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在交替的供体 - 受体共聚物的半晶结构中，掺杂剂位置对极性开关P N机制的影响
Bharath Dyaga，Antoine Lemaire，Shubhradip Guchait，Huiyan Zeng，Bruno Schmaltz等。掺杂剂位置在交替的供体供体 - Acceptor拷贝剂的半晶结构中的影响对极性交换P极性交换P→N机械。材料杂志化学杂志C，2023，11（47），第16554-16562页。10.1039/D3TC02416D。 hal-0460287210.1039/D3TC02416D。hal-04602872
HER2+ 乳腺癌软脑膜转移患者鞘内注射曲妥珠单抗与其他给药途径进行 HER2 靶向治疗的比较
a 加拿大魁北克省蒙特利尔市罗莎琳和莫里斯·古德曼癌症研究所 b 加拿大魁北克省蒙特利尔市蒙特利尔大学医学院 c 加拿大魁北克省蒙特利尔市麦吉尔大学医学院实验医学部 d 加拿大魁北克省蒙特利尔市麦吉尔大学舒立克物理科学、生命科学和工程图书馆 e 法国蒙彼利埃大学蒙彼利埃地区癌症研究所医学肿瘤学系 f 法国蒙彼利埃大学法国国家健康与医学研究院、法国国家科学研究院 g 斯洛文尼亚卢布尔雅那肿瘤研究所放射治疗部 h 斯洛文尼亚卢布尔雅那大学医学院 i 美国纽约纪念斯隆凯特琳癌症中心医学部乳腺癌服务部 j意大利帕多瓦威尼托肿瘤研究所 IRCCS 肿瘤学 2 k 意大利帕多瓦大学外科、肿瘤学和胃肠病学系 l 意大利都灵大学和健康科学城医院神经科学系神经肿瘤学分部 m 瑞士苏黎世大学医院神经内科 n 德国慕尼黑路德维希马克西米利安大学第三医学部 o 荷兰尼沃海恩圣安东尼医院临床药学 p 杰拉德·布朗夫曼 加拿大魁北克省蒙特利尔麦吉尔大学医学与健康科学学院肿瘤学系 q 加拿大魁北克省蒙特利尔麦吉尔大学诊断放射学系 r 加拿大魁北克省蒙特利尔麦吉尔大学蒙特利尔神经病学研究所 s 加拿大魁北克省蒙特利尔麦吉尔大学犹太综合医院西格尔癌症中心戴维斯夫人研究所 t加拿大魁北克省蒙特利尔
休息/NRSF通过抑制替代细胞命运
细胞的命运和身份需要及时激活谱系特异性和伴随抑制替代性linege基因。该过程是如何表观遗传编码的，仍然在很大程度上未知。在骨骼肌干细胞（MUSC）中，肌源性调节因子在肌源性程序的顺序激活中起着关键作用，但是，对于抑制替代谱系基因的抑制如何有助于该程序。在这里，我们报告说，MUSC中的大量非Lineage基因保留了宽松的染色质标记，但被抑制了转录。我们表明，主表观遗传调节剂，阻遏物元件1-沉默转录因子（REST），也称为神经元素限制性沉默因子（NRSF），在抑制这些非肌肉谱系基因和发育调控基因的抑制中起着关键作用。缺乏功能性休息的MUSC表现出改变的表观遗传和转录特征，并且自我更新受损。因此，MUSC通过细胞凋亡逐渐进入细胞死亡，干细胞池经历耗尽。缺乏休息的骨骼肌显示出再生并显示肌纤维萎缩。总体而言，我们的数据表明，REST通过在成年小鼠中抑制多个非肌肉谱系和发育调节的基因来保护肌肉干细胞身份和存活中起关键作用。
生物肥料可增强土壤肥力并替代……
作者：Chamila Kadigamuwa 博士，凯拉尼亚大学化学系高级讲师 由于人口增加，农业用地有限，农业生产力应大幅提高。过去几十年来，农业严重依赖合成化学肥料来生产更多的农作物，以满足新兴人口对粮食的大量需求。尽管农业大量使用化学肥料，但同时也严重破坏了环境，对环境生态和人类健康造成了严重有害影响。此外，化学肥料价格昂贵、不环保、造成富营养化、降低土壤中的有机质和微生物活性。因此，有机农业是使用化学肥料的传统农业的替代品，可确保维持土壤的高质量和生物多样性。堆肥、覆盖和使用生物肥料等有机农业方法将有助于促进作物健康生长以及土壤肥沃。在有机农业中，生物肥料因其在食品安全和可持续作物生产中的潜在作用而在农业领域变得至关重要。许多关于生物肥料的研究表明，生物肥料能够为作物提供足够的所需营养，从而提高作物产量。
森田的替代节能途径......
图 2. 气相中丙烯腈与乙醛在 M 3 N 催化下进行 MBH 反应的相对势能表面。TS（4 环）是相当于 5 → 6a 的转化的 TS。[A = 丙烯腈，B = Me 3 N，C = 共轭加成产物，D = CH 3 CHO，E = 醇醛产物（醇盐），TS3 = TS 表示质子从 E 中的铵基转移到醇盐，F = 铵叶立德，TS4 = TS 表示霍夫曼消除，G = MBH 产物]
AI-GA：AI 生成算法，产生通用人工智能的替代范式
人类历史上最雄心勃勃的科学探索或许就是创造通用人工智能，大致意思是说，人工智能与人类一样聪明，甚至比人类更聪明。机器学习社区的主流方法是尝试发现智能可能需要的每个部分，并隐含地假设在未来的某个时候，某个团体将完成一项艰巨的任务，即弄清楚如何将所有这些部分组合成一台极其复杂的机器。我称之为“手动人工智能方法”。本文介绍了另一条令人兴奋的道路，最终可能更成功地生产出通用人工智能。它基于机器学习历史中的明显趋势，即手工设计的解决方案最终将被更有效的学习解决方案所取代。这个想法是创建一个人工智能生成算法 (AI-GA)，它会自动学习如何生成通用人工智能。这种方法有三个支柱必不可少：(1) 元学习架构，(2) 对学习算法本身进行元学习，以及 (3) 生成有效的学习环境。虽然前两个支柱的研究已经开始，但第三个支柱的研究却进展甚微。在这里，我认为手动方法或 AI-GA 方法可能是第一个实现通用人工智能的方法，并且无论哪种方法最快，这两种方法都是值得的科学研究。由于这两种方法的前景大致相同，并且机器学习社区目前主要致力于工程化人工智能方法，因此我认为我们的社区应该将大量的研究投资转移到 AI-GA 方法上。为了鼓励这样的研究，我在三个支柱中分别描述了有前景的研究。我还讨论了 AI-GA 方法独有的安全和道德考虑。因为它可能是实现通用人工智能的最快途径，并且了解简单算法产生通用智能的条件本身就具有科学意义（就像达尔文进化产生人类智能的地球一样），我认为对 AI-GA 的追求应该被视为计算机科学研究的一项新的重大挑战。