这项研究回顾了有关该主题的现有文献,并确定了AI可以缩小这些知识差距的关键方法。研究人员发现,AI目前仅在七个缺口区域中的两个中使用,尚未开发大量机会。AI驱动的工具(例如Bioclip)已经被用来从图像中检测物种特征,从而有助于物种鉴定。用自动昆虫监测平台(例如天线)确定了数百种新昆虫。
使用人工智能,研究人员建立了一个神经网络(一种模仿大脑联系的AI模型),以预测哪些孩子会在一年内从较低的精神病风险过渡到更高的精神病风险。然后使用该模型来评分问卷,该问卷对患者或父母对当前行为,感觉和症状进行排名,以预测升级的可能性。
Prakash Ranganathan博士建议的学生团队(麦克德莫特(McDermott)研究与创意活动卓越奖的最新获得者,该团队致力于加强分布式能源资源管理系统(DERMS)的网络安全,这是保护能源基础设施的未来的关键步骤。他们的工作与国家安全优先事项保持一致,并根据IEEE标准提出策略,以增强针对网络威胁的电网弹性。
Chioma onWumelu和Moones Alamooti彼此之间有很多共同点。两名妇女已从工程和矿山学院毕业,均在北达科他大学(University of North Dakota)工作,并且都热衷于传播意识和灵感。现在,他们还有另一件事:他们一起写了一本令人兴奋的新儿童读物。
使用迷你领导的设备和SIBS基板上的印刷图像的原始和剪切的SIBS膜之间垂直失真和变形差异的可视化。a)未拉伸设备的照片,d)印刷图像; b)设备和e)原始SIBS基板上的印刷图像伸展50%。c)设备和f)在剪切的SIBS基板上打印的图像伸展50%。(a – c)中的白色比例尺和(d – f)中的黑色比例尺每个代表1 cm。信用:高级材料(2024)。doi:
HPV阴性HNSCC经常在有大量吸烟和饮酒史的老年患者中被诊断出来。这些患者通常经历较差的生活质量,并且在头颈癌患者中的治疗结果最差。当肿瘤在早期(第1阶段或第2阶段)中很小时,可以用手术或辐射治愈。但是,由于缺乏明显的症状,许多病例在高级阶段(第3或4阶段)被诊断出来,这又使治疗更具挑战性并有助于高死亡率。
使用连续波的光学检测到的磁共振光谱在纤维顶传感器构型中,团队估计NV浓度和T₂*(DeCherence时间)分别为0.05 ppm和0.05μs。传感器的渐变计设置,两个传感器位于母线的两侧,在没有磁性屏蔽的情况下显示出小于20 nt/hz 0.5的噪声底。此外,磁场噪声的艾伦偏差保持在0.3μt以下,这使得在10 ms至100 s的累积时间内检测到低至10 mA的母线电流。
fanconi贫血(FA)是一种可遗传的综合征,其特征是DNA损伤修复缺陷,频繁畸形以及骨髓衰竭,白血病,粘膜头和颈部鳞状细胞癌(HNSCC)的风险显着升高。造血干细胞基因疗法可以预防骨髓衰竭和降低白血病风险,但降低HNSCC风险的粘膜基因疗法仍未受过测试。主要的知识差距包括对基因校正的细胞谱系如何通过口服上皮传播的方式不完整的理解,哪些递送参数对于确保有效的基因校正至关重要。为了回答这些问题,我们扩展了一个基于代理的口服上皮模型,包括将基因校正原位传递到FA细胞以及具有和没有基因校正的细胞谱系之间的竞争动力学。我们发现,只有具有实质性增殖优势的基因校正谱系(抵抗基础层的替代概率)才能扩散在临床上相关的时间表上,并且这些时间≥0。1个谱系最初在校正后几代人的损失风险很高。将基因校正传递到许多细胞中,可以最大程度地减少损失的风险,而在组织内部的许多不同位置的传递可最大化扩散率。为了确定粘膜基因治疗对防止克隆膨胀突变的影响,我们比较了有或没有基因校正的模拟组织切片中TP53突变的预期负担。我们发现,当FA细胞具有升高的基因组不稳定性或TP53依赖性增生优势时,基因校正可以大大减少促肿瘤突变的积累。该模型说明了计算框架确定治疗成功的关键决定因素,以实现实验优化并支持新颖和有效的基因治疗应用。
1。澳大利亚生物工程和纳米技术学院,昆士兰州布里斯班,澳大利亚布里斯班澳大利亚生物工程和纳米技术学院,昆士兰州布里斯班,澳大利亚布里斯班