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对牛皮利亚corylifolia l。的评论：具有深刻生物学意义的有价值的植物
结直肠癌（CRC）是全球最普遍，最致命的恶性肿瘤之一。最近，铁铁作用是一种以铁依赖性和脂质过氧化为特征的新型细胞死亡形式，引起了研究人员的显着关注。甲状腺吞噬作用的机制，包括细胞内铁水平，脂质过氧化和抗氧化系统调节，为癌症治疗策略提供了新的见解。这项研究旨在探索在免疫疗法的CRC中，突出其潜在的机制和临床应用的背景下，铁吞作用的新兴作用。我们对当前文献进行了全面的综述，阐明了铁铁毒性的生物学机制，与CRC的关系以及铁铁作用与免疫疗法之间的相互作用。铁凋亡通过调节细胞内铁水平，脂质代谢和抗氧化剂系统来重塑肿瘤微环境（TME），从而显着增强了免疫检查点抑制剂（ICIS）的有效性。同时，中医疗法通过调节TME并诱导铁铁作用来促进抗肿瘤免疫。此外，纳米技术的进步通过实现针对性的递送铁毒性诱导剂或免疫调节剂，将“冷”肿瘤转化为“热”肿瘤并进一步增强ICI效应性，从而促进了精确的治疗。这项研究全面回顾了CRC中的铁毒性，免疫疗法，传统中药和纳米技术的最新发展，强调了与铁毒相关的生物标志物和新颖诱导剂对个性化治疗的重要性。总而言之，铁铁作用提供了一种有前途的策略来克服CRC治疗耐药性并增强免疫疗法效率，保证进一步研究和转化应用。
超宽带光子芯片促进光学信号重塑高速数据传输工程学中的AI：研究人员讨论领域之间的协同作用
爱好者建议AI可以改善运输和制造，药品，消费品和军事技术。Rama Chellappa，Guru Madhavan，Ed Schlesinger和John Anderson在PNAS Nexus文章中评估了这些主张，通过探索包括自动驾驶汽车和飞机，AI辅助手术，AI-Loced封闭的Loop Anesthesiology，AI和Robotics，AI和Robotics，AI和AI-AI-AI-Assist assiss foculess focuffe new Matersive focuffeers and Play sash sash serapers and sash nepers nexus文章。
权力二人组：通过人类AI协同作用在STEM和非茎教育中释放认知潜力
AI驱动的教育工具预计将在未来几年影响全球超过20亿学习者，以前所未有的方式改变STEM和非茎学科（Louly，2024； Sandhu等，2024；世界经济论坛，2024年）。人工智能（AI）正在通过个性化的辅导，实时反馈和自适应学习经验彻底改变教育（Akavova等，2023）。AI使教师能够根据学生的需求制定个性化的发展计划。它对诸如批判性思维，情感智力和道德推理等智力任务的影响是一个有争议的话题（Çela等，2024）。对驱动的工具的更大依赖性是对表面学习的关注，并且与复杂的问题解决和辩论最少的参与度（çela等，2024）。虽然AI在所有受试者中都增强了教育，但在STEM和非茎领域之间，它确实如此不均，尤其是在与基于结构化的基于逻辑的学习与解释性，抽象推理的互动（Nagaraj等，2023; Singer等，2023）。在STEM教育中，AI的分析和结构化逻辑性质在解决问题，模拟和复杂计算的自动化方面提供了极大的好处。然而，非茎领域，例如人文和社会科学，需要更多的解释性，道德和创造性的参与，而AI不太可能提供。本文探讨了这些差异，同时倡导AI的均匀整合，以增强而不是代替人类的教学。
行星规模的海洋社区建模预测代谢协同作用和病毒影响
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
可调节的 DNMT1 降解揭示了 DNMT1/DNMT3B 在 DNA 甲基化和基因组组织中的协同作用
DNA 甲基化 (DNAme) 是一种关键的表观遗传标记，可调节维持整体基因组稳定性的关键生物过程。鉴于其多效性功能，对 DNAme 动力学的研究至关重要，但目前可用的干扰 DNAme 的工具存在局限性和严重的细胞毒性副作用。在这里，我们提出了允许通过 DNMT1 耗竭进行可诱导和可逆 DNAme 调节的细胞模型。通过动态评估通过细胞分裂诱导的被动去甲基化的全基因组和位点特异性效应，我们揭示了 DNMT1 和 DNMT3B 之间的协同活动，但不是 DNMT3A，以维持和控制 DNAme。我们表明，DNAme 的逐渐丧失伴随着异染色质、区室化和外周定位的逐渐和可逆变化。DNA 甲基化丧失与由于 G1 停滞而导致的细胞适应性逐渐降低相吻合，并伴有轻微的有丝分裂失败。总之，该系统可以进行具有精细时间分辨率的 DNMT 和 DNA 甲基化研究，这可能有助于揭示 DNAme 功能障碍与人类疾病之间的病因联系。
用于个性化预测药物协同作用的通路激活模型
摘要 针对癌症的单一疗法常常由于固有或获得性耐药性而失败。通过同时瞄准多个靶点，药物组合可以产生协同作用，从而提高药物有效性并降低耐药性。基于组学数据整合的计算模型已用于识别协同组合，但预测药物协同作用仍然是一个挑战。在这里，我们介绍了 DIPx，这是一种基于生物驱动的肿瘤和药物特异性通路激活评分 (PAS) 个性化预测药物协同作用的算法。我们使用两个独立的测试集在 AstraZeneca-Sanger (AZS) DREAM 挑战数据集中训练和验证了 DIPx：测试集 1 包含训练集中已经存在的组合，而测试集 2 包含训练集中不存在的组合，从而表明该模型能够处理新组合。预测的和观察到的药物协同作用之间的 Spearman 相关系数在测试集 1 中为 0.50（95% CI：0.47–0.53），在测试集 2 中为 0.26（95% CI：0.22–0.30），而挑战赛中表现最佳方法的 Spearman 相关系数分别为 0.38（95% CI：0.34–0.42）和 0.18（95% CI：0.16–0.20）。我们有证据表明，更高的协同作用与药物靶标之间的更高功能相互作用相关，并且这种功能相互作用信息可被 PAS 捕获。我们说明了如何使用 PAS 提供潜在的生物学解释，即激活介导联合药物协同作用的途径。总之，DIPx 可以成为个性化预测药物协同作用和 34 探索与联合药物作用相关的激活途径的有用工具。35
学校膳食计划和食物银行之间的协同作用......
食物银行在课堂外提供营养方面发挥着至关重要的作用。这些组织通常是非政府和社区倡议，从捐助者（如农民、零售商和个人）那里收集剩余食物，并将其分发给有需要的人（Bertmann 等人，2017 年；Drake 等人，2021 年；Rizvi 等人，2021 年）。全球儿童营养基金会报告称，社区主导的非政府食物银行在高收入国家比在低收入国家更受欢迎（GCNF，2022a）。这凸显了高收入国家学校膳食计划和食物银行之间的潜在协同作用比低收入国家更大。通过合作，食物银行和学校可以制定一项涵盖上课时间和课外时间的全面粮食安全战略。
人工智能和机器学习的协同作用在革新药物监管事务
摘要。药物监管事务的动态格局正在经历通过人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的整合所推动的变革范式转变。本评论探讨了AI和ML对制药行业中监管过程的前所未有的影响。通过对最新进步，应用和案例研究的全面分析，评论阐明了这些技术如何提高监管事务的效率，准确性和遵守情况。AI和ML在自动化劳动密集型任务中扮演关键角色，例如数据分析，文档处理和合规性监视。利用高级算法，这些技术可以实时决策和预测分析，从而授权监管专业人员能够用敏捷性浏览复杂的框架。审查进一步研究了AI驱动工具在优化监管提交，加速批准时间表以及最小化与不合规性相关的风险的作用。评论强调了AI驱动解决方案在处理大量数据集和提取宝贵见解时的可扩展性，从而促进了积极的监管策略。监管事务中AI和ML的合成还解决了与数据完整性相关的挑战，从而确保了整个产品生命周期中信息的可靠性和可追溯性。通过促进人类专业知识与机器智能之间的和谐合作，监管专业人员可以做出明智的决定，并迅速适应不断发展的监管景观。关键词：人工智能，机器学习，算法，自然语言处理，数据管理，个性化医学，实时数据
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数据库数据集分子构象香料二肽677 33850溶剂化氨基酸26 1300 DES370K 3864 364376 PUBCHEM 14643 731856离子对28 1426 NCIATLA ×10 325 3250 IHB100×10 50 500 REP739×5 504 2520 SH250×10 128 1280总计21477 1145910
电化学储能应用碳材料的综述：超级电容器和电池电极的最新进展、实施情况以及与金属化合物的协同作用
碳材料在电化学储能中起着重要作用，因为它们具有低成本、高可用性、低环境影响、表面功能团、高电导率以及热稳定性、机械稳定性和化学稳定性等优点。目前，碳材料可以被认为是超级电容器和电池领域探索最广泛的材料，超级电容器和电池是需要高功率和高能量的广泛应用的设备。然而，与所有技术一样，也有一个适应和优化的过程；因此，碳材料一直在与新兴的进步保持一致。同样，多年来，人们发现了生产更适合储能的碳的新方法和新工艺，使它们与金属基化合物产生良好的协同作用，以满足当前标准。在这项工作中，我们汇集了碳材料领域的进展