XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemspecific
Na'，K+ -
摘要我们先前已经描述了在成年爪诺司纳布斯Laevis神经系统中仅表达的几个基因的分离，并在神经诱导后不久在胚胎中激活。这些cDNA的一个24-15的序列将相应的蛋白质识别为（Na'，K+-ATPase的3个亚基[ATP磷酸化水酶（Na+/ K+-transporting）; EC 3.6.1.37]。这种形式与先前所描述的（31个爪蟾亚基）不同，蛋白质序列比较表明它不是哺乳动物的青蛙同源物（82个亚基；因此，我们将24-15蛋白称为（na'，na'，k+-Atpase的33个亚基。抗血清针对（83个亚基融合蛋白检测到成人脑提取物中的蛋白质，其大小和特性是Na'，K+-ATPase（3个亚基。在Xenopus中（31和33个亚基表示为相似水平的母体mRNA；在胚胎发生期间快速积累（33个mRNA在第14阶段开始（早期神经拉拉），快速积累（31个mRNA在阶段开始，在23/24阶段。反义RNA探针与t骨脑切片的原位杂交表明（33个亚基在整个发育中的大脑中表达。我们建议（33是主要的Na'，K+-ATPase（在青蛙早期神经系统发育过程中存在8个亚基。
特定的TLR9缺陷NOD小鼠促进IL -10 -orca
1型糖尿病（T1D）是一种慢性自身免疫性疾病，其特征是胰岛素降低和导致的高血糖（1）。t淋巴细胞，免疫细胞的其他亚群和先天免疫的分子在介导和调节T1D发育的免疫疗法中起重要作用，从而导致胰岛素缺乏效率（2）。tlr9是一种重要的先天免疫受体，识别鸟嘌呤 - 酪氨酸 - 病原体和自我DNA的富DNA以及短的单链合成DNA 5' - 环磷酸 - 磷酸 - 瓜氨酸-3'（CPG）（CPG）（3）。TLR9在某些自身免疫性疾病的发展中起着重要作用（4），其中包括全身性红斑狼疮（SLE），自身免疫性甲状腺炎（5）和自身免疫性肾疾病（6）。我们以前的工作发现，自身免疫性糖尿病的发生率在系统性TLR9降低和B细胞特异性TLR9降低的NOD小鼠中显着延迟（7，8）。这种保护部分是由免疫调节白介素-10（IL-10）（8）的表达增加，CD73 + T细胞的增强表达和调节功能以及改善的胰岛B细胞功能（7，9）介导的。除了遗传因素外，在过去的三十年中，T1D发病率的迅速增加表明，环境因素在T1D发展中可能起重要作用（10）。肠道菌群作为关键的环境因素之一，可以作为T1D发展中的调解人，并且在动物模型和人类研究中的研究中支持了这一假设（11-14）。但是，有关肠道屏障在T1D发育中的作用的当前知识是不一致的。肠道微生物群的影响通过多种模态的发展，其中一种是由于肠道微生物组的营养不良而改变了肠屏障功能，这似乎有助于T1D发育（15）。一些研究表明，由于菌群改变及其代谢产物而导致的肠道渗透性的变化通过募集胰岛反应性T细胞在动物模型中的发展（16）促进了T1D的发展（17），对腔内抗原的渗透性增加（17）和放大的免疫信号囊泡（18）。然而，低剂量化学物质会在小鼠中诱导胰岛素依赖性糖尿病而不会影响肠道通透性，这表明在这种动物模型中，T1D的发展并不是绝对必需的肠道通透性（19）。在糖尿病点头与年龄匹配的非糖尿病NOD小鼠的肠道通透性差异也没有差异（20）。的确，旨在改善肠道屏障的疗法对改变T1D发育的影响很小（20，21）。很明显，需要进一步研究肠道通透性之间的关系，肠道通透性受到多种因素影响，并且需要T1D的发展。几万亿微生物与宿主共生，对宿主代谢和免疫系统做出了重要的贡献（22）。是通过动物和人类临床试验的实验的结果表明，粪便菌群移植后，肠道菌群转移到了类似于粪便供体的代谢表型（23-25）。粘膜中的免疫细胞中有大量的B细胞
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
COV2特异性细胞免疫
建议使用二价mRNA疫苗来解决冠状病毒疾病变异，并建议对高危组提出其他剂量。但是，有效性，最佳频率和剂量数量仍然不确定。在这项研究中，我们检查了接受血液透析的患者第五次给药后，我们检查了mRNA严重急性呼吸综合征2（SARS-COV-2）疫苗后的长期细胞和体液免疫反应。据我们所知，这是第一项研究，旨在监测五剂mRNA疫苗接种（包括双重mRNA疫苗）后，高危人群中的体液和细胞免疫动力学的长期数据。虽然大多数患者在整个观察期保持体液免疫，但我们观察到降低的细胞免疫反应性，如由祖先策略所刺激的ELISPOT分析所测量的，在一部分患者中。第五剂剂量三个月后，一半的个体（50％; 14/28）保持了细胞免疫力，尽管获得了体液免疫。阳性对照与T点反应性之间没有关系表明这些免疫改变是对SARS-COV-2的特异性改变。在多变量分析中，年龄≥70岁的参与者显示出反应性结果的可能性较小。值得注意的是，在接受异源疫苗的14个人中，有13个成功获得了细胞免疫，支持了此
新型大米基糖尿病专用配方对...的影响
糖尿病专用肠内营养配方 (DSF) 是糖尿病患者管理的重要组成部分。在住院环境中，口服和肠内营养常常会导致高血糖，而高血糖与不良后果有关，包括死亡率增加 ( 1 )。在这种情况下使用 DSF 可以降低高血糖风险并改善血糖波动 ( 2 )。在门诊环境中，DSF 已成功用作代餐，可改善血糖、减轻体重 ( 3 ) 和缓解糖尿病 ( 4 )。对于营养不良患者，使用 DSF 可降低就诊和入院风险并减少医疗费用 ( 5 )。荟萃分析表明，由于DSF具有低血糖指数 (GI) 和血糖负荷 (GL)、较高的纤维和蛋白质含量，以及使用了健康的脂质混合物，因此可以降低餐后血糖反应、改善糖化血红蛋白和血脂状况并促进饱腹感 (6-8)。GI 表示相对于葡萄糖，对某种食物的餐后血糖反应，而 GL 代表类似的概念，但还考虑了一份此类食物中的碳水化合物含量 (9)。先前的研究还表明，DSF 对胃肠激素有直接影响，即胰高血糖素样肽-1 (GLP-1)、葡萄糖依赖性胰岛素促泌肽 (GIP)、肽YY (PYY) 和生长素释放肽 (10,11)。已知GLP-1和GIP通过刺激胰岛素分泌在调节餐后血糖方面发挥重要作用 (12)。这两种激素与 PYY 一起，也被认为是重要的饱腹感信号，而生长素释放肽则通过刺激食欲和增加食物摄入量发挥作用 (13)。尽管 DSF 有诸多好处，但在许多临床环境中，患者获得 DSF 的机会仍然有限，特别是在泰国等中低收入国家，成本和缺乏报销是重要障碍。因此，使用当地可获得的成分开发新型 DSF 可以降低成本并提高可用性，从而有可能改善患者获得 DSF 的机会。大米 (Oryza sativa L.) 是全球一半以上人口的主要主食，种植于 100 多个国家 (14)。大米含有复合碳水化合物、蛋白质和脂肪，可提供能量，是膳食纤维、γ-谷维素和植物固醇的良好来源，这些物质主要存在于
抗BCMA和GPRC5D双特异性抗体复发
浆细胞白血病（PCL）是多发性骨髓瘤（MM）的侵略性和高风险变体，预后较差。鉴于其稀有性和侵略性，缺乏临床试验来测试这些患者新型疗法的效率。新的免疫方法，例如B细胞成熟抗原（BCMA）和G蛋白偶联受体，家族C，第5组，成员D（GPRC5D） - 靶向剂，包括嵌合抗原受体（CAR）T-cells和Bisepiepie抗体，可以在PCL治疗中发挥作用。但是，在最近的关键临床试验中，将PCL患者排除在测试这些药物的临床试验之外，并且仅发表了一些病例报告。我们在这里介绍了在我们中心接受抗BCMA和抗GPRC5D双抗抗体治疗的复发/难治性（R/R）pCL患者的临床过程。
通过CRISPR-CAS9-介导的Hibit标记
许多蛋白质家族由多种高度同源蛋白组成，无论它们是由不同基因编码还是来自相同基因组位置的编码。某些同工型的优势与各种病理状况（例如癌症）有关。研究中蛋白质同工型的检测和相对定量通常是通过免疫印迹，免疫组织化学或免疫荧光来完成的，其中使用针对特定家族成员的同工型特异性表位的抗体。但是，同工型特异性抗体并非总是可用的，因此无法破译同工型特异性蛋白表达模式。在这里，我们描述了多功能11氨基酸标签的插入到感兴趣蛋白质的基因组位置中。此标签是开发的，由Promega（美国威斯康星州Fitchburg）发行。本协议描述了高度同源蛋白的精确蛋白质表达分析，通过hibit标签的表达，当缺失特定抗体时，可以实现蛋白质表达定量。可以通过传统方法（例如蛋白质印迹或免疫荧光）以及在荧光素酶二元报道器系统中分析蛋白质表达，从而可以使用板读取器进行可靠且快速的相对表达定量。
释放了双特异性抗体的潜力...
免疫疗法的最新进展改变了癌症治疗，提供了一种有希望的策略，该策略激活了患者的免疫系统以发现并消除癌细胞。在免疫疗法中，非常关注两种独立的抗原或一种具有两个不同表位的抗原，它们与两种单独的抗原或一种抗原接合，在免疫疗法中引起了极大的关注。从医学的角度来看，双抗抗体（BSABS）启用了双重靶向思想，因为大多数疾病很复杂，涉及多种受体，配体和信号传导途径。几项研究研究了BSAB识别不同癌症靶向等癌症，繁殖，转移和免疫调节的过程。通过重新路由细胞或改变其他途径，除了天然抗体的蛋白质外，双蛋白质还具有效应子活性。这打开了广泛的临床应用，并帮助耐药性肿瘤患者对药物的反应更好。然而，对于确定使用这些药物治疗肿瘤，适当组合伴侣以及降低毒性的方法的最佳条件是必要的。在这篇综述中，我们根据其组成和对称性以及交付模式提供对BSAB格式分类的见解，重点关注分子的动作机制，并讨论BSAB开发中的挑战和未来观点。
海马和内侧前额皮质体积与夜间陈述性记忆巩固有关，与特定睡眠振荡无关
图 1 研究设计。38 名健康参与者（17 名男性）接受了包括多导睡眠图在内的全面筛查过程，以排除任何躯体、精神或睡眠障碍的病史或患病情况。在实验之夜 21:00 之前进行三项任务（注意力表现、程序记忆 - 镜像追踪任务 [MT]、陈述性记忆 - 配对联想词表任务 [WP]）的采集会话，然后在早上 09:00 进行一次检索会话。所有参与者在进行多导睡眠图后，在 3 特斯拉扫描仪上接受高分辨率磁共振成像 (MRI)，平均间隔为 30.2 ± 19.8 天。MT，镜像追踪任务；WP，配对联想词表任务；SCR，筛查会话；MRI，磁共振成像
蛋白质结构在遗传控制下；' - 3然而，DNAT影响PR
蛋白质结构处于遗传控制之下；' - 3然而，DNAT影响蛋白质中特定氨基酸序列的形成的确切机制尚不清楚。几年前，发现具有某些有毒的噬菌体的大肠杆菌感染诱导了具有高代谢率的RNA馏分的形成，既具有高代谢率率，又是与感染病毒的DNA相对应的基础成分。4-6在非注射细胞中的存在中，也证明了无源性RNA成分的存在。然而，在这种情况下，RNA的基础组成类似于细胞DNA的基础组成。78这些观察结果集中在这种类型的RNA在蛋白质合成中的可能作用上，并且最近已经概述了与这种观点一致的某些证据。直到最近，最近还没有已知的DNA酶机制用于DNA指定的RNA的DNA酶机制。多核苷酸磷酸化酶'°11虽然催化了多吡丁而生核苷酸的合成，但本身并不能提供具有特定核苷酸序列的RNA的机制。产生独特的核苷酸序列的一个实例涉及核苷酸仅限于预先存在的多核苷酸链的结束。12-14因此，我们的努力是针对检查RNA合成的替代机制，尤其是DNA可能决定RNA的核苷酸序列的机制。实验过程。物质：未标记的核糖核苷二磷酸和三磷酸盐购自Sigma Biochemical Corporation和加利福尼亚州的生物化学研究公司。在本文中，我们希望报告来自大肠杆菌的RNA聚合酶的分离和某些特性，在DNA和四个天然存在的核糖核苷三磷酸中，它会产生与DNA的碱基成分相互补充的RNA。在过去的一年中，几个实验室报告了类似的发现，并从细菌以及动植物来源的酶制剂中进行了类似的发现。15-24在以下论文中，酶促合成的RNA对大肠杆菌核糖体在蛋白质核糖体中掺入氨基酸的速率和程度对蛋白质的蛋白质的影响。8-C14标签的ATP购自Schwartz生化公司； the other, uniformlv labeled, C14 ribonucleoside triphosphates were prepared enzymatically from the corresponding monophosphate derivatives25 isolated from the RNA of Chromatium grown on C1402 as sole carbon source.26 CTP labeled with p32 in the ester phosphate was obtained by enzymatic phosphorylation of CMP"2 prepared according to Hurwitz.27 The通过Lehman等人的过程获得了脱氧核苷三磷酸。25小牛胸腺和鲑鱼精子DNA通过Kay等人的方法分离。28DNA来自Perolocter Aerogenes Aerogenes Aerogenes，phlei和phlei phlei和细菌T5，T5，T5，T5，T5，T5，T5的phage。如前所述制备了来自大肠杆菌的未标记和p32标记的DNA。根据Schachman等人的32和Radding等人，制备了3'D-AT和D-GC聚体，“ 3”，“ 3，” 3。从枯草芽孢杆菌34的trans形成DNA是E. W. Nester的礼物，DNA来自噬菌体0x