通讯作者:Albert R. La Spada,医学博士,博士病理学与实验室医学,神经病学,生物化学和神经生物学与行为UCI UCI神经治疗学中心加利福尼亚州Irvine University of California Irvine Universion,CA,美国加利福尼亚州92697 Alaspada@uci.edu.edu /div>
摘要:地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今,光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模,该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景,因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此,地面观测的密度将降低且不均匀(因为它受到冠层密度变化的影响)。此外,森林地区通常位于山区,在这种情况下,地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析,这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法,我们发现在一般精度方面具有相似的性能,RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间(当模型分辨率设置为 0.5 m 时)。其中五种算法(自然邻域、Delauney 三角剖分、多级 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条)对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时,对于大多数算法,主要垂直误差(超过 1 m)与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量,而对于冠层密度,我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。
摘要 肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 患者在患病过程中经常出现言语和交流问题。目前可用的增强和替代通信技术无法为许多晚期 ALS 患者提供解决方案,因为这些设备依赖于残余和可靠的运动活动。脑机接口 (BCI) 使用神经信号进行计算机控制,即使在传统技术无法满足要求的情况下,也可能使晚期 ALS 患者能够进行交流。近年来,植入式 BCI 的开发和验证取得了快速进展,植入式 BCI 是一种将神经信号记录电极放置在皮质内或皮质上的方法。植入式 BCI 最终作为 ALS 患者的辅助通信技术在临床上得到广泛应用,这将对他们的日常生活以及疾病的临床管理产生重大影响,因为 BCI 与 ALS 患者接受的其他程序(如气管切开术)之间可能存在相互作用。本文旨在促进植入式 BCI 在现实世界中的负责任实施。我们回顾了植入式 BCI 通信研究的最新进展,以及该技术临床应用的医学和伦理影响。我们得出结论,需要所有 BCI 利益相关者(包括各个 ALS 相关学科的临床医生)的贡献,以制定植入式 BCI 负责任的临床应用程序并塑造其流程。
方法和结果:使用 DNA DSB 修复分析,我们评估了特定修复途径的效率,发现 PR、GR 和 GA 降低了非同源末端连接 (NHEJ)、单链退火 (SSA) 和微同源介导的末端连接 (MMEJ) 的效率,但不降低同源重组 (HR)。我们发现 PR 部分通过与核仁蛋白核磷蛋白 (NPM1) 结合来抑制 DNA DSB 修复。NPM1 的消耗会抑制 NHEJ 和 SSA,这表明 PR 表达细胞中 NPM1 的功能丧失会导致非同源和同源定向 DNA DSB 修复途径受阻。通过删除 NPM1 亚细胞定位信号,我们发现 PR 会结合 NPM1,无论 NPM1 指向哪个细胞区室。删除已知可与其他富含精氨酸的蛋白质结合的 NPM1 酸性环基序可消除 PR 和 NPM1 结合。使用共聚焦和超分辨率免疫荧光显微镜,我们发现 RAD52(SSA 修复机制的一个组成部分)的水平相对于使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑删除了 C9ORF72 扩增的同源对照显著增加 iPSC 神经元。对死后脑组织的 Western 分析证实,与对照相比,C9ALS/FTD 样本中的 RAD52 免疫反应性显著增加。
©作者2024。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证,该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途,共享,分发和复制,只要您与原始作者提供适当的信誉,并为您提供了符合创造性共识许可的链接,并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://创建ivecommons。org/licen ses/by-nc-nd/4。0/。
摘要:地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今,光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模,该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景,因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此,地面观测的密度将降低且不均匀(因为它受到冠层密度变化的影响)。此外,森林地区通常位于山区,在这种情况下,地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析,这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法,我们发现总体精度方面的性能相似,RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间(当模型分辨率设置为 0.5 m 时)。其中五种算法(自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条)对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时,对于大多数算法,主要垂直误差(超过 1 m)与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度会影响地面模型的质量,而对于冠层密度,我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。
摘要:尽管数十年来治疗神经退行性疾病(NDS)的密集药物发现努力失败了,但在2000多种研究中,大约有50万患者继续进行测试,耗资1000亿美元,尽管结论得出的结论是,即使那些批准的药物也没有比安慰剂更好的效果。美国食品药品监督管理局(FDA)已经建立了多个计划,以创新稀有疾病,尤其是NDS的治疗,主要是通过鼓励新型临床试验来解决与研究大小相关的问题和采用多臂研究的问题来考虑患者辍学的问题。相反,FDA应集中于失败的主要原因:由于血脑屏障(BBB),药物到达大脑的生物利用度较差(通常最多为0.1%)。有多种解决方案可以增强进入大脑的进入,而FDA必须需要证明大脑的大量进入,作为批准研究新药(IND)应用的先决条件。FDA还应依靠除生物标志物以外的其他因素来确认功效,因为这些因素与临床使用无关。这项研究总结了如何使用于治疗ND的药物如何有效,以及FDA应如何更改其IND指南以批准这些药物。
摘要:地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今,光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模,这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景,因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此,地面观测的密度将降低且不均匀(因为它受到冠层密度变化的影响)。此外,森林地区通常位于山区,在这种情况下,地表的插值更具挑战性。在本文中,我们对九种算法的插值精度进行了比较分析,这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法,我们发现在总体精度方面性能相似,RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间(当模型分辨率设置为 0.5 米时)。其中五种算法(自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条)对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时,对于大多数算法,主要垂直误差(超过 1 米)与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量,而对于冠层密度,我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。
Xero介绍了“ Just Quest Xero”(JAX),生成的AI会计工具,以节省客户的时间Xero还将预览其新的生成AI解决方案(旨在帮助客户完成关键任务)的新生成AI解决方案(JASS JAST Xero'(Jax)(JAX)。一旦可用,JAX将帮助小型企业及其顾问自动化会计任务,提供个人见解并收回可以花在经营企业上的时间。客户将能够“只要求Xero”来完成诸如在Xero或其他应用程序(例如电子邮件或WhatsApp)中生成发票的任务。JAX将完成任务,并预测并提出可能以下的其他任务,例如跟进逾期付款或制作电子邮件。
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