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AIMS AIMS动物科学的主持人的信
该期刊涵盖了对各种动物物种的研究。虽然传统的农场动物，例如牛，猪，绵羊，山羊和家禽，一直是动物科学研究的基石，但该期刊试图通过对伴侣动物和非传统农场动物的注意来扩大范围。伴侣动物，例如狗和猫，在人类社会中发挥了越来越重要的作用，不仅是挚爱的同伴，而且是心理健康，治疗甚至生态平衡的贡献者。非传统农场动物，例如骆驼和鸽子，是在特定环境中牛奶或肉类生产的主要来源，用于专业用途。通过考虑这些经常被忽视的物种，我们旨在解决研究中的关键差距，并增强其繁殖，喂养和行为的了解，以及它们与人类的共存。动物科学领域的研究包括遗传学，育种，繁殖，饲料营养，行为，健康，健康，流行病预防和牲畜管理，在应对当今最紧迫的挑战方面可能发挥关键作用，包括粮食安全，气候
社论：使用计算建模改善干细胞移植递送
干细胞移植已成为再生医学的基石，因为它能够分化为各种细胞类型及其在免疫调节，治疗免疫学疾病和血液学恶性肿瘤中的潜在应用（1）。在各种干细胞类型中，多能胚胎干细胞（ESC）和多能干细胞（ASC）的分化潜力进行了广泛的研究。ESC具有较高的多能性，使它们能够在人体中产生任何细胞类型。然而，围绕其使用的伦理问题导致人们更加关注替代来源，例如诱导的多能干细胞（IPSC）和ASC，包括间质干细胞（MSC），神经干细胞（NSC）和血肿干细胞（HSC）。MSC通过调节T，B，天然杀伤（NK）和树突状细胞来显示免疫调节作用，使其成为自身免疫和炎症性疾病的有前途的工具（2，3）。来自人类脐带血的HSC已广泛用于造血和免疫相关疾病的移植疗法中（4）。HSC移植（HSCT）取得成功，取决于归宿，迁移，植入，自我更新和分化。这些复杂的过程受生长因子，细胞因子和利基相互作用的调节。尽管HSCT具有治疗潜力，但诸如移植物抗宿主病（GVHD），移植排斥和可变的患者结局等挑战持续存在。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰，以增强干细胞的存活和整合（5-8）。正在探索诸如免疫耐受性诱导和遗传的策略以及治疗修饰，以增强干细胞的存活和整合（5-8）。最近的进步表明，将计算模型与免疫数据集成为改善干细胞移植的新途径（9）。机器学习模型可以鉴定重新生成医学中涉及自我更新和谱系规范的关键转录因子和基因网络（10，11）。这些方法还促进了健康干细胞和癌症干细胞（CSC）的比较，这有助于开发恶性肿瘤的靶向疗法（12，13）。免疫学研究主题的前沿，“使用计算建模改善干细胞移植交付”典范这种跨学科方法，并在一系列编译的文章中汇集了开创性的研究，从而贡献了独特的
社论：人机交流中的失败和维修
该研究主题出现在WTF研讨会系列的背面（Förster等，2022；Förster等，2023a），将一个跨学科的研究人员组合在一起，从机器人和计算语言学家和计算语言学家到对话分析师和对话分析师和认知科学家进行了公开和坦率地进行了研究（Robally everally of Offore）的研究（robally obotor）进行了研究（Robally extressection），他们在这些方面进行了研究。在下面的贡献文章中阐述了研讨会中讨论的一些问题，可以在Förster等人的研讨会摘要文章中找到更多的指示。（2023b）。该研究主题有助于两个主要目标：首先，我们为报告人类机器人互动（HRI）中通常发生的交流失败提供了一个平台。其次，该主题旨在突出潜在的多模态修复机制的机会，以使机器人语音界面更具弹性，以使其具有弹性。因此，我们包括几篇文章记录和分析此类失败的文章，以阐明许多机器人从业人员经历的一个未报告的问题。此外，该主题还包含报道HRI中有关会话修复的现有研究的文章，并概述了此类机制的潜力。
给编辑的信，涉及“ S2K指导线的反抗和手卫生”
1。Kramer A, Seifert J, Abele-Horn M, Arvand M, Biever P, Blacky A, Buerke M, Ciesek S, Chaberny I, Deja M, Engelhart S, Eschberger D, Gruber B, Hedtmann A, Heider J, Hoyme UB, Jäkel C, Kalbe P, Luckhaupt H, Novotny A, Papan C, Piechota H，Pitten FA，Reinecke V，Schilling D，Schulz-Schaeffer W，Sunderdiek U. S2K-Guideline手工反杂质和手动卫生。GMS HYG感染控制。 2024年9月6日； 19：doc42。 doi：10.3205/dgkh000497GMS HYG感染控制。2024年9月6日； 19：doc42。doi：10.3205/dgkh000497
社论：药理学的机器学习进步
Kim等。 提出了一种基于结构的新推理方法，该方法通过利用每个复合物的多个分子对接姿势来预测蛋白质结合属性。 他们的方法与注意力网络集成了多个实体学习（MIL），从而可以进行准确的预测，而无需依赖于复杂的晶体结构，而这些晶体结构通常是不可用的。 mil是一个弱监督的学习范式，在只有汇总标签而不是用于单个数据点的标签时，特别有效。 作者利用了MIL处理多个对接姿势的能力，即使在没有实验性结构数据的情况下，也可以改善具有结合的依从性预测。 通过考虑结构的灵活性和不确定性，这种显着增强的虚拟筛选过程。 使用PDBBIND和包含针对SARS-COV-2主要蛋白酶的化合物的PDBBIND和数据集验证该模型，与需要晶体结构的模型相比，证明了竞争性能。 通过利用对接摆姿势，该方法扩大了与以前无法接近蛋白质靶标的结合依据预测的适用性，这标志着AI-wir.驱动的药物发现和虚拟高通量筛查的主要进步。Kim等。提出了一种基于结构的新推理方法，该方法通过利用每个复合物的多个分子对接姿势来预测蛋白质结合属性。他们的方法与注意力网络集成了多个实体学习（MIL），从而可以进行准确的预测，而无需依赖于复杂的晶体结构，而这些晶体结构通常是不可用的。mil是一个弱监督的学习范式，在只有汇总标签而不是用于单个数据点的标签时，特别有效。作者利用了MIL处理多个对接姿势的能力，即使在没有实验性结构数据的情况下，也可以改善具有结合的依从性预测。通过考虑结构的灵活性和不确定性，这种显着增强的虚拟筛选过程。使用PDBBIND和包含针对SARS-COV-2主要蛋白酶的化合物的PDBBIND和数据集验证该模型，与需要晶体结构的模型相比，证明了竞争性能。通过利用对接摆姿势，该方法扩大了与以前无法接近蛋白质靶标的结合依据预测的适用性，这标志着AI-wir.驱动的药物发现和虚拟高通量筛查的主要进步。
给编辑的信：人工智能（AI）...
MATLAB是另一个强大的AI平台，革新基因组研究，机器学习（ML）和深度学习。AI使有效分析大型数据集成为可能，可视化复杂的基因组数据。这使研究人员能够分析模式并了解MPOX和其他病毒的病理机制（Mathworks，2024）。除了这些工具外，NextClade是对MPOX监视至关重要的生物信息学工具。分析病毒基因组将菌株分类为进化枝（例如进化枝IIB）和谱系（例如B.1），鉴定突变并跟踪其进化。该信息有助于理解遗传多样性，并确定不同病毒亚型的出现和传播。虽然没有直接评估毒力或感染性，但下一个clade间接地通过识别与特定谱系相关的突变，可能与疾病特征变化有关，例如体征和症状。该工具的输出与新的生成系统发育树，可视化进化关系以及通过跟踪传播模式和识别病毒进化的潜在热点来告知公共卫生策略的下一个环境（Bosmeny等，2023; Choi等，2024; Aksementov等，20221，20221）。此外，Mpoxradar是专门为MPOX创建的基因组监视工具。mpoxradar允许研究人员和公共卫生部门获得有关该疾病的信息。它允许对病毒变体的快速分析，甚至是突变，从而为公共卫生提供信息。它的界面易于使用，具有可自定义的过滤器和直观的可视化，从而可以访问和解释复杂的基因组数据（Nasri等，2023）。
社论：移动光学大脑活动监控的进展
大脑成像中的进步显着增强了我们对大脑功能的理解，但是这种进步的大部分源于受控实验室环境中进行的受约束的，单秒的实验。了解动态，复杂和多感觉现实世界中的大脑活动仍处于起步阶段。超出电脑摄影（EEG）（Nann等，2019）的新出现的移动脑成像技术，例如功能性的近红外光谱（FNIRS）（Boas等，2014）或使用光学层析成像（DOT）（DOT）（Dot）（Chitnis et al。例如，人类运动，感知，认知，社会交流和自然主义环境中的互动引起的活动。例如，便携式FNIRS设备已证明有效监测心理工作负载（Her Q.等，2013; Park，2023），并且可以提供实时反馈，例如，在脑部计算机界面（BCI）应用程序的背景下（Soekadar等人（Soekadar等人，2021年））。在教育中，FNIRS已被用来研究注意力（Harrivel等，2013），参与度（Verdiere等，2018）和学习成果（Lamb等人，2022年）在自然环境中的作用，而其在婴儿发展研究中的作用扩大了对多元化群体的感知和认知的了解。此外，Hyperscanning（Hakim等，2023; Scholkmann等，2013）可以同时测量多个个体的大脑活动，从而揭示了社交相互作用期间脑间同步等机制。将FNIR与诸如EEG（von Luhmann等，2017），眼睛追踪（Isbilir等，2019）和全身生理监测（Scholkmann等人，2022年，2022年）等多模式工具整合在一起，可以增强这些洞察力，以培训为毫无疑问，以促进这些洞察力和互动的过程，并在不断的过程中进行了培训。研究主题“移动光学大脑活动监测的进步”强调了便携式FNIR和相关光学技术的变革潜力
连续的听觉反馈促进了小鼠的精细运动技能学习
运动技能学习使生物可以与环境有效相互作用，并依靠将感觉反馈与电机输出相结合的神经机制。虽然感觉反馈（例如与运动动作相关的听觉提示）增强了人类运动性能，但其作用机理的理解很少。开发可靠的增强运动技能学习动物模型对于开始剖析这种增强的生物系统至关重要。我们假设在运动任务期间连续的听觉反馈将促进小鼠的复杂运动技能。我们使用DeepLabcut开发了一个闭环系统，以实时无标记跟踪鼠标前爪动作，并具有高处理速度和低延迟。通过将前言的动作编码到不同频率的听觉音调中，小鼠在到达任务期间接收了连续的听觉反馈，需要将左前爪垂直位移到目标。成年小鼠在4 d培训中接受了听觉反馈或没有反馈的培训。与对照组相比，接收听觉反馈的小鼠表现出明显增强的运动技能学习。对轨迹的聚类分析表明，在运动训练的第2天之前，听觉反馈小鼠建立了一致的到达轨迹。这些发现表明，实时，运动编码的听觉反馈有效地促进了小鼠运动技能。这种闭环系统利用高级机器学习和实时跟踪，为探索运动控制机制和通过增强的感觉反馈开发运动障碍的治疗策略提供了新的途径。
社论：癌症转移和耐药性的分子机制和治疗靶标
肿瘤转移和耐药性是导致癌症治疗失败和患者预后不良的关键因素。肿瘤转移是指癌细胞从原发性肿瘤部位传播到远处的器官，它们形成了继发性肿瘤灶。转移的发生涉及复杂的细胞信号通路和肿瘤微环境的变化（1）。肿瘤耐药性，尤其是对化学疗法，靶向治疗和免疫疗法的耐药性，显着影响治疗效率，导致复发和癌症的进展。为了改善癌症患者的生存和生活质量，迫切需要了解肿瘤转移和耐药性的分子机制，并确定新的治疗靶标。肿瘤转移是一个多步骤过程，涉及癌细胞的脱离，通过血液或淋巴系统的侵袭，传播，以及远处器官的生长。上皮 - 间质转变（EMT）是一个关键过程，癌细胞获得了侵入性和转移性潜力（2，3）。肿瘤微环境（例如与癌症相关的细菌等）和免疫细胞（例如与肿瘤相关的巨噬细胞等）也参与肿瘤转移（4）。此外，血管生成是肿瘤转移的重要条件。库妥刺的放松管制也与肿瘤转移有关，并在Wang等人的最新综述中。，铜的水平不平衡促进血管生成，使癌细胞扩散。粘附分子（例如整合素，钙粘蛋白等。Min等。Min等。此外，肿瘤细胞可以通过基质金属蛋白酶和其他酶的分泌来降解细胞外基质，从而为穿越组织屏障的条件（5）降解。一些分子和细胞信号通路也参与肿瘤细胞的转移。），生长因子和细胞因子（例如表皮生长因子，血小板衍生的生长因子等。），Wnt/b- catenin途径，PI3K/AKT/MTOR途径在癌细胞转移中起关键作用（6，7）。最近回顾了与粘附相关的分子的影响