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解决复杂先天性肢体疾病的课程
先天性遗传疾病影响人类和其他哺乳动物的肢体形态，由于它们的发生频率相当高，并且在以严重形式表示时，它们的发生频率相当高，并且易于检测。在大多数情况下，它们的分子和细胞病因在最初的术语后很长一段时间一直未知，通常是几十年，有时甚至接近一个世纪。在过去的20年中，我们对基因的理解，尤其是在大型基因组距离上的实验和概念进步，允许重新开放这些冷病例，并最终解决了其中一些病例。这些研究不仅导致了罪魁祸首和机械主义的隔离，还导致了对这种突变型构型受到干扰的经常复杂的调节过程的理解。在这里，我们提出了几种案例，其中从档案中从档案中检索了休眠的调节突变，从历史角度到它们的分子解释。虽然某些情况是开放的，但要等待新工具和/或概念来结束调查，但对其他人的解决方案为我们理解了我们对开发基因调节中的特定特征的理解，因此可以用作基准测试，以解决将来未来非编码变体的影响。
气候相关政策如何影响发电经济
摘要 综述目的 对气候变化的担忧使政策制定者面临越来越大的减少温室气体排放的压力。为实现这一目标，人们采用了多种政策机制，包括对碳排放征收庇古税以及对无碳发电的补贴和强制要求。此类机制带来的挑战是，它们会扭曲能源市场，影响价格以及投资或维持发电能力的财务可行性。 最新发现 我们调查了有关政策机制如何影响市场以及短期和长期经济信号的文献。我们还提出了一个案例研究来探讨这些问题。我们的案例研究采用两步建模程序。首先，长期发电和输电规划模型确定在不同气候政策制度下为服务未来负荷而构建的最佳技术组合。接下来，使用机组承诺模型来模拟系统的每小时运行。结合这两个建模步骤的结果，我们评估了使用不同政策机制实现碳减排的效率。摘要 根据我们的文献调查和案例研究，我们发现市场化政策（例如碳税）最有效地实现了脱碳目标。此外，市场化政策在批发电力市场的价格形成方面扭曲性最小。
模块化 CRISPR 筛选可识别导致 HIV-1 潜伏期的单个和组合途径
潜伏 HIV-1 原病毒的转录沉默需要复杂且重叠的机制，这对体内消除 HIV-1 构成了重大障碍。我们开发了一种新的潜伏 CRISPR 筛选策略，称为潜伏 HIV-CRISPR，该策略使用将编码 guideRNA 的慢病毒载体基因组包装到出芽病毒体的上清液中，作为维持 HIV-1 潜伏期的因素的直接读数。我们开发了一个针对表观遗传调控基因的定制 guideRNA 库，并将筛选与潜伏期逆转剂（非典型 NF κ B 通路的激活剂 AZD5582）配对，以检查控制 HIV-1 潜伏期的机制组合。 ING3 是核小体乙酰转移酶 H4 组蛋白乙酰化 (NuA4 HAT) 复合物的组成部分，它与 AZD5582 协同作用，激活 J-Lat 细胞系和 HIV-1 潜伏期原代 CD4+ T 细胞模型中的原病毒。我们发现，ING3 的敲除会降低 H4 组蛋白尾部的乙酰化和 HIV-1 LTR 上的 BRD4 占有率。然而，ING3 的敲除与通过 AZD5582 激活非典型 NF κ B 通路相结合，导致 HIV-1 原病毒上 RNA 聚合酶 II 的启动和延长显著增加，这种方式在所有细胞启动子中几乎是独一无二的。
急性髓系白血病对小分子药物的耐药机制
AML 是一种侵袭性血癌，其特征是恶性造血干细胞和祖细胞不受控制地增殖。全面的基因组研究揭示了这种疾病的遗传复杂性，从而导致了更完善的分类系统和风险分层 [ 1 – 4 ]。长期以来，AML 的治疗纯粹以化疗为基础，阿糖胞苷和蒽环类药物是大多数一线治疗中的标准治疗方法 [ 5 , 6 ]。然而，随着对该疾病遗传异质性的了解不断增加，以及相关针对遗传病变的药物的开发努力，治疗前景开始发生变化。2017 年，FLT3 抑制剂米哚妥林是首个获得当局批准的 AML 小分子 [ 7 ]。从那时起，已经开发了大量小分子。这些抑制剂已经获批或目前处于临床前或临床试验的不同阶段。尽管这些药物在临床上取得了无可争议的成功，但原发性耐药或复发是一个巨大的临床问题。因此，了解和克服耐药机制是临床医生和研究人员面临的一项重大挑战。在这篇综述中，我们重点介绍了目前对临床上最相关、权威机构批准的 AML 小分子药物的遗传和非遗传耐药机制的了解。这些药物包括各种 FLT3 抑制剂、IDH1/IDH2 抑制剂和
![arXiv:2110.06553v2 [cs.RO] 2022 年 9 月 23 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5cd0f30ce7869e8d45f911842b46a71f12d9c925.webp)
arXiv:2110.06553v2 [cs.RO] 2022 年 9 月 23 日
脑电图（EEG）是一种流行且有效的情绪识别工具，但脑电在人脑中的传播机制及其与情绪的内在关联尚不明确。本工作提出了四种不同的变换器框架（空间注意、时间注意、顺序时空注意和同时时空注意）用于脑电情绪识别，以探索情绪与时空脑电特征之间的关系。具体而言，空间注意和时间注意分别用于学习情绪识别的拓扑结构信息和时变脑电特征。顺序时空注意依次进行一秒片段内的空间注意和一个样本内的时间注意，以探究情绪刺激对同一时间片段内不同脑电电极脑电信号的影响程度。同时时空注意策略的空间注意和时间注意同时进行，用于建模不同空间特征在不同时间段之间的关系。实验结果表明，同时时空注意策略在所有设计方案中具有最佳的情绪识别准确率，表明对脑电信号空间和时间特征相关性进行建模对情绪识别具有重要意义。
药物研发新方法及新靶点抗疟新药开发
疟疾是全球范围内的严重医学问题，每年导致大量死亡和发病。治疗替代方案有限，耐药性寄生虫类型的出现对疟疾治疗构成了重大挑战。为了防止公共卫生灾难，迫切需要具有单剂量疗法、广泛治疗能力和新机制的新型抗疟药物。开发抗疟药物的方法有多种，从改变现有药物到创造具有特定靶向能力的新化合物。多种基因组技术的出现以及寄生虫生物学的最新进展为开发新型治疗方法提供了各种可能的靶点。现代已经发现了许多有希望的药理学干扰靶点。因此，我们的综述集中于新型抗疟药物创新方面的最新科学和技术进展。蛋白激酶、胆碱转运抑制剂、二氢乳清酸脱氢酶抑制剂、异戊二烯生物合成抑制剂以及参与脂质代谢和脱氧核糖核酸复制的酶是目前正在研究的最有趣的抗疟靶蛋白。本文概述了可以抑制疟疾的新细胞靶点和药物及其开发技术。
CRISPR/CAS9介导的植物基因组编辑的时代
摘要最近，工程化的核酸酶具有革命的基因组编辑，以在复杂的真核基因组中的特定位点扰动基因表达。这些基因组编辑工具的三个重要类别是锌指核酸酶（ZFN），梅甘（Meganu）和转录激活剂样效应核酸蛋白酶（TALEN），它们用作构成靶标特异性DNA结合结构域和分子scissors scissors Orecartors orcissor or Cilliction scissor or Crimentector或bigractionals的杂交系统。此外，最近的II型II型定期间隔间的短质体重复序列（CRISPR）相关蛋白（CRISPR/ CAS9）系统已成为最喜欢的植物基因组编辑工具，用于其精确和RNA的基于RNA的特异性，这与依赖于蛋白质特异性的对应物不同。质粒介导的多个SGRNA和CAS9的质粒介导的共传递可以同时改变一个以上的靶基因座，从而实现多重基因组编辑。在这篇综述中，我们讨论了CRISPR/CAS9技术机制，理论及其在植物和农业中的应用中的最新进展。我们还建议CRISPR/CAS9作为有效的基因组编辑工具，具有作物改善和研究基因调节机械性和染色质重塑的巨大潜力。
BRaVE：生物防范研究虚拟环境计划
由于对宿主在面对普遍存在的病原体时的恢复机制知之甚少，因此对抗生物威胁的能力有限。多细胞宿主（例如植物、动物和人类）的恢复力取决于单个细胞的易感性和有效的防御机制，以阻止感染扩散并消灭病原体。表观基因组学领域的最新研究表明，表观遗传学在宿主防御中起着关键作用。表观遗传机制共同作用，打开或关闭染色体区域以控制基因表达。由此产生的基因组动态结构变化支撑着大多数生物功能，包括对感染的反应。相反，病原体可以改变基因组结构，以重新调整宿主细胞功能，增强病原体复制或建立潜伏或持续感染。作为回应，宿主采用表观遗传修饰来对抗感染，从而改变其自身基因组的表达和 3D 空间配置。研究人员推测，表观遗传修饰在有弹性的宿主细胞和易感宿主细胞之间有所不同，表观基因组和基因组的潜在变化是病原体类别的特征。尽管最近取得了进展，但科学家和决策者缺乏快速比较和识别这些病原体引起的宿主基因组变化的方法，以了解易感性和弹性。
多视图卷积神经网络方法结合了诊断自闭症谱系障碍的注意机制
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育疾病，其当前精神诊断过程是主观的，并且基于行为。相比之下，功能磁共振成像（fMRI）可以客观地测量脑活动，对于识别脑部疾病很有用。但是，迄今为止采用的ASD诊断模型尚未达到令人满意的准确性水平。这项研究提出了使用MAACNN的使用，MAACNN是一种与注意力机构识别多规模fMRI中识别ASD的识别Mecha-Nisisms相结合的多视图卷积神经网络（CNN）的方法。所提出的算法有效地结合了无监督和监督的学习。在初始阶段，我们采用了堆叠的denoising自动编码器，这是一种无监督的学习方法，用于特征提取方法，该方法提供了不同的节点以适应多尺度数据。在随后的阶段，我们通过采用多视图CNN进行分类并获得最终结果来进行监督学习。最后，使用注意融合机制可以实现多尺度数据融合。遵守数据集用于评估我们提出的模型。实验结果表明，MAACNN的准确性为75.12％，AUC在Abide-I方面取得了出色的性能，而Abide-I的准确性为72.88％，在Abide-II上可以实现0.76 AUC。所提出的方法与ASD的临床诊断显着结合。
奇点：人工智能工作负载的行星级、抢占式和弹性调度
通过提高深度学习工作负载的利用率来降低成本是云提供商的关键杠杆。我们推出了 Singularity，这是微软的全球分布式调度服务，可高效可靠地执行深度学习训练和推理工作负载。Singularity 的核心是一种新颖的工作负载感知调度程序，它可以透明地抢占和弹性扩展深度学习工作负载，以提高利用率，而不会影响它们在全球 AI 加速器（如 GPU、FPGA）中的正确性或性能。默认情况下，Singularity 中的所有作业都是可抢占、可迁移和动态调整大小（弹性）的：实时作业可以动态且透明地 (a) 被抢占并迁移到不同的节点、集群、数据中心或区域集，并从抢占点准确恢复执行，以及 (b) 在给定类型的不同加速器集上调整大小（即弹性地扩大/缩小）。我们的机制是透明的，因为它们不需要用户对其代码进行任何更改，也不需要使用任何可能限制灵活性的自定义库。此外，我们的方法显著提高了深度学习工作负载的可靠性。我们表明，使用 Singularity 可以获得效率和可靠性的提升，而对稳态性能的影响可以忽略不计。最后，我们的设计方法与 DNN 架构无关，并且可以处理各种并行策略（例如数据/管道/模型并行）。