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研究论文对PGM2L1作为胆管癌的预后生物标志物的新颖见解：对代谢重编程和肿瘤MicroENV
胆管癌（CCA）是一种高度致命的恶性肿瘤，是肝胆系统中最常见的腺癌。pgm2l1属于α-D-磷酸化酶超家族，作为葡萄糖1,6-双磷酸（G16BP）合酶的作用。越来越多的证据可以提供其与癌症代谢和进展的关联。然而，PGM2L1在CCA发育中的分子机制仍然缺乏证据。在这项研究中，我们发现PGM2L1表达高的CCA患者预后最差。我们确定了PGM2L1基因中的两个甲基化位点（CG15214137和CG03699633）及其预后相关性。我们进一步研究了PGM2L1表达与肿瘤浸润的免疫细胞之间的关系，特别关注CCA中性粒细胞。功能富集分析进一步表明，高PGM2L1表达与Wnt信号通路，糖酵解代谢和中性粒细胞的募集有关。共同表明，PGM2L1可以用作独立的预后生物标志物，并且与CCA中的肿瘤免疫浸润和代谢重编程密切相关。
部门名称Telangana州可再生能源开发公司有限公司
投标人应通过遵循以下程序的程序，通过www.eprocurement.telangana.gov.in提交给招标的招标来提交回应。竞标者将被要求在电子过程市场上注册https://tender.telangana.gov.in并在线提交出价。派遣招标的招标当局不得为E Procurement Platform中发布的招标招待。投标人应以EproCurement网站上显示的在线标准格式提交其资格和资格详细信息，技术投标，财务投标等。投标人应上传所有相关证书，文档等的扫描副本，以支持其资格标准/技术投标和其他证书/文档在电子程序网站中。投标人应在他上传的声明，文件，证书上签名，对其正确性/真实性负责。竞标者应根据招标通知和投标文件在投标提交期间上传相同的特定招标所需的所有要求的文件。该系统只会在用户注册时或通过用户配置文件更新时验证上传到EProurement System的加密证书。投标人必须确保Eprourement System中上传的证书用于投标提交，并且没有其他证书，尽管EproCurement System不会识别有效的证书。使用EproCurement平台注册：注册和在线竞标提交竞标者可以联系帮助台。https://tender.telangana.gov.in 数字证书身份验证：竞标者应使用其数字证书对竞标进行认证，以在EproCurement Platform上以电子方式提交竞标，并且未通过BIDDER的数字证书而无法在EproCurement Platform上进行竞标。要获得数字签名证书，您可以联系：
科学家开发出一种新的计算机语言来模拟生物体特征
大自然最美丽的一面是生物体展现出无穷无尽的形状、颜色和行为。这些特征有助于生物体生存和寻找配偶，例如雄孔雀多彩的尾巴如何吸引雌孔雀，或者它的翅膀如何帮助它飞离危险。了解特征对于生物学家来说至关重要，他们研究这些特征是为了了解生物体如何进化并适应不同的环境。
蛋白质语言模型加速了塑料降解酶的发现
塑料污染提出了一个关键的环境挑战，需要创新和可持续的解决方案。在这种情况下，使用微生物和酶的生物降解提供了环保的替代方法。这项工作引入了AI驱动的框架 - 将机器学习（ML）和生成模型集成在一起，以加速塑料降解酶的散发和设计。通过利用预先训练的蛋白质语言模型和策划数据集，我们开发了七个基于ML的二进制分类模型，以识别针对特定塑料底物的酶，平均准确度为89％。该框架应用于从补充B中的6,000多个酶序列，以对靶向多种塑料（包括PET，PLA和尼龙）的酶进行分类。此外，还将这项工作中训练有素的分类模型结合在一起，用于从头产生宠物降解酶。结构生物信息学通过内部分析验证了潜在的候选物，突出了生成和经过实验验证的酶之间物理化学特性的差异。此外，生成的序列表现出较低的分子量和较高的脂肪族指数，这些序列可能会增强与疏水性塑料底物相互作用的特征。这些发现突出了酶发现中基于AI的方法的实用性，为解决塑料污染提供了可扩展有效的工具。未来的工作将着重于对有希望的候选人的实验验证，并进一步完善生成策略以优化酶促性能。
一种强化学习方法，用于减轻语言模型中的刻板印象偏见
广泛采用由BERT和GPT等大型语言模型提供支持的应用程序，突出了社区内部对这种模型可以从培训数据中继承的意外偏见的影响的担忧。为了表现出来，过去的工作报告了LLM的证据，这些LLM扩大了性别刻板印象以及地理和种族偏见。以前的方法集中在数据预处理技术或技术上，这些技术或技术试图直接嵌入以增加资源需求，符号工作以及对足够偏见类型的适用性方面的限制方面，直接嵌入具有很大的缺点。在本文中，我们提出了精炼-LM，这是一种使用模型架构以及偏置型的强化学习对偏差的事后过滤。在包括Distillbert，Bert和Roberta在内的一系列模型中进行的实验表明，所提出的方法（i）在保留语言模型性能的同时，大大减少了刻板印象的偏见； （ii）实现适用于广泛的偏见类型，跨越诸如基于种族，宗教和基于国籍的偏见等环境的概括； （iii）减少所需的培训措施。
神经语言模型中的社会感知
摘要这项工作探讨了神经语言模型（NLMS）产生和调节“自传”故事的能力，这是由于它们广泛地接触了社会语言互动，并具有与人类相当的叙事连贯性。基于变压器体系结构的生成AI证明了执行通常被认为是人类认知能力的非凡任务的能力。有必要阐明变形金刚中算法黑匣子的功能，再加上这项研究中使用认知科学任务和测试的机会，导致了一个重要的研究领域，旨在弥合这种解释性差距。“机器心理学”一词是指典型的人类认知测试的给药。为这场辩论做出贡献，我们的提案涉及一项关于自传叙事一致性调节的经验研究，这是一种广泛用于认知心理学的元素，用于研究与自我融合性和情感调制，世界观和自我构造相关的方面。，我们将OpenAI模型纳入了需要故事生产的任务，该任务是在多层次的诱导前框架之后，考虑了三个变量：年龄，情绪和性别。结果表明，NLM不仅能够模拟人类经验的各个方面，而且还可以适应指定的角色并相应地调节其叙事水平。这提供了这些人工制品产生认知复杂文本阐述的能力的证据，并表明，由于它们过度曝光了社会语言互动，因此在变形金刚结构中的叙事意识的出现可能是可能的。
1994 年至 2024 年第二语言或外语教学中基于策略的教学和自我调节学习的文献计量和内容分析
近年来，基于策略的教学 (SBI) 和自我调节学习 (SRL) 在英语作为外语 (EFL) 和英语作为第二语言 (ESL) 环境中的作用受到越来越多的关注。这些策略在提高语言习得方面显示出了希望。例如，最近的研究考察了如何将 SRL 策略融入写作教学中，以帮助有写作困难的学生 (Bewley，2020 年；Smith 等人，2020 年)。同样，一些研究考察了阅读策略的作用及其对提高学习成果的影响 (Li 等人，2022 年；Li 和 Gan，2022 年；Li 等人，2024 年)。其他语言领域的研究，如口语 (Uztosun，2020 年)、词汇 (Araya Pérez 等人，2013 年；Fatemipour 和 Najafgholikhan，2015 年；An 等人，2021 年)、写作 (Woo
在第三级efl上下文中，外语说话焦虑的预测因素
摘要：这项研究旨在调查第三级英语作为外语（EFL）学习者的L2口语焦虑及其与L2愿意（WTC），理想和应该使用L2自我的意愿，以及在土耳其EFL中使用混合方法的L2动机。综合调查表用于定量数据，而定性数据是使用半结构化访谈收集的。主要发现表明，应与L2语言焦虑具有最牢固的正相联系，而其他变量则与L2语言焦虑相关。多重回归分析表明，应该对L2自我是L2焦虑的最强和唯一积极的预测指标。l2动机和理想的L2自我分别作为两个负面的预示符。但是，L2 WTC并未显着影响回归模型。基于结果，该研究对L2学习和教学产生了一些影响。关键字：L2说话焦虑，L2愿意交流，理想的L2自我，应对L2自我，L2动机