XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminteraction
原始发表论文的引用（记录版本）：Rahimi, S., Chen, Y., Zareian, M. et al (2022). Cellular and subcellular interactions o
尽管在早期检测和个性化治疗方面取得了重大进展，但癌症仍然是全球死亡的主要原因之一。目前备受关注的一种可能的抗癌方法是开发能够特异性和高效地递送抗癌药物的纳米载体。由于石墨烯基材料具有高药物负载能力和生物相容性，因此在这方面是很有前途的纳米载体。在这篇综述中，我们概述了石墨烯基材料与正常哺乳动物细胞在分子水平以及细胞和亚细胞水平上的相互作用，包括质膜、细胞骨架和膜结合细胞器，如溶酶体、线粒体、细胞核、内质网和过氧化物酶体。同时，我们汇集了有关石墨烯基材料与癌细胞相互作用的知识，这些知识被认为是这些材料在癌症治疗中的潜在应用，包括转移治疗、靶向药物递送和向非癌症干细胞的分化。我们重点介绍了一些关键参数的影响，例如石墨烯基材料的尺寸和表面化学，它们决定了这些粒子在体内和体外的内化效率和生物相容性。最后，本综述旨在将石墨烯基纳米材料（特别是氧化石墨烯）的关键参数（例如尺寸和表面改性）与它们与癌细胞和非癌细胞的相互作用关联起来，以便设计和改造它们用于生物应用，特别是用于治疗目的。2022 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
从大规模泛素化中发现合成致死相互作用
癌症疗法的发展受到合适药物靶点的限制。可以根据合成致死率 (SL) 的概念来识别潜在的候选药物靶点，SL 指的是基因对，对于这些基因对来说，单独一个基因的畸变不会致命，但畸变同时发生则会对细胞造成致命影响。在这里，我们介绍了 SLIdR（R 中的合成致死率识别），这是一个用于从大规模扰动筛选中识别 SL 对的统计框架。即使样本量很小，SLIdR 也能成功预测 SL 对，同时最大限度地减少假阳性靶点的数量。我们将 SLIdR 应用于 Project DRIVE 数据，并找到已建立和潜在的泛癌症和癌症类型特异性 SL 对，这与文献和药物反应筛选数据的结果一致。我们通过实验验证了肝细胞癌中预测的两种 SL 相互作用（ARID1A-TEAD1 和 AXIN1-URI1），从而证实了 SLIdR 识别潜在药物靶点的能力。
遇到微生物之间的主要相互作用
微生物群落的特性从微生物之间的相互作用以及微生物及其环境之间的相互作用出现。在生物体的规模上，微生物相互作用是由细胞或细胞 - 资源相遇引发的多步骤过程。微生物相互作用的定量和合理设计需要量化相遇率。通常可以通过相遇内核来量化遇到的率 - 捕获相遇率对细胞表型的依赖性的数学公式，例如细胞大小，形状，密度或运动性以及环境条件，例如湍流强度或粘度。虽然已经研究了一个多世纪的遭遇内核，但通常在微生物种群的描述中没有足够的意见。此外，仅在少数典型的遭遇场景中才知道内核公式。然而，遇到内核可以通过阐明遭遇率如何取决于关键表型和环境变量来指导实验努力来控制微生物相互作用。遭遇内核还提供了在微生物种群生态模型中使用的参数的物理基础估计。我们通过审查传统和最近确定的内核来描述微生物相互作用的这种面向相互作用的观点，这些内核描述了微生物之间的相遇以及水生系统中的微生物和资源之间的相遇。
微生物相互作用对根瘤菌健康的作用
根瘤菌是土壤细菌，可以与豆科植物建立氮固定共生。作为水平传播的共生体，根瘤菌的生命周期包括土壤中的自由生活阶段和植物相关的共生阶段。在整个生命周期中，根瘤菌暴露于与它们相互作用的无数其他微生物中，从而调节其拟合度和共生性能。在这篇综述中，我们描述了根茎与其他微生物之间相互作用的多样性，这些微生物在根际，结节开始和结节中可能发生。这些根瘤菌 - 微生物相互作用中的某些是间接的，并且发生某些微生物的存在以一种以根瘤菌的方式反馈的植物生理学的存在。我们进一步描述了这些相互作用如何对根瘤菌施加显着的选择性压力并修改其进化轨迹。对复杂的生物环境中根茎的生态进化动力学进行更广泛的研究可能会揭示出这种认真的共生相互作用的引人入胜的新方面，并为未来的农艺应用提供了关键的知识。
使用机器学习来识别疾病的遗传环境相互作用
多发性硬化症（MS）是中枢神经系统（CNS）的一种慢性炎症性疾病，被认为是遗传学与生活方式和环境因素的相互作用引起的复杂疾病。这项研究旨在确定通过使用机器学习模型有助于MS发展的遗传和环境风险因素之间的相互作用。这包括用于MS预测和随机森林，Rosetta和Logistic回归模型的逻辑回归模型，用于查找SNP与风险因素之间的相互作用。研究人群由1118个个体，5,615个，有MS和5,566个健康对照组成，并提供有关环境和生活方式暴露的遗传信息和问卷数据。遗传信息包括基因型数据，而问卷数据包括性别，20岁时BMI，吸烟习惯，暴露于阳光，单核细胞增多症状态和年龄。这项研究确定了可能与MS发展有关的潜在基因环境相互作用。这些相互作用的含义将需要在未来的研究中得到进一步验证。使用基于网络的方法确定了MS疾病模块，可用于进一步分析以鉴定涉及MS的中心基因。这项研究的结果可能会更好地了解疾病发育和发病机理，并有助于采取个性化干预措施，以最大程度地减少疾病发展的风险。
植物与病原体相互作用中的植物防御机制
植物病原体对农作物生产造成严重破坏，对农业和自然生态系统构成威胁。深入了解植物-病原体相互作用对于制定创新的农作物疾病控制和环境保护策略至关重要（Bulasag 等人）。尽管数十年来一直致力于研究植物免疫的复杂性，但理解不同宿主和微生物之间复杂的跨界相互作用仍然具有挑战性。这本 Frontiers 电子书“植物病原体相互作用中的植物防御机制”提供了 19 篇文章，涵盖了植物与病原体之间各种机制的研究。本摘要旨在为在一系列植物-病原体相互作用中控制植物免疫的复杂机制提供新的视角和新见解。
使用新型加权食品的基因 - 迪埃特相互作用分析...
糖尿病是全球最重要的公共卫生问题之一，对全球公共卫生和社会经济发展造成了沉重的负担。尽管某些国家的发病率已经开始降低，但近几十年来，其他发达国家和发展中国家的糖尿病患病率也有所增加（1）。2型糖尿病（T2D）约占糖尿病病例的90％（2），根据世界卫生组织的说法，即使在年轻人中，被诊断为T2D的人数也在增加（2）。T2D的发展主要是由不健康的生活方式以及环境和遗传因素的相互作用引起的。尽管其中一些因素受到个人控制，例如生活方式，但其他因素却没有，例如年龄，性别和遗传学的增加。饮食也归因于T2D的风险（3，4）。在许多前瞻性研究中已经确认了这种关联（5-8）。此外，T2D是一种越来越普遍的代谢疾病，引起严重的微血管并发症，即心血管疾病（CVD），视网膜病变，神经病和肾病（3，9）。此外，据报道，减肥或生活方式改良的有益影响可以预防，延迟和减少疾病的发生率（2，10）。因此，对整体饮食模式（习惯食品和营养摄入量）的有效估计已成为研究饮食与健康状况之间关系的基本方面（8）。一般饮食习惯可以提供超出营养和单一食物作用的见解（2，11）。基于食品和食物组的RF，MDS和AMDS某些指数基于国家营养建议和国家饮食指南，这些指南评估了整体营养模式，包括健康饮食指数，替代健康饮食指数，健康饮食指标，推荐食品评分（RFS），饮食质量指数，饮食质量指数，饮食质量质量评分，地中海饮食评分（MDS）以及替代地中海饮食（MDS）和替代饮食（AMDS）。
使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
宣传与生成ai
Mark Alfano，Macquarie University Amir Ebrahimi Fard，独立研究人员的关键字：错误信息，虚假信息，生成人工智能，宣传，Slopaganda摘要，至少自Francis Bacon，口号“知识IS Power”以来，已使用“知识IS Power”来捕获在小组级别上的决策之间的关系。我们知道，能够塑造小组的信息环境是塑造他们决策的一种方式。从本质上讲，这是为他们做出决定的一种方法。本文重点介绍了通过设计故意影响群体决策能力的策略，从而有效地塑造了他们在环境中利用信息的能力。其中最著名的是政治言论，宣传和错误信息。本文从这些文章中引出的现象是一种相对较新的策略，我们称之为Slopaganda。根据《卫报》的报道，澳大利亚新闻集团目前每周都会筹集3000种“本地”生成AI（GAI）故事。在未来几年中，这种“生成的AI斜率”将带来多种与知识有关的（认知）挑战。我们借鉴了认知科学和人工智能方面的当代研究来诊断斯洛帕加达的问题，描述了一些最近的令人不安的病例，然后提出了一些干预措施，这些干预措施可能有助于对抗Slopaganda。
一般循环模型中的热带气海相互作用
1加利福尼亚大学大气科学系，洛杉矶，加利福尼亚州90024，美国2 Max-Planck-Institut Ftir Meteorologie，W-000 Hamburg，FRG 3 Koninklijk Nederlands MeteOllands MeteOlogisch Instituut劳伦斯·利维莫尔国家实验室，利维莫尔，加利福尼亚州94550，美国6国家大气研究中心博尔德，80307，美国7，美国7地球物理学与行星物理学研究所，加利福尼亚州洛杉矶，CA 90024，CA 90024，美国，美国，美国霍克学会，霍克斯大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学。美国新泽西州普林斯顿实验室，美国10大气与海洋科学计划，普林斯顿大学，普林斯顿大学，新泽西州08542，美国11，美国11级水流过程实验室，NASA Goddard太空飞行中心，Greenbelt，Greenbelt，MD 20771，美国MD 20771，USA，USA，美国12个气象研究所，日本12-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-纳吉米，tsukuba，tsukuba，tsukuba，tsukuba，我