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从小分子到基于核酸的方法
摘要：无义突变是一种基因突变，会产生过早终止密码子 (PTC)，导致蛋白质被截断和有缺陷，引发囊性纤维化、1 型神经纤维瘤病、Dravet 综合征、Hurler 综合征、β 地中海贫血、遗传性骨髓衰竭综合征、杜氏肌营养不良症，甚至癌症等疾病。这些突变还会触发一种称为无义介导的 mRNA 衰减 (NMD) 的细胞监视机制，从而降解含有 PTC 的 mRNA。NMD 的激活可以减轻细胞中蛋白质被截断、有缺陷和可能有毒的后果。由于大约 20% 的单点突变都是致病的无义突变，因此该领域受到广泛关注，并在近年来取得了显著进展，这并不奇怪。事实上，自从我们上次对该主题进行审查以来，已经有新的无义抑制方法的例子被报道出来，即促进 PTC 翻译读通或抑制 NMD 通路的新方法。通过这篇审查，我们更新了无义抑制领域的最新技术，重点关注具有治疗潜力的新型方式，例如小分子（读通剂、NMD 抑制剂和分子胶降解剂）；反义寡核苷酸；tRNA 抑制剂；ADAR 介导的 RNA 编辑；靶向假尿苷化；和基因/碱基编辑。虽然自上次审查以来，这些不同的方式在其开发阶段都取得了显着进展，但每种方式都有优点（例如，易于递送和特异性）和缺点（制造复杂性和脱靶效应潜力），我们在此讨论。
语言概念的视觉类比及其含义
摘要 许多视觉生成人工智能 (AI) 模型使用文本“提示”作为输入来指导生成图像的开发。将文本转换为图像利用了语用学和语义学，这会对输出产生影响。为了促进更精确的提示，我们提出了文本相似性的三维向量空间，它使用文本表示、听觉表示和含义相似性作为轴。接下来，我们表明两个单词之间含义相似并不一定会导致相应的 AI 生成的这些单词图像之间视觉相似。我们利用八个图像生成器为抽象和具体的同义词、反义词和上义词-下义词对生成图像，并将它们的图像-图像 CLIPScore 与它们对应的文本-文本 CLIPScore 进行比较，从而定量地证明了这一点。在所有模型和关系类型中，文本与文本和图像与图像相似度的平均相似度同义词从 92.8% 下降到 70.1%，反义词从 89% 下降到 58.9%，上义词-下义词对的平均相似度从 85.6% 下降到 68.1%。
视觉眼假体及其未来发展之路
自从 20 世纪 60 年代针对先天性或后天性眼部缺陷患者以及眼球痨或凹陷无功能性眼球患者引入以来，义眼一直是一种流行的康复方式。制造定制义眼的材料、技术和工艺方面的各种进步（包括使用植入物、磁性扩张瞳孔等）旨在满足患者的期望和提高生活质量。然而，在使用传统或改良的义眼时，功能仍然是一个挑战。用于治疗视力不佳或完全丧失的眼科患者的治疗方法包括视网膜假体，如仿生眼、杜雷特植入物，它们是恢复视觉通路中断情况下部分视力的有前途的替代方案。光遗传学、光伏刺激、基因疗法等生物医学工程概念有可能彻底改变治疗方式，以恢复此类患者的形态、美观和功能。
殡仪馆使用AI（人工智能）中心的手写文字和文件
1⃣ 手写引文！AI（人工智能）中心<报价> ¥500/月 ¥500/张 2⃣手写奉献申请表！AI（人工智能）中心<销售管理/奉献> 200日元/月 200日元/张 3 AI（人工智能）中心<鲜花/记乌托邦/毛笔>（同一殡仪馆的名牌制作费用：0日元/张） 4 AI（人工智能）中心<鲜花/记乌托邦/Mojikaki-kun>（同一殡仪馆的名牌制作费用：0日元/张） 5⃣ AI（人工智能）中心<人造花/记乌托邦>（同一殡仪馆的名牌制作费用：0日元/张） 6⃣ 手写慰问金申请表！AI（人工智能）中心<礼物和吊唁簿> ¥200/月 ¥200/张 7⃣大型手写签名纸！AI（人工智能）中心<大型招牌/Fudetopia> ¥500/月 ¥500/张 8⃣手写指导板纸！AI（人工智能）中心<指南板/Fudetopia> 300日元/月 300日元/张
人工智能中的受托责任原则：利用忠诚义务使人工智能系统与人类目标保持一致
5 J ACK M. B ALKIN，《大数据时代的机器人三大定律》（2017 年），https://papers.ssrn.com/abstract=2890965。 6 Daniel Clarry，《信托法中的强制和默认规则》，载于《牛津信托法手册》第 434–448 页（Evan J. Criddle、Paul B. Miller 和 Robert H. Sitkoff 编辑，2019 年），http://oxfordhandbooks.com/view/10.1093/oxfordhb/9780190634100.001.0001/oxfordhb-9780190634100-e-24。 7 T AMAR T. F RANKEL，《信托法》（2010 年第 1 版），第 107 页。8 P AUL B. MILLER，《信托责任理论》（2010 年），https://papers.ssrn.com/abstract=1653357。9 同上。 10 Andrew S. Gold，《忠诚的受托责任》，载《牛津受托人法手册》第 383–403 页（Evan J. Criddle、Paul B. Miller 和 Robert H. Sitkoff 编辑，2019 年），http://oxfordhandbooks.com/view/10.1093/oxfordhb/9780190634100.001.0001/oxfordhb-9780190634100-e-20。
基于人工智能的原发性醛固酮增多症预测模型的开发
九州大学医学院的小川义博教授、孙江宏义项目助理教授以及该大学医学院的研究生金子大辉等人的研究小组利用人工智能（AI）技术，成功开发出仅使用三种易于测量的血液检测项目（醛固酮、钾和钠）就能高精度地预测疾病类型的模型。该AI技术可早期发现在初级保健阶段而非在专科医疗机构可通过手术治愈的疾病患者，从而提供高效且适当的治疗，并有望提高医疗质量。