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实现可重复的肿瘤类器官培养
类器官通过在体外准确重现组织和肿瘤的异质性，为推动临床前研究和个性化医疗展现出巨大潜力。然而，缺乏标准化的癌症类器官培养方案阻碍了可重复性。本文全面回顾了当前与癌症类器官培养相关的挑战，并强调了该领域最近的多学科进展，特别关注肝癌类器官培养的标准化。我们讨论了导致技术差异的非标准化方面，包括组织来源、加工技术、培养基配方和基质材料。此外，我们强调需要建立可重复的平台，以准确保留母体肿瘤的遗传、蛋白质组学、形态学和药理学特征。在每个部分的末尾，我们的重点转移到原发性肝癌的类器官培养标准化。通过应对这些挑战，我们可以提高癌症类器官系统的可重复性和临床转化，从而使其在精准医疗、药物筛选和临床前研究中具有潜在应用。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
图像denoising和光子的生成积累
我们对射击噪声损坏的图像和删除噪声的镜头提出了新的视角。通过将图像形成视为光子在检测器网格上的顺序积累，我们表明，经过训练的网络可以预测下一个光子可能到达的位置，实际上可以解决最小均方形误差（MMSE）denoising任务。这种新观点使我们能够做出三个贡献：i。我们提出了一种新的策略，用于自我监督的denoisis，ii。我们提出了一种通过迭代采样并将少量光子添加到图像中的溶液后部采样的新方法。iii。我们通过从空画布启动此过程来得出一个完整的生成模型。我们称这种方法的生成积累（GAP）。我们在4个新的荧光显微镜数据集上进行定量和定性评估我们的方法，该数据将可供社区提供。我们发现它的表现优于其基准或在PAR上执行。
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
唾液腺腺样囊性癌。分子...
腺样囊性癌 (ACC) 是一种侵袭性肿瘤，易于远处转移和神经周围侵犯。这种肿瘤更常见于头颈部，主要见于唾液腺。一般而言，ACC 的主要治疗方式是手术切除，某些情况下也进行术后放疗。但对于晚期患者，尚无有效的全身治疗。此外，这种肿瘤类型的特征是复发性分子改变，尤其是涉及 MYB、MYBL1 和 NFIB 基因的重排。此外，他们还报道了影响基因的拷贝数变异 (CNA)。其中之一是 C-KIT，它会影响信号通路，例如 NOTCH、PI3KCA 和 PTEN，以及染色质重塑基因的变异。新分子靶点的识别使我们能够开发特定的疗法。尽管对免疫疗法、酪氨酸激酶抑制剂和抗血管生成药物的研究仍在进行中，但 FDA 尚未批准任何针对 ACC 的全身疗法。在本综述中，我们报告了头颈部 ACC 的遗传和细胞遗传学发现，并强调了治疗干预的可能目标。
使用高密度微电极阵列对脑器官进行功能成像
研究已提供证据表明，人类脑类器官 (hCO) 重现了早期大脑发育的基本里程碑，但关于其功能和电生理特性的许多重要问题仍然存在。高密度微电极阵列 (HD-MEA) 是一种有吸引力的分析平台，可用于在细胞和网络规模上进行神经元网络的功能研究。在这里，我们使用 HD-MEA 从切片 hCO 中获取大规模电生理记录。我们记录了几周内 hCO 切片的活动，并从药理学角度探究观察到的神经元动态。此外，我们还展示了如何对获得的记录进行尖峰分类并随后进行跨尺度研究的结果。例如，我们展示了如何在 HD-MEA 上跟踪几天内的单个神经元以及如何推断轴突动作电位速度。我们还从 hCO 记录中推断出假定的功能连接。引入的方法将有助于更好地理解脑类器官中正在发育的神经元网络，并为它们的功能表征提供新方法。
通过噪声生长和自组织的神经网络
活神经网络通过生长和自组织过程出现，从单个细胞开始，最终形成大脑，一个有组织、有功能的计算设备。然而，人工神经网络依靠人类设计的手工编程架构来实现其卓越的性能。我们能否开发出无需人工干预就能生长和自组织的人工计算设备？在本文中，我们提出了一种受生物启发的开发算法，该算法可以从单个初始细胞“生长”出一个功能齐全的分层神经网络。该算法组织层间连接以构建视网膜主题池化层。我们的方法受到早期视觉系统所采用的机制的启发，在动物睁开眼睛前几天，该系统将视网膜连接到外侧膝状体 (LGN)。稳健自组织的关键因素是第一层中出现的自发时空活动波和第二层中“学习”第一层中底层活动模式的局部学习规则。该算法可适应各种输入层几何形状，对第一层中的故障单元具有鲁棒性，因此可用于成功增长和自组织不同池大小和形状的池架构。该算法提供了一种通过增长和自组织构建分层神经网络的原始程序。我们还证明了从单个单元增长的网络在 MNIST 上的表现与手工制作的网络一样好。从广义上讲，我们的工作表明，受生物启发的开发算法可以应用于在计算机中自主生长功能性“大脑”。
患者来源的异种移植或类器官在肿瘤免疫治疗的传统和自组装药物研发中的应用
除了免疫检查点抑制剂的快速发展，自组装免疫治疗药物的研发也呈现井喷态势。根据免疫靶点，传统肿瘤免疫治疗药物分为五类，即免疫检查点抑制剂、直接免疫调节剂、过继细胞治疗、溶瘤病毒和癌症疫苗。此外，精准度和环境敏感性更高的自组装药物的出现为肿瘤免疫治疗提供了一种很有前景的创新途径。尽管肿瘤免疫治疗药物研发进展迅速，但所有候选药物都需要进行临床前安全性和有效性评估，而常规评估主要采用二维细胞系和动物模型，这种方法可能不适合免疫治疗药物。而患者来源的异种移植和类器官模型保留了肿瘤病理异质性和免疫性。
完整的线粒体基因组和莲花角膜的系统发育分析（Fabaceae，papilionaideae）
结果和讨论：我们发现线粒体基因组的长度长度为401,301 bp，其GC含量为45.15％。它由53个基因组成，包括32个蛋白质编码基因，3个核糖体RNA基因和18个转移RNA基因。在线粒体基因组中总共存在146个散射重复序列，8个串联重复序列和124个简单的序列重复序列。对所有蛋白质编码基因的彻底检查揭示了485个RNA编辑和9579个密码子的实例。此外，在角膜软骨基因组和叶绿体基因组中鉴定了57个同源片段，占线粒体基因组的约4.04％的叶绿体基因组。此外，这是一种基于来自属于四个Fabaceae亚家族的33个物种的线粒体基因组数据，而其他家族的两个物种验证了莲花的进化关系。这些发现对理解角膜乳杆菌基因组的组织和演变以及遗传标记物的识别具有重要意义。他们还提供了与制定豆类分子育种和进化分类策略有关的有价值的观点。
伊利诺伊州陆军国民警卫队 AGR 职业发展公告 24C-063
1. 伊利诺伊州国民警卫队 (ILARNG) 现役警卫/预备役 (AGR) 职业发展申请清单。2. NGIL 表格 85 - 现役警卫/预备役职业管理职位申请表。3. 最新 5 份军官评估报告 (OER) 的副本（如适用）。如果没有 5 份，请提交所有可用的 OER 和您的单位指挥官的推荐信。4. 军官记录摘要 (ORB) - 仅提交最近 90 天内的选拔委员会版本。5. NGB 23B - 退休积分会计管理表 (RPAM)，日期为最近 90 天内。6. 所有 DD 表格 214/NGB 表格 22。7. 个人医疗准备记录 (IMR)，日期为最近 12 个月内。请勿提交您的 MEDPROS 个人资料主页的屏幕截图。 8. DTMS 打印输出 - 列出最新的陆军战斗体能测试 (ACFT) 分数和身高/体重记录。上次 ACFT 记录必须在公告截止日期后的 6 个月内。9. DD 表格 5500（男性）/ DD 表格 5501（女性）- 体脂含量工作表（如适用）。10. 有效永久个人资料的副本（如适用）。11. 个人简介。12. 致选拔官员的备忘录，说明您申请的任何方面（如适用）。13. 将所有文档合并为 1 个 PDF 文件；pdf 文件中不接受任何附件、作品集文件、.tif 文件和 .jpg 文件。14. 将所有申请发送至以下电子邮件地址：ng.il.ilarng.list.j1-hro-agr-branch@army.mil