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Galectin-3与CD47合作以抑制胃癌腹膜转移的吞噬作用和T细胞免疫
腹膜腔是胃腺癌（GAC）转移的常见部位。腹膜癌（PC）对当前疗法具有抵抗力，并赋予预后不良，强调需要鉴定新的治疗靶标。CD47在结合其受体SIRPα时向髓样细胞传达了“不要吃我”的信号，这有助于肿瘤细胞规避巨噬细胞吞噬作用并逃避先天的免疫反应。先前的研究表明，单独的CD47封锁会导致有限的临床益处，这表明可能需要与CD47同时抑制其他靶标，以引起强烈的抗肿瘤反应。在这里，我们发现CD47在恶性PC细胞上高度表达，CD47升高与预后不良有关。Galectin-3（Gal-3）表达与CD47表达相关，GAL-3和
稳健的环氧树脂，具有破坏性治疗和绿色闭环回收的自主可视化
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
改善了凝聚素Hichip方案和生物信息学分析，用于强大检测染色质环和条纹
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。是
作为合作协议编号112/2
作为合作协议第112/2024号合作协议的一部分，在圣卡塔琳娜（Prodnasc）的DNA计划的研究人员的选择过程中，在UDESC和圣卡塔琳娜州的司法机构之间介入。
品牌：使用深网模型进行闭环实验的平台
抽象的人工神经网络（ANN）是用于建模和解码神经活动的最先进工具，但是将它们部署在具有严格的正时限制的闭环实验中，因为它们在现有的实时框架中的支持有限，因此具有挑战性。研究人员需要一个平台，该平台完全支持高级语言的运行ANN（例如Python和Julia），同时维持对低延迟数据获取和处理至关重要的语言的支持（例如C和C ++）。为了满足这些需求，我们介绍了实时异步神经解码（品牌）的后端。品牌包括Linux过程，称为节点，它们通过数据流在图中相互通信。其异步设计允许在可能在不同时间范围内运行的数据流并行执行，并可以在不同的时间范围内并行执行分析。品牌使用REDIS在节点之间发送数据，该节点可以实现快速的过程间通信并支持54种不同的编程语言。因此，开发人员可以轻松地将现有的ANN模型部署在品牌中，并具有最小的实施变化。在我们的测试中，在发送大量数据时，品牌在过程之间达到了<600微秒的潜伏期（在1毫秒块中的1024个频道30 kHz神经数据）。品牌运行一个带有复发性神经网络（RNN）解码器的大脑计算机界面，从神经数据输入到解码器预测，延迟的延迟少于8毫秒。该系统还支持使用动态系统（例如潜在因子分析）进行复杂的潜在变量模型的实时推断。在系统的真实展示中，Braingate2临床试验中的参与者T11执行了标准的光标控制任务，其中30 kHz信号处理，RNN解码，任务控制和图形均在品牌中执行。通过提供一个快速，模块化和语言敏捷的框架，品牌降低了将神经科学和机器学习中最新工具集成到闭环实验中的障碍。
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清洁航空联合企业（CAJU）是欧盟（EU）领先的研究与创新计划，该计划将航空转变为可持续和气候中性的未来，这与欧洲绿色交易一致。这是欧洲委员会通过Horizon Europe（HE），欧盟研究与创新计划和欧洲航空业之间的欧洲公私伙伴关系。它的预算为41亿欧元，分为17亿欧元的欧盟资金，私人资金不少于24亿欧元。 与2020年最先进的飞机相比，清洁航空的破坏性技术将有助于减少短中期范围（SMR）和区域（REG）飞机的温室气体排放足迹不少于30％。 清洁航空技术的技术和工业准备将支持到2035年进入新产品，目的是在2050年取代75％的全球民航舰队。。它的预算为41亿欧元，分为17亿欧元的欧盟资金，私人资金不少于24亿欧元。与2020年最先进的飞机相比，清洁航空的破坏性技术将有助于减少短中期范围（SMR）和区域（REG）飞机的温室气体排放足迹不少于30％。清洁航空技术的技术和工业准备将支持到2035年进入新产品，目的是在2050年取代75％的全球民航舰队。清洁航空计划（2022-2031）建立在清洁天空计划（2008-2024）的知识和专业知识上。
DOF转录抑制剂 - 吉布贝罗林反馈环路在调节光独立的种子发芽
植物已经发展了几种应对不断变化的环境的策略。一个例子是通过种子发芽给出的，当环境条件适合植物寿命时，必须发生这种情况。在模型系统中，拟南芥种子发芽是由光引起的。但是，在自然界中，无论这种刺激如何，几种植物的种子都可以发芽。虽然对光引起的种子发芽的分子机制有充分的理解，但在黑暗中管理发芽的分子机制仍然含糊不清，这主要是由于缺乏合适的模型系统。在这里，我们采用了氨基甲胺（Arabidopsis的近亲）作为强大的模型系统，以发现独立于光的发芽的分子机制。通过比较氨基胺和拟南芥，我们表明，维持促膜激素吉布雷素（GA）水平的维持促使豆蔻种子在黑暗和光条件下发芽。使用遗传学和分子生物学的特性，weshowththatthatthe cardamine dof转录反向doF影响发芽1（CHDAG1），与拟南芥转录因子Dag1同源，与该过程功能有关，从而通过负调节Ga Biosynthetic Genes chgaGaGA33Ox1和CHGA33Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox1和CHGA33Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox。我们还证明，这种机制可能在其他能够在黑暗条件下发芽的胸腺科中保存，例如鳞翅目sativum和Camelina sativa。我们的数据支持氨基胺作为适合研究光独立发芽研究的新模型系统。利用这一系统，我们还解决了一个长期存在的问题，该问题是关于控制植物中光依赖发芽的机制，为未来的研究打开了新的边界。
深水的深度学习：海洋科学专家的机器学习框架
摘要：在数据的空前可用性的驱动下，机器学习已成为行业和科学的普遍性和变革性技术。其对海洋科学的重要性已被赋予了联合国海洋十年的目标之一。虽然收集了增加数量的声学海洋数据以进行研究和监测目的，并且机器学习方法可以实现自动处理和分析声学数据，但它们需要由专家注释或标记的大型培训数据集。因此，解决标记数据的相对稀缺性，除了增加数据分析和处理能力外，还有主要推力区域之一。解决标签稀缺的一种方法是专家在循环的方法，它允许对有限和不平衡数据有效分析。它的优势是通过我们新颖的基于学习的深度专家框架来证明的，用于自动检测Echo Sounder数据中的湍流唤醒签名。使用机器学习算法，例如本研究中提出的算法，大大提高了分析大量声学数据的能力。这将是实现海洋科学中越来越多的声学数据的全部潜力的第一步。