在全球范围内,人工智能影响着我们生活的方方面面,从个人信用评分到就业能力。简单地说,人工智能可以看作是一种数字计算机或机器人智能,它反映了人类的许多认知表现,并承担了以前由人类承担的某些任务,比如编译数据、理解文本、写作和制作数字艺术品 [10] [11]。传统的艺术创作可以被认为是以人类为中心的:它指的是人造的或以人为中心的艺术创作。研究人员建议,艺术教育者迫切需要考虑如何使教学和学习适应正在为艺术课堂开发和使用的新兴非人类人工智能技术,以及如何将其应用于学生的艺术技能、能力、知识和创造力 [10] [12] [13] [14]。作者发现,在 K-12 学校,学生使用 ChatGPT 之类的程序来辅助写作,无论是撰写艺术论文、艺术报告、艺术评论还是创意文本。在高等教育领域,加拿大曼尼托巴大学教育学院的一些学生一直在尝试使用基于人工智能的平台生成文本,例如 OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 LaMDA 和 Stability AI。人工智能图像生成器也被使用,例如 Adobe Character Animator 用于动画、使用 Runway App 制作视频以及使用 TOME 制作幻灯片演示。此外,使用 Artiphoria 等生成式人工智能软件,只需单击鼠标即可制作视觉图像。人工智能照片编辑软件使用户能够使用 Photo-leap、Luminar Neo 或 PhotoRoom 等即时创建、处理和编辑图像。对于研究,高等教育领域的艺术学生/研究人员发现人工智能可以提供许多可能性。例如,人工智能工具可以帮助研究生使用 Gemini 等程序生成基于文本的研究问题
克劳塞维茨在他的著作《战争论》第一章中曾说过,战争的本质是永恒的,但战争的特征却在不断变化。1 今天,我们正处于战争特征变化的另一场运动的边缘,因为它与我们的近战部队理解战场和分享这种理解的能力有关。随着海军陆战队专注于由指挥官的部队设计愿景以及技术的不断扩展和不断发展所构建的新未来,海军陆战队步兵班将经历使用武器、光学和装备方式的巨大转变,从而为战争的实施方式带来不断变化的特征。指挥官在其规划指导中指出,传统上,步兵连是能够协调全系列联合兵种的最低层级,但电子设备的小型化和处理能力的提高使对手能够为个人和小型单位提供联合兵种能力。我们必须通过将联合兵种推向班组来与这一威胁相等或更好。2 海军陆战队在优先采购当今海军陆战队可用的最佳夜视和武器光学设备方面做得非常出色,例如班组双目夜视镜或 PVS-31s 和班组通用光学设备,但未来的光学系统将在能力方面实现跨越式发展,对消费、生产和共享数据的需求不断增加。大型陆军计划,如综合视觉增强系统 (IVAS),
大量 X 连锁基因逃避 X 染色体失活,并与独特的表观遗传特征相关。与 X 逃避密切相关的一种表观遗传修饰是启动子区域的 DNA 甲基化降低。在这里,我们通过编辑 CDKL5 启动子上的 DNA 甲基化,从人类类神经元细胞中沉默的 X 染色体等位基因中创建了一种人工逃避,CDKL5 是一种导致婴儿癫痫的基因。我们发现,使用三个向导 RNA 将 TET1 的催化域与靶向 CDKL5 启动子的 dCas9 融合,结合从 CpG 二核苷酸中去除甲基,可显著重新激活失活等位基因。令人惊讶的是,我们证明 TET1 和 VP64 转录激活因子的共表达对非活性等位基因的重新激活具有协同作用,使活性等位基因的水平超过 60%。我们进一步使用多组学评估来确定转录组和甲基化组上的潜在脱靶。我们发现 dCas9 效应物的协同传递对靶位点具有高度选择性。我们的研究结果进一步阐明了与逃避 X 染色体失活相关的 DNA 甲基化降低的因果作用。了解与逃避 X 染色体失活相关的表观遗传学对患有 X 连锁疾病的人有很大的帮助。
大量 X 连锁基因逃避 X 染色体失活,并与独特的表观遗传特征相关。与 X 逃避密切相关的一种表观遗传修饰是启动子区域的 DNA 甲基化降低。在这里,我们通过编辑 CDKL5 启动子上的 DNA 甲基化,从人类类神经元细胞中沉默的 X 染色体等位基因中创建了一种人工逃避,CDKL5 是一种导致婴儿癫痫的基因。我们发现,使用三个向导 RNA 将 TET1 的催化域与靶向 CDKL5 启动子的 dCas9 融合,结合从 CpG 二核苷酸中去除甲基,可显著重新激活失活等位基因。令人惊讶的是,我们证明 TET1 和 VP64 转录激活因子的共表达对非活性等位基因的重新激活具有协同作用,使活性等位基因的水平超过 60%。我们进一步使用多组学评估来确定转录组和甲基化组上的潜在脱靶。我们发现 dCas9 效应物的协同传递对靶位点具有高度选择性。我们的研究结果进一步阐明了与逃避 X 染色体失活相关的 DNA 甲基化降低的因果作用。了解与逃避 X 染色体失活相关的表观遗传学对患有 X 连锁疾病的人有很大的帮助。
摘要 - 目标:结构性大脑图通常仅限于定义节点,因为灰质区域是地图集的,边缘反映了淋巴结对之间的轴突投影的密度。在这里,我们将脑面膜内整个体素集成为高分辨率,主题特定图的节点。方法:我们使用扩散张量和从扩散MRI数据得出的扩散张量和方向分布函数来定义局部素至素连接的强度。我们在人类连接项目的数据上研究图形的拉普拉斯光谱特性。然后,我们通过Procrustes验证方案评估Laplacian本征模的受试者间变异性的程度。最后,我们证明了通过图形信号处理的基本解剖结构来塑造功能性MRI数据的程度。结果:图形拉普拉斯特征模式表现出高度分辨的空间专题,反映了与主要白质途径相对应的分布模式。我们表明,这种高分辨率图的特征空间的固有维度仅仅是图尺寸的一部分。通过在低频图Laplacian eigenmodes上投射任务和静止状态数据,我们表明大脑活动可以通过一小部分低频组件来很好地近似。结论:所提出的图形在研究大脑时开放了新的途径,无论是通过图或光谱图理论探索其组织特性,或者通过将它们视为在单个层面上观察到大脑功能的支架。
阿富汗刚果尼日利亚民主共和国帝摩尔·阿尔及利亚·阿尔及利亚·吉布蒂·吉尔巴蒂北部玛丽安娜群岛土库曼斯坦安哥拉多米尼斯坦共和国共和国吉尔吉斯斯坦巴基斯坦巴基斯坦巴基斯坦巴基斯坦巴布亚新几内亚乌干达孟加拉国埃尔萨尔瓦多莱索托·巴拉圭乌克兰·贝宁赤道赤道几内亚利比里亚坦桑尼亚,坦桑尼亚,坦桑尼亚,布塔尼亚利比亚菲律宾菲律宾乌兹别克斯坦玻利维亚(Pluurinal of)大韩民国范努图博物馆埃塞俄比亚埃塞俄比亚马达加斯加摩尔多瓦委内瑞拉共和国(巴西玻利瓦尔共和国和马拉维罗马尼亚罗马尼亚罗马尼亚越南越南越来布隆迪乔治亚州马歇尔群岛圣托顿和津巴布韦普林西普cako verde verde加纳毛里塔尼亚塞内加尔格陵兰密歇根州塞拉利昂山利麻岛喀麦隆喀麦隆关岛蒙古蒙古蒙古蒙古蒙古新摩洛哥摩洛哥摩洛哥摩洛哥摩洛哥岛摩洛哥岛摩洛哥摩洛哥岛摩洛哥群岛乍得几内亚 - 比索莫桑比克索马里中国圭亚那圭亚那缅甸南非中国,香港海地纳米比亚南苏丹爵士大韩民国哈萨克斯坦尼日尔泰国资料来源:世界卫生组织(WHO)结核病负担TB负担数据访问:2020年10月准备人:结核病监视团队,结核病部门,国家感染服务部,国家感染服务,英国公共卫生
缺氧诱导因素和氧稳态氧稳态是人类面临的最艰巨和最根本的挑战之一:为成人体内约 50 万亿个细胞中的每一个细胞持续精确地提供充足的 O 2 ,以满足其氧化磷酸化和数百种其他需要 O 2 的生化反应的代谢需求 (1)。使这一挑战更加复杂的是,全身细胞所处的组织微环境中的 O 2 水平差异巨大:气道上皮细胞暴露于 21% 的 O 2 中,而在小鼠胸腺中,记录到的中位氧分压 (pO 2 ) 为 7.6 mmHg,相当于大约 1% 的 O 2 (2)。即使在同一个器官内,组织氧合情况也会有很大差异:在肾脏中,pO 2 从外皮质的 70 mmHg 到内髓质的 10 mmHg 不等 (3)。在转录水平上,维持氧稳态的挑战由缺氧诱导因子 (HIF) 的作用来应对,这些因子会介导每个细胞转录组的重编程,以应对 O 2 可用性的降低(即缺氧)。HIF 调节氧化代谢和糖酵解代谢之间的平衡,以此来匹配 O 2 需求和可用供应(4、5),并通过激活控制红细胞生成(6、7)和血管生成(8、9)的基因转录来刺激 O 2 输送增加,从而分别增加全身和局部的 O 2 供应。在任何受到缺氧影响的细胞中,数百到数千个基因的表达都会增加或减少。例如,当 SUM159 人类乳腺癌细胞从
阿富汗刚果民主共和国尼日利亚帝摩尔 - 无阿尔及利亚吉布提岛北玛丽安娜岛北部玛丽安娜群岛土库曼斯坦安哥拉doministan doministan doministan doministan共和国吉尔吉斯斯坦巴基斯坦巴基斯坦巴基斯坦巴基斯坦巴基斯坦ecuador ecuador ecuador坦桑尼亚坦桑尼亚的几内亚利比里亚·利比亚菲律宾菲律宾乌兹别克斯坦玻利维亚玻利维亚(pluurinal国家)大韩民国瓦努托·波茨瓦纳埃塞俄比亚埃塞俄比亚马达加斯加摩尔多瓦摩尔多瓦委内瑞斯共和国委内瑞拉共和国(北巴西北部巴西和马拉维·马里亚尼亚·马里亚尼亚·马里亚尼亚·兰·兰·兰·兰·兰·伊米亚·伊米亚·兰德·伊米亚·兰德·兰·兰·兰·兰·兰·兰·兰·兰德卢旺达·赞比亚(Rwanda Zambia)布隆迪·乔治亚州马歇尔岛圣多群岛和普林西普Zimbabwe Cako Cako Verde Ghana Ghana Mauritania塞内加尔塞内加尔格陵兰麦克罗尼西亚(联邦塞拉利昂喀麦隆喀麦隆关岛蒙古蒙古) Myanmar South Africa China, Hong Kong Sir Haiti Namibia South Sudan, Macao Sar India Nauru Sri Lanka Congo Indonesia Republic of Korea Kazakhstan Niger Thailand sources: World Health Organisation (WHO) TB Burdens TB Burdens Data Accessed: October 2020 Prepared by: TB Surveillance Team, TB Unit, National Infection Service, Public Health England
• 员工:德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心,我担任该中心治疗学发现部门的副总裁兼临床开发主管,该部门对 DDR 和其他抑制剂有商业利益(IACS30380/ART0380 已授权给 Artios)• 担任以下公司的顾问:AbbVie、Acrivon、Adagene、Almac、Aduro、Amphista、Artios、Astex、AstraZeneca、Athena、Atrin、Avenzo、Avoro、Axiom、Baptist Health Systems、Bayer、Beigene、BioCity Pharma、Blueprint、Boxer、Bristol Myers Squibb、C4 Therapeutics、Calithera、Cancer Research UK、Carrick Therapeutics、Circle Pharma、Clovis、Cybrexa、Daiichi Sankyo、Dark Blue Therapeutics、Diffusion、Duke Street Bio、858 Therapeutics、EcoR1 Capital、Ellipses Pharma、EMD Serono、 Entos、F-Star、Genesis Therapeutics、Genmab、Glenmark、GLG、Globe Life Sciences、GSK、Guidepoint、Ideaya Biosciences、Idience、Ignyta、I-Mab、ImmuneSensor、Impact Therapeutics、Institut Gustave Roussy、Intellisphere、Jansen、Kyn、MEI pharma、Mereo、Merck、Merit、Monte Rosa Therapeutics、Natera、Nested Therapeutics、Nexys、Nimbus、Novocure、Odyssey、OHSU、OncoSec、Ono Pharma、Onxeo、PanAngium Therapeutics、Pegascy、PER、辉瑞、Piper-Sandler、Pliant Therapeutics、Prolynx、Radiopharma Theranostics、Repare、resTORbio、罗氏、Ryvu Therapeutics、SAKK、赛诺菲、Schrodinger、施维雅、 Synnovation、Synthis Therapeutics、Tango、TCG Crossover、TD2、Terremoto Biosciences、Tessellate Bio、Theragnostics、Terns Pharmaceuticals、Tolremo、Tome、Thryv Therapeutics、Trevarx Biomedical、Varian、Veeva、Versant、Vibliome、Voronoi Inc、Xinthera、Zai Labs 和 ZielBio • 资助/研究支持来自:Acrivon、Artios、AstraZeneca、Bayer、Beigene、BioNTech、Blueprint、BMS、Boundless Bio、Clovis、Constellation、Cyteir、Eli Lilly、EMD Serono、Forbius、F-Star、GlaxoSmithKline、Genentech、Haihe、Ideaya ImmuneSensor、Insilico Medicine、Ionis、Ipsen、Jounce、Karyopharm、KSQ、Kyowa、Merck、Mirati、Novartis、Pfizer、Ribon Therapeutics、Regeneron、Repare、Rubius、Sanofi、Scholar Rock、Seattle Genetics、Tango、Tesaro、Vivace 和 Zenith • 股东:Seagen