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复杂...
该计划已知GPCR介导的信号传导是通过激活许多信号因子（包括异三聚体G蛋白（注3），GPCR激酶（GRK）（注4）和β-arrestin（注5）（图1）来进行的（图1）。该研究小组创建了大量使用CRISPR-CAS9方法（注6）（一种基因组编辑技术）在GPCR信号传导因子上不足的细胞（图2）。使用这些细胞的研究表明，通过GPCR信号中的β-arrestin，GPCA蛋白的选择性激活以及通过GRK调节GPCR活性的信号传导。这篇审查论文（包括尖端的研究报告）解释了遗传缺陷培养的细胞揭示的信号转导因子的新功能，以及有关多种类型的基因缺陷培养的细胞的详细信息。此外，我们提出了一种使用遗传缺陷培养细胞（图3）和新药理工具的开发来对疾病涉及的信号转导因子的功能分析方法。未来的发展本综述希望，随着使用基因缺陷型细胞的分析，将来将进一步加速GPCR研究。此外，通过创建缺乏更多信号转导因子并在具有不同特性的培养细胞系中建立基因缺陷细胞的细胞，预计它将导致涉及GPCR信号转导因子的疾病机制，并涉及科学进步。
Kudan 首席技术官解释人工智能与人工感知之间的联系
上个月，Kudan 参加了在圣何塞举行的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 和 Jetson 合作伙伴日。这是一个绝佳的机会，可以亲自了解生成式人工智能和更广泛的机器人领域的最新发展，加深我们对 NVIDIA 对市场趋势的看法，并推进与 NVIDIA 机器人团队和其他潜在合作者的合作。目前，NVIDIA 的大部分增长都集中在数据中心，反映了生成式 AI 的现状，其中计算密集型模型占主导地位。大规模语言模型 (LLM) 通常具有数十亿个参数，而 GPT-4 等最新进展估计将达到万亿个参数大关。 然而，谈到机器人加速计算和边缘计算，我们仍处于早期阶段。小型语言模型 (SLM) 和微型视觉语言模型 (VLM) 可以在 NVIDIA Jetson 设备（包括 Orin Nano）上运行。然而，边缘计算机预计要处理多项任务，而且机器人和边缘设备执行的任务的关键性要求对错误的容忍度要低得多。聊天机器人可以犯一些错误，但仍然可以为用户提供价值，但是当机器人犯错时，代价可能是灾难性的。 NVIDIA 对边缘计算和机器人技术的未来的乐观前景正在指导我们在这些领域的战略投资。尽管目前还处于早期阶段且面临诸多挑战，但边缘人工智能的市场机会无疑是巨大的。尽管这一市场扩张的时机仍不确定，但它所代表的机遇规模却是显而易见的。
1型糖尿病运动诱发延迟性低血糖的机制阐明
虽然STZ大鼠和CON+EX大鼠运动前后（0 h～5 h）血糖水平差异不显著，但STZ+EX大鼠运动3 h血糖水平显著低于STZ组（P < 0. 05）。在骨骼肌中，CON和STZ组在1 h时Akt磷酸化水平和GLUT 4易位均显著升高，3 h内降至可忽略的水平，而在STZ+EX组中，Akt磷酸化水平和GLUT 4易位维持至5 h，提示STZ+EX组糖代谢持续。基因芯片分析显示，本研究共发现447个胰岛素信号基因和79个1型糖尿病基因，并筛选出3个可能与GLUT 4调控有关的基因，尤其是制瘤素M（Osm）和信号转导和转录激活因子3（STAT 3）在STZ+EX组运动后3 h和5 h均有升高。
催化热解作为支持循环碳经济的平台技术
循环碳经济 Cody J. Wrasman 1 、A. Nolan Wilson 1 、Ofei Mante 2 、Kristiina Iisa 1 、Abhijit Dutta 1 、Michael S. Talmadge, 1 David C. Dayton 2 、Sundararajan Uppili 3 、Michael J. Watson 4 、Xiaochun Xu 3 、Michael B. Griffin 1 、Calvin Mukarakate 1 、Joshua A. Schaidle 1,* 和 Mark R. Nimlos 1,* 1 国家可再生能源实验室, 2 RTI International, 3 埃克森美孚技术与工程公司, 4 庄信万丰, *通讯作者：Joshua.schaidle@nrel.gov； mark.nimlos@nrel.gov 摘要 催化热解是一种结合了热解和气相催化升级的工艺，是一种多功能技术平台，能够将生物质和废塑料直接液化成中间体，从而实现化学品和/或运输燃料的脱碳生产。最近，催化热解引起了大量研究和商业化的关注，仅在过去十年中就发表了 15,000 多篇期刊文章和专利。从这个角度来看，我们通过确定关键的短期和长期技术障碍，为废塑料和生物质的商业规模催化热解规划了一条道路。在拟议的发展路线图中，通过解决这些障碍，催化热解可以从示范规模发展到综合生物精炼网络，每年生产 0.1 至 10 亿吨碳的燃料和塑料前体。
免疫检查点抑制剂诱发的表皮坏死松解症
1. Johnson DB、Nebhan CA、Moslehi JJ、Balko JM。免疫检查点抑制剂：毒性的长期影响。Nat Rev Clin Oncol。2022；19：254-67。2. Sullivan RJ、Weber JS。检查点抑制剂的免疫相关毒性：机制和缓解策略。Nat Rev Drug Discov。2022；21：495-508。3. Quach HT、Johnson DB、LeBoeuf NR、Zwerner JP、Dewan AK。免疫检查点抑制剂引起的皮肤不良事件。J Am Acad Dermatol。2021；85：956-66。 4. Maloney NJ、Ravi V、Cheng K、Bach DQ、Worswick S。Stevens-Johnson 综合征和检查点抑制剂引起的毒性表皮坏死松解症样反应：系统评价。Int J Dermatol。2020；59：e183-8。5. Harr T、French LE。毒性表皮坏死松解症和 Stevens-Johnson 综合征。Orphanet J Rare Dis。2010；5：39。6. Frantz R、Huang S、Are A、Motaparthi K。Stevens-Johnson 综合征和毒性表皮坏死松解症：诊断和治疗综述。Medicina (Mex)。2021；57：895。7. Antonia SJ、Gettinger S、Goldman J、Chow LQ、Juergens R、Borghaei H 等人。一线 Nivolumab（抗 PD-1；BMS-936558，ONO-4538）和 Ipilimumab 在非小细胞肺癌 (NSCLC) 转移性非小细胞肺癌中的安全性和有效性。Int J Radiat Oncol。2014；90：S32-3。8. Goldinger SM、Stieger P、Meier B、Micaletto S、Contassot E、French LE 等。抗 PD-1 治疗期间的细胞毒性皮肤药物不良反应。Clin Cancer Res。2016；22：4023-9。9. Nayar N、Briscoe K、Penas P。Ipilimumab 难治性转移性黑色素瘤患者出现与 Nivolumab 相关的毒性表皮坏死松解症样反应和严重卫星细胞坏死。J Immunother。 2016；39：149–52。 10. Pathria M、Mundi J、Trufant J。服用易普利姆玛患者出现史蒂文斯-约翰逊综合征的病例。 Int J 案例代表图像。 2016；7:300。 11. Demirtas S、Aridi LE、Acquitter M、Fleuret C、Plantin P。莱尔抗 PD1 致命进化综合征。 Ann Dermatol Vénéréologie。 2017；144：65–6。 12. Dika E、Ravaioli GM、Fanti PA、Piraccini BM、Lambertini M、Chessa MA 等。伊匹单抗治疗转移性黑色素瘤期间的皮肤不良反应：一项前瞻性研究。欧洲皮肤病学杂志。 2017；27：266–70。 13. Ichiki Y、Iwanami T、Kakizoe K、Hamatsu T、Suehiro T、Yoneda K 等。用纳武单抗治疗的晚期或术后复发非小肺癌病例分析。 J UOEH。 2017；39：291–7。 14. Ito J、Fujimoto D、Nakamura A、Nagano T、Uehara K、Imai Y 等。阿瑞吡坦用于治疗难治性纳武利尤单抗引起的瘙痒。肺癌。 2017；109：58-61。 15. Saw S，Lee HY，Ng QS。帕博利珠单抗在非黑色素瘤患者中诱发史蒂文斯-约翰逊综合征。欧洲癌症杂志。 2017；81：237–9。 16. Vivar KL, Deschaine M, Messina J, Divine JM, Rabionet A, Patel N 等.表皮程序性细胞死亡-配体 1 表达
高层建筑用玻璃棉和 XPS 保温材料的热和热解动力学分析
摘要：本研究使用系统框架研究了包层系统中使用的玻璃棉 (GW) 和挤塑聚苯乙烯 (XPS) 隔热材料的动力学数据。确定适当的动力学特性（例如指数前因子、活化能和反应级数）对于准确模拟隔热材料的全尺寸防火性能至关重要。本研究的主要目的是提取高层建筑中使用的 XPS 和 GW 隔热材料的热和动力学数据。为了获得这些特性，以四种不同的加热速率进行热重分析 (TGA)：5、10、15 和 20 K/min。TGA 结果作为使用无模型和基于模型的方法组合确定动力学特性的基础。本研究的结果有望对定义热解反应步骤和提取此类隔热材料火灾建模的动力学数据大有裨益。这些信息将增进对这些材料在火灾事故中的火灾行为和性能的了解，有助于开发更精确的火灾模型并改进高层建筑覆层系统的消防安全策略。
发作间期脑电图源定位的线性分布逆解
目的：比较 6 种线性分布逆解对癫痫发作间期放电源定位的空间精度：最小范数、加权最小范数、低分辨率电磁断层扫描 (LORETA)、局部自回归平均值 (LAURA)、标准化 LORETA 和精确 LORETA。方法：通过回顾性比较 30 名成功接受癫痫手术的患者中平均发作间期放电的最大源与切除的脑区，基于 204 通道脑电图，对空间精度进行了临床评估。此外，在计算机模拟中评估了逆解的定位误差，在传感器空间和源空间的信号中添加了不同程度的噪声。结果：在临床评估中，使用 LORETA 或 LAURA 时，50-57% 的患者源最大值位于切除的脑区内，而所有其他逆向解决方案的表现都明显较差（17-30%；校正 p < 0.01）。在模拟研究中，当噪声水平超过 10% 时，LORETA 和 LAURA 的定位误差明显小于其他逆向解决方案。结论：LORETA 和 LAURA 在临床和模拟数据中均提供了最高的空间精度，同时对噪声具有相当高的鲁棒性。意义：在测试的不同线性逆解算法中，LORETA 和 LAURA 可能是发作间期 EEG 源定位的首选。2021 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
L-CoDe：使用颜色对象解耦条件的基于语言的着色
对灰度图像进行着色本质上是一个具有多模态不确定性的病态问题。基于语言的着色提供了一种自然的交互方式，即通过用户提供的标题来减少这种不确定性。然而，颜色-物体耦合和不匹配问题使得从单词到颜色的映射变得困难。在本文中，我们提出了一种使用颜色-物体解耦条件的基于语言的着色网络 L-CoDe。引入了物体-颜色对应矩阵预测器 (OCCM) 和新颖的注意力转移模块 (ATM) 来解决颜色-物体耦合问题。为了处理导致颜色-物体对应不正确的颜色-物体不匹配问题，我们采用了软门控注入模块 (SIM)。我们进一步提出了一个包含带注释的颜色-物体对的新数据集，以提供用于解决耦合问题的监督信号。实验结果表明，我们的方法优于基于标题的最先进的方法。