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超重/肥胖和胰岛素抵抗与妊娠糖尿病后女性循环先天淋巴样细胞的激活相关
1医学系，路德维希 - 马克西米利人 - 穆斯蒂蒂蒂尼斯大学慕尼黑，慕尼黑，德国，德国，2个糖尿病学科，内科和肾脏科，内科和肾病学，Eberhard-karls-karls-karls-universitättounty，德国，德国，大学医学中心，大学医院，大学医院，大学医院，univerhard-karls-karls-karls-karls-universit；德国的图宾根，4糖尿病研究和代谢疾病研究所，赫尔姆霍尔兹中心，图宾根大学，图宾根大学，欧宾根大学，5个慈善机构 - 柏林大学医学中心，柏林伯林大学柏林和汉堡大学柏林大学柏林大学医学免疫学研究所，柏林柏林哥伦比亚郡医学院，柏林居民，伯林·伯林（Berlin Institute for Libin）。 Therapies (BCRT), Berlin, Germany, 7 IDM/FMEG Center of the Munich at the University of Tübingen, German Center for Diabetes (DZD), Tübingen, Germany, 8 Graduate Training Center of Neuroscience, International Max Planck Research School, University of Tübingen, Tübingen, Germany, 9 Institute for Medical Information Processing, Biometry and Epidemiology (IBE), Faculty of医学，LMU慕尼黑，德国慕尼黑的PETTENKOFER公共卫生学院，德国糖尿病研究中心10号，德国Neuherberg，德国
othm 7级人工智能文凭。
本单元旨在为学习者提供对人工智能（AI）领域（AI）的全面介绍，涵盖了古典和现代方法。学习者将探讨AI基础的基本概念，技术和哲学，包括知识表示，推理，机器学习（包括神经网络的概述，神经网络作为大脑神经元的模型的生物学基础，以及非线性激活激活，以相似地激活spiking to Spiking），以及搜索Algorithms，以及Algorithms。该部门还研究了人工智能的道德和哲学含义及其未来的挑战。通过完成本单元，学习者将获得与高级研究中更专业的AI主题相关的必要基础知识。
定量SEM/EDS分析的原位标本方向方法的开发和验证Clay Klein 1*，Faith Corman 1，Joshua Homan 1，
定量SEM/EDS分析的原位标本方向方法的开发和验证粘土Klein 1*，Faith Corman 1，Joshua Homan 1，Brady Jones 1，Brady Jones 1，Abbeigh Schroeder 1，Heavenly Duley 1和Chunfei Li 11。宾夕法尼亚州克拉翁大学，化学，数学和物理系，美国宾夕法尼亚州克拉里昂 *通讯作者：clay.w.klein@gmail.com定量分析具有扫描电子/能量分散式X射线/能量的标本元素组成的元素组成，以确保X射线光谱（SEM/EDIMENS）不需要一定的情况。错误。特别是，为了准确的定量EDS分析，标本表面必须足够平坦，并且与SEM的电子束具有正交性[1，2]。在本演示文稿中，我们报告了一种在SEM中，肉眼看不见的足够平坦的微观表面的方法的开发和验证，使得表面与传入的电子束是正交的。该方法基于使用多个SEM图像来测量两个点之间的距离的变化，而两个点之间的界线垂直于SEM倾斜轴，在不同的倾斜角度上。该方法利用了多个SEM图像和测量值，它为我们当前在开发和统计上分析试样方向过程中使用的工具提供了一个良好的测试基础，比以前的方法更有效，更精确[3]。SEM具有两个操作，可以实现对象的原位操纵：旋转和倾斜。要应用该方法，我们使用了以随机旋转和倾斜角度定向的宏观平坦样本。2。[4]。旋转操作通过平行于传入的电子束（定义为轴）的轴的角度旋转样品，而倾斜操作则通过围绕轴（轴）垂直于旋转轴的角度倾斜样品。对于以某个任意角度倾斜的平面，我们将适当的角度定义为 - 参数空间中的坐标，使得平面的表面与电子束正交。一旦确定了足够平坦的平面，我们可以通过以下步骤确定适当的角度：（1）以增量旋转角度进行一系列SEM图像，（（2）用一定角度倾斜样品，（3）重复（3）重复（1）和（4）度量，对于每个旋转角度，在斜角和直至图像中的两个特征之间的距离。可以通过形成倾斜度的比率并在每个旋转角度以测量为单位，并将理论上确定的曲线与数据拟合，从而计算出适当的角度。具有50 m的视野，每10°旋转以0°，20°和-20°旋转每10°旋转。测量是在SEM图像上进行的，如图1形成两个点之间的距离之比。在图中显示了这些测量结果的曲线使用最小二乘曲线拟合程序，确定最佳和值。图中还显示了以适当角度定向的样品的图片2;我们看到表面似乎与电子束的方向是正交的。
评估重组侵入性，非致病性大肠杆菌作为针对细胞内病原体Brucella
我们的方法利用非病原性大肠杆菌在递送和呈递抗原时模仿细胞内病原体的布鲁氏菌融合体来刺激TH1和CTL反应。大肠杆菌通常是细胞外的，而布鲁氏菌是细胞内细菌。因此，我们启动了大肠杆菌（DH5α），以表达含有耶尔森氏菌的INV基因的质粒，单核细胞增生李斯特氏菌的基因和HLY基因[31]。通过结合αβ1-整合素异二聚体来引入宿主细胞的大肠杆菌侵袭。整合素的聚类后，Inva-sin激活了信号级联。一种信号通路会导致局灶性粘附组分的激活，包括SRC，局灶性粘附激酶和细胞乳蛋白蛋白，导致形成伪足，使细菌吞噬细菌进入宿主细胞。侵入蛋白与β1-整合蛋白的结合是必要的，并且足以诱导细菌的吞噬，即使是非专业的吞噬细胞。第二个途径，包括Rac1，NF-κB的激活和有丝分裂原激活的蛋白激酶，导致促炎细胞因子的产生[32]。互隔化后，将大肠杆菌带入发生细菌裂解的吞噬体/溶酶体。HLY基因产物以及其他细菌蛋白被释放到乳胶囊泡中。硫酸激活的Hly，也称为李斯特氏蛋白酶O（LLO）是一种在低pH值下的结合和孔形吞噬体膜的孔形成细胞溶胶蛋白酶。此批判步骤将抗原从大肠杆菌出口到细胞质细菌的细胞质含量可以通过LLO产生的孔中逃脱到乳腺细胞的胞质区室。
可重复的模型开发 -
心脏细胞电生理学的建模是系统生物学中最成熟的领域之一。这种扩展的研究工作集中的集中度带来了新的挑战，其中最重要的是选择哪种模型最适合解决特定的科学问题。在上一篇论文中，我们介绍了开发在线资源以在广泛的实验场景中对电生理细胞模型进行表征和比较的最初工作。在这项工作中，我们描述了我们如何开发了一种新颖的协议语言，使我们能够将数学模型的细节（大多数心脏细胞模型采用了普通微分方程的形式）与所模拟的实验协议分开。我们开发了一个完全开放的在线存储库（我们称为心脏电生理网络实验室），该存储库可以允许用户存储和比较将相同的实验协议应用于竞争模型的结果。在当前的论文中，我们描述了这项工作的最新和计划的扩展，重点是支持从实验数据中构建模型的过程。我们概述了开发一种可读性语言的必要工作，以描述从湿实验室数据集中推断参数的过程，并通过使用实验数据拟合HERG通道模型的详细示例来说明我们的方法。我们通过讨论在该领域取得进一步进步的未来挑战，以促进心脏细胞模型开发的完全可重现方法，以进一步的进步。©2018作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
引用巴内特，迈克尔·安德鲁。 2017。量化主权：一种研究基本概念的新方法。硕士论文，哈佛大学
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
人工智能系统中的宣言laurea杂志 /人工智能系统的硕士学位-A.A。 2024-25
145865优化技术INF/01 6选择1 2 TBD 146079正式验证Ing-Inf/05 6选择1 2 *** Sebastiani Roberto 145774自动控制Ingf/04 6选择1 2 ZACCARIAN Tizzoni Michele 146170应用自然语言处理Inf/05 6选择1 2 Staiano Jacopo 146321知识发现和模式提取INF/01 6选择1 2 Casati Fabio 146322 Systems Inf/01 Inf/01 Inf/01 6选择1-2 Housers 1-2 2 Housers 14614 Knowledgge图2 Juchia faust faus faus faus/01人类行为SPS/07 6选择2 1 Bison Ivano 146308流程挖掘和管理Ing-Ing-Ing-Inf/05 6 Choice 2 1由FrancesComarino Chiara 145972用于数据科学INGINF/05 6 2 1 FIORE SANDRO SANDRO SANDRO 145801 NEUROMAGING for DATAIC SCICON SCICAN SCICAN SCICAN MIM M-PSI/02 6 6 6 2 1 BALD
选择性抑制JAK3信号足以逆转脱发Areata
引言脱发Areata（AA）是一种毛囊（HF）的自身免疫性疾病，其范围从头皮上的圆形斑块到完全脱发，与巨大的心理爆发有关，与患者相关（1，2）。AA的病因尚未完全了解，但可能涉及遗传易感性和环境触发器的组合（3）。我们先前表明，细胞毒性的天然杀戮2组成员D阳性（NKG2D +），CD8 + T细胞积累在皮肤中并有助于HF破坏（4、5）。AA的发病机理还与促促炎细胞因子的过度表达有关，例如干扰素γ（IFN-γ）和共同γ链（γC）细胞因子，这些细胞因子破坏了HF免疫特权并促进细胞毒性T淋巴细胞的生存和功能。值得注意的是，这些促进性细胞因子通过其受体通过Janus激酶/信号转移器的家族和转录激活剂（JAK/STAT）发出信号。JAK/STAT途径在先天和适应性免疫以及Hema-Topoiesis中都起着至关重要的作用。jak/stat途径的不受约束的激活有助于多种自身免疫性疾病和增殖性疾病，使JAKS成为治疗此类疾病的药理操作的有吸引力的靶标（8，9）。的确，小分子JAK抑制剂（JAKI）在治疗类风湿关节炎和骨髓纤维化以及其他自身免疫性和恶性增生性疾病方面表现出临床效率（10-12）。AA的特征是JAK/STAT活性的失调，特别是γC细胞因子和IFN-γ信号传导途径（3，4）。我们的实验室最近率先使用JAK1/2抑制剂鲁唑替尼和bariticinib，以及pan-jak抑制剂Tofacitinib在人AA治疗中的使用（3，13-15）。然而，尚未研究JAK1，JAK2和JAK3抑制对AA中Ruxolitinib，Bariticinib和Tofacitinib的治疗益处的相对贡献。最近，许多JAK选择性抑制剂已进入临床试验，以治疗各种恶性肿瘤和炎症性疾病。例如，一种JAK1选择性抑制剂Incb039110在慢性斑块牛皮癣和髓纤维的II期试验中显示出效率（16，17）。JAK2选择性抑制作用 - ITOR CEP-33779似乎在全身性红斑狼疮的小鼠模型中有效（18）。fedra-tinib和parcritinib是其他JAK2选择性抑制剂，在髓增生性疾病的鼠模型以及髓样和淋巴性恶性肿瘤中表现出治疗性有效性（19，20，20）。
syensqo用最大的电动汽车电池材料设施加速了清洁能源过渡
开创性巩固了Syensqo对美国电动汽车电池供应链的关键支持，并在佐治亚州奥古斯塔（Augusta）的新生产设施（美国电池带的核心）