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基因设计的巨噬细胞持续存在于实体瘤中，并局部提供治疗蛋白以激活免疫反应
背景我们设计了未分离的外周血单核细胞（PBMC），以充当抗原呈递细胞（APC），产生有效的CD8+ T细胞反应。我们研究了基于PBMC的癌症与靶向白细胞介素2变体（IL2V）的综合疗效；抗细胞死亡蛋白1（MUPD1-IL2V）和抗纤维细胞激活蛋白（MUFAP-IL2V）。方法，我们使用微流体细胞工程系统（CellSqueeze®）生成了基于PBMC的癌症疫苗，该系统促进了直接的胞质抗原递送，并在PBMC中启用细胞子组以充当APC。所使用的免疫细胞因子包含与抗体相关的基质或免疫细胞（分别为AFAP和APD-1）拟合抗体的IL2V，并具有修饰的FCR结合。与野生型IL-2相比，IL2V部分仅消除了与IL-2RA（CD25）的结合，仅导致IL-2RGB结合，从而完全维持对NK和CD8+ T细胞的活性，同时避免TREG活性和CD25介导的毒性。Results In the murine TC-1 HPV tumor model, SQZ-PBMC- based vaccines show efficacy as monotherapy (1e6 cells admin- istered iv on day 14 post-tumor implant), while SQZ combi- nation therapy with targeted immunocytokines, muPD1-IL2v and muFAP-IL2v (2 mg/kg or 1 mg/kg, respectively, adminis-在第21、28和35天的肿瘤植入物中进行了IV，这显着延迟了肿瘤的生长，并改善了鼠TC-1 HPV肿瘤模型的生存率。在一项机械研究中，SQZ-PBMC与MUPD1-IL2V结合使用，导致肿瘤内抗原特异性CD8+ T细胞的扩张增加组合治疗组的中位生存期在肿瘤后第84天保持不确定，而单一治疗治疗组的中位生存时间分别计算出MUFAP-IL2V，MUPD1-IL2V和SQZ单一疗法组的中位生存时间为36.5、42和70天。初始肿瘤清除率后，无肿瘤的小鼠（SQZ单一疗法的2/12只动物；用MUFAP-IL2V进行SQZ的8/12只动物；与MUFAP-IL2V的动物； 11/11动物，用于使用MUPD1-IL2V的SQZ进行SQZ，第84天都重新挑选了第84天，并至少在肿瘤后至少恢复了7周后，并在静止后响应了7周，建议静止后的静力，建议静止量。
用于评估生成规则的加强学习
引入程序内容产生（PCG）和通过机器学习（PCGML）的程序性内容生成（Summerville等人2018）是视频游戏研发中使用的技术，可以自动创建游戏内容。他们为开发人员提供了创建，测试和修改的工具，例如地图生成，Quest Generation和自动化武器设计。在视频游戏开发中，游戏机制（也称为规则）决定了游戏对玩家输入的反应；它们被定义为“游戏核心的规则，过程和数据”（Adams and Dormans 2012）或“旨在与游戏状态互动的代理商所调用的方法”（Sicart 2008）。在设计平衡且引人入胜的规则是一个复杂的过程中，通常会掌握重要的人类专业知识，但有一些承诺的自动化游戏设计方法（AGD）。在这种方法中，可以利用PCG方法来生成新规则，并且可以使用确定性的自主剂来近似人类参与者，例如在机械师中（Cook等人。2013）。尽管大多数AGD都使用某种形式的人类经验近似来评估生成的规则，但它们主要依靠具有某些缺点的静态健身功能或计划者。不喜欢这些代理商，人类不仅在静态上玩游戏，尤其是在面对新规则时。相反，他们必须通过反复试验学习玩游戏。
是否有还原碳产生的水床效应...
摘要：本研究探讨了在碳排放策略背景下称为水床效应的现象，重点是欧盟27和中国之间的比较。这是一种经济隐喻，用于描述限制性政策的实施后，尤其是在不同监管标准的地区之间，描述现象从一个地方迁移到另一个地方。全球贸易动态起着至关重要的作用，欧盟27与中国之间的贸易关系影响了碳排放。尽管欧盟27努力，但与中国的贸易赤字扩大，导致排放量不成比例。分析的数据表明，由于环境法规和生产外包的差异，由于排放的重新分布而增强了两个区域之间的碳排放效应。因此，该研究揭示了贸易失衡与碳排放之间的相关性，近年来，中国的排放量超过了欧盟-27的排放。遏制欧盟27中排放的努力受到水床的影响，加剧了全球气候挑战。此外，水床的效应变成了“移动门柱”现象，强调了对全面和协作气候政策的需求。该分析有助于更深入地了解气候政策与碳排放的全球分布之间的复杂动态，这对全球环境政策的发展和未来实施产生了显着影响。解决气候变化需要采用多方面的方法，欧盟-27气候政策发挥了至关重要的作用。为了有效缓解气候变化，欧盟27政策必须倡导国际协议，为全球保护工作做出贡献，并实施对经济影响最小的国内政策。此外，认识到全球排放和贸易动态的相互联系对于开发可持续解决方案至关重要。最终，需要一项集体努力来打击气候变化，强调在全球范围内综合和公平的气候政策的重要性。关键字：水床效应，CO 2排放，环境政策，贸易平衡，温室气体。JEL分类：Q51，Q56，Q58，F18，H27
验证生物反应器中生成的死区为...
摘要可再生能源生产的微生物的活性和生长仍受生物反应器中产生的死区的影响。与同一生物反应器的其他地区相比，这些区域形成了营养和热梯度，在某些地区引起了丰富的食物。当前的研究是识别那些死区的一步，然后是改善反应堆内介质流动的另一步骤。结果表明，生物反应器的内部可能是这种死区创造和扩散的关键因素。例如，圆盘型扩散器的位置有助于在反应堆底部生成这些区域。是使用当前研究中提出的环形型扩散器从反应器中的流体运动推断出来的。在两个生物反应器中都检查了最重要的因素的气泡尺寸，气体质量通量和圆角的辐射。结果表明，当圆盘扩散器被环形扩散器取代时，反应器该区域的这些参数有明显的改善。例如，以0.0198 m/s的速度记录了平均液体速度，而在两个反应堆中使用的相同气泡直径下，以0.00077 m/s的速度记录了速度，以0.00077 m/s的速度记录。在当前研究中还解决了数学模型中MI Croornisms存在的影响。结果表明，在环形扩散器存在下，生物消耗后仍位于反应器底部的氧气量高于常规反应器中的氧气。这清楚地强调了生物反应器内部部位设计的重要性。
识别锂离子电池产生的挥发物...
带有质谱（GC/MS）的气相色谱法是识别多种气体和挥发性有机成分的金标准技术。色谱分离后，质谱仪将分子成分分解为片段离子的特征模式。使用商业光谱数据库和解释确定了这些模式，而不严格依赖历史色谱数据的内部库。质谱的另一个好处是，方法修改不会影响识别组件的能力，因此可以优化一般方法以更好地靶向一个或多个组件。该技术的局限性包括GC/MS无法检测氢或氟化物气体的能力，以及对定量分析的可靠性的可能担忧。
医学领域的人工智能生成内容 (AIGC)
摘要：近年来，人工智能生成内容（AIGC）受到越来越多的关注，并呈指数级增长。AIGC 是由生成式人工智能（AI）模型根据人类提供的指令提取有意信息生成的。AIGC 可以快速自动生成大量高质量内容。目前，医学领域存在医疗资源短缺和医疗程序复杂的问题。由于其特点，AIGC 可以帮助缓解这些问题。因此，AIGC 在医学中的应用近年来受到越来越多的关注。因此，本文对 AIGC 在医学中的研究现状进行了全面的综述。首先，我们对 AIGC 进行概述。此外，基于最近的研究，从医学图像处理和医学文本生成两个方面回顾了 AIGC 在医学中的应用。本文对基本的生成式人工智能模型、任务、目标器官、数据集以及研究贡献进行了探讨和总结。最后，我们还讨论了人工智能生成式人工智能所面临的局限性和挑战，并结合相关研究提出了可能的解决方案。希望本综述能帮助读者了解人工智能生成式人工智能在医学领域的潜力，并获得一些该领域的创新思路。
作者身份和人工智能生成的作品：一种新方法......
版权保护的演变最初始于 16 世纪印刷技术的出现，但随着 21 世纪技术的创新和发展，这一演变遇到了一系列新的困难。版权标准的保护和实施基于通过立法制定的法律。本文认为，人工智能产生的创意作品是原创的，应该获得版权保护。人工智能的发展是一项重大而有影响力的技术进步，促进了前所未有的独特创造力的出现和融合。人工智能的生产力在各个领域都经历了显著的增长。本文研究了人工智能作品的所有权与版权保护之间的关系，以探讨授予此类作品版权保护的理由。本文分析了与数字版权相关的当前困难和未来可能的发展。提出的混合所有权模型建议授予人工智能系统、其程序员、用户和公司法律身份，所有这些都包含在一个名为人工智能人格 (AiLE) 的法律实体中。本文建议有必要进行法律修改，以处理和建立保护版权和拥有尼日利亚和其他司法管辖区人工智能创作的原创作品的新基础。
使用 CRISPR/... 生成 OsPUB7 敲除突变体
摘要：植物在遭受非生物胁迫时会产生和积累抗逆物质，这涉及一种蛋白质转化机制，即分解逆境损伤的蛋白质并提供可用的氨基酸。真核生物的蛋白质周转主要由泛素化途径驱动。在蛋白质降解所需的三种酶中，E3泛素连接酶在大多数细胞中起着关键作用，因为它决定了泛素化的特异性并选择要降解的靶蛋白。在本研究中，为了研究OsPUB7（水稻的植物U-box基因）的功能，我们构建了CRISPR/Cas9载体，生成OsPUB7基因编辑个体，并使用基因编辑株系评估对非生物胁迫的抗性。在缺乏T-DNA的T 2 OsPUB7基因编辑无效株系（PUB7-GE）中观察到干旱和盐分胁迫处理的抗逆表型。此外，尽管 PUB7-GE 在 mRNA 表达分析中没有显示出任何显著变化，但它显示出比野生型 (WT) 更低的离子泄漏和更高的脯氨酸含量。蛋白质-蛋白质相互作用分析表明，已知与胁迫有关的基因 (OsPUB23、OsPUB24、OsPUB66 和 OsPUB67) 的表达在 PUB7-GE 中增加，并通过与 OsPUB66 和 OsPUB7 形成 1 节点网络，充当干旱和盐胁迫的负调节剂。这一结果证明 OsPUB7 将成为水稻育种和未来抗旱/非生物胁迫研究的有用目标。
聊天机器人产生的150万材料叙事
人工智能（AI）的出现已使对各种应用的材料进行了全面的探索。但是，AI模型通常优先考虑科学文献中经常遇到的材料示例，从而根据固有的物理和化学属性限制了合适的候选者的选择。为了解决这种不平衡，我们生成了一个数据集，该数据集由OQMD，材料项目，JARVIS和AFLOW2数据库的1,453,493个自然语言材料叙事组成，这些叙述基于从头算的计算结果，这些结果在周期表中更均匀分布。基于三个标题：技术准确性，语言和结构以及内容的相关性和深度的人类专家和GPT-4对生成的文本叙述进行了评分，显示了相似的分数，但内容的深度是最滞后的。多模式数据源和大语言模型的集成具有巨大的AI框架潜力，以帮助探索和发现固态材料以进行特定的利益应用。
对生成数据的培训使模型忘记
稳定的扩散从描述性文本彻底改变了图像创建。GPT-2，GPT-3（.5）和GPT-4在各种语言任务中表现出惊人的表现。chatgpt向公众介绍了此类语言模型。现在很明显，大型语言模型（LLMS）将留在这里，并且会在整个在线文本和图像的生态系统中产生巨大的变化。在本文中，我们考虑未来可能会有什么。一旦LLM在网上找到大部分语言，GPT- {N}会发生什么？我们发现，在训练中使用模型生成的内容会导致不可逆的缺陷，其中原始内容分布的尾巴消失了。我们将这种效果称为模型崩溃1，并表明它可以在变异自动编码器，高斯混合模型和LLM中发生。我们建立了这种现象背后的理论直觉，并在所有学到的生成模型中描绘了它的普遍性。我们证明，如果我们要维持从网络上刮除的大规模数据培训的好处，则必须认真对待它。的确，在LLMS在从Internet爬网的数据中产生的内容的存在下，收集到有关人类与系统的真正人类互动的数据的价值将变得越来越有价值。