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Martinez，Micaela Oriana和Herrera，MaríaInés（2021）。环境富集在神经发育中的心理生物学影响。 的方法
总结遗传与环境之间的相互作用显着影响神经发育。 div>这个过程意味着神经系统的成熟，并在一生中延伸。 div>自从心理生物学，实验和临床研究以来，他们一直集中在整个神经发育过程中环境富集的保护作用上。 div>环境富集是基于身体，感觉，认知和社会刺激的动物住宿范式。 div>表明，在早期和高级时代，它有利于神经可塑性，学习和记忆。 div>根据生命周期理论，发展在生命的头几年并不达到顶点。 div>然后，该理论为理解神经发育中环境富集的心理生物学影响提供了广泛的了解。 div>
治疗晚期卵巢癌的新策略
晚期卵巢癌（AOC）容易复发，这可以归因于耐药性。耐药性可能与肿瘤微环境（TME）有关，包括免疫和非免疫TME。在免疫TME中，免疫效应细胞（例如树突状细胞（DC），M1样肿瘤相关巨噬细胞（M1-TAM）和T细胞被抑制。相反，激活了免疫抑制性细胞，例如M2样肿瘤相关的巨噬细胞（M2- TAM），髓样衍生的抑制细胞（MDSC）和调节性T细胞（Tregs）。这些变化使得产生免疫作用并影响化学免疫疗法的效率很难。在非免疫TME中，诸如凋亡抑制，DNA损伤反应（DDR）和上皮 - 间质转变（EMT）等机制可以促进肿瘤的生长，转移和耐药性。尽管TME在AOC治疗中提出了挑战，但纳米颗粒（NP）的独特生物学优势使调节TME成为可能。nps可以刺激M1-TAM，DC和T细胞的免疫反应，同时减少免疫抑制细胞（例如M2-TAMS和Tregs）的内化，从而调节AOC免疫TME。此外，NP可以通过减少AOC细胞的凋亡，抑制同源重组（HR）修复，反转EMT并实现逆转耐药性的效果来调节非免疫TME。总而言之，NPS的应用为AOC提供了一些新的临床治疗场所。
B7-H4 在卵巢癌免疫治疗中的作用
免疫疗法是当今抗击癌症的一种关键且有利的治疗方法。尤其是免疫检查点抑制剂，已得到广泛应用，并在各种恶性肿瘤中取得了突破性的治疗效果。然而，其在卵巢癌中的疗效并不令人满意。大量无反应率这一迫切问题需要立即引起关注。寻求新靶点和制定协同联合治疗方法对于应对这一挑战至关重要。B7-H4 是 B7 家族共抑制分子的成员，在卵巢癌中表现出高表达水平，与肿瘤进展、耐药性和不良预后密切相关。B7-H4 有可能成为评估患者免疫反应的宝贵生物标志物。最近针对卵巢癌免疫治疗背景下的 B7-H4 的研究和临床前试验凸显了其作为一种有前途的免疫治疗靶点的出现。本综述旨在讨论这些发现并预测 B7-H4 在卵巢癌免疫治疗和靶向治疗中的未来前景。
![专题信息 - 尼日利亚 - 能源行业 - 天然气战略 - 国家私有化委员会设立的尼日利亚石油和天然气行业改革实施委员会 [OGIC] 报告 - 第 2 卷](/simg/b/b477ae094c854eccfd515dd22923c834ed6b7667.webp)
专题信息 - 尼日利亚 - 能源行业 - 天然气战略 - 国家私有化委员会设立的尼日利亚石油和天然气行业改革实施委员会 [OGIC] 报告 - 第 2 卷
13) Levi Nwokafor 先生，独立石油营销商 - 成员 公用事业收费委员会执行秘书 - 成员 14) Adams Oshiomhole 先生，尼日利亚劳工大会主席 - 成员 15) Anne Okigbo 女士，世界银行代理常驻代表 - 成员 16) Chamberlain Oyibo 先生，GMD - 成员 17) 工程师 MM Ibrahim - 成员 18) Onaolapo Soleye 博士 - 成员 -< 19) 律师 Sola Adepetun - 成员 20) Nuhu Obaje 博士，地质学家 - 成员 21) Yinka Omorogbe 先生，学者 - 成员 22) Donu Kogbara 女士，记者 - 成员 v23) BPE 总干事 - 委员会协调员 24) AA Udofia 先生，BPE - 秘书
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
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尼日利亚的货币政策利率和表现......
Hannah Ehi Onuh 和 Terwuah Simeon Asom 经济学系，贝努埃州立大学，麦古迪，尼日利亚 摘要 本研究通过关注总需求、总产出和通货膨胀等宏观经济变量，调查了货币政策利率对尼日利亚经济表现的影响。该研究使用了 2006 年第四季度至 2022 年第四季度尼日利亚经济的季度数据。该研究模拟了货币政策利率增加 5% 和减少 5% 对总需求、总产出和通货膨胀的影响。研究表明，提高货币政策利率对于控制尼日利亚的通货膨胀无效。货币政策利率的上升导致利率上升，进而影响私营部门的信贷供应。私营部门信贷供应的减少会对经济的总需求和总产出产生不利影响。此外，研究还得出结论，降低该国的货币政策利率有利于增加私营部门的信贷供应，从而对总需求和总产出产生潜在的积极影响，并进而促进经济的 GDP 增长。因此，尼日利亚中央银行 (CBN) 应考虑降低货币政策利率 (MPR) 以刺激经济和产出增长。这将降低利率，尤其是贷款利率，从而增加经济中私营部门的信贷供应。研究还建议 CBN 继续采用货币政策利率来影响信贷供应的变化及其对私营实体经济的可及性。 关键词：总需求、通货膨胀、宏观经济表现、货币政策、总产出 1. 简介
《尼日利亚传播杂志》，19（1）2023 139
这项研究旨在研究尼日利亚Akwa Ibom State的水稻农民中科学技术信息的意识和用途。为此，使用问卷的工具的调查研究设计用于确定Akwa Ibom State的水稻农民中科学技术信息的用途和满足。根据尼日利亚水稻农民协会（Akwa Ibom State Chapter），该州总共有20,000个水稻农民，Meyer的统计方法（1979年）被用来确定样本。到此为止，该研究吸引了384名受访者。在研究中发现，Akwa Ibom州的水稻农民没有足够的科学技术信息来协助他们进行农业。因此，他们最终犯了严重的错误，这对他们的农业业务有害。因此，建议将有关科学和技术的信息更常见，以便农民可以访问它们并提高其生产力。
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。
人类遗传疾病中辅助蛋白和 G 蛋白的遗传变异
摘要 我们介绍了一系列关于 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 遗传学和药物遗传学的三篇文章。在第一篇文章中，我们讨论了与人类表型相关的 G 蛋白亚基和辅助蛋白的遗传变异；在第二篇文章中，我们在此基础上讨论了“G 蛋白偶联受体 (GPCR) 基因变异和人类遗传疾病”，在第三篇文章中，我们概述了“G 蛋白偶联受体药物基因组学”。在本文中，我们将在由辅助蛋白和 G 蛋白的致病变异导致的人类遗传疾病的背景下，回顾配体结合、GPCR 活化、失活以及受体运输到膜的过程。在不同表型中检查了编码 G 蛋白 α 和 β 亚基的基因的致病变异。编码修饰或组织 G 蛋白偶联的辅助蛋白的基因变异与疾病有关；这些包括 G 蛋白信号调节器 (RGS) 变异对高血压的贡献； G 蛋白信号传导激活剂 III 型变体在缺氧等表型中的作用；RGS10 基因变异对身材矮小和免疫功能低下的影响；以及 G 蛋白偶联受体激酶 (GRK) 变体（如 GRK4）在高血压中的作用。本文概述了编码参与 GPCR 信号传导的蛋白质的基因变异，这些变异可能与人类表型相关的结构和功能变化。
