摘要 本研究旨在从塞内加尔刺桐叶和茎皮中分离植物成分,并评估其对与糖尿病相关的消化酶α-葡萄糖苷酶的抑制活性。对叶子的植物化学研究结果分离出三种皂苷(3-5)、两种三萜类化合物(7和8)和两种甾体(10a和10b)作为不可分离的混合物,而从茎皮中分离出一种皂苷(6)、一种三萜类化合物(9)和两种肉桂酸酯的混合物(2a和2b)。除化合物2b、7、8、10a和10b外,所有分离的化合物均为首次从刺桐属植物中报道。两种肉桂酸酯(2a 和 2b)的混合物乙酰化后,生成一种新的二酯衍生物(1),俗称刺桐花苷。与标准药物阿卡波糖相比,提取物和纯化合物(3、4、6)表现出良好的 a -葡萄糖苷酶抑制活性。研究结果表明,E. senegalensis 的皂苷可用于开发潜在的抗高血糖药物。
随着对电动汽车,电池的需求以及其生产所需的关键矿物质的需求,在整个欧洲持续增长,大量投资正在流入电池GIGAFACTOIRE和其他关键组件设施。这些投资是欧洲雄心勃勃的发射电池生产和加速运输电气化的任务。实现这一目标不仅需要技术和专业知识,还需要进行业务专业知识来扩展制造业和熟练的劳动力以在全球范围内竞争。当今中国公司是电池技术和邻近供应链的全球领导者。因此,整个欧洲大量的电池投资来自中国公司(几乎是三分之一),参与中游活动(例如阴极生产)也就不足为奇了。
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络,近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成,储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式,读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此,与深度神经网络相比,其训练所需的数据量更少,计算成本更低。因此,RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型(单层感知器)实现,因此,读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力,我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型,该模型将一个读出的训练分散,以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习,用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的,因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数,它能够使用
1 柑橘研究中心“Sylvio Moreira” – 农学研究所 (IAC),Cordeiro ´ polis,巴西,2 生物研究所,坎皮纳斯州立大学 (Unicamp),坎皮纳斯,巴西,3 甘蔗研究中心 – 农学研究所 (IAC),里贝朗普雷图,巴西,4 里贝朗普雷图医学院,圣保罗大学 (USP),里贝朗普雷图,巴西,5 坎皮纳斯农学研究所 (IAC) 咖啡中心,坎皮纳斯,巴西,6 Embrapa 咖啡,巴西农业研究公司,巴西利亚,联邦区,巴西,7 生物学系,哲学、科学与文学学院,圣保罗大学 (USP),里贝朗普雷图,巴西,8 遗传学系,路易斯·德·凯罗斯农业学院 (ESALQ),圣保罗大学 (USP),皮拉西卡巴,巴西
1 柑橘研究中心“Sylvio Moreira” - 农学研究所 (IAC),Cordeiro ´ polis,巴西,2 生物研究所,坎皮纳斯州立大学 (Unicamp),坎皮纳斯,巴西,3 甘蔗研究中心 - 农学研究所 (IAC),里贝朗普雷图,巴西,4 里贝朗普雷图医学院,圣保罗大学 (USP),里贝朗普雷图,巴西,5 坎皮纳斯农学研究所 (IAC) 咖啡中心,坎皮纳斯,巴西,6 Embrapa 咖啡,巴西农业研究公司,巴西利亚,联邦区,巴西,7 生物学系,哲学、科学与文学学院,圣保罗大学 (USP),里贝朗普雷图,巴西,8 遗传学系,路易斯·德·凯罗斯农业学院 (ESALQ),圣保罗大学 (USP),皮拉西卡巴,巴西
CoastPredict GENERAL ASSEMBLY - DRAFT AGENDA (subject to change) VENUE: Hotel Mercure President Lecce Via Antonio Salandra, 6, Lecce, Italy This General Assembly aims to: > confirm new governance structure and nominations for steering committee > outline best practices and contributions from expertise of the CoastPredict projects that will contribute to the CoastPredict ‘Menu of Solutions' for GlobalCoast implementation TUESDAY 4 February
马里兰州克朗斯维尔:今天,马里兰州信息技术部 (DoIT) 和马里兰州人工智能分部宣布,他们已向马里兰州议会提交了人工智能支持战略和人工智能研究路线图(AI 路线图)。该路线图列出了该州将实施的 5 部分战略,以加快在全州安全实施人工智能和机器学习技术。它还概述了该州将在 12 个关键领域开展的具体研究,包括促进经济发展、提高州劳动力的生产率以及为当地学校系统制定政策。“生成人工智能正以前所未有的速度发展,可能影响马里兰州人民生活的几乎每个方面,”DoIT 部长兼人工智能分部主席 Katie Savage 表示。“人工智能路线图为马里兰州在 2025 年的发展规划了路线图,帮助其加快人工智能采用的步伐,同时考虑到马里兰州独特的资产、机遇和风险。我们准备以切实可行的方式采用这项技术,使我们的国家更加安全、更具竞争力、更高效。”
b 型血红蛋白病,包括镰状细胞病 (SCD) 和 b 型地中海贫血,是导致血红蛋白结构或生成异常的普遍单基因疾病,影响全球数百万人。目前可用于治疗 SCD 和 b 型地中海贫血的疗法主要是对症治疗和异基因造血干细胞移植 (HSCT)。异基因造血干细胞移植是唯一的治愈性疗法,但有局限性。使用基因改造造血干细胞 (HSC) 的基因疗法有望成为一种有效的治愈性疗法。最近批准的基于基因改造造血干细胞的体外疗法 (CASGEVY、LYFGENIA、ZYNTEGLO) 已显示出对 SCD 和 b 型地中海贫血的显著和持久的治疗益处。在这篇评论文章中,我们讨论了当前的遗传方法和创新策略,以确保 SCD 和 b 型地中海贫血的基因治疗安全有效,并总结了已完成和正在进行的临床试验的结果。我们还讨论了使用 CRISPR/Cas 技术进行体内基因编辑治疗镰状细胞性贫血和β-地中海贫血的前景和挑战,这可能会简化制造和治疗过程。体内基因治疗可以最大限度地降低体外基因治疗的风险,并可以克服与复杂基因治疗产品相关的多重障碍,让更多患者能够获得治疗,尤其是在这些疾病高度流行的发展中地区。
