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恢复免疫疗法的附带作用
免疫检查点抑制剂（一种免疫疗法）提供了一种治疗某些癌症的新方法。但是，这些药物可以导致您的免疫系统攻击体内正常的器官和组织，从而影响它们的工作方式。严重的副作用通常发生在不到5％的患者中；但是，轻度副作用可能在30％至50％的患者中发生。
癌症和免疫病的不良疗法
学分数：3个字符：Optiatius：选举问题：癌症免疫疗法和癌症和免疫基于免疫设计学期的免疫疗法：Ophthalmology-Orl部门第一免疫学系：免疫学，OPHT-ENT（IOO）（IOO）协助此主题是面对面主人的一部分。 div>为了获得该学科的批准资格，将要求学生参加至少70％的面对面活动。 div>参加此课程是面对面硕士学位的一部分。 div>要在课程中获得通过等级，学生必须至少参加所有面对面活动的70％。 div>
富含睾丸血小板的血浆（PRP）注射对严重的寡脂蛋白杂质植物植物学男性的精子参数的影响：临床评估
不育症。男性不育症通常是指无法受孕与男性伴侣中发现的特定改变有关的条件。这一变化的可能后果包括低于射精（少杂质者）低于较低参考的精子浓度（<1500万精子/ml），新鲜射精（Atthenenozooospermia）中的精子运动降低或没有精子运动（<32％），而精子形式异常（Teratospermia）。然而，这些因素的组合通常被视为寡硫代植物植物植物（燕麦）（8）。令人遗憾的是，大多数严重燕麦的实例归因于无法解释的睾丸异常或疾病（9）。因此，尚未采用理性的治疗方法。取而代之的是，不育男性被处方了许多不受控制的治疗方法，没有足够的病理生理学理由或仅基于经验证据。
酵母的代谢工程，用于从头生产Kratom单二烯吲哚生物碱
来自Mitragyna Speciosa（MIAS）（MIAS）（MIAS）（“ Kratom”）（例如Mitragynine和Speciogynine）是阿片类药物受体配体的新型脚手架，用于治疗疼痛，成瘾和抑郁症。虽然在东南亚用作刺激性和疼痛管理物质已有数百年的历史，但这些精神活性的生物合成途径直到最近才被部分阐明。在这里，我们通过重建了来自普通MIA前体的五步合成途径，从而证明了酿酒酵母中的mitragynine和speciogynine，该途径由普通MIA PRECURSOR严格sillitersitor构成带有真菌性比喻的4-偶生酶，以绕过一个不知名的kratom kratom hydroxylase sydroxylase。在优化培养条件下，从葡萄糖中获得了〜290 µg/l kratom mias的滴度。铅生产菌株的无靶向代谢组学分析导致鉴定出众多的分流产物，这些分流产物是由严格os子氨酸合酶（Str）和二氢核南氨酸合酶（DCS）的活性得出的，突显了它们作为酶工程的候选物，以进一步改善kratom mias Mias在YEAST中的生产。最后，通过喂养氟化的色胺并表达人类的裁缝酶，我们进一步证明了氟化和羟基化的Mitragynine衍生物的产生，并在药物发现运动中可能采用潜在的应用。总的来说，这项研究引入了一个酵母细胞工厂平台，用于具有具有治疗潜力的复杂天然和新型Kratom MIAS衍生物的生物制造。
某些合成单二烯和丝兰提取物在小麦谷物中控制Tribolium Castaneum（Herbst）的功效
摘要该研究的目的是评估功效并确定某些植物衍生的单苯甲酸烯和丝兰提取物的作用的有毒机制，作为针对红粉甲虫，Tribolium castaneum的化学杀虫剂的替代方法。Carvone，1,8-Cineole，Cuminaldehyde和Linalool以及Yucca Schidgera提取物是对照剂，其对红粉甲虫的功效在实验室中进行了测试并与Malathion进行了比较。评估功效的标准是测试化合物对成人死亡率和红粉甲虫后代的影响。此外，还研究了对照剂对T. castaneum T. castaneum中某些酶（乙酰胆碱酯酶，淀粉酶和碱性磷酸酶）的影响。此外，研究了测试的控制测量对处理过小麦颗粒的体重减轻的影响。测试的物质在成人死亡率和后代产生方面具有很高的控制T. castaneum的能力，尤其是在用作熏蒸剂时。在成人死亡率中，马拉硫酮显示出对T. castaneum作为熏蒸剂的最高潜力，其次是Carvone，Yucca提取物，Cuminaldehyde，Linalool和1,8-Cineole，LC 50值为0.05，331.5，331.5，331.5，365.1，365.1，372.2，372.2，460.5 mg - 467.5 mg - 1000 cm - 2.2000 cm - 2000 cm - 2000 cm-2000 cm-2,2000 cm-2,2000 cm-2,2000 cm-2,2000 cm-
高效注释AI训练数据
图 1. 深度学习网络输出的示例，其中找到并掩盖了鱼的横截面图像中的内脏器官（红褐色）。该图像来自 CompleteSCAN 项目，丹麦技术研究所 DMRI 对整条鲑鱼进行了 CT 扫描，并开发了深度学习算法来自动查找和去除内脏、头部和鱼鳍，以确定鱼片的产量。深度学习的日益普及，部分原因是该技术在执行图像分析方面非常有效，而使用传统的图像分析技术进行图像分析会非常复杂和困难，部分原因是近年来主要科技公司已经开发并提供用于设计、训练和执行深度学习网络的工具（例如谷歌的 TensorFlow 和 Facebook 的 PyTorch）。要从头开始训练深度学习图像分析网络，必须使用数十万张带注释图像形式的参考数据。那是。图片中说明了图片中的内容，并且通常还说明了它在图片中的位置。幸运的是，通常可以从