CRISPR-CAS诱导的同源指导修复(HDR)可以通过外源供体模板安装广泛的精确基因组修饰。然而,HDR在人类细胞中的应用通常受到差异差的效率阻碍,这是由于偏爱易于容易产生的途径而产生短插入和缺失的途径。在这里,我们描述了递归编辑,这是一种HDR改进策略,该策略有选择地重新制定不希望的Indel结果,以创造更多的机会来生产所需的HDR等位基因。我们介绍了一个名为Retarget的软件工具,该工具可以使递归编辑实验的合理设计。在单个编辑反应中,使用重编设计的指南RNA,递归编辑可以同时提高HDR效率并减少不希望的indels。我们还利用重新定位来生成数据库,以特别有效地递归编辑位点,以内源性标记蛋白质并靶向致病性突变。递归编辑构成了一种易于使用的方法,而没有潜在的细胞操作,也很少增加实验负担。
目录:1 I.引言2 II。住宅太阳能3 1。财务障碍和最佳价格点4 2。缺乏鼓励部署住宅太阳能和存储的政策,并且缺乏帮助满足电网灵活性需求的赔偿6 3。不一致和缓慢的本地许可证/屋顶7 4。净会议容量上限7 5。增加了电池升级的需求(缺乏总体策略)8 6。屋顶8 III上的不必要的挫折。社区太阳能8 1。简化公共服务委员会的繁琐许可程序9 2。删除任意3 MW储备容量限制9 3.确保有效实施社区太阳能的合并计费(社区太阳能汇入了公用事业法案)。9 4。实施40%LMI目标的挑战10 4。PSC申请处理中的瓶颈10 4。社区太阳能和公用事业量表10 1。本地分区,允许和选址11 5。实用程序比例仅11 6。总体12
致编辑,我们感谢Verd and Ginovart(2013)对我们的论文的深刻意识,强调了在生命的第一个2个月内独家母乳喂养和大脑发展之间的关联,最特定的是,大多数情况下是造成神经节的直径al2013)。他们批评了我们无法嘲笑母乳喂养训练与早期大脑发育之间的机制。的确,这是准实验设计的固有局限性。但是,必须注意的是,我们的调查是在大规模的纵向研究的背景下进行的,并在产前期间从收集的大量变量进行了深入的数据,从而,我们能够调整我们的横向环境及其横向范围的多种选择的分析,以调整我们的分析,以表现出基本的家族环境,并且能够反映出该基本的家族环境,并且能够反映出该基本的环境。她的婴儿,包括可能会影响母乳质量或成分的因素(例如怀孕期间吸烟和遵守地中海饮食模式)。Verd等。(2013)强调了产前吸烟在两种牛奶生产中的作用(Andersen等人1982)和大脑发育,并质疑吸烟如何影响我们在独家母乳喂养和早期大脑发育之间发现的关联。他们还质疑在母乳喂养开始之前,吸烟会如何影响头围。2007)。2007)。在我们的研究中,我们确实确实发现,与在2个月大(19.4%)瓶装的婴儿相比,专门母乳喂养婴儿的妇女(6.6%)的孕产妇吸烟率显着降低(6.6%)。RE Generation R研究中的先前工作表明,吸烟与胎儿健康增长降低有关(Roza等人因此,我们认为这是在我们的所有分析中进行调整的重要因素,并经过调整,以在整个Pre-div>中继续吸烟
脑转移性癌症构成了重要的临床挑战,患者的治疗选择有限,预后不良。近年来,免疫疗法已成为解决脑转移的一种有前途的策略,比传统治疗具有明显的优势。本评论探讨了在脑转移性癌症的背景下肿瘤免疫疗法不断发展的景观,重点是肿瘤微环境(TME)和免疫治疗方法之间的复杂相互作用。通过阐明TME内的复杂相互作用,包括免疫细胞,细胞因子和细胞外基质成分的作用,该综述突出了免疫疗法重塑脑转移治疗范式的潜力。利用免疫检查点抑制剂,细胞免疫疗法和个性化治疗策略,免疫疗法有望克服血脑屏障和免疫抑制脑转移的微观环境所带来的挑战。通过对当前研究发现和未来方向的全面分析,这项综述强调了免疫疗法对脑转移癌管理的管理性影响,为个性化和精确的治疗干预提供了新的见解和机会。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
院系:植物学系 课程:植物学理学硕士 PSO 1. 毕业生将展示对植物科学专业领域的深入理解和熟练掌握,例如植物分类学、植物生理学、植物病理学和微生物学、植物遗传学和植物生态学。 2. 毕业生将具备设计和开展独立植物学研究项目的能力,包括制定研究问题、设计实验、收集和分析数据以及得出科学有效的结论。 3. 毕业生将能够使用统计和计算方法解释和分析复杂的植物数据,并通过书面报告和口头陈述有效地传达他们的研究结果。 4. 毕业生将熟练掌握植物研究中常用的各种实验室技术和方法,包括显微镜、分子生物学技术、组织培养、色谱和光谱学。课程代码 课程成果 BOT1016 多样性 I (藻类、真菌、苔藓植物) 1. 认识真菌的特化、它们的互利关系、分解过程和经济重要性。 2. 对不同藻类群体进行分类,了解它们的形态、繁殖和生态作用。 3. 解释真菌、细菌和病毒的特征,理解它们不同的繁殖方式和最近的分类趋势。 4. 分析地衣的结构、功能和繁殖,认识它们作为生态指标的作用。 5. 评估苔藓植物的进化和多样性,以及它们作为污染指标和在环境监测中的作用。 BOT1026 多样性 II (蕨类植物、裸子植物)
机器学习的进步(ML)正在通过基于复杂的多维数据来预测患者结果,从而改变了医疗保健行业。本研究探讨了ML模型在各种医疗状况中预测治疗功效的使用,重点是改善患者的结果和个性化治疗计划。预测结果的传统方法,例如临床判断和统计模型,通常在处理大量患者数据和治疗反应的可变性方面通常缺乏。相比之下,ML算法,包括决策树,支持向量机和神经网络,为更准确和数据驱动的预测提供了潜力。
缺氧诱导因子-1 A(HIF-1 A)在促进细胞对缺氧的适应中起关键作用,深刻影响了免疫血管微环境(IVM)和免疫疗法结果。HIF -1 A介导的肿瘤缺氧驱动血管生成,免疫抑制和细胞外基质重塑,创造了一种环境,可促进肿瘤进展和对免疫疗法的抗性。HIF-1 A调节关键途径,包括血管内皮生长因子的表达和免疫检查点上调,从而导致肿瘤 - 纤维化淋巴细胞功能障碍以及募集免疫抑制细胞(如调节性T细胞和髓样细胞)和髓样细胞的抑制细胞。这些改变降低了检查点抑制剂和其他免疫疗法的效率。最近的研究强调了针对HIF-1 A的治疗策略,例如使用药理学抑制剂,基因编辑技术和进行缺氧的治疗方法,这在增强对免疫疗法的反应方面表现出了希望。本评论探讨了IVM中HIF-1 A的作用的分子机制,其对免疫疗法抗性的影响以及潜在的干预措施,强调了需要创新方法来规避低氧驱动的免疫抑制在癌症治疗中。
