方法:为了评估我们的方法在体内的安全性和有效性,我们使用了两种不同的 CRISPR 编辑方法。首先,我们通过向胚胎注射 APP C 端靶向 CRISPR 在 Wt 和 APP 敲入 (APP NL-GF ) 小鼠中生成种系编辑。然后,我们选择创始者来生产稳定的 WT 和 APP-KI 菌株,其中 APP C 端被基因组删除(分别称为 WtΔC 和 KI-ΔC 小鼠)。在另一组实验中,我们将 APP C 端 CRISPR 包装到 AAV 载体中,并将 AAV 系统性注射到 APP-KI 小鼠体内。结果:与 Wt 对照相比,WtΔC 没有表现出认知缺陷或组织学异常。KI-ΔC 显示淀粉样蛋白 β 斑块和相关神经炎症标志物显著减少,并且在用 AAV 治疗的 KI 小鼠中也观察到了类似的结果。此外,种系和体细胞 APP C 端编辑均导致神经保护性 sAPPα 的增加。
“如果我们想在量子计算方面取得进展并创造更具可持续性的电子产品,我们需要更长的激子寿命和不依赖电子电荷的新信息传输方式,”领导这项研究的亚历山德拉·兰扎拉 (Alessandra Lanzara) 表示。兰扎拉是能源部劳伦斯伯克利国家实验室 (Berkeley Lab) 的高级教职科学家和加州大学伯克利分校物理学教授。“在这里,我们利用拓扑材料的特性来制造一种寿命长且对无序性非常强大的激子。”
摘要:对化疗药物和靶向药物的耐药性是成功治疗癌症的主要问题之一。已发现各种机制导致耐药性。其中一种机制是溶酶体介导的耐药性。溶酶体已被证明可以捕获某些疏水性弱碱性化疗药物以及一些酪氨酸激酶抑制剂,从而将其隔离在细胞内靶位之外。在大多数情况下,溶酶体隔离之后,其内容物会通过胞吐作用从细胞中释放出来。抗癌药物在溶酶体中的积累主要是由离子捕获引起的,但也有描述某些药物主动转运到溶酶体的情况。溶酶体低 pH 值是离子捕获所必需的,这是通过 V-ATPase 的活性实现的。在实验条件下,溶酶体趋化剂和 V-ATPase 抑制剂可以成功抑制这种隔离。临床试验仅对溶酶体药物氯喹进行了试验,结果不太成功。本综述的目的是概述溶酶体隔离和酸化酶的表达(癌细胞化学抗性的尚不为人所知的机制)以及如何克服这种形式的抗性的可能性。
治疗性聊天机器人的出现并不是最近才出现的,可以追溯到 1966 年魏森鲍姆发明的罗杰斯治疗师 ELIZA。[3] 随后,斯坦福大学的精神病学家科尔比设计了 PARRY,它可以模拟偏执型精神分裂症患者。[4] 值得注意的是,PARRY 成功通过了著名的图灵测试 [5],该测试以艾伦·图灵的名字命名,人类评判员必须将计算机误认为是人类,以评估计算机模仿人类智力的能力。已经出现了先进的治疗师,例如 Ellie(一位专门为美国军方诊断创伤后应激障碍 (PTSD) 的虚拟治疗师)和南加州大学创意技术研究所的国防高级研究计划局 (DARPA)。[6] ELLIE 采用机器学习、自然语言处理和计算机视觉来分析肢体动作、眼球运动和社交信号,以检测
摘要:尽管人工智能辅助语言学习 (AIALL) 对学生和教师都有好处,但该领域的科学文献仍然相对稀缺,尤其是关于语言教师的看法。本文旨在通过比较和对比不同背景(即东方和西方国家)的语言教师对 AIALL 的态度,考虑在职语言教师之间的潜在文化差异,以缩小这一研究差距。采用定性研究方法和描述性、横向和相关方法,设计并进行了六个问题的半结构化访谈,以揭示东方(即越南、伊朗和印度尼西亚)和西方(即西班牙、德国和英国)六位语言教师的看法。研究结果表明,参与者对 AIALL 在语言教学和学习方面的潜力持积极态度,尽管无论背景如何,他们都表现出一定的焦虑。此外,尽管存在共同的担忧,但东西方参与者之间存在差异,尤其是在公平获取、语言技能平衡和道德方面。这项研究表明,教师培训对于在课堂上引入 AIALL 至关重要,从业者需要重新考虑评估,以避免抄袭和作弊,同时也要充分利用 AIALL。
摘要:CRISPR/Cas 系统的发现及其发展成为强大的基因组工程工具,彻底改变了分子生物学领域,并激发了人们对其治疗多种人类疾病的潜力的兴奋。作为基因治疗靶点,视网膜由于其手术可及性和由于其血视网膜屏障而具有的相对免疫优势,比其他组织具有许多优势。这些特点解释了过去十年眼部基因治疗取得的巨大进展,包括首次使用 CRISPR 基因编辑试剂的体内临床试验。尽管病毒载体介导的治疗方法取得了成功,但它们有几个缺点,包括包装限制、预先存在的抗衣壳免疫和载体诱导的免疫原性、治疗效力和持久性以及潜在的遗传毒性。纳米材料在治疗剂输送中的应用彻底改变了遗传物质输送到细胞、组织和器官的方式,并提供了一种有吸引力的替代方案来绕过病毒输送系统的局限性。在这篇综述中,我们探讨了非病毒载体作为基因治疗工具的潜在用途,探索了纳米技术在医学领域的最新进展,并重点研究了纳米粒子介导的 CRIPSR 基因货物向视网膜的递送。
摘要 本文旨在提高人们对某些互操作性问题的认识,因为我们打算塑造工业 5.0,以实现以人为本的弹性社会。我们主张,随着基于人工智能的解决方案变得越来越普遍,共享小型和特定数据的需求将变得更加强烈。因此,应精心设计数据空间以满足这一需求。我们通过展示人力资源案例研究来推进对话,该案例研究展示了如何预测员工流失的可能性。我们的实验结果表明,我们需要超过 500 个样本来开发一个足以概括问题的机器学习模型。因此,我们的实验结果表明了这个想法的可行性。然而,在中小型公司中,由于样本数量有限,这种方法无法实施。同时,我们主张,如果多家公司加入共享数据空间,则可以克服这一障碍,从而引发互操作性问题。关键词 1 工业 4.0、工业 5.0 互操作性、机器学习、人工智能、人力资源、人员流失。
现在,碳质断层材料被认为是可能的额外能源之一。利用有机来源的残余物、材料和废物将使地球上的不同地区满足相当一部分能源和能源需求。在这方面,积累残余物和废物的地理学具有重要意义。在预测残余物和转换废物的能源潜力时,必须指出能源只能是残余物的有机部分。在这种情况下,不仅意味着生物来源的产品,因为世界上至少 10% 的农业和城市残余物总量代表可燃材料。对于能量的接收,只能使用可燃残余部分,因为它的分布不均匀。通常,缺乏关于生物废物积累率及其数量的必要精确数据。当人类感到传统自然资源枯竭时 * 通讯作者:s.melikuziyev@tiiame.uz
In the future we hope to implement further measures such as: Ypsomed Group overall measures: − Investigations in sourcing alternative materials for devices − Investigations in tray take-back and recycling possibilities − Investigations in device take-back and recycling possibilities − 100% renewable energy (since 2021 successfully implemented) − Waste mono material separation − Production efficiency − Install photovoltaic systems on company owned建筑物
要实现拜登政府制定的雄心勃勃的脱碳目标,即到 2035 年实现 100% 清洁电力,到 2050 年实现净零排放经济,就需要大幅增加清洁和可再生能源在发电结构中的份额。为了以经济高效的方式实现这些脱碳目标,可再生能源需要增长到当前水平的几倍。输电系统无法处理预期的电力流量大幅增加;其容量和可用性不足导致电网拥堵,从而导致能源价格上涨并限制可再生能源。此外,随着预期的经济电气化导致未来需求大幅增加,电网的负担不断增加。REPEAT 项目的一份报告估计,要充分利用《通货膨胀削减法案》(IRA)提供的补贴,输电容量必须每年增长约 2.3%,是过去 10 年增长率的两倍多(Jenkins 等人,2022 年)。
