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World File Search System反馈回路
组织形态发生中的机制调节反馈回路：由机械应力调节的基因和顺式调节元件的功能分析
抽象的胃结构是胚胎发育的关键过程，是形成三线蛋白圆盘所必需的。这是囊泡细胞的分化和重新分布，形成三个胚胎层，这些胚胎将产生不同的功能组织（外胚层，中胚层和内胚层）。这种重组是通过涉及整个胚胎的特定细胞组的高度协调运动而发生的。Telest Medaka（Oryzias latipes）被选为实验动物模型。在该物种中，胃结构与Epibolia工艺同时发生。在此期间，细胞从动物极向植物极迁移，导致胚胎轴的形成，这是建立脊椎动物身体计划的基础。对表皮过程中发生的形态发生过程知之甚少。但是，与YAP家族成员一样，已经描述了某些要素的重要性。这些蛋白质是转录调节剂，从培养基接收信号和机械刺激，并将它们与遗传信号整合在一起。这是细胞正确迁移到胚胎中线的必要条件。如果这些信号受到放松管制，则可能无法正确发展胃，甚至可能会产生致命的影响。要更多地了解YAP在胃肠道中的作用，我们将研究YAP下游基因的参与（AFAP12，AKAP12B，EFS，EFS，GLIS2B，MARCKSL1A/B，ROCK2B，Synaptopodin和ved），在cytoskelet cytoskelectal重新组织中与细胞粘附和互动的互动过程中。为此，CRISPR-CAS9系统用于生成每个基因的敲除突变体。这种基因组编辑机制是一种根据细菌和古细菌的天然适应性免疫防御系统而适应的工具。该工具由两个组成部分组成：SGRNA，与基因组的靶序列相匹配的短片段和Cas9核酸内切酶，它们在同一位置引起双链DNA断裂。之后，细胞修复DNA的影响区域，导致基因组中的永久修饰。要执行数据分析，我们使用Stata统计软件。初步数据显示了AFAP12，MARCKSL1，VED和ROCK2B的研究中的特殊结果。在这些情况下，控制和敲除之间的表观进展似乎有所不同。
监视引起反馈回路的机器学习算法的性能：因果估计是什么？
在部署了机器学习（ML）的系统后，监视其穿孔对于确保算法随着时间的推移的安全性和有效性很重要。当ML算法与其环境相互作用时，该算法会影响数据生成机制，并在评估其独立性能（称为性能的问题）时成为偏见的主要来源。尽管先前的工作已经显示了如何使用因果推理技术在表现性的情况下验证模型，但在表现性存在下如何监视模型的工作很少。与模型验证的设置不同，在哪些绩效指标上要监视的一致性要小得多。不同的监视标准会影响最终的测试统计量，可识别性所需的假设以及检测速度。当该选择进一步加上使用观察性数据与介入数据的决定时，ML部署团队将面临多种监视选项。这项工作的目的是突出设计监视策略的相对低估的复杂性以及因果推理如何在这些选项之间提供系统选择的系统框架。作为一个激励示例，我们考虑了一种基于ML的风险预测算法，用于预测计划外的再入院。将因果推理和统计过程控制中的工具汇总在一起，我们考虑了六个监视程序（三个候选监测标准和两个数据源），并在模拟研究中调查其操作特征。该案例研究的结果强调了看似简单（且显而易见的）事实，即并非所有的监视系统都是平等的，这对ML监视系统的设计和文档产生了现实世界的影响。
mTOR 反馈回路介导“反弹”......
MET/AKT 轴驱动“闪光”效应。（A）EBC1 和 HS746T 细胞系用 JNJ-605 或 DMSO (VEH) 处理。在抑制剂停用 (WO) 后，在指定时间点 (h) 收获细胞。如左图所示，对顶部所示样品的总细胞裂解物进行免疫印迹。黑边矩形勾勒出印迹。虚线红色垂直线突出显示细胞系之间的分离，以便清晰查看。（B）未经处理或经 JNJ-605 处理的 EBC1 和 HS746T 细胞的共聚焦切片
通过破坏Akt/tspyl5/pten阳性反馈回路，靶向耐药肺癌干细胞
比WT-Tspyl5的Div>（图下面面板5e）。Tspyl5天冬氨酸突变剂（T120D-TSPYL5）是磷酸-T120-TSPYL5的模拟物，其作用类似于野生型Tspyl5：T120D-Tspyl5表现出核和细胞质定位，并且CD44和ALDH1均以其表达升高。其他苏氨酸残基Tspyl5突变体（T177A，T326A和T409A）的功能和细胞内分布与WT-TSPYL5的功能和细胞内分布没有差异（补充图5a，b;图5d，e）。T120 Tspyl5突变也显示出H460细胞中合适的自我更新和EMT电位（补充图 6）。 完全表明，T120时的Tspyl5磷酸化对于TSPYL5稳定和核易位以及随后在CSC-NSCLC细胞中CD44和AldH1的表达至关重要。T120 Tspyl5突变也显示出H460细胞中合适的自我更新和EMT电位（补充图6）。完全表明，T120时的Tspyl5磷酸化对于TSPYL5稳定和核易位以及随后在CSC-NSCLC细胞中CD44和AldH1的表达至关重要。
PulseSatellite：一种利用人机反馈回路进行人道主义背景下的卫星图像分析的工具
简介 在处理冲突和人道主义危机时，准确及时的卫星图像分析是支持实地关键行动的关键。使用案例包括监测人口流离失所、绘制定居点地图、评估损害、与侵犯人权相关的火灾探测、交通网络损坏、评估洪水或确定地震、火山、气旋和山体滑坡的直接影响（Lang 等人，2015 年）。在这些情况下，提供决策重要信息的自动化流程必须经过仔细验证和调整以实现最佳性能，因为误报可能会危及人类生命。虽然存在几种通用卫星图像分析工具，但很少有工具是针对人道主义用例设计和优化的。PulseSatellite 是一种借助神经网络分析卫星图像的工具，它试图在模型推理过程的不同阶段加入人机交互，以在人道主义背景下实现最佳结果和专家验证。用于实施和部署 PulseSatellite 的概念框架此前已在 (Quinn et al. 2018) 中提出。