive, 2 - 100 H ogan H a ll, Eva n st on , I L , 60208 , USA 11 12 3 C e nter for Sy n t he tic Bi o l og y, N o rt h w e st e r n U n iv e rsity, 2145 S he ri dan R oad , 13 Technologic a l I n stit u t e B 486 , Ev an st on , I L , 60208 , USA 14 15 4 These aut ho rs c on tri bu t ed equa ll y t o t he w o rk 16 17 Autho r Em a il Add resses : 18 19 C h arl o tt e H A b r aha ms on : c ab r aha ms on@u .no rt h w e st e r n。edu 20 21 brett j pal me r o：b r e tt pa lm e r o2025 @ u。no rt h w e st e r n。edu 22 23 n o l an w k enned y：no l an k enned y2 019@u。no rt h w e st e r n。edu 24
受大脑启发的具有脉冲神经元的多层感知器
近年来，多层感知器 (MLP) 成为计算机视觉任务领域的研究热点。由于没有归纳偏差，MLP 在特征提取方面表现良好并取得了惊人的效果。然而，由于其结构简单，其性能高度依赖于局部特征通信机制。为了进一步提高 MLP 的性能，我们引入了脑启发神经网络的信息通信机制。脉冲神经网络 (SNN) 是最著名的脑启发神经网络，在处理稀疏数据方面取得了巨大成功。SNN 中的泄漏积分和触发 (LIF) 神经元用于在不同时间步骤之间进行通信。在本文中，我们将 LIF 神经元的机制合并到 MLP 模型中，以在不增加 FLOP 的情况下实现更好的准确率。我们提出了一种全精度 LIF 操作来在块之间进行通信，包括不同方向的水平 LIF 和垂直 LIF。我们还建议使用组 LIF 来提取更好的局部特征。借助 LIF 模块，我们的 SNN-MLP 模型在 ImageNet 数据集上分别仅使用 4.4G、8.5G 和 15.2G FLOP 就实现了 81.9%、83.3% 和 83.5% 的 top-1 准确率，据我们所知，这是最先进的结果。源代码将在 https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/snn mlp 上提供。
使用 CRISPR/Cas9 对无融合生殖四倍体草皮和牧草（Paspalum notatum Flügge ́）进行多等位基因编辑
多倍体在禾本科植物中很常见，对传统育种提出了挑战。基因组编辑技术绕过了杂交和自交，能够在一代中对多个基因拷贝进行有针对性的修改，同时保持许多多倍体基因组的杂合背景。巴哈草（Paspalum notatum Flügge ́；2 n =4 x =40）是一种无融合生殖的四倍体 C4 物种，在美国东南部广泛种植，作为肉牛生产和公用事业草坪的饲料。叶绿素生物合成基因镁螯合酶（MgCh）被选为在四倍体巴哈草中建立基因组编辑的快速读出目标。含有 sgRNA、Cas9 和 npt II 的载体通过基因枪法递送到愈伤组织培养物中。通过基于 PCR 的检测和 DNA 测序对编辑植物进行了表征，并观察到高达 99% 的 Illumina 读数的诱变频率。野生型 (WT) 巴哈草的测序显示，MgCh 的序列变异水平很高，这可能是因为存在至少两个拷贝，可能包含八种不同的等位基因，包括假基因。MgCh 突变体表现出明显的叶绿素消耗，叶片绿度降低了 82%。两种品系显示出随时间推移的编辑进展，这与体细胞编辑有关。获得了嵌合 MgCh 编辑事件的无融合生殖后代，并允许在一系列叶绿素消耗表型中识别出统一编辑的后代植物。高度编辑的突变体的 Sanger 测序显示 WT 等位基因的频率升高，可能是由于频繁的同源定向修复 (HDR)。据我们所知，这些实验是首次报道将基因组编辑应用于多年生暖季草皮或牧草。该技术将加速巴哈草品种的开发。