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髓样细胞中受过训练的免疫力的原因和后果
通常，人类的免疫力已被归类为先天和适应性，只有后一种针对特定的抗原或病原体具有免疫记忆/召回反应。最近，一个新的受过训练免疫的概念（又称天生的内存响应）已出现。根据这个概念，在用抗原/病原体刺激后，先天免疫细胞可以表现出对随后挑战的反应性。因此，受过训练的免疫使先天免疫细胞通过暴露或重新暴露于抗原/感染或疫苗的暴露或重新暴露，从而对无关病原体或降低感染严重程度产生增强的抵抗力。例如，接受BCG接种以预防结核病的个体也受到疟疾和SARS-COV-2感染的保护。表观遗传修饰，例如组蛋白乙酰化和代谢重编程（例如向糖酵解的转移）及其相互联系的法规是训练有素细胞免疫激活的关键因素。综合的代谢和表观遗传重新布线会产生舒适的代谢中间体，这对于满足训练有素的细胞产生促进性和抗菌反应所需的能量需求至关重要。这些因素还决定了受过训练的免疫力的效率和耐用性。重要的是，可以利用受过训练的免疫力的信号传导途径和调节分子作为开发新型干预策略的潜在靶标，例如针对感染性（例如，败血症）和非感染性（例如癌症）疾病的疫苗和免疫疗法。然而，由于受过训练的免疫力的不适当发作引起的异常炎症会导致严重的自身免疫性病理后果（例如，全身性硬化症和肉芽肿病）。在这篇综述中，我们概述了传统的先天和适应性免疫，并总结了与训练有素的免疫的发作和调节相关的各种机械因素，重点是髓样细胞的免疫，代谢和表观遗传变化。本综述强调了训练有素的免疫学中免疫学的变革潜力，为为各种传染病和非感染性疾病开发新的治疗策略铺平了道路，这些疾病利用了先天的免疫记忆。
肠道菌群与淋巴瘤之间的因果关系：两样本的孟德尔随机研究
结果：我们发现了38个潜在的因果关系，将肠道微生物组中的遗传易感性与淋巴瘤的发育联系起来。一些更明显的结果如下：coprobacter属（OR = 0.619，95％CI 0.438 - 0.873，p = 0.006）表现出对霍奇金淋巴瘤（HL）的潜在保护作用。属属（OR = 0.473，95％CI 0.278 - 0.807，p = 0.006）是弥漫性大B细胞淋巴瘤的保护因素。reminococcaceae属（OR = 0.541，95％CI 0.341 - 0.857，p = 0.009）具有针对卵泡淋巴瘤的暗示性保护作用。lachnospireceaeucg001（OR = 0.354，95％CI 0.198 - 0.631，p = 0.0004）显示出针对T/NK细胞淋巴瘤的保护性。Q检验表明缺乏异质性，MR-EGGER检验没有显示出显着的水平多层。此外，保留的分析未能识别出对整体结果产生重大影响的任何SNP。
引用神，Jie，Wei Sun，Di Liu，Thomas Schaus和Peng Yin。 2021年。“以DNA模块化外延为指导的三维纳米印刷。”自然伴侣
周期性三维模式的抽象光刻缩放对于推进可扩展的纳米制造至关重要。当前最新的四型构图或极端紫外线图的线螺距下降到30 nm左右，可以通过复杂的后制造过程将其进一步改进到20 nm。在此，我们报告了使用三维（3D）DNA纳米结构的使用将线螺距缩小至16.2 nm，比当前最新结果小约50％。我们使用DNA模块化外延方法来制造具有规定的结构参数（俯仰，形状和临界维度）沿设计器组装途径的规定的3D DNA掩模。单次反应离子蚀刻，然后以7 nm的横向分辨率和2 nm的垂直分辨率将DNA模式转移到Si底物。DNA模块化表现的光刻相比，在现场效应晶体管中，高级技术节点的预期值的音调更小，并为现有的光刻工具提供了用于高级3D纳米制造的现有光刻工具的潜在补充。
引用Ridolfil，Gurrieri L，Riva N，Bulgarelli J，De Rosa F，Guidoboni M，Fausti V，Ranallo N，Calpona S，Calpona S，Tazzari M，Petrini M，Granato AM，Granato AM，Pancis
胶质母细胞瘤（GBM）是一种不良的预后恶性肿瘤，他的4级神经胶质瘤在手术切除后的标准疗法包括放射治疗（RT）和替莫唑胺（TMZ）的放射治疗（RT）和化学疗法（CT）。然而，预后仍然很差，而生存期为5％（1）。近年来，由于新药物和有效疗法，例如免疫检查点抑制剂（ICI），产物T细胞方法，基于树突状细胞的疫苗或这些组合，人们对癌症的免疫疗法有了重新兴趣。尽管有活跃免疫疗法的研究使用了不同类型的分子，但它们的结果尚未足够一致，无法获得FDA（2）的批准。GBM由于肿瘤相关因素而具有免疫抑制的微环境：抑制性细胞因子或检查点分子的过表达，肿瘤细胞上HLA表达的低水平，以及大量的培养调节T细胞（Treg）（Treg）（3）。因此，由于肿瘤细胞与微环境之间的相互作用，它仍然是一种侵略性癌症，其治疗选择有限，这需要对这两种成分进行更多靶向剂（4）。树突状细胞（DC）是最有效的抗原抗原细胞，因为它们在先天和适应性免疫反应之间的联系，成为对癌症产生特定免疫反应的一种有希望的方法（5）。关于在HGGS（高级神经胶质瘤）中使用树突状细胞疫苗接种，已发表了许多研究，并正在进行评估基于DC的疫苗在GBM患者中的安全性和效率（6，7）。2023年Oster等。2023年Oster等。此外，2014年发表了两个荟萃分析，表明HGG患者的生存率（OS）和无进展生存期（PFS）和DC疫苗接种。确定了成人GBM的主要III期临床试验，其中他引用了Kong，因为他的研究研究了细胞因子诱导的杀手（CIK）细胞，并结合了延长PFS的标准射射击化学疗法（8.1个月）（8.1个月）（8，9）。此外，两项最新的荟萃分析与证明在OS和PFS方面接受DC疫苗接种治疗的GBM患者的结果不同。作者同意了安全性，实际上他们没有报告严重的不良事件（AES），而不论
攀登：爱尔兰的饲料危机的多因素原因和
免责声明，尽管已尽一切努力确保本出版物中包含的材料的准确性，但无法保证完全准确性。环境保护署，作者和指导委员会成员不承担任何责任，因为本出版物中包含的一项事项，由于任何人的行为或避免行动而造成的损失或损害或声称是部分或全部造成的。本出版物的全部或部分可以在未经其他许可的情况下复制，只要确认来源。
引用Chen X，Wang Z，Fu W，Wei Z，Gu J，Wang C，Zhang Z，Yu X，Yu X和Hu W（2025）由Clcn7突变引起的骨质造影的代谢组学研究揭示了
骨质骨术是一种罕见的代谢骨疾病，其特征是骨矿物质密度异常增加，导致骨髓衰竭，压缩神经病和骨骼畸形（1）。根据遗传模式，可以将其分为常染色体显性骨质术（ADO），常染色体隐性骨质骨术（ARO）和X连接的骨质疏松症（XLO）（1-3）。ADO是骨质骨术的最常见形式，估计发病率为1：20,000（4）。早期，ADO被认为包括两种表型，ADO I（OMIM 607634）和ADO II（OMIM 166600）（2）。ADO I的特征是LDL受体相关蛋白5（LRP5）基因的突变，该基因导致高骨量，但不会导致骨折（5）。ADO II是由整骨骨吸收受损引起的，这些骨吸收通常是由于氯化物通道7（CLCN7）基因（6，7）中杂合的错义突变引起的。clcn7是一种基因，不仅可以引起严重的隐性骨质肌膜病形式，即ARO，而且还可以根据Clcn7突变的类型（8）。此外，由CLCN7突变引起的ADO II占ADO的70％，这是最常见的骨质疏松症类型（9）。因此，这项研究的重点是由CLCN7突变引起的骨质疏松症。CLCN7编码Cl- /H +交换转运蛋白7，也称为CLC-7，通常将其定位于溶酶体区室和骨 - 分解骨细胞的Ruf膜膜（10）。CLCN7突变导致骨质细胞异常无法分泌酸，因此无法溶解骨骼，从而导致骨质疏松症。这种疾病表现出异质性，表型表现出各种程度的严重程度，从无症状到威胁生命（11-13）。在没有基因检测或典型的放射线摄影发现的情况下，乳酸脱氢酶（LDH），天冬氨酸氨基转移酶（AST）和肌酸激酶BB同酶（CK-BB）的水平升高与Clcn7突变引起的骨化（14、15）有关。尽管如此，这些生物标志物的水平尚未证明与疾病的严重程度相关，而正常值不排除CLCN7基因中突变的存在（4）。因此，迫切需要找到更多的特定和敏感的生物标志物。有许多关于骨质造成症的遗传研究，但目前尚未发现CLCN7突变引起的骨质疏松症的血清代谢研究。通过阐明区分健康和疾病表型的特定特征，代谢组已成为理解生理和病理过程之间差异的基石，可能使我们可以搜索
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
物理综合的3D高斯用于生成动力学
我们介绍了Physgaussian，这是一种新方法，将物理扎根的牛顿动力学无缝地集成在3D高斯人中，以实现高质量的新型运动合成。采用自定义材料方法（MPM），我们的方法丰富了3D高斯内核，具有物理意义的运动学变形和机械应力属性，所有这些都符合连续力学原理。我们方法的定义特征是物理模拟和vi-sual渲染之间的无缝集成：这两个组件都利用相同的3D gaus-sian内核作为离散表示。这否定了三角/四面体缝合，行进的立方体，“笼子网格”或任何其他几何嵌入的必要性，突出了“您所看到的就是您所见的原则（WS 2）。”我们的方法证明了各种材料（包括弹性实体，塑料金属，非牛顿液和颗粒状材料）的特殊效果，展示了其在创建具有新颖观点和运动的Di-Verse视觉内容方面的强大能力。我们的项目页面是：https：//xpandora.github。io/ physgaussian/。
