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![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
机器学习驱动的糖蛋白质组学分析标识了新型糖尿病相关的糖基化生物标志物
糖基化在包括糖尿病在内的蛋白质功能和疾病进展中起着至关重要的作用。这项研究进行了全面的糖蛋白分析，比较了健康的志愿者（HV）和DM样品，并鉴定出19,374肽和2,113种蛋白质，其中11104种是糖基化的。总共将287种不同的聚糖映射到3,722个糖基化的肽，揭示了HV和DM样品之间糖基化模式的显着差异。统计分析确定了29个显着改变糖基化位点，在DM中上调了23个，在DM中下调了6个。值得注意的是，在DM中，在Prosaposin的位置215处的Glycan HexNAC（2）Hex（2）FUC（1）在DM中显着上调，标志着其首次报道的与糖尿病的关联。机器学习模型，尤其是支持向量机（SVM）和广义线性模型（GLM），在基于糖基化特征（Glycans，糖基化蛋白质和糖基化位点）区分HV和DM样品时，可以在区分HV和DM样品时获得高分类精度（〜92％：96％）。这些发现表明，改变的糖基化模式可能是糖尿病相关病理生理和治疗靶向的潜在生物标志物。
子宫内膜免疫分析和精确疗法...
材料和方法：这项随机对照开放的两臂试验包括IVF患者，并在胚胎转移前评估了免疫子宫内膜环境和精确治疗（ET）。2015年10月至2023年2月，有493名患者入学。子宫内膜活检。子宫内膜免疫促进涉及子宫内膜中细胞因子生物标志物的分析。如果诊断出免疫子宫内膜失调，则计算机随机化将患者分配给常规ET（无视免疫发射）或个性化ET（具有适合免疫功能的精确治疗）。主要分析的重点是使用改良意图对治疗人群（MITT）证明精度治疗的优势，不包括没有ET的患者。主要终点是ET第一次尝试后的活出生率（LBR）。
通过变性梯度凝胶电泳分析聚合酶链反应扩增的基因编码复杂微生物种群
我们描述了一种分析复杂微生物种群遗传多样性的新型分子方法。该技术基于通过变性梯度凝胶电泳 (DGGE) 分离编码 16S rRNA 的聚合酶链式反应扩增基因片段，这些片段的长度相同。对不同微生物群落的 DGGE 分析表明，分离模式中存在多达 10 个可区分的条带，这些条带很可能来自构成这些种群的许多不同物种，从而生成了种群的 DGGE 图谱。我们表明，可以识别仅占总种群 1% 的成分。使用针对硫酸盐还原菌 16S rRNA 的 V3 区特异性的寡核苷酸探针，可以通过杂交分析识别某些微生物种群的特定 DNA 片段。对在有氧条件下生长的细菌生物膜的基因组 DNA 进行分析表明，尽管硫酸盐还原菌具有厌氧性，但它们仍存在于这种环境中。我们获得的结果表明，该技术将有助于我们了解未知微生物种群的遗传多样性。
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。
＃4811 Zidesamtinib和其他ROS1抑制剂在颅内CD74-ROS1 G2032R临床前模型
截至2024年8月，FDA已批准Crizotinib，Entretectinib和Repotrectinib用于治疗ROS1 +转移性NSCLC患者。Zidesamtinib正在针对晚期ROS1 + NSCLC和其他实体瘤患者的1/2期试验中进行研究（ARROS1，NCT05118789）。与Zidesamtinib批准或研究疗法没有进行头对头临床研究。临床前实验没有能力确定测量的任何抑制剂之间测量值差异的统计显着性。TKI效力基于BA/F3 CD74-ROS1和CD74-ROS1 G2032R；有关在具有野生型ROS1融合的7个细胞系和具有ROS1 G2032R融合的6个细胞系的ROS1 TKI的更全面的表征，请参见参考1。❯财务披露
Motus：分类分类学组成，转录活性和微生物群落的应变种群
Motu Profiler或Short Motus是一种软件工具，可以从分类学组成，代谢活性成员的丰富性以及菌株群体的多样性方面对微生物群落的生产。为此，它维护了单拷贝系统发育标记基因序列的数据库，该数据库被用作参考，简短读取的元基因组和元文字读数被映射为识别和定量微生物分类群。在这里，我们描述了两个基本协议中最常见的MOTU剖面用例。其他支持协议提供有关其安装和深入指南的信息，以调整其设置，以增加或降低检测和量化分类单元的严格度，以及用于自定义输出文件格式。提供了解释分析结果的指南，以及有关独特功能，方法学细节和工具的开发历史的其他信息。©2021作者。Wiley Perigonicals LLC发布的当前协议。
scn_for_ar_filing_fy_22_233.pdf
177 SANDEEP MITTAL Importer NO 0 0 0 0 0 17500 YES 0 0 0 0 0 0 0 178 SHINTO CORPORATION Importer NO 0 0 0 0 0 17500 YES 0 0 0 0 0 0 0 179 VNS INTERNATIONAL Importer NO 0 0 0 0 0 17500 YES 0 0 0 0 0 0 0
转录组分析显示多个昼夜节律
方法：从UCSC Xena和基因表达综合（GEO）数据库中提取了与CC和其他常见妇科癌有关的转录组数据和临床信息。在这项研究中，获得了CC（靶基因）的差异表达的CRRG，并通过“ clusterproFiller”进行了这些靶基因的功能富集分析。然后，将CC的生物标志物筛选为构建生存风险模型（风险评分）。此外，在不同风险组中进行了不同风险组的功能和肿瘤微环境（TME）分析，以进一步研究CC的潜在机制。此外，还进行了三种常见的妇科癌症中生物标志物的预后价值和功能分析，以揭示潜在的一致性或异质性法规。
猕猴中肺肉芽肿的多模式分析揭示了结核病控制的细胞相关性
Hannah P. Gideon, 1 , 2 , 23 Travis K. Hughes, 3 , 4 , 5 , 23 Constantine N. Tzouanas, 3 , 4 , 5 , 23 Marc H. Wadsworth II, 3 , 4 , 5 , 6 Ang Andy Tu, 7 Todd M. Gierahn, 7 Joshua M. Peters, 4 , 7 Forrest F. Hopkins, 4 , 8 Jun-Rong Wei, 4 , 8 Conner Kummerlowe, 9 Nicole L. Grant, 1 Kievershen Nargan, 10 Jia Yao Phuah, 1 H. Jacob Borish, 1 Pauline Maiello, 1 Alexander G. White, 1 Caylin G. Winchell, 1 , 2 , 11 Sarah K. Nyquist, 3 , 4 , 5 , 9 , 12 Sharie Keanne C. Ganchua, 1 Amy Myers, 1 Kush V. Patel, 1 Cassaundra L. Ameel, 1 Catherine T. Cochran, 1 Samira Ibrahim, 3 , 4 , 5 Jaime A. Tomko, 1 Lonnie James Frye, 1 Jacob M. Rosenberg, 4 , 8 , 13 Angela Shih, 13 Michael Chao, 4 , 8 Edwin Klein, 14 Charles A. Scanga, 1 , 2 Jose Ordovas-Montanes, 4 , 5 Bonnie伯格（Berger），约书亚·T·马蒂拉（Joshua T. Shalek 3，4，5，6，6，18，24，25， * 1微生物学和分子遗传学系，匹兹堡大学医学院，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡研究中心，匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学，美国3号宾夕法尼亚州匹兹堡大学3.哈佛大学，马萨诸塞州剑桥，美国5麻省理工学院和哈佛大学，马萨诸塞州剑桥市6美国6化学系，马萨诸塞州理工学院，马萨诸塞州剑桥市，美国7 7生物工程系），sfortune@hsph.harvard.edu（S.M.F.美国马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州波士顿公共卫生学院9计算与系统生物学计划，马萨诸塞州技术研究所，美国马萨诸塞州剑桥市，美国10号非洲卫生研究所，南非德班，南非，肺部，过敏和重症监护医学司，匹兹堡大学，匹兹堡大学，匹兹堡，帕特斯堡，帕特斯堡，帕特斯堡，帕特斯堡，帕特斯堡，美国12级计算机。美国马萨诸塞州剑桥市技术，13美国马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州综合医院，美国马萨诸塞州波士顿，美国14号实验室动物研究部，匹兹堡大学，匹兹堡宾夕法尼亚州匹兹堡大学15美国匹兹堡，匹兹堡大学匹兹堡大学的传染病学系，美国15南非德班，纳塔尔17化学工程系，马萨诸塞州剑桥，马萨诸塞州剑桥市，美国马萨诸塞州剑桥研究所18宾夕法尼亚州剑桥市的马萨诸塞州综合癌症研究所，马萨诸塞州科技研究所19 of KwaZulu-Natal, Durban, South Africa 21 Department of Infection and Immunity, University College London, London, UK 22 Department of Microbiology and Physiological Systems, University of Massachusetts Medical School, Worcester, MA, USA 23 These authors contributed equally 24 These authors contributed equally 25 Lead contact *Correspondence: joanne@pitt.edu (J.L.F.），shalek@mit.edu（A.K.S。）https://doi.org/10.1016/j.immuni.2022.04.004