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海洋天然产品：抑郁症治疗的潜在药物
抑郁症是一种常见的精神障碍。由于当前临床药物的缺点，包括效率差和不必要的副作用，研究已转移到新的天然产物，其作为治疗替代方案的不利影响最小或没有不利影响。海洋是一个庞大的生态之家，拥有各种各样的生物，可以生产出具有独特结构的大量天然产品，其中一些生物具有神经保护作用，并且是开发新药物抑郁症的宝贵来源。在这篇综述中，我们分析了源自具有抗抑郁潜能的海洋生物的天然产物的临床前和临床研究，包括对抑郁症病理生理学的影响以及这些作用的潜在机制。预计将为开发新抗抑郁药提供参考。
基于DNA光裂解剂的基于iIridium（iii）的小凹槽结合络合物
很快就出现了。In this context, inspired by the growing interest in quadruplex nucleic acid structures and their myriad puta- tive biological functions, the Thomas group made the first report on a “ quadruplex light-switch ” , identifying a dinuclear complex, [{Ru(phen) 2 } 2 (tpphz)] 4+ (tpphz = tetrapyrido[3,2- a :2 ′ ,3 ′ - c：3''，2“ - h：2'''，3''' - j]苯胺，将螺纹伸入四鲁 - plex回路中，导致“切换”状态，比其非相互缩放的养殖型结合; 21效应也可以用于在双链体和四链体结构之间差异。22在接下来的几年中，已经报道了有关RU II复合物的大量研究及其与四链体和其他相关结构的相互作用。23 - 27
通过氧化石墨烯作为成核剂
噬菌体，也称为噬菌体，是在细菌和古细菌中复制的病毒。噬菌体最初被发现为抗菌剂，并且在称为“噬菌体疗法的过程中，它们都被用作细菌感染的治疗剂。”最近，已经研究了噬菌体在各个领域的功能性纳米材料，因为它们不仅可以作为治疗剂，而且可以作为生物传感器和组织再生材料的功能。噬菌体对人是无毒的，它们具有自组装的纳米结构和功能特性。此外，可以很容易地对遗传修饰进行噬菌体以显示特定的肽或通过噬菌体显示筛选功能性肽。在这里，我们证明了噬菌体纳米材料在组织工程，传感和探测的背景下的应用。
利用多AI代理以获取跨域知识...
在人工智能快速发展的领域中，利用和整合各个领域知识的能力是最重要的挑战和机会。这项研究通过部署多ai代理，介绍了一种新型的跨域知识发现方法，每种代理都专门从事不同的知识领域。这些旨在充当领域专家的AI代理商在统一的框架中合作，合成并提供了超越单域专业知识局限性的全面见解。通过促进这些代理之间的无缝互动，我们的平台旨在利用每个代理的独特优势和观点，从而增强知识发现和决策的过程。我们对不同的多代理工作流程场景进行了比较分析，该方案在效率，准确性和知识整合的广度方面评估了它们的表现。通过一系列涉及复杂的跨学科查询的实验，我们的发现证明了域特异性多AI剂系统在识别和弥合知识差距方面具有出色的能力。这项研究不仅强调了协作AI在推动创新方面的重要性，而且为AI驱动的跨学科研究和应用中的未来进步奠定了基础。我们的方法在一个小的试点数据上进行了评估，它显示了我们预期的趋势，如果我们增加了习惯训练代理的数据量，则趋势有望更平稳。
敏感的氟化计检测芬太尼级代理 -
摘要：合成阿片类药物，尤其是芬太尼及其类似物的出现导致了阿片类药物滥用的流行，导致美国过量死亡的大幅增加，从而对公共卫生和安全构成威胁。用于检测芬太尼及其类似物的当前方法在其敏感性，可伸缩性和可移植性方面具有显着的缺点，这些方法限制在更广泛的规模或基于现场的应用中。需要在复杂混合物中检测痕量的芬太尼，以及新的芬太尼类似物的持续出现，进一步使这些检测工作更加复杂。因此，迫切需要开发方便，快速和可靠的传感器来检测芬太尼。在这项研究中，我们基于荧光团（HOECHST 33342）的竞争位移开发了一种荧光传感器，该荧光团（Hoechst 33342）是从超分子大环（Cucurbit [7]尿液）的腔中，并从石墨烯量子点中进行了随后的荧光猝灭。该传感器可以检测和量化少量的芬太尼以及58个芬太尼类似物，包括检测到越来越关注的carfentanil等高效剂。此外，即使在存在共同干扰物的情况下，传感器即使在0.01 mol％时也可以选择性检测这些药物。此外，该传感器在几秒钟内提供结果，并随着时间的推移提供稳定的性能。因此，这种简单，快速，可靠，敏感和具有成本效益的传感器为检测芬太尼类中的药物提供了一种有价值的工具，尤其是在提高基于现场的检测方面对执法和军事人员促进公共安全方面的有效性。
调节先进的人工代理
涉及的专家和政策制定者越来越强调需要解决人工智能（AI）系统的灭绝风险，这些系统可能会规避保障措施并阻止试图控制它们（1）。强化学习（RL）代理人长期以来计划的范围比人类更有效地面临特定风险。为高级AI系统提供了最大化其奖励的目标，并在某个时候从中扣留奖励，强烈激励AI系统将人类从循环中脱离循环，如果它具有机会。欺骗人类和挫败人类控制的动机不仅是针对RL代理的，而且更普遍地是针对长期计划代理（LTPA）。由于对足够强大的LTPA的经验测试不太可能发现这些持续的倾向，因此我们的核心监管提案很简单：不应允许开发人员建立足够的Capable LTPA，并且应构建它们所需的资源应受到严格的控制。
根据医学指南的 GPT 药物可以改善……
本研究探索了基于医疗指南的生成式预训练 Transformer (GPT) 代理使用大型语言模型 (LLM) 技术在创伤性脑损伤 (TBI) 康复相关问题上的应用。为了评估使用 GPT-4 创建的多个代理 (GPT-agents) 的有效性，使用直接 GPT-4 作为对照组 (GPT-4) 进行了比较。GPT-agents 包含多个具有不同功能的代理，包括“医疗指南分类”、“问题检索”、“匹配评估”、“智能问答 (QA)”和“结果评估与来源引用”。从医患问答数据库中选择了脑康复问题进行评估。主要终点是更好的答案。次要终点是准确性、完整性、可解释性和同理心。回答了 30 个问题；总体而言，GPT 代理的响应时间比 GPT-4 长得多，而且字数也更多（时间：54.05 vs. 9.66 秒，字数：371 vs. 57）。但是，与 GPT-4 相比，GPT 代理在更多情况下提供了更出色的答案（66.7 vs. 33.3%）。GPT 代理在准确度评估方面优于 GPT-4（3.8 ± 1.02 vs. 3.2 ± 0.96，p = 0.0234）。未发现不完整答案的差异（2 ± 0.87 vs. 1.7 ± 0.79，p = 0.213）。然而，在可解释性（2.79 ± 0.45 vs. 07 ± 0.52，p < 0.001）和同理心（2.63 ± 0.57 vs. 1.08 ± 0.51，p < 0.001）评估方面，GPT 代理表现明显更好。根据医学指南，GPT 代理提高了对 TBI 康复问题回答的准确性和同理心。本研究提供了指南参考，并展示了更好的临床可解释性。然而，需要通过临床环境中的多中心试验进一步验证。本研究提供了实用见解，并为 LLM 代理医学的潜在理论整合奠定了基础。
四氢可龙作为潜在的治疗剂
四氢可唑（THCS）是一类出色的化合物，其特征是以自然吲哚部分为中心的特权结构支架。这个非凡的框架出现在许多天然存在的药理学化合物和生物碱中，表现出明显的抑制活性，例如抗菌作用，蛋白激酶抑制和肿瘤生长抑制。鉴于其多功能的生物学特性，THC一直关注科学界的注意力。本综述的主要目的是对THC的合成和生物学特性创建全面的参考。从更简单的角度来看，我们旨在对各种催化剂进行详细评估，包括它们的反应状况，合成和生物学活动，这一评论的目标是有兴趣了解四氢可果的迷人世界及其对医学和生物学的影响。
高性能细胞培养基和试剂
MEM是由Harry Eagle开发的，是合成细胞培养基制剂的最广泛使用的基础培养基之一。mem是基础培养基（BME）的一种修饰，比BME含有更高浓度的必需营养素。MEM经常用于培养单层中生长的各种细胞。
下一代自主机器人代理的人工智能与人工智能
工业/服务机器人的发展趋势是开发能够与人类合作的机器人，以自主、安全和有目的的方式与人类互动。这些是第四次和第五次工业革命（4IR、5IR）的基本要素：关键的创新是采用智能技术，可以开发与人类相似甚至更高级的信息物理系统。普遍的看法是，智能可能由人工智能 (AI) 提供，这一说法更多的是得到媒体报道和商业利益的支持，而不是坚实的科学证据。目前，人工智能的概念相当广泛，涵盖了法学硕士和许多其他东西，没有任何统一的原则，但可以自我激励以在各个领域取得成功。目前对人工智能机器人的看法大多遵循一种纯粹的无形方法，与老式的笛卡尔心身二元论一致，反映在冯·诺依曼计算架构固有的软件和硬件区别中。本立场文件的工作假设是，通往具有认知能力的下一代自主机器人代理的道路需要一种完全受大脑启发的、具身认知方法，该方法避免了身心二元论的陷阱，旨在完全整合身体件和认知件。我们将这种方法命名为人工智能认知 (ACo)，并将其建立在认知神经科学的基础上。它特别关注基于双向人机交互的主动知识获取：实际优势是增强泛化和可解释性。此外，我们认为，受大脑启发的交互网络对于允许人类与人工智能认知代理合作、建立日益增长的个人信任和相互责任水平是必要的：这在当前的人工智能中显然是缺失的，尽管人们正在积极寻求这一点。ACo 方法是一项正在进行的工作，可以利用许多研究线索，其中一些线索早于定义人工智能概念和方法的早期尝试。在本文的其余部分，我们将考虑需要在统一框架中重新审视的一些构建模块：发展机器人技术的原理、具有勘探能力的动作表示方法以及社交互动的关键作用。