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模块手册硕士学位...
4硕士学位的选修模块I）模块19 4..1每年提供的交叉区域模块。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 19 4.2天体物理学和宇宙学。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 4.3核心和基本部分物理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 43 4.4凝结物的物理学。 。4硕士学位的选修模块I）模块19 4..1每年提供的交叉区域模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.2天体物理学和宇宙学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 4.3核心和基本部分物理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 4.4凝结物的物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。66 4.5光学，激光和原子物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79 4.6加速器，等离子体和应用物理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。88 4.7生物物理学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。105 4.8神经科学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。114 4.9来自其他课程（导入模块）的相应强制强制模块。。。。。。。。。118
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用，其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征，纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生，导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变，在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段，TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而，在后期，当癌细胞获得致癌突变，从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时，它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂，从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用，最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
b'由于 TGF- 信号在免疫稳态中的作用，其紊乱是炎症性疾病的根本原因。许多慢性炎症性疾病都以纤维化为特征，纤维化与细胞外基质的过度沉积同时发生，导致受影响器官的正常功能丧失。TGF- 家族还通过激活成纤维细胞向肌成纤维细胞表型转变，在纤维化的启动和进展中发挥着重要作用。在肿瘤发生的早期阶段，TGF- 可能通过诱导肿瘤前细胞的细胞停滞和凋亡而充当肿瘤抑制因子。然而，在后期，当癌细胞获得致癌突变，从而脱离 TGF- 肿瘤抑制因子功能时，它会通过刺激肿瘤细胞进行上皮\xe2\x80\x93间质转化 (EMT) 而成为肿瘤促进剂，从而增加迁移和侵袭。 TGF- 在肿瘤微环境内的免疫抑制中也发挥着核心作用，最近的研究揭示了它在肿瘤免疫逃避和癌症免疫治疗反应不佳中的作用。'
利用遗传区块相互作用研究的分层结构1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint Preprint the版权所有此版本，该版本于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.18.24317486 doi：medrxiv preprint
使用深度学习来预测大麦基班克的地理起源对基因组环境协会研究
基因组环境协会（GEA）是一种通过与环境参数结合遗传变异来识别适应位点的方法，从而提供了提高作物弹性的潜力。但是，其在Genebank配件上的应用受到丢失的地理来源数据的限制。为了解决这一限制，我们探索了神经网络来预测大麦加入的地理起源，并将估算的环境数据整合到GEA中。神经网络在交叉验证方面表现出很高的精度，但偶尔会产生可行的预测，因为模型仅被视为地理位置。例如，一些预测的起源位于不可理的区域内，例如地中海。使用大麦开花时间基因作为基准，GEA整合了估算的环境数据（n = 11,032），与常规GEA（n = 1,626）相比，在开花时间基因附近的基因组区域进行了部分一致但互补的检测（n = 1,626）（n = 1,626），从而突出了GEA与估计的GEA的潜在的互补的GEA，并在互补的GEA中突出了。同样，与我们最初的假设相反，可以通过增加样本量来预期GEA性能会有显着改善，我们的模拟产生了意外的见解。我们的研究表明，通过预测丢失的地理数据，GEA方法的敏感性对相当大的样本量的敏感性有潜在的局限性。总体而言，我们的研究通过与GEA进行深入的学习来提供有关利用不完整的地理起源数据的见解。我们的发现表明，需要进一步开发GEA方法来优化估算的环境数据的使用，例如结合区域GEA模式，而不是仅仅关注大型景观跨等位基因频率和环境梯度之间的全球关联。
模拟研究的系统综述和荟萃分析
来自AV服务的开发。这些研究表明，此类服务的引入将产生相对不同的影响（Narayanan等，2020）。首先，通过不再需要驾驶行为，用户将能够在坐在自动驾驶汽车上时从事其他活动，例如Leience或工作。这预计会导致较低的流行时间储蓄价值削弱（Correia等，2019; Kolarova等，2019; Berrada等，2020），随后降低了一般的旅行成本。关于公共交通（包括出租车和乘车），随着技术的成熟，驾驶员的缺失也可能导致运营成本较低（Anderson等，2016；Bösch等，2018）。AV服务还有望改善具有lim运动的人，例如老年人，儿童或没有驾驶执照的成年人（Meyer等，2017）。由于自主技术也应导致车辆之间的驾驶和合作（例如，排成），因此在emisions（Bauer等人，2018年），事故（Clements and Kockelman，2017年）和一sims pains simnonomos wish simoni and and and noporweape simnip and and and and and and（baockelman，2017年）也可以提高（Simnii and），也可以增加（simnii and and）。这些预期的收益仍然存在争议。较低的旅行时间节省值也可能通过减轻峰值传播现象来加剧拥塞（van den berg and verhoef，2016年）。AV服务还可能导致由于旅行成本较低而导致的流量增加 - 通过私人运输的时间，货币运输的成本，通过较低的票价进行公共交通的货币 - 2019年； Childress等人，2015年）或由于陷入困境（Fagnant和Kockelman，2014年）。4结合以下事实：从生命周期的角度来看，由于它们所涉及的附加设备和数据处理，AVS可能比传统电动汽车发电更多，这些点使AV服务的环境影响极高地不确定（Golbabaei等，2020; Wadud et; Wadud等，2016）。同样，关于AV服务的财务成本，尤其是基础结构成本，在文献中吸引了较少的关注。
CEA 正在进行铬涂层锆基核燃料包壳研究，以增强轻水反应堆燃料的事故耐受性
在法国核研究所的框架下，CEA 与 AREVA 和 EDF 合作开发了铬涂层，旨在保护当前的锆合金核燃料包层材料免受高温蒸汽氧化（尤其是在意外条件下）的影响。本文重点介绍了锆合金-4 和基材上的铬涂层包层的最新研究结果。AREVA 发表了一篇补充论文 [1]。图中显示了铬涂层的典型制造微观结构。在 415°C（蒸汽，100 巴）下对未涂层参考材料和铬涂层锆合金-4 基样品进行了初步高压釜氧化试验，结果显示上一代 Cr 涂层的制备结果非常令人鼓舞。此外，还介绍了在蒸汽中高温 (HT) 氧化后获得的结果。结果表明，与传统的未涂层材料相比，迄今为止开发的铬涂层可以显著改善高温氧化后的包层机械性能（即延展性和强度）。因此，开发的铬涂层为冷却剂缺失事故（LOCA）提供了显著的额外裕度，并且在一定程度上为超越 LOCA 的条件提供了显著的额外裕度。
为什么我们应该在基于 BCI 的中风后运动康复研究中系统地评估、控制和报告体感障碍
中风导致的神经元损失迫使 80% 的患者接受运动康复治疗，为此可以使用脑机接口 (BCI) 和神经反馈 (NF)。在康复过程中，当患者尝试或想象执行动作时，BCI/NF 会根据他们的感觉运动相关大脑活动为他们提供同步的感觉（例如触觉）反馈，旨在促进大脑可塑性和运动恢复。上升（即体感）和下降（即运动）网络的共同激活确实能够显著改善功能性运动，并产生显著的感觉运动相关神经生理变化。体感能力对于患者感知 BCI 系统提供的反馈至关重要。因此，体感障碍可能会显著改变基于 BCI 的运动康复的效率。为了准确理解和评估体感障碍的影响，我们首先回顾了中风后基于 BCI 的运动康复的文献（14 项随机临床试验）。我们表明，尽管体感能力在基于 BCI 的卒中后运动康复中发挥着核心作用，但后者很少在相关文献中被报道和用作纳入/排除标准。然后，我们认为，体感能力已被反复证明会影响一般的运动康复结果。这强调了在基于 BCI 的卒中后康复中也考虑它们并在文献中报告它们的重要性，特别是因为一半的卒中后患者患有体感障碍。我们认为，如果我们想准确评估体感能力对 BCI 效率的影响，就应该系统地评估、控制和报告体感能力。不这样做可能会导致对报告结果的误解，而这样做可以提高 (1) 我们对运动恢复机制的理解 (2) 我们根据患者的障碍调整治疗的能力和 (3) 我们对文献中提到的受试者间和研究间治疗结果差异的理解。
RSero：一个用户友好的 R 包，用于根据血清流行率研究重建病原体传播历史
1 传染病数学建模部，巴黎城市大学巴斯德研究所，U1332 INSERM，UMR2000 CNRS，法国巴黎，2 巴黎城市大学，INSERM，IAME，F-75018，法国巴黎，3 巴斯德研究所，抗菌药物逃避流行病学和建模研究部，法国巴黎，4 巴黎萨克雷大学，UVSQ，INSERM，CESP，抗感染逃避和药物流行病学研究小组，法国蒙蒂尼勒布勒托讷，5 MRC 全球传染病分析中心，伦敦帝国理工学院公共卫生学院，英国伦敦，6 普林斯顿大学生态与进化生物学系，美国新泽西州普林斯顿，7 全球卫生系，传染病流行病学和分析 G5 部门，法国巴黎西岱大学巴斯德研究所，8 英国剑桥大学遗传学系