头颈癌是全球第六个最常见的癌症(Warnakulasuriya,2009年),口服和口咽癌是最常见的亚型。烟草和酒精消耗(Hashibe等,2009),人乳头瘤病毒(HPV)感染(Ang等,2010)和特定的性行为(Heck等,2010)已被认为是口腔和口腔和口腔咽部癌症癌症危险因素。最近,人们对癌症与微生物组之间的联系越来越多。特别是,在肠道微生物组中已经观察到癌症相关的生物标志物(Cullin等,2021)。肠道菌群是肠道中存在的细菌种类的集合。肠道微生物在肿瘤中的作用可以分为局部和远端角色(Matson等,2021)。除了特异性肠道微生物在局部致癌作用中具有的重要作用外,肠道微生物还可以改变宿主的整体免疫系统,从而导致癌症(Castellarin等,2012; Amieva and Peek,2016)。肠道微生物与肠上皮之间存在天然的解剖屏障,主要由分泌肠道粘液的杯状细胞组成(Kim和Ho,2010)和产生抗菌肽的细胞(Salzman等人(Salzman et al。,2007))。因此,肠道微生物与免疫系统之间的接触受到限制。但是,特定的微生物会影响肠道屏障的完整性。益生菌调节免疫系统是一种潜在的抗肿瘤策略(Vétizou等,2015)。当这种完整性被破坏时,癌的数量越来越多,通过受损的肠道障碍循环(Rajagopala等,2017);此外,诱导了炎症或免疫抑制,在促进癌症中起间接作用(Yu and Schwabe,2017)。An example illustrating this distal role is that the gut microbiota can promote hepatocellular carcinoma and pancreatic cancer growth/progression/invasion and metastasis, which contain no known microbiome, by elevating cancer- promoting in fl ammatory microbial-associated molecular patterns such as lipopolysaccharides ( Dapito et al., 2012 ; Ochi et al., 2012 ).肠道微生物可以通过调节肠上皮屏障的原发性和继发性淋巴机构来调节免疫力,从而影响肿瘤微环境(Gopalakrishnan等,2018)。先前已经报道了肠道微生物与肠肿瘤敏感性之间的关联(Yachida等,2019)。肠道微生物群已被证明通过调节免疫细胞功能,影响炎症反应,调节免疫耐受性(Zhou等,2021)和产生代谢物(Zhang等,2019)。然而,肠道菌群与肠胃外肿瘤(尤其是口咽和口服癌症)之间的因果关系尚不清楚。Mendelian随机化(MR)是一种统计方法,用于根据工具变量(遗传变异)评估暴露与结果之间的因果关系,可以看作是随机对照试验(RCT)的自然类似物。因此,我们旨在研究肠道菌群是否与口服和与传统的黄金标准RCT相反,参与者根据其基因型分配,从而减少了反向因果关系和混杂因素(例如道德和社会经济因素)的影响。
在这项研究中,我们介绍了第一个有关人类野生动物冲突(HWC)的全面数据集以及由于马来西亚半岛的动物袭击而引起的相关人类伤亡,涵盖了HWC事件的2011 - 2018年期间,人类造成的2008- 2019年。这些数据集对于评估当前政策和各个机构和机构之间的合作努力的有效性是无价的。他们为增强HWC管理,野生动植物保护和降低该地区野生动植物袭击的伤亡风险提供了关键的基础。材料和方法进行了回顾性进行了回顾性,并从2011年至2018年收集了有关马来西亚半岛野生动植物和国家公园(DWNP)的HWC病例(DWNP)(本地称为Jabatan Perlindungan Hidungan Hidupan Hidupan Liar Liar Liar Dan Taman Taman Negara:Perhilitan)。这些HWC统计数据的一部分先前出现在Perhilitan年度报告(2011,2012,2013,2013,2015,2015,2016,2017和2018)8,12-17中,而其他(例如,2014年和2018年HWC中涉及HWC的物种的详细信息以及由于2008年至2019年的野生动物袭击而引起的伤亡人数)仅在这项研究中提供了。然后将这些原始数据处理,分析并将其列为表和条形图。结果从2011年到2018年总共报告了54,224例HWC病例(表I和图2)。这个数字在2011年(8,031)中最高,而最低的数字在2012年(5,602)记录。总体而言,报告的HWC病例显示从2012年到2018年的模式越来越高(5,602至7,967例,请参见图2)。
年轻人(Mody)的成熟度发作性糖尿病是一种单身性糖尿病形式,以常染色体显性遗传的方式遗传,并且约占糖尿病病例的1% - 2%(1)。Mody的典型临床表现通常是三代或更多世代的家族病史,年轻时(25岁之前)疾病发作,没有1型糖尿病(T1DM) - 相关的自身抗体,无需进行胰岛素治疗,没有酮症趋势。目前,已经确定了由14个由14个不同致病基因突变引起的不同的Mody亚型。 Mody5是由于肝细胞核因子1 B(HNF1B)基因的突变引起的。Mody5的发病率很低,占MODY病例的5%(2)。Mody5的基因型和临床表型非常复杂,很容易引起误诊。几乎一半被诊断为Mody5(HNF1B突变)的患者的突变为整个基因缺失的形式(3)。此外,2012年第17季度的微缺失综合征,称为17q12缺失综合征,是一种罕见的染色体异常,是由于从17号染色体长臂中的一个区域缺失少量材料引起的。通过缺失15个以上的基因(包括HNF1B)来典型地构成,导致肾脏异常,肾囊肿,糖尿病综合征[肾脏囊肿和糖尿病(RCAD)],以及神经脱发性或神经性精神疾病(4)。在这里,我们报告了一名患者,他出现了糖尿病(DM) - 型Mody5作为17q12缺失综合征和糖尿病性胃手术(DGP)的特征。
29。JAL OTH 89/2021,HON HAI PRECISION INDUSION CO(FOXCONN)链接Foxconn响应于2021年5月6日(链接)。
在传播预测的输入之后,贝叶斯神经网络还可以不确定。这有可能通过拒绝低信心的预测来指导训练过程,而最近的变异贝叶斯方法可以在不进行蒙特卡洛重量的情况下这样做。在这里,我们在通过动物自然栖息地中通过被动声学监测设备进行的录音应用了无样品的野生动植物呼叫检测。我们进一步提出了不确定性吸引标签的平滑性,其中平滑概率取决于无样品的预测不确定性,以减少对损失值较少贡献的数据。我们介绍了一个记录在马来西亚婆罗洲的生物声学数据集,其中包含来自30种物种的重叠呼叫。在该数据集上,我们提出的方法在接收器操作特征(Au-Roc)下的面积约为1.5分,F1的13点和预期校准误差(ECE)的溶质百分比提高了约1.5点,与所有目标类别相比,预期校准误差(ECE)的位置为19.5点。
z , Jinbao Lyu is , Jong-Lyel Roh bb , Enyong Dai cc , Gabbor Juhasz dd,ee , Wei Leu's , Jai' Piacentini mm,n , Wen-Xing Ding' Zhivotovsky xx,yy,ys , Sébastein Besteiro horror , Dmitry I. Gabrilovich bbb , Do-Hyung Kim CCC,Valerian E. Kagan DDD,HülyaBayiree,Guang-Cho Chen FF,Skot Ayton Ggg',Masaki Comatsu,Stefan Krautwadd JJJ Michael Thumm,Martin Campmann vv,Martin Campmann VV, BBBB,Helbert J. Zeccc Guido Croemer’
虽然超级和低奖励或惩罚敏感性(RS,PS)已被大大关注,这是心理病理学的突出传染性特征,但缺乏高度的神经生物学特征目前限制了他们的早期识别和神经编码。在这里,我们将来自艾伦人脑图集的微阵列数据与多模式fMRI方法相结合,以在发现复制设计中发现RS和PS的神经生物学特征(n = 655名参与者)。RS和PS都分别映射在大脑中,额 - 纹状体网络中的固有功能连接编码奖励响应能力,而额互助系统则特别参与惩罚敏感性。与RS和PS相关的这种可解散的功能连接模式在区分由社会或金钱奖励和惩罚动机驱动的决策中也是特定的。进一步的成像转录组分析表明,RS和PS的功能连接组变化与富含本体论途径的特定基因集的地形相关,包括突触传播,多巴胺能代谢,免疫反应和应激适应。在神经递质水平上,5-羟色胺神经调节剂被识别为一个关键枢纽,可调节RS和PS的固有功能连接组模式,并且此过程严重取决于其与多巴胺能,阿片类药物和Gabagagagric Systems的相互作用。总体而言,这些发现表明RS和PS的可分离神经连接组映射,并突出了它们与转录组概况的联系,这可能为与奖励/惩罚处理缺陷有关的症状学评估提供了宝贵的见解。
• 量子算法与应用:项目负责人/研究科学家领导一小群优秀人才专注于近期量子算法和量子模拟方案的研究、分析和设计。还与金融/生物/能源/材料/IT 领域的顶级商业伙伴合作,探索具有潜在量子优势的行业解决方案。• 量子软件研发:项目负责人/软件创建者/平台架构师/核心作者和维护者创建并开发了一个高性能开源且功能齐全的量子软件框架:TensorCircuit。该软件由先进的张量网络引擎驱动,并直接建立在机器学习框架之上:TensorFlow、PyTorch 和 Jax,旨在统一量子编程。
G RADUATE -L EVEL C OURSES Analysis : Real Analysis, Functional Analysis (basics) Probability : Probability and Stochastic Processes Optimization : Convex Optimization, Nonlinear Programming Machine Learning : Deep Reinforcement Learning, Deep Learning, Machine Learning for Robotics Control & Game Theory : Game-Theoretic Modeling of Multi-Agent Systems, Model Predictive Control Robotics : Human-Robot Interaction, Machine Perception, Planning & Decision Making, Robot Dy- NAMICS与控制,机器人软件实践软件:带有C ++
赵欣教授于2013年获得中国科学技术大学博士学位。他的研究兴趣包括视频分析和性能评估,尤其针对目标跟踪任务。他发表过许多国际期刊和会议论文,例如IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TCSVT、CVPR、ICCV、NeurIPS、AAAI、IJCAI。最近,他主要进行人机视觉评估方面的研究。他构建了多个广泛使用的计算机视觉基准测试集(例如GOT-10k、VideoCube、SOTVerse、Biodrone等)并建立了在线评估平台。他定期担任以下会议和期刊的程序委员会成员或同行评审员:CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、ICLR、IJCV、IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TMM等。