对妇科癌和宿主免疫力之间的复杂串扰进行了广泛的研究,揭示了对肿瘤发育的迷人见解。包括各种非肿瘤细胞和可溶性介体的肿瘤微环境(TME)在支持妇科癌症发展中起着关键作用(1,2)。在这些元素中,肿瘤 - 纤维化淋巴细胞(TILS)成为捍卫者,配备了识别和消除癌细胞。此外,TME包括与癌症相关的纤维细胞(CAF),内皮细胞,趋化因子,细胞因子,生长因子和抗体,共同调节癌症的启动,进步,甚至治疗反应(3-5)。癌细胞和其他TME成分释放了许多可以抑制或激活免疫细胞功能的免疫调节信号,从而有效地塑造了免疫反应(6-11)。因此,根据其组成,TME有可能将免疫系统从抗肿瘤模式转换为肿瘤状态(图1)。令人鼓舞的是,针对TME成分的治疗方法,包括髓样衍生的抑制细胞(MDSC),与肿瘤相关的巨噬细胞(TAM)和调节性T细胞(Tregs)(Tregs),并在临床前和临床研究中都表现出了令人鼓舞的抗肿瘤活性(12-18)。因此,探索TME的预测和治疗价值是推进妇科癌症治疗的明显希望。在这里,我们发表了一篇研究主题,介绍了六篇文章,重点介绍了针对妇科癌症的TME靶向治疗策略。Yu等人的评论。强调了血管生成在癌症免疫疗法的效率中的关键作用,特别是在卵巢癌的背景下。概述了血管生成,新血管的形成,不仅支持肿瘤的生长和转移,而且显着影响TME,从而影响了免疫疗法(例如免疫检查点抑制剂(ICIS))的成功。通过通过异常肿瘤脉管系统促进血液灌注不足,缺氧和免疫逃避,血管生成为有效的免疫疗法带来了艰巨的障碍。抗血管生成疗法被贝伐单抗等药物示例,其针对这些血管异常,不仅破坏了肿瘤血液供应,而且可以潜在地重塑TME,从而增强了抗肿瘤免疫力。临床和临床前研究表明
盐胁迫是继干旱之后第二大破坏性非生物胁迫,限制了全球水稻产量。通过遗传增强耐盐性是一种有前途且经济有效的方法,可在盐胁迫地区提高产量。耐盐性育种具有挑战性,因为水稻对盐胁迫的反应具有遗传复杂性,受低遗传力和高 G×E 相互作用的次要基因控制。许多生理和生化因素的参与进一步复杂化了这种复杂性。绿色革命时代以提高产量为目标的密集选择和育种工作无意中导致了控制耐盐性的基因座逐渐消失,品种间遗传变异性显著降低。遗传资源利用有限和改良品种遗传基础狭窄导致现代品种对耐盐性的响应处于停滞状态。野生种是拓宽驯化水稻遗传基础的极佳遗传资源。利用未被充分利用的野生稻近缘种的新基因来恢复驯化过程中被消除的耐盐性位点,可使水稻品种获得显著的遗传增益。野生稻种 Oryza ru fi pogon 和 Oryza nivara 已被用于开发一些改良稻种,如 Jarava 和 Chinsura Nona 2。此外,增加序列信息获取途径和增强对野生近缘种耐盐性基因组学的了解,为在育种计划中部署野生稻种质提供了机会,同时克服了野生杂交中出现的交叉不亲和性和连锁阻力障碍。预育种是构建可用于育种计划的材料的另一种途径。应努力系统地收集、评估、表征和揭示野生稻的耐盐性机制
“系统,决策和控制研究”(SSDC)(SSDC)涵盖了新的发展和进步,以及最新技术的状态,在广泛感知到的系统,决策和控制的各个领域,毫无疑问,最新,并具有高质量。目的是涵盖与系统,决策,控制,复杂的过程和相关领域相关的艺术状态和未来发展的理论,应用和观点,这些发展嵌入了工程,计算机科学,物理,物理,经济学,社会和生命科学,以及在其背后的帕拉迪格姆和方法论中。The series contains mono- graphs, textbooks, lecture notes and edited volumes in systems, decision making and control spanning the areas of Cyber-Physical Systems, Autonomous Systems, Sensor Networks, Control Systems, Energy Systems, Automotive Systems, Biolog- ical Systems, Vehicular Networking and Connected Vehicles, Aerospace Systems, Automation, Manufacturing, Smart Grids, Nonlinear Systems, Power Systems, Robotics, Social Systems,经济体系和其他。是简短的出版时间范围以及全球广泛的分布和曝光,可以使研究成果广泛而快速地传播。
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支,它探索控制自主单元(称为细胞)行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构(“冯·诺依曼架构”)而闻名,但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。
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Rubia Shoukat * 摘要 人工智能 (AI) 正在改变全球教育,通过个性化学习、自动评分和智能内容增强学习体验和成果。本文对中国和印度教育系统中实施人工智能技术的程度进行了比较分析,重点介绍了关键举措、成功案例和挑战。基于这些发现,建议巴基斯坦采取类似战略来改善其教育格局。研究发现,人工智能已被各种教育机构以多种形式广泛采用和利用在教育领域。最初,人工智能通过计算机和相关技术体现出来,逐渐演变为基于网络和在线的智能教育系统。最终,嵌入式计算机系统和其他技术的集成导致使用人形机器人和基于网络的聊天机器人来独立或与人类教师一起履行教师职责。此外,这些系统利用机器学习和适应性来定制和个性化课程和内容以满足学生的需求,从而提高了学生的参与度和保留率,从而提高了整体学习体验和教育质量。关键词:教育技术、人工智能、AI、教育、机器学习、人机界面 简介 社会变革的概念是多方面的,有多种定义。该术语用于描述人际关系、互动
农业创新对于扩大农作物的遗传多样性至关重要,专注于提高产量,对生物和非生物应力因素的耐受性营养价值以及对新环境的适应性,尤其是在响应气候变化方面。利用各种遗传资源,包括在包括局部陆地等基因库中维持的农场多样性和种质,以及次级基因库,也必须变得势在必行。传统品种,陆地和其他未充分利用的种系很少被育种者使用,主要是由于不必要的联系。基因组学工具可以有效地处理这一问题。例如,大米中的“ SD1基因与干旱耐受性QTL之间的遗传联系”是一个显着的繁殖挑战,最近通过标记辅助育种克服了。另一个例子是“ Cimmyt-发现的种子(种子)”计划,该计划使用基因组学工具来大量使用小麦种质库。先进的基因组学工具和技术通过知识丰富为制定育种计划的知识发展提供了有希望的途径。通过识别和融合新等位基因来整合未充分利用的遗传多样性和解锁遗传多样性,可以扩大培养品种的遗传基础。这种方法称为“基因组学辅助杂种”,包括多样性分析,功能基因组学和结构基因组学,以及用于作物改善所需的先进统计工具。拥抱“基因组辅助 - 预育”对于满足全球粮食,燃料和鱼的需求而言至关重要。
具有负条件冯诺依曼熵的量子态在多种信息论协议中提供了量子优势,包括超密集编码、状态合并、分布式私有随机性提炼和单向纠缠提炼。虽然纠缠是一种重要资源,但只有一部分纠缠态具有负条件冯诺依曼熵。在这项工作中,我们将具有非负条件冯诺依曼熵的密度矩阵类描述为凸和紧的。这使我们能够证明存在一个 Hermitian 算子(见证人),用于检测任意维度二分系统中具有负条件熵的状态。我们展示了两种此类见证人的构造。对于其中一种构造,状态中见证人的期望值是状态条件熵的上限。我们提出了一个问题,即获得状态条件熵集的严格上限,其中算子给出相同的期望值。我们对两个量子比特的情况用数字方法解决了这个凸优化问题,发现这提高了我们证人的实用性。我们还发现,对于特定证人,估计的严格上限与 Werner 状态的条件熵值相匹配。我们阐明了我们的工作在检测几个协议中的有用状态方面的实用性。
随着世界人口的增长,对可持续食品来源的需求增加,水产养殖,水生生物的耕种已成为一个关键行业。将生物技术整合到水产养殖中代表了一种新的边界,提供了创新的解决方案,以提高生产力,可持续性和环境管理。本文探讨了生物技术的进步如何改变水产养殖,应对挑战,并为更具弹性和高效的海鲜供应链铺平道路。生物技术正在迅速将水产养殖转变为更可持续和有效的行业。通过利用基因工程,选择性育种以及疫苗和益生菌等先进的疾病管理技术,水产养殖者可以提高养殖物种的健康和生产力。用藻类和植物性蛋白等替代品优化营养可以减少对野生鱼类储备的依赖,从而促进循环经济。生物修复通过处理废水和最小化污染物,进一步确保环境责任,从而增强了水产养殖在可持续粮食生产中的作用。
韩国仁川根特大学全球校园环境与能源研究中心; b比利时奥斯达德蓝桥,根特大学生物科学工程学院动物科学与水生生态学系; C BIO环境科学技术(最佳)实验室,根特大学全球校园,韩国仁川;布鲁塞尔应用科学与艺术大学,比利时布鲁塞尔;比利时根特的植物系统生物学中心; f藻类(SAG)的实验性植物学和培养物收集,哥廷根大学,德国哥廷根; G比利时根特大学生物学系生物学和水生生态学实验室; H Waddenacademie,Huis Voor de Wadden,Leeuwarden,荷兰; I荷兰Yerseke皇家尼奥斯和乌得勒支大学河口和三角洲系统系; J根特大学绿色化学技术系,比利时根特; K韩国仁川根特大学全球校园生物系统与生物技术数据科学中心; l印度Bareilly的MJP Rohilkhand University植物科学系; M Life Sciences,生命科学学院与生物工程学院,仁川国立大学,韩国仁川