神经结构表示是脑图或模型样结构,在结构上类似于它们所代表的内容。这些表示绝对是“认知神经科学革命”的核心,因为它们是与革命者的机械承诺兼容的唯一类型。至关重要的是,这些同样的承诺必须在神经元活性的漩涡中观察到结构表示。在这里,我认为,无论观察的时空尺度如何,我们的神经元活性中都没有观察到结构表达。我的论点首先引入了“认知神经科学革命”(第1节),并勾勒出对结构表现形式的突出,广泛采用的说法(§2)。然后,我将咨询各种在各种时空尺度上描述我们的神经元活动的报告,认为它们都没有报告存在结构表示的存在(§3)。在对我的分析(第4节)中偏转了某些直觉异议之后,我将得出结论,在没有神经结构表达的情况下,代表性和机制不能融合在一起,因此“认知神经科学革命”被迫放弃其主要承诺之一(§5)。
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越来越多的实验证据表明,抗癌和抗菌药物本身可能通过提高可突变性来促进耐药性的获取。成功控制不断发展的人群要求将这种控制的生物学成本识别,量化并包括在进化知情的治疗方案中。在这里,我们确定,表征和利用降低目标人口大小和产生治疗引起的救援突变的盈余之间的权衡。我们表明,在中间剂量下,治愈的可能性最大,低于药物浓度产生最大种群衰减,这表明在某些情况下,通过较少积极的治疗策略可以大大改善治疗结果。我们还提供了一般性的分析关系,该关系将生长速率,药效学和依赖性突变率与最佳控制定律联系起来。我们的结果强调了基本生态进化成本的重要但经常被忽略的作用。这些成本通常会导致情况,即使治疗的目的是消除而不是遏制,累积药物剂量也可能是可取的。综上所述,我们的结果加剧了对管理侵略性,高剂量疗法的标准做法的持续批评,并激发了对诱变性和其他隐性疗法的其他隐性抵押成本的进一步实验和临床投资。
尽管在过去几十年中取得了巨大进步,但治疗失败仍然是抗癌疗法的重大负担。肿瘤细胞倾向于通过克隆进化和抗性亚克隆的选择来逃避化疗,从而导致治疗复发。下一代测序旨在找到耐药性癌细胞串扰中有希望的候选变异。这种方法可能进一步有助于分子肿瘤板适应每个患者的靶向治疗方案(1)。髓增生性综合征慢性髓样白血病(CML)成为有效且成功的靶向治疗的榜样。cml是一种罕见的肿瘤,主要是由相互易位t(9; 22)(q34; q11)引起的,导致BCR :: ABL1融合基因的形成(2)。在许多情况下,它通过酪氨酸激酶抑制剂(TKI)成功治疗,尤其是与BCR :: ABL1激酶结合的2-苯基氨基嘧啶伊替尼,从而预防了下游靶标的磷酸化(3)。尽管总体10年生存率为83%,但在治疗的五年内,所有患者中有20%至25%遭受治疗衰竭(4,5)。第二代和第三代TKI,即尼洛替尼,达沙替尼,鲍苏替尼和庞替尼,开发了以可变成功的变化(6,7)克服这种抗药性(6,7)。TKI抗性发生在依赖性或独立于BCR :: ABL1激酶改变。第一个提及的主要是由BCR :: abl1中的突变引起的,例如ABL1 p。(Tyr253His),p。(GLU255VAL)或p。(THR315ile))防止TKIS与BCR或BCR expristion TKIS结合,以防止TKIS与BCR :: ABCR1 anbl1 anbl1 and anbl1 and anbl1fination and Overection(8)。对于BCR :: ABL1-独立抵抗力,讨论了几种机制,例如,药物过表达EF ef lox top子转运蛋白,尤其是ATP结合盒(ABC)转运蛋白转运蛋白家族成员P-糖蛋白(P-GP,P-GP,ABCB1)或乳腺癌抗癌蛋白(BCRP,ABCG2)的传播(abcg2)的demaption(p-gp,abcb1),abcg2 abcg2 ryaption(abcg2)。 10)。此外,显示遗传像差,例如第8条或影响RUNT相关转录因子1(RUNX1)的突变,显示出患者中爆炸危机或抗TKI耐药性克隆的进展(11,12)。除了临床研究外,体外模型还可以详细研究耐药性的机理。这样的模型是关键工具,因为这些模型从这些模型中得出的发现被成功地转化为诊所,例如预测药物效率并改善治疗方案(13)。可以通过暴露于缓慢增加抗癌药物浓度或通过脉冲治疗来获得肿瘤细胞系的耐药性。 在这里,我们使用外显子组测序在体外模型中研究TKI抗性CML中的遗传变异。 为此,我们建立了伊马替尼和尼洛替尼抵抗的生物学重复。 我们报告了伊马替尼和尼洛替尼抗性发展中演变的序列变体。 此外,我们研究了候选变体PTPN11 p。(Tyr279Cys),PDGFRB p。(GLU578GLN)和NRAS p。(GLN61LYS)对TKI治疗的反应的影响。可以通过暴露于缓慢增加抗癌药物浓度或通过脉冲治疗来获得肿瘤细胞系的耐药性。在这里,我们使用外显子组测序在体外模型中研究TKI抗性CML中的遗传变异。为此,我们建立了伊马替尼和尼洛替尼抵抗的生物学重复。我们报告了伊马替尼和尼洛替尼抗性发展中演变的序列变体。此外,我们研究了候选变体PTPN11 p。(Tyr279Cys),PDGFRB p。(GLU578GLN)和NRAS p。(GLN61LYS)对TKI治疗的反应的影响。
遗传进化与培养之间的关系提出了两个因果问题。第一个关注当代人类文化受到我们的生物进化遗产的约束或局限的程度;第二个问题是,遗传进化本身是否受到文化活动的影响。我们认为,如果没有更完整地了解一般的表型,尤其是人类特别修改了环境中选择源的意义,从而无法完全理解进化论对人类科学的意义与人类科学的意义,从而无法充分理解。我们的主要目标是描绘和探索生物进化与文化变化之间的相互作用。进化生物学已被广泛援引人类的行为和社会制度。这些解释产生了社会生物学(Trivers 1985; Wilson 1975),人类行为生态学(Borgerhoff Mulder 1991)和进化心理学(Barkow等人(Barkow等)1992),以及进化论和社会达尔文主义(Kuper 1988)。 但是,人类行为的进化方法1992),以及进化论和社会达尔文主义(Kuper 1988)。但是,人类行为的进化方法
缺乏基础设施,文盲,不良的灌溉来源,传统和更少的载流裁剪系统是目标农民社区的主要问题。农民只从传统作物中获得消费者价格的10%至20%。除了将农业土地持有转换为非统治部门的严重趋势外,由于盈利能力差,还对农业生产和可持续性构成了严重威胁,因为麦内尔的每卡纳尔收入(如麦内/玉米(如玉米)的每卡纳尔收入将获得15000卢比的5000卢比,以15000卢比的价格兑换为15000卢比,以兑换20000卢比的工厂,以供培养工厂的工厂20000卢比。项目K-5000是JKST&IC的旗舰倡议在最初的03年期间,在该地区不同偏远地区的州土地和财产土地上,未经文化/未利用的Kah Charie(UT Graze Land),最初的土地和财产土地。基于CSIR-LLIM技术的这些农作物的种植加工和价值也将提供
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。
Revolutionising Medical Imaging with Computer Vision and Artificial Intelligence Edited by Seema Bhatnagar, Priyanka Narad, Rajashree Das and Debarati Paul This book first published 2024 Cambridge Scholars Publishing Lady Stephenson Library, Newcastle upon Tyne, NE6 2PA, UK British Library Cataloguing in Publication Data A catalogue record for this book is available from the British Library Copyright © 2024年,Seema Bhatnagar,Priyanka Narad,Rajashree Das,Debarati Paul和本书保留的所有权利。未经版权所有者事先许可,以任何形式或以任何形式或以任何形式(任何形式),以任何形式或以任何形式的方式,以任何形式或以任何形式)复制了本书的一部分,以任何形式或以任何形式或以任何方式传输。ISBN:978-1-0364-1061-2 ISBN(电子书):978-1-0364-1062-9ISBN:978-1-0364-1061-2 ISBN(电子书):978-1-0364-1062-9
这是限制物流部门增长的障碍之一。它反映在不充分和低质量的模态和终端运输基础设施,次优的模态混合物,货物和容器的效率低下且不良设计的存储设施以及效率低下的操作和维护方案以及技术的采用/适应不良。这导致货物运输时间较高且不一致,资源使用效率低下和车队管理不佳。选择运输方式,甚至存储和终端处理协议的选择很少与货物特征(旅行距离,包裹尺寸,密度等)相关。因此,高成本模式(如道路)过度使用,牺牲了内陆水道和铁路等成本效益和可持续的模式。需要更改持续和延长的次优系统(错误地看上去都处于平衡状态)。加强印度物流基础设施的方式是解构旧的并建立新的理性平衡。
尽管美国已投资于无障碍健康的数据集(例如,我们所有人目前包括近一百万参与者的基因组和临床数据),但需要更多代表性的数据来为所有美国人创建个性化医学。当前数据集的大小不足以发现症状或状况不经常观察到的患者的医学相关模式。有充分的理由相信,从chatgpt到dall-e的生成型AI的课程在其中培训更多的数据导致了极大的结果,同样适用于AI的医疗应用。当我们为医疗保健数据创新AI时,我们必须通过遵循既定的指南和标准(例如,《卫生AI AI的保证标准指南》)来确保质量数据是从个人中提供的。