XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System体内
Political-RAG：使用生成式人工智能从媒体内容中提取政治信息
摘要：在数字时代，媒体内容对于政治分析至关重要，它们通过新闻文章、社交媒体帖子、演讲和报告提供宝贵的见解。自然语言处理 (NLP) 改变了政治信息提取 (IE)，使事件提取和情感分析等任务自动化。传统的 NLP 方法虽然有效，但通常针对特定任务，需要专业知识。相比之下，由生成人工智能 (GenAI) 驱动的大型语言模型 (LLM) 提供了更集成的解决方案。然而，特定领域的挑战依然存在，这导致了检索增强生成 (RAG) 框架的开发。RAG 通过整合外部数据检索来增强 LLM，解决了与数据可用性相关的问题。为了展示 RAG 的功能，我们介绍了 Political-RAG 系统，该系统旨在从媒体内容（包括 Twitter 数据和新闻文章）中提取政治事件信息。Political-RAG 系统最初是为事件提取而开发的，为开发各种复杂的政治 IE 任务奠定了基础。这些包括检测仇恨言论、分析冲突、评估政治偏见以及评估社会趋势、情绪和观点。
造血干细胞在体内进行双向命运转变。
2相应的地址：美国阿拉巴马大学伯明翰大学医学院病理学系，分子和细胞病理学系，美国阿拉巴马州35294，美国。电话。：1-205-996-0591;传真：1-205-934-7447;电子邮件：girishmelkani@uabmc.edu（gcm）
在体内定向了超快速鲁比斯科从半动植物环境中赋予氧气抗氧气
。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。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月17日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.17.638297 doi：biorxiv Preprint
诊断生物标志物动力学：脑源性生物标志物如何在人体内分布，以及这如何影响其诊断意义：以 S100B 为例
摘要 神经系统疾病的血液生物标志物通常用于排除或确认是否存在严重的颅内或脑血管病变，或用于对具有类似表现的疾病（例如出血性中风与栓塞性中风）进行鉴别诊断。由于我们对大脑分子的动力学特性、释放模式和排泄的了解不全面，阻碍了与大脑健康相关的生物标志物的更广泛应用。对于 S100B 尤其如此，S100B 是一种通过血脑屏障 (BBB) 释放的星形胶质细胞衍生蛋白。我们开发了一个开源药代动力学计算机模型，可以研究生物标志物在体内的运动、生物标志物的释放来源及其消除。该模型源自适用于蛋白质生物标志物的通用计算机药物药代动力学模型。我们通过添加真实的血流值、器官的 S100B 水平、淋巴和淋巴循环以及尿液排泄的肾小球滤过来提高模型的预测值。三个关键变量控制血液或唾液中的生物标志物水平：血脑屏障通透性、S100B 分配到外周器官以及星形胶质细胞中的 S100B 细胞水平。还观察到对稳态淋巴引流水平的微小贡献；这种机制也有助于器官吸收循环中的 S100B。这种开源模型还可以模拟其他标志物（如 GFAP 或 NF-L）的动力学行为。我们的结果表明，S100B 在被全身循环中的各个器官吸收后，可以释放回全身体液中，其水平不会显著影响血脑屏障破坏后静脉血或唾液水平的临床意义。关键词：计算机模型、MATLAB、模拟生物学、星形胶质细胞、基于生理的药代动力学模型、淋巴系统、颅外来源、创伤性脑损伤、脑屏障、唾液
体外和体内 c - IRIS-AperTO
任何人都可以自由访问以“开放获取”形式提供的作品的全文。根据知识共享许可提供的作品可根据该许可的条款和条件使用。如果适用法律未免除版权保护，则使用所有其他作品均需要获得权利人（作者或出版商）的同意。
CRISPR/Cas 内切酶在体内视网膜基因编辑中的比较
。CC-BY 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2020 年 6 月 9 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.06.09.141705 doi：bioRxiv 预印本
体内，体外和计算机：...
使用三种补充方法研究了生活系统：活细胞，无细胞系统和计算机介导的建模。在理解中进展，使研究人员能够创建新颖的chass和工业过程，这基于结合体内，体外和计算机研究的周期。这种设计 - 构建 - 测试 - 在实验和分析之间学习迭代回路周期，将物理学，遗传学，生物化学和生物信息学结合在一起，以保持前进的方式。由于计算机辅助方法并非受到感兴趣实体的物质性质的直接限制，因此我们在这里插图该良性周期如何允许研究人员探索从整个底盘到新型代谢周期中存在的化学性质。特别强调进化的重要性。
造血干细胞在体内进行双向命运转变。
虽然单克隆抗体（mAb）是一类重要的药品类别，但成本，复杂性，尤其是递送仍然存在重大问题：克服经常注入抗体的概念是一个值得的目标。一种有吸引力的方法是将非整合DNA直接传递给肌肉组织，使患者充当自己所谓的“蛋白质工厂”。使用脂质纳米颗粒（LNP）和病毒载体进行了这种概念的演示，但是这些传递方法面临着重大挑战，包括肝外交付不良，货物兼容性，安全性，可重复性和成本。聚合物纳米颗粒（PNP）提供了解决这些问题的解决方案，但是面临着自己的挑战，例如大量可能的聚合物结构和多体式配方条件。然而，机器学习，材料信息学和高通量化学合成技术的进步为解决这些挑战提供了有效探索聚合物设计空间的基础。我们的Sayer TM平台利用了质粒DNA（PDNA）的大量计算数据集 - 聚合物相互作用来促进靶向剂的发现和通过深度学习的发现，并推动对各种靶向组织的新型PNP的发现。在这项工作中，我们证明了设计PNP的能力，可以为PGT121提供PDNA编码，PGT121是一种广泛中和的抗HIV抗体，该抗体靶向HIV-1 Invelope糖蛋白上的V3 GlyCan依赖性表位位点。Sayer设计的聚合物与PGT121质粒形成小稳定的PNP。此外，我们表明我们可以通过延长来提高抗体水平和耐用性。与其他状态的DNA降低车辆相比，转染后1天，在转染后1天表现出强血清PGT121蛋白水平。更重要的是，纳米PNP的肌内递送启用了大于1.0 µg/ml峰蛋白表达水平，注射后> 56天，有意义的，耐用的表达水平。在肌肉内输送PNP时，可以看到较低剂量和较低的N/P比的一般趋势。这些参数与聚合物结构分开，提供了不同的机制，可以使用机器学习技术优化体内递送性能。可以将概念扩展到其他抗体，蛋白质或酶的连续产生，这表明PDNA通过PNPS作为治疗方式具有广泛的适用性。最后，我们强调，通过安全有效的PNP在体内提供DNA编码的分泌蛋白的策略可能适用于广泛的其他疾病方式。
通过微透析和体内噬菌体显示
体内噬菌体显示是一种用于识别有机或疾病的血管归巢肽的方法，用于靶向药物。对于目标分子的性质和身份而言，这是不可知论的。当前的体内生物植物缺乏内置机制，无法选择能够进行血管归巢的肽，这也将能够组织渗透到组织实质中的治疗相关细胞。在这里，我们将体内噬菌体显示与基于微透析的实质恢复和高通量测序相结合，以选择除血管归巢外，还可以促进渗出和组织穿透。我们首先在皮肤伤口中证明了该方法可以选择性地将已知的归巢肽与具有额外组织渗透能力的肽分开。筛查肽库中的肽鉴定在血管性和糖尿病伤口中的血管外肉芽组织中鉴定出肽，以及视网膜病中的视网膜屏障 - 视网膜屏障。我们的工作表明，体内噬菌体显示与微透析结合使用，可用于发现能够渗出和组织渗透的血管归巢肽的发现。
探索三种葫芦科植物在体内糖尿病筛查中的治疗潜力
糖尿病被认为是一种慢性代谢紊乱，其特征是高血糖（空腹和餐后血糖升高）和碳水化合物、脂肪和蛋白质代谢失衡，并因胰岛素抵抗而导致多种并发症 [1] 。自古以来，草药 (HM) 在全球医疗保健系统中发挥着关键作用。为确保功效和安全性，对其多种化学成分的质量和控制进行彻底检查至关重要。植物营养素或植物化学物质通常存在于蔬菜中，在健康管理领域一直是较少探索的领域。它们帮助植物抵抗致病细菌、真菌、昆虫和其他环境压力源 [2] 。此外，由于其结构中存在不同的化学变化，它们也是有效的蛋白质调节剂、细胞内信号级联系统激活剂和插入剂 [3] 。多年来，天然产物一直是用于药物配制和健康改善的生物活性化合物的主要来源。通过民族药理学方法，人们更深入地研究了传统和民间医学知识，为药物发现和开发提供了有益的见解。这导致了几种植物源植物药的发现。这些包括紫杉醇、长春花碱、长春新碱、吗啡、利血平和地高辛 [4] 。由于饮食不当，肥胖、心血管疾病、癌症、糖尿病和其他慢性疾病的发病率增加，这对人群的发病率和死亡率产生了巨大的流行病学影响 [5] 。微量成分被称为抗氧化剂，参与清除自由基和抑制脂质过氧化，从而防止氧化链式反应的发生或进展 [6] 。