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癌症中的蛋白质磷酸化：揭开信号通路
发现蛋白激酶在癌症形成和进展中发挥关键作用的发现引发了人们的极大兴趣，并激发了人们对开发有针对性治疗的信号通路的强烈研究，并鉴定了预后和预测性生物标志物。尽管大多数努力都集中在酪氨酸激酶抑制剂（TKIS）和酪氨酸激酶受体（RTK）的靶向抗体，但也针对丝氨酸/苏氨酸激酶和蛋白质磷酸酶。不幸的是，抑制剂通常缺乏特定的牙齿，并影响各种激酶。此外，经过治疗的肿瘤获得耐药性和复发性，需要二线治疗。随着精确医学的出现，很明显，网络比单个蛋白质和基因更强大。药物开发正在转向动态信号网络靶向。在后基因组时代，翻译后的修饰，例如蛋白质磷酸化及其如何影响活动或网络结构的理解仍然很差。本期专门针对癌症中蛋白质磷酸化途径的揭示的特刊，其中包括来自全球七个以上国家的80多名科学家的七篇评论文章和六篇原始研究论文。两个审查手稿提供了丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶PKD和PKCθ的概述。Zhang等。 [1]讨论在二酰基甘油第二信号信号网络中运行的蛋白激酶D 1、2和3（PKD）家族成员，影响了不同生物系统和疾病模型中多种基本细胞功能。 Nicolle等。Zhang等。[1]讨论在二酰基甘油第二信号信号网络中运行的蛋白激酶D 1、2和3（PKD）家族成员，影响了不同生物系统和疾病模型中多种基本细胞功能。Nicolle等。在许多人类疾病中发现了PKD同工型表达和活性的失调。本综述着重于与癌症相关的生物学过程（细胞增殖，生存，凋亡，粘附，EMT，迁移和入侵），对此，理解对于开发更安全，更有效的PKD靶向疗法至关重要。蛋白激酶C theta（PKCθ）属于一种新型的PKC亚家族，在免疫系统和各种疾病的病理中起作用。[2]将其审查集中在其在癌症中的新兴功能上。其表达增加会导致细胞增殖，迁移和侵袭，从而导致癌症的启动和恶性进展。在自身免疫性疾病的背景下，PKCθ抑制剂的最新发展可能会使PKCθ与PKCθ有关的癌症的出现有益。pKC被质膜中的脂质激活，并与聚集在表皮生长因子受体（EGFR）上的支架结合。Heckman等人在论文中使用不同的表位识别抗体。[3]证明了PKCε是在两个构象中发现的，其中活性形式定位在内体中，将囊泡运送到内吞回收室中，而灭活则抵消了此功能。另一种形式是可溶的，存在于富含肌动蛋白的结构上，并与囊泡松散结合。因此，活化的PKC持续使用EGFR，更有可能进入内吞回收室。pumilus（Binase）的细菌RNase对具有某些癌基因的肿瘤细胞具有细胞毒性作用。核糖核酸（RNase）的动物，真菌和细菌起源已被证明是开发新型抗癌药物的有前途的工具。在实验贡献中，Ulyanova等人。[4]旨在识别结构
深度学习技术可改善脑脑图信号的术中意识检测
摘要 - 每年，数以百万计的患者在手术过程中恢复意识，并可能患有创伤后疾病。我们最近表明，可以使用脑电图（EEG）信号的中位神经刺激过程中的运动活动检测来提醒医务人员，患者正在醒来并试图在全身麻醉下移动[1]，[2]。在这项工作中，我们测量了直接训练对过滤的EEG数据进行训练的多种深度学习模型（EEGNET，深卷积网络和浅卷积网络）的运动图像的准确性和假阳性。我们将它们与有效的非深度方法进行了比较，即基于常见空间模式的线性判别分析，即应用于协方差矩阵的Riemannian Mean Mean Algorithm的最小距离，基于逻辑回归的逻辑回归，这是基于逻辑回归的，这是对协方差矩阵（TSS+LR）的较相关的空间投影。与其他分类器相比，EEGNET显着提高了分类性能的显着提高（p-值<0.01）；此外，它的表现优于最佳的非深度clas-sifier（TS+LR），其精度为7.2％。这种方法有望改善全身麻醉期间术中意识检测。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70 智能原型的霍斯学学习 使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
我们解决了为经典广播渠道编码的问题，该问题需要通过在广播频道上发送固定数量的消息来最大化成功概率。对于[1] a（1- e-e-1）在多项式时间内运行的[1] A（1- e-e-1）中发现的Barman和Fawzi的，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。
来自澳大利亚服装零售商中小企业的证据
脑电图（EEG）是众所周知的筛查测试，用于检查健康和疾病中的认知能力。EEG信号处理涉及获取，评估和治疗脑电图测量的脑电活动。在包括医疗保健，生物医学，生物医学工程，大脑 - 计算机界面和生物识别技术的广泛领域中，脑电图数据处理的信号处理和机器学习的最新进展在解决广泛的实用和要求的问题方面取得了巨大进展。本期特刊旨在介绍和讨论EEG信号分析和处理中的最新进展。提交了有关独特概念，方法，技术专长，与其他诊断的融合以及有意义的应用程序的原始研究，这些研究受到了脑电图数据分析的重大突破的有意义的应用。
使用精确肿瘤学靶向癌细胞信号传导朝着癌症治疗的整体方法
摘要：癌症是一种复杂的疾病，具有许多复合问题，包括癌症免疫逃避，耐药性和治愈的复发性。从根本上讲，它仍然是一种遗传疾病，因为肿瘤生长和癌症发育的复杂性的各个方面与其遗传机制有关，并且需要解决基因组和表观基因组水平的问题。重要的是，具有相同癌症类型的患者对癌症疗法的反应不同，表明需要特定于患者的治疗选择。精度肿瘤学是一种癌症治疗的一种形式，侧重于肿瘤的基因分析，以鉴定癌症发展中涉及的分子改变，以量身定制的致命疾病个性化治疗。本文旨在在此方面的技术进步中简要解释精度肿瘤学的基础和前沿，以评估其在实现适当治疗癌症的范围和重要性。
芯片放置加速度的图形信号处理的功能
放置是一项至关重要的任务，在VLSI物理设计中具有高计算复合物。现代的分析贴花将放置目标作为非线性优化任务，遭受了长时间的迭代时间。为了加速和增强放置过程，最近的研究转向了基于深度学习的方法，尤其是利用图形卷积网络（GCN）。但是，由于电路放置的复杂性涉及大规模的单元格和特定于设计的图形统计，因此基于学习的位置需要时间和数据消耗的模型培训。本文提出了礼物，这是一种无参数的技术，用于加速位置，植根于图形信号处理。礼物擅长捕获电路图的多分辨率平滑插图，以生成优化的放置解决方案，而无需进行耗时的模型训练，同时显着减少了分析放置器所需的迭代次数。实验结果表明，礼物可显着提高放置效率，同时达到竞争性或卓越的性能与最先进的垫片相符。，与
关注健康和疾病的NRF2信号通路
氧化应激，已知会增加多种代谢和慢性异常或癌症发展的风险，被定义为活性氧（ROS）的产生与抗氧化剂抵消氧化剂有害作用的能力之间的不平衡。为了调节氧化/还原（氧化还原）平衡，存在许多抗氧化剂和非酶抗氧化剂。自由基激活转录因子以促进抗氧化剂的产生和线粒体生物发生。这些转移因子之一，核因子2相关因子2（NRF2）是抗氧化剂和抗炎反应的主要调节剂。的确，NRF2通过启动涉及抗氧化剂和细胞保护反应的数百个基因的转录来促进氧化还原平衡。更好地了解氧化应激的分子靶标及其与NRF2信号通路的相互作用将增强其预防性或治疗性在健康和疾病中的相关性。对于本期特刊，邀请研究人员提交原始文章或审查有关动物模型或人类氧化应激的不同方面的文章。主题包括着重于慢性疾病或预防NRF2信号通路的生物学和生理效应。
部分BA取代对SR2TISI2O8（STS）玻璃训练的结晶以及高温下的SAW信号的结晶
摘要：由于其特征，包括10-15 pc/n的D 33和高稳定性，直至1000℃以上的温度，因此，含有壁炉晶体的极性玻璃 - 螺旋孔被认为是在高温下需要压电的应用的高效材料。在本文中，我们研究了Sr-Fresnoite（STS）玻璃训练的钡取代。研究了两个方面：首先，取代对结晶的优先方向的影响，其次，玻璃 - 凝聚力在高温下产生和传播表面声波（SAW）的能力。XRD分析表明，BA的替换为10 at。替代，使我们能够保持壁画晶体（00L）平面的强烈优先取向，低于表面以下1 mm以上。较高的替代水平（25和50 at。％）诱导与表面机制竞争的非方向的体积结晶机制。锯设备是用0、10和25 at。％ba取代的玻璃室底物制造的。温度测试揭示了所有这些设备的频率和延迟的高稳定性。玻璃 - 驾驶次数为10％Ba取代的玻璃训练性给出了锯信号的最强振幅。这归因于高（00L）优先方向以及缺失的体积结晶。
深度学习驱动的电气信号分析
摘要 - 神经疾病代表着重大的全球健康挑战，推动了大脑信号分析方法的发展。头皮脑电图（EEG）和三颅内脑电图（IEEG）广泛用于诊断和监测神经系统状况。但是，数据集异质性和任务变化在开发强大的深度学习解决方案方面构成了挑战。该评论系统地检查了基于EEG/IEEG的深度学习方法的最新进展，使用46个数据集，重点介绍了7种神经系统条件的应用。我们探讨了数据利用率，模型设计和特定于任务的适应趋势，突出了预训练的多任务模型对于可扩展的可扩展解决方案的重要性。为了进步研究，我们提出了一个标准化的基准，用于评估各种数据集的模型以增强可重复性。这项调查强调了最近的创新如何改变神经诊断，并能够开发智能，适应性的医疗保健解决方案。