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基于 mRNA 的疗法：对抗疾病的强大而多功能的工具
信使核糖核酸（mRNA）的治疗用途为对抗多种无法治愈的疾病带来了巨大希望。最近生物技术和分子医学的快速发展使得通过引入mRNA作为疫苗或治疗剂，几乎可以在人体内生产任何功能性蛋白质/肽。这代表着一个新兴的精准医学领域，在预防和治疗许多难治性疾病或遗传性疾病方面具有巨大前景。此外，体外转录的mRNA已实现程序化生产，与传统方法相比，它更有效、设计和生产速度更快、更灵活、更具成本效益。基于这些非凡的优势，mRNA疫苗具有对大规模传染病爆发（例如目前造成破坏的COVID-19大流行）做出最迅速反应的特点。提高mRNA的稳定性、免疫原性、翻译效率和递送系统，以实现高效、安全的递送一直是科学家们的愿望。令人兴奋的是，随着分子生物学、RNA 技术、疫苗学和纳米技术的快速、惊人的成就，这些科学梦想已逐渐实现。在这篇综述中，我们全面描述了基于 mRNA 的疗法，包括其原理、制造、应用、效果和缺点。我们还强调了 mRNA 优化和递送系统在成功的 mRNA 疗法中的重要性，并讨论了将这些工具开发为强大而多功能的工具以对抗许多遗传、传染病、癌症和其他难治性疾病的关键挑战和机遇。
![b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'](/simg/4/4e9553780581bbfda8e4d6bb48115782efffb2a7.webp)
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
b'我们提出了一系列量子算法，用于计算各种量子熵和距离，包括冯·诺依曼熵、量子 R\xc2\xb4enyi 熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity。所提出的算法在低秩情况下的表现明显优于最知名的（甚至是量子的）算法，其中一些算法实现了指数级加速。特别是，对于秩为 r 的 N 维量子态，我们提出的用于计算冯·诺依曼熵、迹距离和 \xef\xac\x81delity（加性误差 \xce\xb5 内）的量子算法的时间复杂度为 \xcb\x9c O r 2 /\xce\xb5 2 、 \xcb\x9c O r 5 /\xce\xb5 6 和 \xcb\x9c O r 6 。 5 /\xce\xb5 7 . 5 1 。相比之下，已知的冯·诺依曼熵和迹距离算法需要量子时间复杂度为 \xe2\x84\xa6( N ) [AISW19,GL20,GHS21]，而最著名的 \xef\xac\x81delity 算法需要 \xcb\x9c O r 21 . 5 /\xce\xb5 23 . 5 [WZC + 21]。我们的量子算法的关键思想是将块编码从先前工作中的幺正算子扩展到量子态（即密度算子）。它是通过开发几种方便的技术来操纵量子态并从中提取信息来实现的。特别是，我们基于强大的量子奇异值变换（QSVT）[GSLW19]，引入了一种用于密度算子及其（非整数）正幂的特征值变换的新技术。我们的技术相对于现有方法的优势在于，不需要对密度算子进行任何限制；与之形成鲜明对比的是，以前的方法通常需要密度算子的最小非零特征值的下限。此外，我们还提供了一些独立感兴趣的技术，用于（次规范化）密度算子的迹估计、线性组合和特征值阈值投影仪，我们相信这些技术在其他量子算法中会很有用。'
工程磷树枝状聚合物作为强大的非病毒基因传递纳米平台：癌症治疗的未来的巨大希望
* 通讯作者：Serge Mignani，巴黎笛卡尔大学，巴黎西岱大学 PRES Sorbonne，CNRS UMR 860，化学、生物化学、药理学和毒理学实验室，45, rue des Saints Peres，75006 巴黎，法国； CQM-马德拉化学中心、MMRG、马德拉大学、Penteada 校区、9020-105 丰沙尔、葡萄牙。 serge.mignani@staff.uma.pt；石向阳，CQM-马德拉化学中心，MMRG，马德拉大学，Penteada 校区，9020-105 丰沙尔，葡萄牙；东华大学化工与生物技术学院，上海 201620。 xshi@dhu.edu.cn； Jean-Pierre Majoral，CNRS 协调化学实验室，205 route de Narbonne，31077 图卢兹，Cedex 4，法国；图卢兹大学，118 route de Narbonne，31077 图卢兹，Cedex 4，法国。 majoral@lcc-toulouse.fr 学术编辑：丁建勋，中国科学院长春应用化学研究所
人工智能：科学研究的强大范式
人工智能 (AI) 与计算机科学中众所周知的有前景的机器学习 (ML) 技术相结合，正在广泛影响各个领域的许多方面，包括科学技术、工业甚至我们的日常生活。ML 技术已被开发用于分析高通量数据，以期获得有用的见解，以新颖的方式进行分类、预测和做出基于证据的决策，这将促进新应用的增长并推动人工智能的可持续蓬勃发展。本文对人工智能在基础科学不同方面的发展和应用进行了全面的调查，包括信息科学、数学、医学、材料科学、地球科学、生命科学、物理学和化学。详细讨论了每个科学学科面临的挑战以及人工智能技术应对这些挑战的潜力。此外，我们还阐明了将人工智能融入每个科学学科的新研究趋势。本文的目的是为可能融入人工智能的基础科学提供广泛的研究指导，帮助激励研究人员深入了解基于人工智能的基础科学的最新应用，从而帮助促进这些基础科学的不断发展。
人工智能：科学发展的强大范式...
人工智能 (AI) 与计算机科学中众所周知的有前景的机器学习 (ML) 技术相结合，正在广泛影响各个领域的许多方面，包括科学技术、工业甚至我们的日常生活。ML 技术已被开发用于分析高通量数据，以期获得有用的见解，以新颖的方式进行分类、预测和做出基于证据的决策，这将促进新应用的增长并推动人工智能的可持续蓬勃发展。本文对人工智能在基础科学不同方面的发展和应用进行了全面的调查，包括信息科学、数学、医学、材料科学、地球科学、生命科学、物理学和化学。详细讨论了每个科学学科面临的挑战以及人工智能技术应对这些挑战的潜力。此外，我们还阐明了将人工智能融入每个科学学科的新研究趋势。本文的目的是为可能融入人工智能的基础科学提供广泛的研究指导，帮助激励研究人员深入了解基于人工智能的基础科学的最新应用，从而帮助促进这些基础科学的不断发展。
人工智能是克服新冠肺炎疫情造成的重大健康问题的有力工具
摘要 介绍 本综述旨在研究应用人工智能诊断 SARS Cov-2 和预测潜在紧急情况发展的现代方法。 方法 搜索了 2020 年最常用的电子数据库，例如 Scopus 和 Medline。使用叙述方法来合成提取的数据。 结果 本综述表明，人工智能的应用在临床试验中的病毒诊断和预后中起着重要作用。它使资源得到更合理的利用，例如医院的呼吸器，在治疗 SARS Cov-2 期间以及预测可能的死亡率期间。 所获得的结果是对 120 篇论文和研究进行的分析，这些论文和研究以电子方式取自 Scopus 和 Pub Med line 上发表的论文。最常用的人工智能技术是卷积神经网络和机器学习。 结论 纳入的研究表明，人工智能可以显着改善 SARS Cov-2 的治疗，尽管许多提出的方法尚未被临床接受。此外，还需要做出更多努力来制定将人工智能应用于常规临床实践的标准化报告协议或指南。该技术适用于快速准确地诊断、预测和监测当前患者以及预测未来患者的疾病发展。关键词：机器学习；人工智能；放射学；胸部X光；CT
针对谷氨酰胺成瘾治疗人肝癌的强大药物组合策略
摘要癌细胞对谷氨酰胺的依赖性可能会被用作治疗方法，以作为治疗缺乏药物驱动基因的癌症的新策略。在这里，我们发现人肝癌取决于细胞外谷氨酰胺。然而，使用谷氨酰胺酶CB-839作为单药治疗靶向谷氨酰胺成瘾的抗癌作用非常有限，即使是针对最大的谷氨酰胺上瘾的人肝癌细胞。使用化学文库，我们确定了V-9302是一种新型的谷氨酰胺转运蛋白ASCT2的抑制剂，将其依赖性谷氨酰胺依赖性（GD）细胞对CB-839治疗敏感。从机械上讲，CB-839和V-9302耗尽的谷胱甘肽和诱导的活性氧（ROS）的组合，导致GD细胞凋亡。此外，这种组合还显示了体内HCC异种移植小鼠模型的肿瘤抑制作用。我们的发现表明，通过靶向谷氨酰胺酶和谷氨酰胺转运蛋白ASCT2对谷氨酰胺代谢的双重抑制代表了谷氨酰胺上瘾的肝癌的潜在新型治疗策略。
临时版本 法律事务和人权委员会 算法司法——人工智能在警务和刑事司法系统中的作用 报告 * 报告员：Boriss CILEVIČS 先生，拉脱维亚，社会党、民主党和绿党 A 组。决议草案 1. 人工智能 (AI) 应用现已出现在人类活动的许多领域，从药物研究到社交媒体、农业到网上购物、医疗诊断到金融、音乐创作到刑事司法。它们越来越强大和有影响力，公众往往不知道它们何时、何地和如何使用。
2. 刑事司法系统是国家责任的关键领域之一，通过侦查、调查、起诉和惩罚犯罪行为，确保公共秩序并防止侵犯各种基本权利。它赋予当局重大的侵入性和强制性权力，包括监视、逮捕、搜查和扣押、拘留以及使用武力甚至致命武力。国际人权法要求对所有这些权力进行司法监督并非偶然：有效、独立、公正地审查当局行使可能严重干涉基本人权的刑事权力。因此，在刑事司法系统的决策中引入非人类因素可能会造成特殊风险。
大脑建筑游戏是一种桌面游戏体验，可以建立对经验在早期大脑发展中的强大作用的理解-W
大脑体系结构游戏是一种桌面游戏体验，可以建立对经验在早期大脑发展中的强大作用的理解 - 什么促进了它，什么使它出轨，对社会的影响。
一支强大的团队致力于一个目标。
在这里，优质护理和患者及家属的舒适度齐头并进。我们让儿童和家属沉浸在由世界上最先进的医疗技术驱动的明亮多彩的环境中。我们是第一家获得 HIMSS Analytics（医疗信息和管理系统协会）颁发的电子病历第 7 级奖的儿科医院，这使我们成为美国首批无纸化儿科医院之一。第 7 级是领先的独立数据和分析公司 HIMSS 授予的最高认可。我们对技术的承诺减少了错误，简化了决策过程，并让医生和护理人员可以轻松获得关键信息。我们的新医院还拥有有趣的室内设计、舒适的房间、家庭资源中心、户外疗愈花园、音乐治疗室等。