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SARS-COV-2感染中的内皮细胞，髓样和适应性免疫反应
摘要SARS-COV-2（严重的急性呼吸综合征冠状病毒2）是一种新兴的病原体，在人类种群中迅速扩散。严重的感染形式辅助细胞因子释放综合征和由于过度炎症反应引起的急性肺损伤，即使已经实现了病毒清除率。炎症的关键成分包括感染组织中的免疫细胞募集，这是在内皮细胞控制下的步骤。在这里，我们回顾了由于SARS-COV-2引起的炎症和感染中的内皮细胞反应，以及与它们相互作用的单核细胞，T和B淋巴细胞的表型和功能改变。我们推测，内皮细胞是募集的各种细胞的综合和活跃平台，在这种平台上进行了免疫反应进行微调，并为治疗干预提供了机会。
的体液免疫逃脱
个体在免疫反应上有很大差异，年龄，性别和遗传因素在这种固有的变异性中具有主要作用1-6。然而，驱动细胞因子分泌差异的变量（宿主对免疫挑战的关键组成部分）的定义较差。在这里，我们研究了136个变量，并确定了吸烟，巨细胞病毒潜伏感染和体重指数，这是对细胞因子反应变异性的主要因素，并具有与年龄，性别和遗传学的可比大小相似的影响。我们发现吸烟会影响先天和适应性免疫反应。值得注意的是，它对先天反应的影响很快在戒烟后很快就会丢失，并且特别与血浆CeCACAM6水平有关，而其对自适应反应的影响在个人戒烟后很久持续存在，并且与表观遗传记忆有关。在特定信号反式激活剂和代谢的调节剂下，过去吸烟对细胞因子反应的效应与DNA甲基化的关联得到了支持。我们的发现确定了与细胞因子分泌变异性相关的三个新变量，并揭示了吸烟在免疫反应的短期和长期调节中的作用。这些结果对发展感染，癌症或自身免疫性疾病的风险具有潜在的临床意义。
优化的自适应MPC用于自动驾驶汽车的横向控制
摘要 - 自治车辆是解决大多数运输问题的解决方案，例如安全性，舒适性和效率。转向控制是实现自动驾驶的主要重要任务之一。模型预测控制（MPC）是该任务的效果控制器之一，因为其最佳性能和处理约束的能力。本文提出了用于路径跟踪任务的自适应MPC控制器（AMPC），并提出了一种改进的PSO算法，以优化AMPC参数。使用查找表方法在线实现参数改编。通过模拟评估了提出的AMPC性能，并将其与经典的MPC和Pure Pursuit控制器进行了比较。索引项 - 自主车，优化，模型预控制，自适应控制，粒子群优化。
adabmdca：生物学序列的自适应玻尔兹曼机器学习
抽象背景：Boltzmann机器是基于能量的模型，已显示出对进化相关蛋白质和RNA家族的域的准确统计描述。它们是根据局部偏见的参数化，该局部偏向残留物保守性，以及对残基之间的上皮共进化的成对项。从模型参数中，可以提取目标域的三维触点图的准确预测。最近，这些模型的准确性也已根据它们在预测突变效应和在计算机功能序列中产生的能力方面进行了评估。结果：我们对Boltzmann机器学习的自适应实现，ADABMDCA通常可以应用于蛋白质和RNA家族，并根据输入数据的复杂性以及用户需求完成了几个学习设置。该代码可在https：//github。com/anna-pa-m/adabm DCA上完全获得。举例来说，我们已经学习了三台Boltzmann机器模式 - Kunitz和beta-lactamase2蛋白结构域以及TPP-riboswitch RNA结构域。结论：ADABMDCA学到的模型与最先进的技术在此任务中获得的模型相当，就推论触点图的质量以及合成生成的序列而言。此外，该代码同时实现平衡和平衡性学习，这可以在平衡时进行准确而无损的训练，并在统一时间上过于态度，并允许使用基于信息的标准来修剪不相关的参数。
个性化慢性适应性深部脑刺激在治疗帕金森病方面优于常规刺激
深部脑刺激是一种广泛用于治疗帕金森病 (PD) 的方法，但目前缺乏对不断变化的临床和神经状态的动态响应。反馈控制有可能提高治疗效果，但“自适应”神经刺激的最佳控制策略和其他好处尚不清楚。我们在三名 PD 患者（五个半球）的正常日常生活中实施了由丘脑底核或皮质信号控制的自适应丘脑底核刺激。我们使用数据驱动的宽频率范围和不同刺激幅度的场电位分析来确定残余运动波动的神经生理生物标志物。任一部位的窄带伽马振荡（65-70 Hz）成为刺激期间感知的最佳控制信号。一项盲法随机试验表明，与临床优化的标准刺激相比，运动症状和生活质量有所改善。我们的方法凸显了基于数据驱动的控制信号选择的个性化自适应神经刺激的前景，并可能应用于其他神经系统疾病。
利用大脑数据构建神经网络模型揭示了适应性行为背后的表征转换
人们认为，人类能够自适应地执行各种任务的能力源自认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过连接枢纽（选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域）中的连接激活来实现的。我们利用最近使用功能连接来映射大脑区域之间活动流的进展，在认知控制任务期间从 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流来验证连接枢纽在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接枢纽中整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接枢纽在支持灵活认知计算方面的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。
主动推理作为基于 P300 的 BCI 的统一、通用和自适应框架
摘要。目的。适应性是脑机接口 (BCI) 领域的一大挑战。这需要机器能够最佳地表达有关用户意图及其自身行为的推理。适应性可以在多个维度上进行，因此需要一个通用且灵活的框架。方法。我们采用最全面的大脑 (自适应) 功能计算方法之一：主动推理 (AI) 框架。它需要一个与机器交互的用户的显式 (概率) 模型，这里涉及 P300 拼写任务。这采用离散输入输出状态空间模型的形式，建立机器的 (i) 观察值（例如 P300 或错误电位）、(ii) 表示（用户拼写或暂停的意图）和 (iii) 操作（闪烁、拼写或关闭应用程序）之间的联系。主要结果。使用来自 18 名受试者的真实 EEG 数据进行模拟，结果表明 AI 能够显著提高比特率 (17%)，优于最先进的方法，例如动态停止。意义重大。由于其灵活性，该模型不仅能够实现最佳（动态）停止，还能实现最佳闪烁（即主动采样）、自动纠错以及在用户不再看屏幕时关闭。重要的是，这种方法使机器能够灵活地在所有这些可能的操作之间进行仲裁。我们将 AI 展示为一个统一的通用框架，用于在给定的 BCI 环境中实现灵活的交互。
利用自适应光学技术提高卫星对地 QKD 密钥速率
尽管 QKD 链路可以达到传统方式无法达到的安全级别，但由于光纤损耗会随着距离的增加而呈指数级增长，因此 QKD 链路在全球范围内的实施面临着关键限制。由于量子中继器技术不够成熟，地面 QKD 装置的可达距离最多只能限制在几百公里 [1-3]。因此，卫星中继被认为是实现洲际链路非常有前途的解决方案 [4]，多年来，已发表了多项关于自由空间卫星 QKD 的理论和实验可行性研究 [5-11]。然而，特别是对于卫星到地面的链路，大气湍流对信号传播的影响需要优化单模光纤 (SMF) 中的光耦合，这对于与地面站连接必不可少。
Isoginkgetin衍生物IP2增强了针对肿瘤抗原的适应性免疫反应 人Dickkopf-3（DKK-3）在发育，免疫调节和癌症中的多面作用 不同的beta爆发波形图案表征运动... 混合泵存储电厂的静态频率转换器与集成储能系统 免疫检查点抑制剂中的神经学结果 - DNA甲基化的抑制剂
癌症免疫疗法的成功取决于诱导靶向MHC-I分子呈现肿瘤抗原（TA）的免疫保护反应。我们证明了剪接抑制剂Isoginkgetin及其在先锋翻译产品（PTPS）生产阶段的水溶性和无毒衍生物IP2 ACT。我们表明，IP2在体外增加了PTP衍生的抗原表现，并损害体内肿瘤的生长。IP2作用是持久的，并且取决于针对TA的CD8 + T细胞响应。我们观察到，在用IP2处理后，对MCA205纤维肉瘤表面的MHC-I分子显示的抗原库进行了修饰。特别是，IP2增强了肿瘤抑制剂nisadary的外显子衍生表位的表现。IP2的组合具有靶向Nischarin衍生的表位的肽疫苗在体内表现出协同的抗肿瘤作用。这些发现将剪接体确定为开发基于表位的免疫疗法的可药物目标。
体内疼痛在自适应行为期间起着不同的功能
疼痛推动了自我保护行为，进化论的理论表明它在不同的时间表上起作用以发挥不同的功能。阶段性疼痛提供了一种教学信号，以避免避免新损伤，但主张滋补疼痛来支持恢复性的行为，例如通过减少动机活力。我们在沉浸式的虚拟现实脑电图觅食任务中检验了这一假设，其中受试者在森林中收获了果实：一些水果引起了握手的短暂性疼痛，而这种选择降低了选择的概率。同时，对侧上臂的滋补压力疼痛与动作速度降低有关。这可以通过自由手术框架来解释，该计算框架在动机的活力和决策价值方面对滋补和阶段性疼痛的功能进行形式化和量化，以及与脑电图响应相关的模型参数。总体而言，结果表明，补体和阶段性疼痛如何效果在持续的自适应行为期间支持最小化的不同客观动机功能。