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kappa光多肽基因增强子的核因子在B细胞抑制剂,alpha(NFKBIA,同义词:IKBA,MAD-3,NFKBI)中。nFKB1或NFKB2与REL,RELA或RELB的义务形成NFKB复合物。NFKB复合物被I-kappa-B蛋白(NFKBIA或NFKBIB)抑制,该蛋白通过将其捕获在细胞质中而灭活NF-kappa-b。通过激酶(IKBKA或IKBKB)在I-kappa-B蛋白上的丝氨酸残基的磷酸化标志着它们通过泛素化途径破坏了它们,从而允许激活NF-kappa-b复合物。激活的NFKB复合物可转移到核中,并在Kappa-B结合基序上结合DNA,例如5-Prime GGGRNNYYCC 3-PRIME或5-PRIME HGGARNYYCC 3-PRIME。抗体还检测到NFKBIA(IKBα)的磷酸化形式。(PMID:16904979,PMID:28990531 PMID:10455908)
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深度学习迅速推动了人工智能 (AI) 和算法决策 (ADM) 范式的发展,影响了许多传统医学领域,包括病理学,这是一个高度以数据为中心的医学专业。病理学数据存储库的结构化性质对 AI 研究人员来说具有极大的吸引力,他们可以训练深度学习模型来改善医疗保健服务。此外,由于有望提高医疗保健提供流程的效率,因此巨大的经济激励推动着人们采用 AI 和 ADM。如果不道德地使用 AI,可能会加剧现有的医疗保健不平等,尤其是在实施不当的情况下。迫切需要以合乎道德和道义的方式利用 AI 的巨大力量。本综述探讨了病理学中涉及 AI 伦理的关键问题。讨论了与病理学 AI 研究的道德设计相关的问题以及在病理学工作流程中实施 AI 和 ADM 的潜在风险。在病理学的背景下,描述了道德 AI 的三个关键基本原则:透明度、问责制和治理。病理学的未来实践必须以这些原则为指导。病理学家应该意识到人工智能提供卓越医疗保健的潜力以及与之相关的道德陷阱。最后,病理学家必须参与推动未来在病理学实践中实施道德 AI。(Am J Pathol 2021,191:1673 e 1683;https://doi.org/10.1016/j.ajpath.2021.06.011)
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费率)•仅用于家庭状况的学费。没有用于海外学费的额外增长资金。关于实验室和我们正在寻找一名才华横溢的博士生的项目,以加入UCL癌症研究所(Ivana Bjedov)博士领导的癌症实验室的分子生物学(https://wwwwwwwww.ucl.ac.uk/cancer/cancer/research/research/department/department-cancer-cancer-cancer-cancer-cancer-biolecular-biologal-biologely-cancerearch-gancearch-gancerearch-gancerceach-gancearch-groupce)。Bjedov实验室对两个紧密互连的生物过程感兴趣:衰老和癌症(Martinez-Miguel,V。等2021 PMID 34525330; Stead E. R.等。2021 PMID 34102225; Bjedov I等。2020 PMID 33253201; Castillo-Quan J. I.等。2019 PMID 31570569),特别是利用DNA修复和衰老研究领域的最新发展,以保护正常组织免受放射治疗的有害副作用。尽管多年来在放射疗法的交付方面取得了进展,但仍然没有有效的放射线保护剂。通过利用Bjedov实验室在抗衰老研究中的专业知识和利用新方法,该项目旨在改善对正常组织的保护,从而降低长期辐射毒性。通过与来自不同领域的主要专家(西蒙·布尔顿教授(伦敦克里克),欧文·桑索姆教授(Cruk Beatson,格拉斯哥),巴特·范海斯·布罗克(Bart Vanhaesebroeck)教授(UCL)教授,该项目为DNA修复机制和冰淇淋素生物学的研究带来了创新的观点。
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