XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemadvances
激活平台前进到索引阶段
•第二次由Marengo的专有恒星精确T细胞激活平台创建的第二个许可计划，前进到2025年3月3日，马萨诸塞州剑桥阶段 - Marengo Therapeutics，Inc。，这是一种临床阶段的生物技术公司，这是一种临床生物技术公司的临床生物技术公司，先开创新方法，以进行精确的免疫治疗，从而在Oncology and Autose; Adeass; euseass; eusers; ure;今天Ipsey）在与Marengo的多年战略肿瘤合作下提名了第二名候选药物（DC）。该提名标志着自2022年8月开始以来，Ipsen和Marengo之间的合作伙伴关系中包括第二星特异性T细胞激活程序的成功进步。该合作下的第一个DC提名于2024年4月宣布。“第二次DC提名证明了我们与Ipsen的强大合作，并再次强调了Marengo研究团队在推进临床试验的创新免疫治疗候选者方面的奉献精神和创造力，” Marengo首席科学官Andrew Bayliffe Ph.D.说。“我们的小说，首先是TCRVβ型的双重T细胞激动剂驱动免疫疗法难治性肿瘤模型中抗肿瘤T细胞反应的振兴，我们期待在将其转化为患有癌症的人时与Ipsen合作。”根据协议的条款，Marengo将获得此预定义临床前里程碑的里程碑式付款。根据协议，Marengo与IPSEN合作领导了研究和临床前开发工作。ipsen将承担IND提交，监管提交，临床发展和商业化的责任。关于Star™平台关于Marengo Therapeutics Marengo Therapeutics，Inc，一家临床阶段生物技术公司，开发了新型的TCR靶向抗体，这些抗体有选择地调节种系TCR库的常见和疾病特异性T细胞子集，以提供终身保护癌症和自身免疫性疾病的终生保护。与一支热情的敬业科学家团队在免疫学和肿瘤学方面经验丰富，Marengo的三个专有平台，选择性的T细胞激活库（Star），Tristepific T细胞参与者（TRI-StAR）（TRI-StAR）（TRI-StAR）（TRI-StAR）和T细胞耗竭（M-Star）和我们的独特患者在右T细胞中均能在右T细胞中取代右T细胞，从而使右T细胞在右癌症中的癌症癌症，从而使所有人都可以在右派癌症中进行癌症。疾病。要了解更多信息，请访问marengotx.com。
自组装大脑血管：3D模型在阿尔茨海默氏症治疗中提供进步
慢性神经炎症是这些疾病的关键驱动力，是由大脑血管与神经细胞之间复杂的相互作用引起的，其中BBB起着关键的调节作用。但是，现有的BBB模型无法复制大脑血管的复杂三维3D结构，对研究和药物开发构成了重大挑战。
机器学习进步时间序列预测
但是，什么是机器学习？当然，这是一个流行语，在过去的几年中，它在广受欢迎。文献中有无数的定义，最有良好的定义是来自人工智能先驱阿瑟·塞缪尔（Arthur L. Samuel），后者将ML定义为“使计算机的学习领域，使计算机能够学习而无需明确编程。” 2我们更喜欢一个不太模糊的定义，其中ML是自动化计算机算法与有力的统计方法的组合，可以在丰富的数据集中学习（发现）HID-DEN模式。从这个意义上讲，统计学习理论为ML的统计基础提供了统计基础。因此，本文是关于统计学习的发展，而不是ML，因为我们将重点关注统计模型。ML方法可以分为三个主要群体：受监督，无监督和强化学习。本调查是关于监督学习的，该任务是学习将输入（解释变量）映射到输出（因变量）的函数，该函数基于组织为输入输出对的数据。回归模型属于此类。另一方面，无监督的学习是一类ML方法，它在没有预先存在的标签的数据集中发现未发现的模式，例如群集分析或数据压缩算法。最后，在强化学习中，代理商学会在环境中执行某些行动，从而使其获得最大的奖励。它通过探索和剥削知识来做到这一点，它通过重复提高奖励的重复试验而学习。这是几个人工智能游戏玩家（例如Alfago）以及顺序治疗（例如强盗问题）的核心。
反应性电化系统用于水处理和选择性资源回收的最新进展
图3。示意图显示了氧化还原介导的反应性分离机制：a）氧化还原反应驱动的不对称电吸附（左）和释放（右）。b）氧化还原物种（左）的不对称电吸收和解吸后反应性转化（右）。c）氧化还原电极的耦合反应和反应。
生物燃料和生物能源研究的进步
Raj Boopathy博士是美国尼科尔斯州立大学的Alcee Fortier杰出生物科学服务教授。 他于2002年获得了杰里·勒德基金会（Jerry Ledet Foundation）的环境生物学教授职位，约翰·布雷迪（John Brady）于2012年获得了教授职位。。 2008年，Raj Boopathy博士因卓越教学而获得了尼科尔斯州立大学的总统奖。 他在生物修复和生物加工领域拥有超过35年的研究经验。 他的研究涉及对危险化学物质的生物修复，包括漏油和炸药，废水的生物处理，环境中的抗生素耐药基因以及生物乙醇的产生。 他在同行评审期刊和25本书章节中发表了250多个研究论文。 他编辑了三本书。 他的研究工作被引用了超过13,000次，H索引为60，i10指数为180。 他审查了国家科学基金会，国防部，美国环境保护局，能源部以及众多私人机构和外国政府的研究补助金，包括南非，瑞士，印度尼西亚，香港，英国和以色列。 他是杂志，环境质量管理，当前污染报告，应用纳米和应用科学的编辑。 他还担任杂志，可再生生物资源的高级编辑，并在各种期刊的编辑委员会上，包括国际生物终点和生物降解，生物库技术技术以及《国际土壤与沉积物杂志》。Raj Boopathy博士是美国尼科尔斯州立大学的Alcee Fortier杰出生物科学服务教授。他于2002年获得了杰里·勒德基金会（Jerry Ledet Foundation）的环境生物学教授职位，约翰·布雷迪（John Brady）于2012年获得了教授职位。2008年，Raj Boopathy博士因卓越教学而获得了尼科尔斯州立大学的总统奖。 他在生物修复和生物加工领域拥有超过35年的研究经验。 他的研究涉及对危险化学物质的生物修复，包括漏油和炸药，废水的生物处理，环境中的抗生素耐药基因以及生物乙醇的产生。 他在同行评审期刊和25本书章节中发表了250多个研究论文。 他编辑了三本书。 他的研究工作被引用了超过13,000次，H索引为60，i10指数为180。 他审查了国家科学基金会，国防部，美国环境保护局，能源部以及众多私人机构和外国政府的研究补助金，包括南非，瑞士，印度尼西亚，香港，英国和以色列。 他是杂志，环境质量管理，当前污染报告，应用纳米和应用科学的编辑。 他还担任杂志，可再生生物资源的高级编辑，并在各种期刊的编辑委员会上，包括国际生物终点和生物降解，生物库技术技术以及《国际土壤与沉积物杂志》。2008年，Raj Boopathy博士因卓越教学而获得了尼科尔斯州立大学的总统奖。他在生物修复和生物加工领域拥有超过35年的研究经验。他的研究涉及对危险化学物质的生物修复，包括漏油和炸药，废水的生物处理，环境中的抗生素耐药基因以及生物乙醇的产生。他在同行评审期刊和25本书章节中发表了250多个研究论文。他编辑了三本书。他的研究工作被引用了超过13,000次，H索引为60，i10指数为180。他审查了国家科学基金会，国防部，美国环境保护局，能源部以及众多私人机构和外国政府的研究补助金，包括南非，瑞士，印度尼西亚，香港，英国和以色列。 他是杂志，环境质量管理，当前污染报告，应用纳米和应用科学的编辑。 他还担任杂志，可再生生物资源的高级编辑，并在各种期刊的编辑委员会上，包括国际生物终点和生物降解，生物库技术技术以及《国际土壤与沉积物杂志》。他审查了国家科学基金会，国防部，美国环境保护局，能源部以及众多私人机构和外国政府的研究补助金，包括南非，瑞士，印度尼西亚，香港，英国和以色列。他是杂志，环境质量管理，当前污染报告，应用纳米和应用科学的编辑。他还担任杂志，可再生生物资源的高级编辑，并在各种期刊的编辑委员会上，包括国际生物终点和生物降解，生物库技术技术以及《国际土壤与沉积物杂志》。他获得了富布赖特奖学金，并花了六个月的时间在印度尼西亚班登的理工学院（ITB）教学和进行研究。他还获得了欧盟 - 美国生物技术奖学金和Leverhulme联邦奖学金。他被当选为各种社会的会员，包括国际纯和应用化学联盟（IUPAC），工业微生物学和生物技术学会（SIMB）和国际生物处理论坛（IFBIOP）。Raj Boopathy博士被美国国务院选为未来五年的富布赖特高级学者专家，他最近访问了马来西亚和印度尼西亚作为富布赖特专家。他还因其2017年在微生物学教育方面的贡献而获得了Waksman奖。他是印度尼西亚政府获得世界一流教授（WCP）奖的获得者。他因其对国际生物处理协会（IBA）的生物处理研究的贡献而获得了终身成就奖。Boopathy博士最近获得了路易斯安那大学（UL）系统的杰出教师奖2023年。Boopathy博士是本文尼亚理工学院（ITB）化学工程学系的客座教授。
生物燃料和生物能源研究的进步
Raj Boopathy博士是美国尼科尔斯州立大学的Alcee Fortier杰出生物科学服务教授。 他于2002年获得了杰里·勒德基金会（Jerry Ledet Foundation）的环境生物学教授职位，约翰·布雷迪（John Brady）于2012年获得了教授职位。。 2008年，Raj Boopathy博士因卓越教学而获得了尼科尔斯州立大学的总统奖。 他在生物修复和生物加工领域拥有超过35年的研究经验。 他的研究涉及对危险化学物质的生物修复，包括漏油和炸药，废水的生物处理，环境中的抗生素耐药基因以及生物乙醇的产生。 他在同行评审期刊和25本书章节中发表了250多个研究论文。 他编辑了三本书。 他的研究工作被引用了超过13,000次，H索引为60，i10指数为180。 他审查了国家科学基金会，国防部，美国环境保护局，能源部以及众多私人机构和外国政府的研究补助金，包括南非，瑞士，印度尼西亚，香港，英国和以色列。 他是杂志，环境质量管理，当前污染报告，应用纳米和应用科学的编辑。 他还担任杂志，可再生生物资源的高级编辑，并在各种期刊的编辑委员会上，包括国际生物终点和生物降解，生物库技术技术以及《国际土壤与沉积物杂志》。Raj Boopathy博士是美国尼科尔斯州立大学的Alcee Fortier杰出生物科学服务教授。他于2002年获得了杰里·勒德基金会（Jerry Ledet Foundation）的环境生物学教授职位，约翰·布雷迪（John Brady）于2012年获得了教授职位。2008年，Raj Boopathy博士因卓越教学而获得了尼科尔斯州立大学的总统奖。 他在生物修复和生物加工领域拥有超过35年的研究经验。 他的研究涉及对危险化学物质的生物修复，包括漏油和炸药，废水的生物处理，环境中的抗生素耐药基因以及生物乙醇的产生。 他在同行评审期刊和25本书章节中发表了250多个研究论文。 他编辑了三本书。 他的研究工作被引用了超过13,000次，H索引为60，i10指数为180。 他审查了国家科学基金会，国防部，美国环境保护局，能源部以及众多私人机构和外国政府的研究补助金，包括南非，瑞士，印度尼西亚，香港，英国和以色列。 他是杂志，环境质量管理，当前污染报告，应用纳米和应用科学的编辑。 他还担任杂志，可再生生物资源的高级编辑，并在各种期刊的编辑委员会上，包括国际生物终点和生物降解，生物库技术技术以及《国际土壤与沉积物杂志》。2008年，Raj Boopathy博士因卓越教学而获得了尼科尔斯州立大学的总统奖。他在生物修复和生物加工领域拥有超过35年的研究经验。他的研究涉及对危险化学物质的生物修复，包括漏油和炸药，废水的生物处理，环境中的抗生素耐药基因以及生物乙醇的产生。他在同行评审期刊和25本书章节中发表了250多个研究论文。他编辑了三本书。他的研究工作被引用了超过13,000次，H索引为60，i10指数为180。他审查了国家科学基金会，国防部，美国环境保护局，能源部以及众多私人机构和外国政府的研究补助金，包括南非，瑞士，印度尼西亚，香港，英国和以色列。 他是杂志，环境质量管理，当前污染报告，应用纳米和应用科学的编辑。 他还担任杂志，可再生生物资源的高级编辑，并在各种期刊的编辑委员会上，包括国际生物终点和生物降解，生物库技术技术以及《国际土壤与沉积物杂志》。他审查了国家科学基金会，国防部，美国环境保护局，能源部以及众多私人机构和外国政府的研究补助金，包括南非，瑞士，印度尼西亚，香港，英国和以色列。他是杂志，环境质量管理，当前污染报告，应用纳米和应用科学的编辑。他还担任杂志，可再生生物资源的高级编辑，并在各种期刊的编辑委员会上，包括国际生物终点和生物降解，生物库技术技术以及《国际土壤与沉积物杂志》。他获得了富布赖特奖学金，并花了六个月的时间在印度尼西亚班登的理工学院（ITB）教学和进行研究。他还获得了欧盟 - 美国生物技术奖学金和Leverhulme联邦奖学金。他被当选为各种社会的会员，包括国际纯和应用化学联盟（IUPAC），工业微生物学和生物技术学会（SIMB）和国际生物处理论坛（IFBIOP）。Raj Boopathy博士被美国国务院选为未来五年的富布赖特高级学者专家，他最近访问了马来西亚和印度尼西亚作为富布赖特专家。他还因其2017年在微生物学教育方面的贡献而获得了Waksman奖。他是印度尼西亚政府获得世界一流教授（WCP）奖的获得者。他因其对国际生物处理协会（IBA）的生物处理研究的贡献而获得了终身成就奖。Boopathy博士最近获得了路易斯安那大学（UL）系统的杰出教师奖2023年。Boopathy博士是本文尼亚理工学院（ITB）化学工程学系的客座教授。
苏云金芽孢杆菌及其毒素的生物技术进步：最近的更新
广泛的害虫，主要是鳞翅目（毛毛虫），双翅目（蚊子和黑蝇）和鞘翅目（甲虫幼虫）（Sanchis 2011）。bt的特征是在孢子形成过程中生产，内毒素蛋白（称为哭泣的蛋白），这些蛋白会积聚并形成晶体包含体。昆虫必须消耗/摄取这些哭泣的蛋白质，才能感受到其作用，直到昆虫死亡。在摄入后，昆虫中肠内的碱性条件会导致晶体的溶解化，从而将其转化为有毒的核心碎片（Sansinenea 2019）。这些有毒蛋白与位于昆虫中肠上皮细胞上的受体（糖蛋白或糖蛋白）结合（Bravo等人2011）。结合后，毒素会改变其构象，从而使其插入细胞膜并形成阳离子选择通道（Bravo等。2013）。当形成足够的这些通道时，几个阳离子进入了细胞。这会导致细胞内部的渗透不平衡，从而导致中肠上皮完整性的丧失。这使碱性肠道果汁和细菌可以通过中肠地下膜，杀死昆虫。当用作喷雾剂时，这些毒素无效地防止昆虫攻击植物的根或植物的内部部分（Sanahuja等人。2011）。这些局限性引发了人们对开发新的遗传修饰植物和细菌表达哭泣和其他BT-杀虫基因的兴趣，以便提供更有效的毒素递送系统来控制这些昆虫（Azizoglu和Karabörklü2021）。2021; Lazarte等。在生物技术技术（例如基因工程）中的持续进展，具有计算生物学的能力，导致了有关BT的发展和发现。在这种情况下，全球各个研究小组对寻找具有新的抑制活性范围和高水平的毒性毒素的新型哭泣毒素非常感兴趣，这是针对虫害的一种替代品，这种毒性毒性具有更高的抗药性水平（Hou等人 2019; Crickmore等。 2021）。 结果，使用术基因组数据，遗传修饰（GM）微生物的发展的持续菌株改善正在成为不可避免的能够实现非本地基因表达和改善本机生产国以发展遗传学改善菌株的工具包（Liu等人（Liu等）（Liu等人。 2017; Azizoglu等。 2020）。 今天的新一代方法，例如模拟和动态研究，2019; Crickmore等。2021）。结果，使用术基因组数据，遗传修饰（GM）微生物的发展的持续菌株改善正在成为不可避免的能够实现非本地基因表达和改善本机生产国以发展遗传学改善菌株的工具包（Liu等人（Liu等）（Liu等人。2017; Azizoglu等。2020）。今天的新一代方法，例如模拟和动态研究，
准确确定整个标记位置 -
透明质酸（HA）是一种天然存在的非硫磺糖胺聚糖（GAG），与细胞表面相关的生物聚合物，是组织细胞外基质（ECM）的关键组成部分。以及出色的物理化学特性，HA还具有多方面的生物学作用，其中包括但不限于ECM组织，免疫调节和各种细胞过程。环境提示，例如组织损伤，感染或癌症改变HA的下游信号传导功能。与天然HA不同，HA的碎片对炎症，癌症，纤维化，血管生成和自身免疫反应具有多样化的影响。在这篇综述中，我们旨在将HA作为一种治疗性递送系统开发过程，来源，生物物理化学特性以及天然和碎片HA的相关生物学途径（尤其是通过细胞表面受体）。我们还试图概述HA（天然HA与片段）在调节炎症，免疫反应和各种癌症靶向递送应用中的潜在作用的概述。本评论还将详细讨论了基于HA的治疗系统，医疗设备和未来观点。
MXenes作为二次电池阳极和阴极的最新进展及比较分析
MXenes 是一种寿命长达十年的陶瓷材料，于 2011 年在德雷塞尔大学首次发现 1 。它们的通式为 M n +1 X n T x , (n=1,2,3) ，其中 T 是表面终止原子，M 是早期过渡金属，X 是 C 或 N 2-4 ，MXenes 直接从其相应的 MAX 相蚀刻而成。后者是层状碳化物或氮化物结构，公式为 M n +1 AX n , (n=1,2,3) ，其中 A 是元素周期表 A 族元素，通常是第 13 或 14 族。在图 1 中，我们可以看到元素周期表中 MAX 相和 MXenes 的成分以及它们的结构。具有 OH 或 F 终端的碳化钛 Ti 3 C 2 是从钛铝 MAX 相 Ti 3 AlC 2 1 中发现的第一个 MXene。由于 Ti 3 C 2 T x MXene 仍然最具导电性 6–8，文献中对其在二次（即可充电）电池中的应用潜力进行了广泛研究。为此，人们试图通过操纵终端原子 8,9 来控制其电子和机械性能。可充电离子电池是一种基于离子插入的储能装置 10。通常，离子电池由阴极（正极）和阳极（负极）组成，并与含有离子的电解质接触。两个电极由微孔聚合物膜（隔膜）隔开，该膜阻止电子与离子一起在它们之间穿过 11。商用电池单元通常是在放电状态下生产的，而阳极和阴极电极在与大气接触时需要保持稳定 11。充电时，电极需要连接到外部电源，而电池
AI在HIV研究中的应用：进步和未来的方向
AI的最新进展开发了生物医学研究的新途径。AI，使用机器学习（ML）算法，可以分析广泛的生物数据集以增强早期检测，个性化治疗和疫苗开发（Wang等，2024; Hu等，2024; Yu等，2022; Holzinger等，Holzinger等，2019）。机器学习算法尤其在构建复杂的非线性模型中与大型数据集中的特征与疾病相关的危险因素联系起来，这表明效率和准确性都将其联系起来（Li等，2024）。作为AI的子场，ML包含各种算法类别，链接到不同的学习任务。这些包括监督的学习，无监督的学习和强化学习。其中，人工神经网络的家族具有灵活的结构，可以适应所有三种机器学习中的各种情况（Janiesch等，2021）。深度学习（DL）涉及具有多层计算神经元的神经网络，从而使其能够处理像图像这样的非结构化数据（Petersen等，2022）。单细胞技术的出现增加了全长配对B细胞受体（BCR）序列的可用性。因此，将免疫曲目测序与AI结合起来具有改善与免疫相关和传染病的诊断和治疗的重要潜力（Irvine and Reddy，2024；图1）。