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作家，标题，出版会议会议剧集Yuxin（Myles）Liu，Zhihao Yao，Mingyi Chen，Ardalan Amiri Sani，Sharad Agarwal，Gene Tsudik：ProvCAM：Provcam：一个带有用于生成可验证视频的自包的相机模块。Mobicom 2024：588-602，11月18日至22日，2024年，华盛顿特区，华盛顿特区，美国Yunpeng Xing，Chaoyi Lu，Baojun Liu，Haixin Duan，Haixin Duan，Junzhe Sun，Zhou Li：昨天再多一次：全球互联网流量阴影行为。IMC 2024：230-240，11月4-6日，2024年，马德里，西班牙Danyu Sun，Joann Qiongna Chen，Chen Gong，Tianhao Wang，Zhou li：NetDPSyn：NetDPSyn：合成网络痕迹在不同的私有私有处。IMC 2024：545-554，11月4日至6日，2024年，马德里，西班牙，莫哈纳德·奥德玛，卢克·陈，卢克·陈，福克翁·夸恩，穆罕默德·阿卜杜拉·法鲁克（Mohammad Abdullah al Faruque）：疤痕：安排多模式AI工作量的多型Modeen ai Modogene Modogene ai Modogenoge son On Meterogeens Multi-Chiplet-Chiplet Mochiplet Module apcelerersorsersersorsersersorsersersorsers。Micro 2024：565-579，11月2-6日，2024年，美国德克萨斯州奥斯汀市，美国Ajan Subramanian，Zhongqi Yang，Iman Azimi，Amir M. Rahmani：Amir M. Rahmani：图形授权的LLMS，用于个性化的健康洞察：睡眠分析中的案例研究。BSN 2024：1-4，10月15日至17日，2024年，芝加哥，伊利诺伊州Ziyu Wang，Anil Kanduri，Seyed Amir Hossein Aqajari，Salar Jafarlo，Salar Jafarlou，Sanaz R. Mousavi现实世界中的心电图数据集。BSN 2024：1-4，10月15日至17日，2024年，芝加哥，伊利诺明，Yuning Wang，Yunqi Yang，Zhongqi Yang，Iman Azimi，Amir M. Rahmani，Pasi Liljeberg：注意力集中的AI可解释的AI可解释的AI，可用于磨损的多变量数据：对影响状态的案例研究。SPAWC 2024：476-480，9月10日至13日，2024年，意大利卢卡bsn 2024：1-4，10月15日至17日，2024年，芝加哥，伊利诺伊州，美国迪伦·李，shaoyuan xie，Shagoto Rahman，Kenneth Pat，Qi Alfred Chen：“ Progpterities：“ Prompterities''：一种语言学的方法，可以理解和捕捉对大型模型的越狱攻击lamps@ccs 2024：77-87，10月14日至87日，2024年，盐湖城，盐湖城，犹他州，美国哈米德雷扎·阿里坎，阿尼尔·坎杜里，帕西·莉耶伯格，阿米尔·M·拉赫曼尼，尼基尔·杜特：代码+ISS 2024：6，9月29日 - 2024年10月4日，北卡罗来纳州罗利市，美国林林，Esmeerald Aliaj，Sang-woo Jun：Morbius：Morbius：平台自动适应性硬件硬件硬件用于发现scabalerator的发现e-Science 2024：1-10，9月16-20日，2024年，大阪，日本Yuxiang Liu，Osama Amin，Noha Alharthi，Jafar M.SM 2024：73-80，9月16日至80日，2024年，尼亚加拉瀑布（Niagara Falls），cana-da Chakshu Moar，Faraz Tahmasebi，Michael Pellauer，Hyoukjun Kwon：表征了语言模型中低级分解的准确性效率 - 效率 - 效率交易。ISWC 2024：194-209，9月15日至17日，2024年，卑诗省温哥华，加拿大，艾哈迈德·埃尔比尔，库玛·维杰·米什拉，阿卜杜勒卡迪尔·塞利克，艾哈迈德·埃尔塔维尔：无细胞的综合感应和与混合光束的综合感应和社区伴侣ISWC 2024：194-209，9月15日至17日，2024年，卑诗省温哥华，加拿大，艾哈迈德·埃尔比尔，库玛·维杰·米什拉，阿卜杜勒卡迪尔·塞利克，艾哈迈德·埃尔塔维尔：无细胞的综合感应和与混合光束的综合感应和社区伴侣
rollama：用于通过Ollama使用生成大语言模型的R软件包
参考文献Alizadeh，Meysam，MaëlKubli，Zeynab Samei，Shirin Dehghani，Juan Diego Bermeo，Maria Korobeynikova和Fab-Rizio Gilardi。2023。“开源大语言模型的表现优于人群工人，并且在文本通知任务中接近chatgpt。” arxiv。https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.02179。 Chan，Chung-hong。 2023。 “ grafzahl：来自r内部的文本数据的微调变压器。”计算通信研究5（1）：76–84。 https://doi.org/10.5117/ccr2023.1.003.chan。 Gilardi，Fabrizio，Meysam Alizadeh和MaëlKubli。 2023。 “ CHATGPT的表现优于文本通道任务的人群工作。”美国国家科学院论文集120（30）。 https://doi.org/10.1073/pnas.2305016120。 他，Xingwei，Zhenghao Lin，Yeyun Gong，A。LongJin，Hang Zhang，Chen Lin，Jian Jiao，Siu Ming Yiu，Nan Duan和Weizhu Chen。 2023。 “ Annollm：使大型语言模型成为更好的人群注释者。” arxiv。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2303.16854。 irugalbandara，Chandra，Ashish Mahendra，Roland Daynauth，Tharuka Kasthuri Arachchige，Krisztian Flautner，Lingjia Tang，Yiping Kang和Jason Mars。 2024。 “用开源SLM在生产中代替专有LLM的权衡分析。” arxiv。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2312.14972。 Kalinowski，Tomasz，Kevin Ushey，J。J. Allaire，Yuan Tang，Dirk Eddelbuettel，Bryan Lewis，Sigrid Keydana，Ryan Hafen和Marcus Geelnard。 2024。 网状：接口到“ Python”。 https://cran.r-project.org/package=reticulate。https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.02179。Chan，Chung-hong。 2023。 “ grafzahl：来自r内部的文本数据的微调变压器。”计算通信研究5（1）：76–84。 https://doi.org/10.5117/ccr2023.1.003.chan。 Gilardi，Fabrizio，Meysam Alizadeh和MaëlKubli。 2023。 “ CHATGPT的表现优于文本通道任务的人群工作。”美国国家科学院论文集120（30）。 https://doi.org/10.1073/pnas.2305016120。 他，Xingwei，Zhenghao Lin，Yeyun Gong，A。LongJin，Hang Zhang，Chen Lin，Jian Jiao，Siu Ming Yiu，Nan Duan和Weizhu Chen。 2023。 “ Annollm：使大型语言模型成为更好的人群注释者。” arxiv。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2303.16854。 irugalbandara，Chandra，Ashish Mahendra，Roland Daynauth，Tharuka Kasthuri Arachchige，Krisztian Flautner，Lingjia Tang，Yiping Kang和Jason Mars。 2024。 “用开源SLM在生产中代替专有LLM的权衡分析。” arxiv。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2312.14972。 Kalinowski，Tomasz，Kevin Ushey，J。J. Allaire，Yuan Tang，Dirk Eddelbuettel，Bryan Lewis，Sigrid Keydana，Ryan Hafen和Marcus Geelnard。 2024。 网状：接口到“ Python”。 https://cran.r-project.org/package=reticulate。Chan，Chung-hong。2023。“ grafzahl：来自r内部的文本数据的微调变压器。”计算通信研究5（1）：76–84。https://doi.org/10.5117/ccr2023.1.003.chan。 Gilardi，Fabrizio，Meysam Alizadeh和MaëlKubli。 2023。 “ CHATGPT的表现优于文本通道任务的人群工作。”美国国家科学院论文集120（30）。 https://doi.org/10.1073/pnas.2305016120。 他，Xingwei，Zhenghao Lin，Yeyun Gong，A。LongJin，Hang Zhang，Chen Lin，Jian Jiao，Siu Ming Yiu，Nan Duan和Weizhu Chen。 2023。 “ Annollm：使大型语言模型成为更好的人群注释者。” arxiv。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2303.16854。 irugalbandara，Chandra，Ashish Mahendra，Roland Daynauth，Tharuka Kasthuri Arachchige，Krisztian Flautner，Lingjia Tang，Yiping Kang和Jason Mars。 2024。 “用开源SLM在生产中代替专有LLM的权衡分析。” arxiv。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2312.14972。 Kalinowski，Tomasz，Kevin Ushey，J。J. Allaire，Yuan Tang，Dirk Eddelbuettel，Bryan Lewis，Sigrid Keydana，Ryan Hafen和Marcus Geelnard。 2024。 网状：接口到“ Python”。 https://cran.r-project.org/package=reticulate。https://doi.org/10.5117/ccr2023.1.003.chan。Gilardi，Fabrizio，Meysam Alizadeh和MaëlKubli。2023。“ CHATGPT的表现优于文本通道任务的人群工作。”美国国家科学院论文集120（30）。https://doi.org/10.1073/pnas.2305016120。他，Xingwei，Zhenghao Lin，Yeyun Gong，A。LongJin，Hang Zhang，Chen Lin，Jian Jiao，Siu Ming Yiu，Nan Duan和Weizhu Chen。2023。“ Annollm：使大型语言模型成为更好的人群注释者。” arxiv。https://doi.org/10.48550/arxiv.2303.16854。irugalbandara，Chandra，Ashish Mahendra，Roland Daynauth，Tharuka Kasthuri Arachchige，Krisztian Flautner，Lingjia Tang，Yiping Kang和Jason Mars。2024。“用开源SLM在生产中代替专有LLM的权衡分析。” arxiv。https://doi.org/10.48550/arxiv.2312.14972。Kalinowski，Tomasz，Kevin Ushey，J。J. Allaire，Yuan Tang，Dirk Eddelbuettel，Bryan Lewis，Sigrid Keydana，Ryan Hafen和Marcus Geelnard。2024。网状：接口到“ Python”。https://cran.r-project.org/package=reticulate。Kjell，Oscar，Salvatore Giorgi和Andrew H. Schwartz。2023。“文本包：使用自然语言处理和深度学习来分析和可视化人类语言的R包装。”心理方法。https://doi.org/10.1037/met0000542。 Kroon，Anne，Kasper Welbers，Damian Trilling和Wouter Van Atteveldt。 2023。 “为新的媒体效果研究时代推进自动化内容分析：转移学习的关键作用。”通信方法和测量0（0）：1–21。 https://doi.org/10.1080/19312458.2023.2261372。 Laurer，Moritz，Wouter Van Atteveldt，Andreu Casas和Kasper Welbers。 2024。 “不太注释，更多的分类：通过深层转移学习和bert-nli解决监督机器学习的数据稀缺问题。”政治分析32（1）：84–100。 https://doi.org/10.1017/pan.2023.20。 Spirling，Arthur。 2023。 “为什么开源生成AI模型是科学的道德途径。”自然616（7957）：413–13。 https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。 Weber，Maximilian和Merle Reichardt。 2023。 “您需要的是 在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。 使用开放式模型的底漆。” arxiv https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。https://doi.org/10.1037/met0000542。Kroon，Anne，Kasper Welbers，Damian Trilling和Wouter Van Atteveldt。 2023。 “为新的媒体效果研究时代推进自动化内容分析：转移学习的关键作用。”通信方法和测量0（0）：1–21。 https://doi.org/10.1080/19312458.2023.2261372。 Laurer，Moritz，Wouter Van Atteveldt，Andreu Casas和Kasper Welbers。 2024。 “不太注释，更多的分类：通过深层转移学习和bert-nli解决监督机器学习的数据稀缺问题。”政治分析32（1）：84–100。 https://doi.org/10.1017/pan.2023.20。 Spirling，Arthur。 2023。 “为什么开源生成AI模型是科学的道德途径。”自然616（7957）：413–13。 https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。 Weber，Maximilian和Merle Reichardt。 2023。 “您需要的是 在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。 使用开放式模型的底漆。” arxiv https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。Kroon，Anne，Kasper Welbers，Damian Trilling和Wouter Van Atteveldt。2023。“为新的媒体效果研究时代推进自动化内容分析：转移学习的关键作用。”通信方法和测量0（0）：1–21。https://doi.org/10.1080/19312458.2023.2261372。 Laurer，Moritz，Wouter Van Atteveldt，Andreu Casas和Kasper Welbers。 2024。 “不太注释，更多的分类：通过深层转移学习和bert-nli解决监督机器学习的数据稀缺问题。”政治分析32（1）：84–100。 https://doi.org/10.1017/pan.2023.20。 Spirling，Arthur。 2023。 “为什么开源生成AI模型是科学的道德途径。”自然616（7957）：413–13。 https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。 Weber，Maximilian和Merle Reichardt。 2023。 “您需要的是 在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。 使用开放式模型的底漆。” arxiv https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。https://doi.org/10.1080/19312458.2023.2261372。Laurer，Moritz，Wouter Van Atteveldt，Andreu Casas和Kasper Welbers。2024。“不太注释，更多的分类：通过深层转移学习和bert-nli解决监督机器学习的数据稀缺问题。”政治分析32（1）：84–100。https://doi.org/10.1017/pan.2023.20。 Spirling，Arthur。 2023。 “为什么开源生成AI模型是科学的道德途径。”自然616（7957）：413–13。 https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。 Weber，Maximilian和Merle Reichardt。 2023。 “您需要的是 在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。 使用开放式模型的底漆。” arxiv https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。https://doi.org/10.1017/pan.2023.20。Spirling，Arthur。2023。“为什么开源生成AI模型是科学的道德途径。”自然616（7957）：413–13。https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。 Weber，Maximilian和Merle Reichardt。 2023。 “您需要的是 在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。 使用开放式模型的底漆。” arxiv https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。Weber，Maximilian和Merle Reichardt。2023。“您需要的是在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。使用开放式模型的底漆。” arxivhttps://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。
基于脑机接口和虚拟现实的执行功能康复与评估：我们的看法
执行功能 (EF) 是我们一生中身心健康、学业成就、社会发展和心理健康的一项基本技能。它是指一系列自上而下的控制过程，当依赖自动反应、本能或直觉是不明智、不足或不可能时使用 (Diamond, 2013)。这些过程主要包括抑制控制、工作记忆、认知灵活性、推理、解决问题和计划 (Cristofori et al., 2019)。然而，从儿童到青少年时期，EF 都不成熟 (Tervo-Clemmens et al., 2023)。此外，ADHD、ASD、阿尔茨海默病和脑损伤等各种因素都可能阻碍 EF，导致执行功能障碍 (Negut et al., 2016)。在本研究中，我们将讨论 EF 的评估和训练，以帮助患有 EF 障碍的儿童和个人在未来使用先进的计算机技术发展这些功能。传统的 EF 评估通常涉及神经心理学测试、行为清单、观察、访谈和工作样本（Lezak，2004；Cristofori 等人，2019）。最近，使用脑机接口 (BCI) 的评估方法，例如在执行 EF 任务期间捕获和分析脑电图 (EEG) 生物信号，已获得更准确的结果（Cipresso 等人，2012、2013；Carelli 等人，2017）。关于 EF 康复，传统方法涉及在医疗保健专业人员的指导下使用真实世界的材料执行重复性任务，这可能很繁琐且不方便。此外，基于 VR 的 EF 康复方法提供了令人愉快和身临其境的虚拟环境和引人入胜的任务，从而提高了 EF 训练的有效性 ( Liao et al., 2019 )。为了解决评估基于 VR 的 EF 训练有效性的问题，已经提出了整合 BCI-VR 的新方法 ( Wen et al., 2018 ; Duan et al., 2023 )。然而，尽管纵向神经心理学评估在神经系统疾病中具有临床和伦理意义，但关于使用 BCI-VR 对身体有局限性的患者进行认知评估和训练的研究数量有限。对昂贵而复杂的设备、有限而简单的软件培训系统以及使用系统和分析数据的特定能力的需求可能是 BCI-VR 临床应用的主要障碍 ( Carelli et al., 2017 )。在此方面，我们深入研究了运用先进的计算机技术进行EF培训和评估的各项研究，并对各个方面的当前趋势和策略提供了见解。
绘制自闭症儿童的大脑生长
Lei Li 1 , Miaoshui Bai 2 , Kelong Cai 3,4 , Doudou Cao 5 , Xuan Cao 6 , Jie Chen 7 , Xue-Ru Fan 8 , Peng Gao 8 , Wenjing Gao 9,12 , Dongzhi He 9 , Fanchao Meng 10,11 , Xi Jiang 1 , Litong Ni 5 , Xiuhong Li 12 , Lizi Lin 13 , Yingqiang Liu 1 , Zhimei Liu 14 , Ning Pan 15 , Qi Qi 5 , Bin Qin 16 , Xiaolong Shan 1 , Xiaojing Shou 8,10,17 , Longlun Wang 16 , Miaoyan Wang 18 , Xin Wang 15 , Dandan Xu 18 , Yin Xu 7 , Yang Xue 2 , Ting Yang 7 , Yun Zhang 16 , Jinhua Cai 16* , Huafu Chen 1* , Aiguo Chen 4,19* , Feiyong Jia 2* , Haoxiang Jiang 18* , Jin Jing 13* , Tingyu Li 7* , Shijun Li 5* , Wei Wang 20* , Jia Wang 6* , Lijie Wu 6* , Xuntao Yin 9* , Rong Zhang 10,17* , Xi-Nian Zuo 8* , China Autism Brain Imaging Consortium, Xujun Duan 1* *co-corresponding authors of this work 1 The Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, School of Life Science and Technology, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 610054, PR China.2 Department of Developmental and Behavioral Pediatrics, Children's Medical Center, The First Hospital of Jilin University, Jilin University, Changchun 130021, PR China.3 College of Physical Education, Yangzhou University, Yangzhou 225127, PR China 4 School of Sport and Brain Health, Nanjing Sport Institute, Nanjing 210014, PR China 5 Department of Radiology, First Medical Center, Chinese PLA General Hospital, Beijing 100853, PR China 6 Department of Children's and Adolescent Health, Public Health College of Harbin Medical University, Harbin 150086, PR China 7 Children's营养研究中心，教育部儿童发育与疾病的关键实验室，国家儿童健康与疾病临床研究中心，中国国际科学与技术发展基础儿童发展与严重疾病的基础，重庆医学院儿童医院，重庆400042，PR中国PR中国8个州主要的知名神经科学研究，开发，脑海中的脑海中的主要实验室。北京100875，中国公共9号公关科学系，广州儿童神经发育关键实验室，妇女和儿童医疗中心，隶属于广州广州510623，PR中国公关510623，公关101623精神疾病，北京安丁医院，首都医科大学，北京，中国公关12公共卫生学院，深圳市，太阳YAT-SEN UNIVERSION，66 GONGCHANG ROAD，Guangming District 518107，深圳市，PR中国13号母亲和儿童健康部，
柔性传感器技术路线图
Yifei Luo, Mohammad Reza Abidian, Jong-Hyun Ahn, Deji Akinwande, Anne M. Andrews, Markus Antonietti, Zhenan Bao, Magnus Berggren, Christopher A. Berkey, Christopher John Bettinger, Jun Chen, Peng Chen, Wenlong Cheng, Xu Cheng, Seon-Jin Choi, Alex Chortos, Canan Dagdeviren, Reinhold H. Dauskardt, Chong-an Di, Michael D. Dickey, Xiangfeng Duan, Antonio Facchetti, Zhiyong Fan, Yin Fang, Jianyou Feng, Xue Feng, Huajian Gao, Wei Gao, Xiwen Gong, Chuan Fei Guo, Xiaojun Guo, Martin C. Hartel, Zihan He, John S. Ho, Youfan Hu, Qiyao Huang, Yu Huang, Fengwei Huo, Muhammad M. Hussain, Ali Javey, Unyong Jeong, Chen Jiang, Xingyu Jiang, Jiheong Kang, Daniil Karnaushenko, Ali Khademhosseini, Dae-Hyeong Kim, Il-Doo Kim, Dmitry Kireev, Lingxuan Kong, Chengkuo Lee, Nae-Eung Lee, Pooi See Lee, Tae-Woo Lee, Fengyu Li, Jinxing Li, Cuiyuan Liang, Chwee Teck Lim, Yuanjing Lin, Darren J. Lipomi, Jia Liu, Kai Liu, Nan Liu, Ren Liu, Yuxin Liu, Yuxuan Liu, Zhiyuan Liu, Zhuangjian Liu, Xian Jun Loh, Nanshu Lu, Zhisheng Lv, Shlomo Magdassi, George G. Malliaras, Naoji Matsuhisa, Arokia Nathan, Simiao Niu, Jieming Pan, Changhyun Pang, Qibing Pei, Huisheng Peng, Dianpeng Qi, Huaying Ren, John A. Rogers, Aaron Rowe, Oliver G. Schmidt, Tsuyoshi Sekitani, Dae-Gyo Seo, Guozhen Shen, Xing Sheng, Qiongfeng Shi, Takao Someya, Yanlin Song, Eleni Stavrinidou, Meng Su, Xuemei Sun, Kuniharu Takei, Xiao-Ming Tao, Benjamin C. K. Tee, Aaron Voon-Yew Thean, Tran Quang Trung, Changjin Wan, Huiliang Wang, Joseph Wang, Ming Wang, Sihong Wang, Ting Wang, Zhong Lin Wang, Paul S. Weiss, Hanqi Wen, Sheng Xu, Tailin Xu, Hongping Yan, Xuzhou Yan, Hui Yang, Le Yang, Shuaijian Yang, Lan Yin, Cunjiang Yu, Guihua Yu, Jing Yu, Shu-Hong Yu, Xinge Yu, Evgeny Zamburg, Haixia Zhang, Xiangyu Zhang, Xiaosheng Zhang, Xueji Zhang, Yihui Zhang, Yu Zhang, Siyuan Zhao, Xuanhe Zhao, Yuanjin Zheng, Yu-Qing Zheng, Zijian Zheng, Tao Zhou, Bowen Zhu, Ming Zhu, Rong Zhu, Yangzhi Zhu, Yong Zhu, Guijin Zou, and Xiaodong Chen *
柔性传感器技术路线图 - 香港
Yifei Luo, Mohammad Reza Abidian, Jong-Hyun Ahn, Deji Akinwande, Anne M. Andrews, Markus Antonietti, Zhenan Bao, Magnus Berggren, Christopher A. Berkey, Christopher John Bettinger, Jun Chen, Peng Chen, Wenlong Cheng, Xu Cheng, Seon-Jin Choi, Alex Chortos, Canan Dagdeviren, Reinhold H. Dauskardt, Chong-an Di, Michael D. Dickey, Xiangfeng Duan, Antonio Facchetti, Zhiyong Fan, Yin Fang, Jianyou Feng, Xue Feng, Huajian Gao, Wei Gao, Xiwen Gong, Chuan Fei Guo, Xiaojun Guo, Martin C. Hartel, Zihan He, John S. Ho, Youfan Hu, Qiyao Huang, Yu Huang, Fengwei Huo, Muhammad M. Hussain, Ali Javey, Unyong Jeong, Chen Jiang, Xingyu Jiang, Jiheong Kang, Daniil Karnaushenko, Ali Khademhosseini, Dae-Hyeong Kim, Il-Doo Kim, Dmitry Kireev, Lingxuan Kong, Chengkuo Lee, Nae-Eung Lee, Pooi See Lee, Tae-Woo Lee, Fengyu Li, Jinxing Li, Cuiyuan Liang, Chwee Teck Lim, Yuanjing Lin, Darren J. Lipomi, Jia Liu, Kai Liu, Nan Liu, Ren Liu, Yuxin Liu, Yuxuan Liu, Zhiyuan Liu, Zhuangjian Liu, Xian Jun Loh, Nanshu Lu, Zhisheng Lv, Shlomo Magdassi, George G. Malliaras, Naoji Matsuhisa, Arokia Nathan, Simiao Niu, Jieming Pan, Changhyun Pang, Qibing Pei, Huisheng Peng, Dianpeng Qi, Huaying Ren, John A. Rogers, Aaron Rowe, Oliver G. Schmidt, Tsuyoshi Sekitani, Dae-Gyo Seo, Guozhen Shen, Xing Sheng, Qiongfeng Shi, Takao Someya, Yanlin Song, Eleni Stavrinidou, Meng Su, Xuemei Sun, Kuniharu Takei, Xiao-Ming Tao, Benjamin C. K. Tee, Aaron Voon-Yew Thean, Tran Quang Trung, Changjin Wan, Huiliang Wang, Joseph Wang, Ming Wang, Sihong Wang, Ting Wang, Zhong Lin Wang, Paul S. Weiss, Hanqi Wen, Sheng Xu, Tailin Xu, Hongping Yan, Xuzhou Yan, Hui Yang, Le Yang, Shuaijian Yang, Lan Yin, Cunjiang Yu, Guihua Yu, Jing Yu, Shu-Hong Yu, Xinge Yu, Evgeny Zamburg, Haixia Zhang, Xiangyu Zhang, Xiaosheng Zhang, Xueji Zhang, Yihui Zhang, Yu Zhang, Siyuan Zhao, Xuanhe Zhao, Yuanjin Zheng, Yu-Qing Zheng, Zijian Zheng, Tao Zhou, Bowen Zhu, Ming Zhu, Rong Zhu, Yangzhi Zhu, Yong Zhu, Guijin Zou, and Xiaodong Chen *
氮掺杂和压力对LUH 3
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基因组和生物信息学 - 拟南文 -
Genomic and bioinformatic profiling of mutational neoepitopes reveals new rules to predict anticancer immunogenicity Fei Duan 1 , Jorge Duitama 2 , Sahar Al Seesi 2 , Cory M. Ayres 3 , Steven A. Corcelli 3 , Arpita P. Pawashe 1 , Tatiana Blanchard 1 , David McMahon 1 , John Sidney 4 , Alessandro Sette 4 , Brian M. Baker 3，I. Mandoiu 2和Pramod K. Srivastava 1 1 1 1免疫学和Carole和Ray Neag Neag Neag综合癌症中心，康涅狄格大学医学院，法明顿大学，CT 06030 2计算机科学与工程系，康涅狄格大学，康涅狄格大学，CT 06269 306269 3.巴黎圣母院（Notre Dame），在46556 46556 4 Lajolla过敏和免疫学研究所，La Jolla，CA 92037癌症的突变曲目创造了使癌症免疫原性的新皮特。在这里，我们介绍了两个新型工具，这些工具以相对较高的精度识别了一小部分的新皮特（在数百种潜在的新皮上）通过抗肿瘤T细胞响应保护宿主。这两个工具由（a）突变序列与未分离的对应物之间的NetMHC得分的数值差异称为差分激光指数（DAI），以及（b）MHC I肽相互作用的构象稳定性。从机械上讲，这些工具识别出突变以创建用于MHC结合的新的锚固残基的新皮特，并使整体肽更加刚性。这些结果大大扩展了目标癌抗原的宇宙，并确定了人类癌症免疫疗法的新工具。我们将方法应用于mutliple独立肿瘤。令人惊讶的是，此处鉴定出的保护性新皮肤引起了CD8依赖性免疫力，尽管它们对KD的亲和力是比500 nm的阈值低的数量级，但被认为合理的这种相互作用。实际上，包括DAI算法在内的管道首先是在肿瘤细胞系的甲基甲基细胞系中进行经验得出的，然后在CMS5细胞系上进行了测试。通过DAI算法预测的抗肿瘤活性在CMS5中明显强大。这种变化很可能是甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基苯甲酸酯特有的免疫抑制机制的反映，因此与DAI算法本身的优点无关。此后，DAI算法在另一种小鼠肿瘤B16黑色素瘤和该系中T细胞反应的数据中进行了测试，与仅NETMHC的显着优越性一致。尽管本研究的重点是鉴定CD8 T细胞的MHC I限制表位，但该分析也可以扩展到CD4 T细胞的MHC II限制表位。
编辑 CONTROL 2020
Leopoldo Angrisani, Department of Electrical and Information Technologies Engineering, University of Napoli Federico II, Naples, Italy Marco Arteaga, Departament de Control y Rob ó tica, Universidad Nacional Aut ó noma de México, Coyoac á n, Mexico Bijaya Ketan Panigrahi, Institute of Electrical Engineering, New Delhi, New Delhi , India Samarjit Chakraborty, Faculty of Electrical Engineering and Information Engineering, TU Munich, Munich, Germany Jiming Chen, Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, China , National University of Singapore, Singapore, Singapore R ü diger Dillmann, Humanoids and Intelligent Systems Laboratory, Karlsruhe Institute for Technology, Karlsruhe, Germany Haibin Duan, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing, China Robotics CAR (UPM-CSIC), Universidad Polit é cnica de Madrid, Madrid, Spain Sandra Hirche, Department of Electrical Engineering and Information Science, Technische Universit ä t München, Munich, Germany Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China Janusz Kacprzyk, Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland Alaa Khamis, German University in Egypt El Tagamoa El Khames, New Cairo City, Egypt Torsten Kroeger, Stanford University, Scal Engineering Department, CA, University of Texas at Arlington, Arlington, TX, USA Ferran Mart í n, Department of Electrical Engineering, Universitat Aut ò noma de Barcelona, Bellaterra, Barcelona, Spain Tan Cher Ming, College of Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, Singapore Wolf Mink Institute of Technology, Ulman University, Germany deep Misra, Department of Electrical Engineering, Wright State University, Dayton, OH, USA Sebastian M ö ller, Quality and Usability Laboratory, TU Berlin, Berlin, Germany Subhas Mukhopadhyay, School of Engineering & Advanced Technology, Massey University, Palmerston North, Manawatu-Wangan Engineering, New Zealand Engineering, Arizona State University, Tempe, AZ, USA Toyoaki Nishida, Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan Federica Pascucci, Department of Engineering, Universit à degli Studi “ Roma Tre ” , Rome, Italy Yong Qin, State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jian University, Electoral College, Beijing, China electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, Singapore Joachim Speidel, Institute of Telecommunications, Universit ä t Stuttgart, Stuttgart,德国 Germano Veiga，FEUP Campus，INESC Porto，葡萄牙波尔图 Haitao Wu，中国科学院光电研究院，中国北京 Junjie James Zhang，美国北卡罗来纳州夏洛特