精神分裂症是一种在病理生理、临床表现和功能结果方面复杂且异质性强的精神疾病(1-5)。该疾病对功能结果的多个方面产生重大影响,例如社交、职业和独立生活技能(6-14)。在与疾病相关的方面中,阴性症状和认知障碍似乎是功能不良结果的主要预测因素,比阳性症状、混乱和抑郁更为重要(7、9、12、15-21)。阴性症状是精神分裂症的核心特征,它们通常在疾病的不同阶段保持稳定,这在很大程度上导致患者的残疾(15、22-27)。它们可分为两个领域:动机缺陷,包括意志缺乏、快感缺乏和社交缺失,以及表达缺陷,包括情感迟钝和失语症(22、24、28-30)。虽然神经认知功能障碍不是诊断标准的一部分,但大多数精神分裂症患者 (SCZ) 及其未受影响的亲属都存在神经认知功能障碍,并对日常功能产生重大影响(31-35)。精神分裂症患者的不同神经认知领域均受到损害,例如注意力、处理速度、工作记忆、视觉空间学习和记忆、言语学习和记忆、推理和解决问题以及执行功能(36)。一些研究调查了可能导致精神分裂症不同临床特征的大脑改变。静息状态下的功能性磁共振成像 (fMRI) 被广泛用于收集大脑未执行任何任务时大脑活动和连接的宝贵信息(37-40)。阴性症状与多个大脑区域和回路内活动和连接的不同改变有关(28、41-44)。动机缺陷领域似乎与大脑中与动机不同方面有关的通路改变有关,而这些通路在精神分裂症患者中往往会受损。这些通路主要涉及“动机价值体系或奖励”和“动机显着性”回路内的大脑区域(28)。具体而言,已发现动机缺陷领域与右侧腹侧壳核-内侧眶额皮质通路(45)、扣带回-岛叶通路(46)、左侧背尾状核-背外侧前额皮质通路(47)、楔前叶(48)以及内侧前额叶和颞叶通路(49)内的静息态功能连接功能障碍有关,也与腹侧被盖区与右侧腹外侧前额皮质、双侧岛叶皮质和右侧枕叶复合体(50)之间的功能连接改变有关。表达缺陷领域似乎与神经发育过程的改变有关(22、51-53)。很少有 rs-fMRI 研究调查了表达缺陷区域的神经关联,结果表明额极皮质功能连接异常可能与该区域有关(54、55)。最有可能与该区域病理生理有关的大脑区域是皮质运动区、腹外侧前额皮质、前扣带皮层、杏仁核和基底神经节(41)。
农田和开放空间对于对极端天气和气候变化的韧性是必需的。空间和土壤可确保水的供应和质量,它们提供风暴潮,洪水和干旱。他们从水和空气中过滤污染物,减少城市热岛的影响并通过植被提供冷却。管理良好的土壤是碳封存的唯一最佳工具。益处会带来整个人群。保存农田可确保持续生产食品和其他农产品。没有本地生产就没有粮食安全。当地生产增强了当地经济。对栖息地,生物多样性,娱乐,美学,教育,遗产和一般福祉的更明显好处太大而复杂,无法在此处描述。我们都是管家。我要求,作为我们当选的官员和公务员,您将保护农田和开放空间作为优先事项。支持该法案。
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▪ 在 EN05 和 EN06 研讨会上发表受邀演讲,MRS 2023 年秋季波士顿 (2023) ▪ 在 CMD30 FisMat 2023 上发表受邀演讲,意大利和欧洲凝聚态物理学会联合会议,米兰 (2023) ▪ 在纳米材料科学第二届纳米材料科学奖上发表全体会议演讲 (2023) ▪ 在国际会议 PSCO 23 上发表受邀演讲,牛津 (2023) ▪ 在 MRS 春季会议上发表两次受邀演讲,在线 (2023) ▪ 在 MRS 2022 年秋季会议上发表受邀演讲,在线 (2022) ▪ 在国际会议 nanoGe 2022 春季会议上发表受邀演讲,在线 (2022) ▪ 在 2D-HAPES2021 上发表全体会议演讲,在线 (2021) ▪ 在 2021 年新型光伏材料 (LMPV) 中的光管理上发表全体会议演讲在 AMOLF (2021) ▪ 全体会议演讲 RSC 桌面研讨会讲座系列,与《材料化学杂志 A、B & C》一起获得《材料化学杂志 2020 年讲座奖》(2021 年),在线。▪ 坎皮纳斯大学新能源创新中心全体会议,在线(2020 年)。 ▪ 全体会议演讲:由通用科学教育与研究网络 (USERN) 组织的 USERN 大会和 USERN 奖颁奖节,在线 (2020) ▪ 国际会议 MRS Fall 受邀演讲,在线 (2021) ▪ ENI 公司受邀演讲,在线 (2021) ▪ 2021 年 MRS 春季会议受邀演讲,研讨会 EN06,在线 (2021) ▪ XIX 巴西 MRS 受邀演讲,研讨会 C,在线 (2021) ▪ 2020 年 NanoGe 秋季会议受邀演讲,研讨会:PeroPerFun20,在线 (2020)。 ▪ 应邀在混合钙钛矿太阳能电池的当代稳定性挑战上发表在线演讲(2020 年) ▪ 应邀在可再生能源女性 (WiRE) 会议上发表在线演讲(2020 年) ▪ 应邀在虚拟钙钛矿会议 VIPERCON 上发表在线演讲(2020 年)。
20。Albi G.,Bertaglia G.,Boscheri W.,Dimarco G.,Pareschi L.,Toscani G.,Zanella M.流行动力学的动力学建模:社交接触,控制不确定的数据和多块空间动力学。 in:预测全球联系的世界中的大流行,第1卷。 通过建模和模拟的多尺度,多学科框架,由Bellomo N.和Chaplain M.编辑,Birkhauser-Springer系列:科学,工程和技术中的建模和模拟,pp。 43–108,2022。 doi:10.1007/978-3-030-96562-4_3Albi G.,Bertaglia G.,Boscheri W.,Dimarco G.,Pareschi L.,Toscani G.,Zanella M.流行动力学的动力学建模:社交接触,控制不确定的数据和多块空间动力学。in:预测全球联系的世界中的大流行,第1卷。通过建模和模拟的多尺度,多学科框架,由Bellomo N.和Chaplain M.编辑,Birkhauser-Springer系列:科学,工程和技术中的建模和模拟,pp。43–108,2022。doi:10.1007/978-3-030-96562-4_3
没有量子电路可以将完全未知的单元门变成其相干控制版本。然而,实验中已经实现了对未知门的相干控制,利用了不同类型的初始资源。在这里,我们将这些实验实现的任务形式化,将其扩展到任意噪声信道的控制,以及涉及更高维控制系统的更一般类型的控制。对于相干控制的标准概念,我们确定了用于控制 d 维系统上任意量子信道的信息论资源:具体而言,该资源是一个扩展的量子信道,充当 (d + 1) 维系统的 d 维扇区上的原始信道。使用此资源,可以用通用电路架构构建任意受控通道。然后,我们将标准的控制概念扩展为更一般的概念,包括对可能具有不同输入和输出系统的多个通道的控制。最后,我们开发了一个理论框架,称为路由通道上的超级映射,它提供了将相干控制作为在扩展通道上执行的操作的紧凑表示,并强调了该操作对不同部门的作用方式。
摘要:CRISPR-Cas12a 是一种基因组编辑系统,最近也被用于核酸检测,有望通过 DETECTR 技术诊断 SARS-CoV-2 冠状病毒。在这里,多微秒分子动力学的集合表征了允许 CRISPR-Cas12a 中进行核酸处理的关键动态决定因素。我们表明,DNA 结合会诱导 Cas12a 构象动力学的转换,从而激活外周 REC2 和 Nuc 结构域以使核酸能够裂解。模拟表明,Nuc 结构域的大振幅运动可能有利于系统向 DNA 裂解的构象激活。在这个过程中,REC 叶起着关键作用。因此,REC 和 Nuc 的联合动力学显示出引发 DNA 靶链向催化位点构象转变的趋势。最值得注意的是,REC2 区域和 Nuc 结构域的高度耦合动力学表明 REC2 可以充当 Nuc 功能的调节器,类似于之前在 CRISPR 相关核酸酶 Cas9 中的 HNH 结构域中观察到的情况。这些相互的结构域动力学可能对于 DNA 的非特异性结合至关重要,从而对于 DETECTR 技术的潜在机制功能至关重要。考虑到 REC 是系统特异性的关键决定因素,我们的发现为未来旨在表征其在 CRISPR-Cas12a 中的功能的生物物理研究提供了合理基础。总体而言,我们的成果推进了我们对 CRISPR-Cas12a 机制的理解,并为改进基因组编辑和病毒检测的新工程努力提供了依据。■ 简介
回顾文章对心脏转移的摘要,尽管很少见,但在晚期癌症患者中是一个关键的并发症,通常与肺,乳腺癌和黑色素瘤肿瘤有关。本文全面回顾了这些转移的发生率,潜在的生物学机制,各种临床表现以及诊断方法和可用的治疗选择。由于心脏的解剖学复杂性以及可能影响其肿瘤的多样性,心脏转移的有效管理需要一种多学科的方法,涉及肿瘤学家,心脏病学家,放射科医生和外科医生。这些患者的预后通常是保留的,平均生存率有限,这强调了早期检测过程中持续进展和发展更有效疗法的需求。未来的观点包括基于肿瘤分子特征的定制治疗,新靶疗法和免疫疗法的整合以及高级图像技术和循环生物标志物的应用以改善疾病进展监测和对治疗的反应。不同的医学专业与建立致力于治疗心脏肿瘤的卓越中心之间的合作对于改善临床护理和结果至关重要。关键词:心脏转移,晚期肿瘤,生物学机制,诊断,靶疗法,免疫疗法,预后,多学科方法。
可解释人工智能 (XAI) 在过去几年中经历了显着增长。这是由于机器学习(尤其是深度学习)的广泛应用,导致开发出缺乏可解释性和可解释性的高精度模型。已经提出、开发和测试了大量解决此问题的方法,同时还有几项研究试图定义可解释性的概念及其评估。本系统综述通过分层系统将所有科学研究聚类,对与可解释性概念和 XAI 方法的评估方法相关的理论和概念进行分类,从而为知识体系做出了贡献。此层次结构建立在对现有分类法和同行评审的科学材料的详尽分析之上。研究结果表明,学者们已经确定了许多概念和要求,解释应该满足这些概念和要求,以便最终用户能够轻松理解并提供可操作的信息来指导决策。他们还提出了各种方法来评估机器生成的解释在多大程度上满足了这些要求。总体而言,这些方法可以归结为以人为本的评估和具有更客观指标的评估。然而,尽管围绕可解释性概念发展了大量知识,但学者们对于如何定义解释以及如何评估其有效性和可靠性并没有达成普遍共识。最后,本评论通过批判性地讨论这些差距和局限性得出结论,并以可解释性作为任何人工智能系统的起始组成部分,定义了未来的研究方向。