缩写:AUC,曲线下方的区域;汽车,嵌合抗原受体; CD,分化簇; DKO,双淘汰赛; EGFROPT,截短表皮生长因子受体的优化变体; e:t,效应器到目标; Foxp3,叉子盒蛋白P3; IFN-γ,干扰素伽玛; IL-2,白介素2; IL7R,白介素7受体; ko,淘汰; lag3,淋巴细胞激活基因3; NR4A3,核受体亚科4组成员3; NLR,Nutlight红色; MHC,主要的组织相容性复合物; NSCLC,非小细胞肺癌; NSG,点头SCID伽玛; ROR1,受体酪氨酸激酶样孤儿受体1; SD,标准偏差; SEM,平均值的标准误差; TCF7,转录因子7;带有IG和ITIM结构域的Tigit,T细胞免疫受体。
Python编程广泛用于全球教育机构。在Merdeka Belajar课程背景下,该节目被认为是数学教学的合适工具,严重影响了学生的动力和学习成果,尤其是在经过教育休息期之后。本研究通过研究学生动机与学习之间的复杂关系来研究Python编程对促进学习成果的有效性。该研究使用定量研究方法来评估通过Python编程促进的学生学习,包括解决问题的评估和动机问卷的管理。通过从事编码实践,学生可以理解他们操纵的符号,从而促进了他们与由数学建模衍生的数据与结果编程输出并置的能力。出现差异时,学生将有权重新评估自己的工作,从而促进对主题的更深刻的理解。这些练习有助于增加学生在记忆中保留和处理信息的能力。此外,学生表现出一个有利的性格,通过精心分析错误输出,尤其是与TypeErrors有关的错误输出来解决编程挑战方面的持久性。鼓励学生通过彻底检查错误输出表现来面对错误,这会产生有效的学习范式。这项研究为教育机构提供了宝贵的见解,即认为Python编程作为教学辅助手段。
心肌梗塞引起的死亡和残疾是一个健康问题,需要在全球范围内解决,心肌梗塞后心脏修复和纤维化差严重影响了患者的康复。M2巨噬细胞通过M2巨噬细胞修复的肌膜后梗塞修复对心室重塑具有重要意义。 Quer Citrin(que)是含有抗氧化剂,抗炎,抗肿瘤和其他作用的水果和蔬菜中的常见类黄酮,但是它是否在心肌梗死的治疗中起作用。 在这项研究中,我们构建了一个小鼠心肌梗死模型并施用了que。 我们通过心脏超声发现,que施用改善了心脏射血分数并减少心室重塑。 心脏切片的染色和纤维化标记蛋白水平的检测表明,Que给药减慢了心肌梗塞后纤维化的速度。 流式细胞仪表明,小鼠心脏中M2巨噬细胞的比例增加,并且在经过Que处理的组中M2巨噬细胞标记的表达水平增加。 最后,我们通过代谢组学鉴定,这些代谢组学降低了糖酵解,增加有氧磷酸化并改变精氨酸代谢途径,偏振巨噬细胞向M2表型。 我们的研究为未来在心肌梗死和其他心血管疾病中使用Que的foun dation。M2巨噬细胞通过M2巨噬细胞修复的肌膜后梗塞修复对心室重塑具有重要意义。Quer Citrin(que)是含有抗氧化剂,抗炎,抗肿瘤和其他作用的水果和蔬菜中的常见类黄酮,但是它是否在心肌梗死的治疗中起作用。在这项研究中,我们构建了一个小鼠心肌梗死模型并施用了que。我们通过心脏超声发现,que施用改善了心脏射血分数并减少心室重塑。心脏切片的染色和纤维化标记蛋白水平的检测表明,Que给药减慢了心肌梗塞后纤维化的速度。流式细胞仪表明,小鼠心脏中M2巨噬细胞的比例增加,并且在经过Que处理的组中M2巨噬细胞标记的表达水平增加。最后,我们通过代谢组学鉴定,这些代谢组学降低了糖酵解,增加有氧磷酸化并改变精氨酸代谢途径,偏振巨噬细胞向M2表型。我们的研究为未来在心肌梗死和其他心血管疾病中使用Que的foun dation。
本研究旨在探索 ChatGPT(GPT-3.5 版)的功能,包括强化学习、各种应用和局限性。ChatGPT 是一个人工智能 (AI) 聊天机器人,由 OpenAI 的生成式预训练 Transformer (GPT) 模型提供支持。聊天机器人的应用涵盖教育、编程、内容生成等,展示了它的多功能性。ChatGPT 可以通过创建作业和提供个性化反馈来改善教育,正如它在医学考试和美国医师执照考试中的出色表现所表明的那样。然而,人们担心抄袭、可靠性和教育差距。它有助于完成从设计到写作的各种研究任务,并且在总结和建议标题方面表现出色。它在科学写作和语言翻译中的应用前景广阔,但需要专业监督才能确保准确性和原创性。它有助于编程任务,例如编写代码、调试以及指导安装和更新。它提供多种应用,从鼓舞人心到生成创意内容,如演讲、新闻文章和商业计划。与搜索引擎不同,ChatGPT 提供交互式生成响应并理解上下文,使其更类似于人类对话,这与传统搜索引擎基于关键字的非交互式性质形成鲜明对比。ChatGPT 有局限性,例如潜在的偏见、对过时数据的依赖以及创收挑战。尽管如此,ChatGPT 被认为是一种变革性的 AI 工具,有望重新定义生成技术的未来。总之,ChatGPT 等 AI 的进步正在改变知识的获取和应用方式,标志着从搜索引擎到创造力引擎的转变。这种转变凸显了 AI 素养和在生活各个领域有效利用 AI 的能力日益重要。
Ultra-high efficiency T cell reprogramming at multiple loci with SEED-Selection Christopher R. Chang 1,2,3,4 , Vivasvan S. Vykunta 1,2,3,4 , Daniel B. Goodman 1,2,5,13 , Joseph J. Muldoon 1,2 , William A. Nyberg 1,2 , Chang Liu 1,2 , Vincent Allain 1,2,11 , Allison Rothrock 1,2 ,夏洛特·H·王(Charlotte H. Wang)1,2,4,亚历山大·马森(Alexander Marson)1,2,5,6,8,9,10,12,Brian R. Shy 1,7,10和Justin Eyquem 1,2,5,6,8,8,10*
在过去的几年中,机器人技术领域取得了显着进展,无论是固定机器人在制造业中执行动态变化的任务还是用于仓库管理或太空勘探的自动化导向车辆。使用人工智能(AI),尤其是强化学习(RL),为各种机器人任务的成功做出了重大贡献,证明向智能控制范式的转变是成功和可行的。RL的一个令人着迷的方面是它可以同时作为低级控制器和高级决策工具的功能。一个例子是操纵机器人,其任务是通过具有不规则和反复障碍的环境来指导自己。在这种情况下,低级控制器可以使用关节角度并使用关节轨迹控制器执行平滑运动。在较高级别上,RL也可以用来定义旨在避免障碍和自我填充的复杂路径。AGV成功操作的一个重要方面是做出及时决定的能力。当基于RL的召集神经网络(CNN)网络与RL合并时,代理可以决定有效地将AGV引导到目的地,这正在减轻灾难性碰撞的风险。即使可以通过经典解决方案来解决许多这些挑战,但设计这种解决方案也需要大量时间和精力,这使得这一过程非常昂贵。此外,我们在经典机器人方法和基于RL的机器人方法之间提供了针对性的比较分析。介绍了对机器人技术的不同类别的RL应用程序,本研究将概述RL在机器人应用中的使用,从而研究了先进应用程序的优势和缺点。除了我们的分析得出结论之外,还提供了未来可能加速机器人技术的进步和自治的未来可能性和进步的概述。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年1月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.09.21.558814 doi:Biorxiv Preprint
依恋是人类与他人建立纽带以从他们那里得到照顾的过程。这种现象对于我们的身体生存至关重要,就像我们的心理发展一样。越来越多的研究表明,在生命早期的敏感时期,我们的大脑回路在与看护人的相互作用中进行了编程,并在多个附件维度上刻有信息的印记。采用基本的脑部计算机类比,我们可以将这些知识视为我们思想的心理社会固件。根据最近提出的经典三维观点的扩展,一个依恋维度(躯体性)涉及照顾者反映和确认孩子(内部)状态的任务,例如感觉,情感和表述,以支持孩子的能力,以支持孩子的能力识别和识别这些实体的能力。依靠多学科证据(来自神经科学,发育,进化和临床来源),我们建议躯体(H1)具有适应性功能,可以调节我们符合参考组并符合参考组的趋势,但(H2)也会增加对社交焦虑(SA)和饮食失调(SA)和饮食失调(EDS)的脆弱性(EDS)。我们评估了H1-H2,(1)表明躯体性在调节我们的隶属关系趋势中的进化作用,以优化来自传染病的祖先威胁 - 体育绩效平衡,(2)显示SA-EDS及其与躯体性和父母的特征之间的深厚联系。(c)建议设计新的心理疗法。最后,我们讨论了H1-H2的三个相关含义:(a)将我们的固件知识系统与硬件(神经底物)和软件(高认知)(更高认知)的研究重点放在研究重点。(b)补充良好的客观化和以中心的锁定理论,使我们能够整合有关心理病理学病因的多个级别的解释。尽管不打算证明H1-H2,但我们的分析支持它们并鼓励他们的直接测试。
摘要:肿瘤的发生和发育需要癌细胞的代谢重编程,即通过各种代谢途径以自主方式改变伏布,以满足增加的生物能和生物合成需求。肿瘤细胞消耗大量养分,并通过其代谢产生相关的代谢。这导致肿瘤微环境(TME)的重塑以更好地支持肿瘤生长。在TME重塑期间,免疫细胞代谢和抗肿瘤免疫活性受到影响。这进一步导致肿瘤细胞从免疫监测,因此导致异常增殖。本综述总结了与肿瘤代谢重编程过程中代谢信号分子异常的生物合成和活性相关的调节功能。此外,我们还提供了对TME中营养的免疫细胞和肿瘤细胞之间竞争的全面描述,以及肿瘤代谢所需的代谢物,所涉及的代谢信号通路以及免疫细胞的功能。最后,我们总结了针对肿瘤免疫疗法发展的当前研究。我们旨在为未来研究肿瘤代谢重编程的机制提供新的概念,并探索这些机制与肿瘤免疫的关联。