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World File Search System受损
它本应修复受损的基因，但它却在其他区域造成了损害……
我们的结果表明，NEIL1 作用于 8-氧代-7,8-二氢鸟嘌呤（8-羟基鸟嘌呤），导致多个尿嘧啶损伤，从而诱导远处位点的突变。这意味着 NEIL1 具有双重作用，既可以防止氧化鸟嘌呤形成位点发生突变，同时又可以通过诱导远处位点损伤的产生来促进突变。 OGG1 具有类似的功能，表明它并不是一个例外的实体。 [未来发展] 未来我们将阐明 NEIL1 和 OGG1 之间的关系以及远距离位点发生突变的机制。预计该研究结果将有助于更好地了解致癌机制并开发抑制致癌的方法。 [参考资料] 论文标题：NEIL1：参与 8-氧代-7,8-二氢鸟嘌呤诱导的远距离作用突变的第二个 DNA 糖基化酶 作者：Yoshihiro Fujikawa、Tetsuya Suzuki、Hidehiko Kawai、Hiroyuki Kamiya* (*通讯作者) 期刊：Free Radical Biology and Medicine 于 1 月 21 日在线发表。以下是该论文的链接。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0891584925000516
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确率比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
原创研究全基因组分析与膜损伤和生育能力受损相关的遗传倾向，作为精子功能受损的指标
1 俄罗斯农场动物遗传育种研究所 - LK Ernst 联邦畜牧业研究中心分部，普希金，196601 圣彼得堡，俄罗斯 2 俄罗斯科学院圣彼得堡联邦研究中心西北粮食安全问题跨学科研究中心，普希金，196608 圣彼得堡，俄罗斯 3 肯特大学自然科学学院，CT2 7NJ 坎特伯雷，英国 4 动物基因组学和生物资源研究组（AGB 研究组），农业大学理学院，乍都乍，10900 曼谷，泰国 5 LK Ernst 联邦畜牧业研究中心，杜布罗维齐，波多利斯克，142132 莫斯科州，俄罗斯 *通讯地址：dementevan@mail.ru (Natalia V. Dementieva)；m.romanov@kent.ac.uk (Michael N. Romanov)
在子宫酒精和烟草暴露，母体抑郁和孕产妇肥胖症中与发育中的脑部的少突胶质细胞分化受损有关
简介：胎儿酒精谱系障碍（FASD）是小儿认知障碍的主要预防原因，并且与肿瘤性有关。我们检查了可能与ETOH相互作用的临床共同确定因素，从而损害了少突胶质细胞（OL）发育。喝酒的妇女，包括孕妇，也不成比例地患有抑郁症（Mdepression），我们表明这是FASD的危险因素。怀孕期间的抑郁会导致OL病理学吗？母体肥胖症（动员）也抑制胎儿大脑中的白质发育。最后，烟草暴露不仅抑制了OL发育，而且还抑制了结构蛋白（例如肌动蛋白）的产生。我们自愿终止妊娠的人类生物库使我们能够研究EtOH和烟草暴露，Mdepression和Mosesity对OL标记的影响。
了解对视力受损的人的机器人导犬的期望
摘要 - 动体动物导盲犬通过以负担得起的成本提供对未经裁定的地形的普遍援助，具有增强盲人或视力障碍（BVI）个体的自主性和流动性的巨大潜力。然而，机器人导犬的设计仍未得到充实，尤其是在步态控制器，导航行为，相互作用方法和言语解释等系统方面。我们的研究通过与18位BVI参与者进行用户研究来解决这一差距，其中包括15位甘蔗用户和3名导向狗使用者。参与者与四倍体机器人进行了互动，并提供了定量和定性反馈。我们的研究揭示了几种设计含义，例如对基于学习的控制器和刚性手柄的偏爱，不对称速度，语义通信方法和解释性的逐渐转弯。这项研究还强调了自定义的重要性，以支持具有不同背景和偏好的用户以及电池寿命，维护和天气问题等实际问题。这些发现为机器人导犬的未来研究和开发提供了宝贵的见解和设计含义。索引术语 - 辅助设备，腿部机器人
2024 年 10 月 29 日 331-CAM-1052 管理牙齿受损状况
环境：环境保护不仅是法律，也是正确做法。这是一个持续的过程，从深思熟虑的规划开始。在训练和任务期间，始终注意保护环境的方法。这样做，您将为维持我们的训练资源做出贡献，同时保护人民和环境免受有害影响。请参阅当前的环境考虑手册和当前的 GTA 环境相关风险评估卡。请参阅 ATP 3-34.5 环境考虑和 GTA 05-08-002 环境相关风险评估。安全：在训练环境中，领导者必须根据当前的风险管理原则进行风险评估。领导者将根据 TRADOC 安全官在规划和完成每项任务和子任务时完成当前的深思熟虑风险评估工作表，评估任务、敌人、地形和天气、部队和支援可用时间以及民事考虑因素 (METT-TC)。注意：在 MOPP 培训期间，领导者必须确保监控人员是否可能受到热伤害。在高温等级增加时，必须遵守当地政策和程序，以避免与高温相关的伤害。考虑 MOPP 工作/休息周期和水更换指南 IAW 当前 CBRN 原则。（ATP 3-11.32，化学、生物、放射和核防护的多服务战术、技术和程序）
胰岛素抵抗和胰岛素分泌受损预测糖尿病：在全国范围
背景：评估胰岛素抵抗和胰岛素分泌受损是否是使用全国人群代表数据来增强数据隐私的Koreans中糖尿病的有用预测。方法：本研究分析了韩国国家健康与营养检查调查（KNHANES）2007- 2010年和2015年没有糖尿病> 40岁的人的数据，以及2015年的国家健康保险服务国家健康筛查队列（NHIS-HEALS）。由于隐私问题，这些数据库无法使用直接标识符链接。因此，我们将10个合成数据集发电，然后与NHI-Heals进行统计匹配。胰岛素分解（HOMA-IR）和稳态模型的稳态模型评估分别用作胰岛素抵抗和胰岛素分泌功能的指标，以及在NHIS-HEALS中捕获的糖尿病分泌功能。结果：在统计匹配10个合成knhanes和NHIS-Heals数据集后，分析中包括了4,580（范围为4,463至4,761）的中位数（范围为4,463至4,761）。在5。8年的平均随访期间，中位数为4.7％（范围为4.3％至5.0％）的参与者患有糖尿病。与参考低– HOMA-HOMA/HOMA-HOMA-β组相比，高– Homa-ir/Low-– HOMA-β组具有糖尿病的风险最高，其次是高– Homa-ir/High-Homa-homa-β组和低HOMA-HOMA-HOMA-HOMA-HOMA/LOW-HOMA/LOW-HOMA-β组（中位调节危险比[中位数危险率[ranges]：3.36至3.36至1.86至1.86至1.86至1.86至1.86 [1.05] [1.86] 3.22]和1.68 [0.93至3.04]。结论：胰岛素抵抗和胰岛素分泌受损是韩国人口中糖尿病的强大预测指标。通过统计匹配结合横截面合成和基于纵向索赔的队列数据而构建的反重新组件可能是研究糖尿病自然历史的可靠资源。
引用本文：Fakour P，Shirizadeh A，Tahamoli-Roudsari A，Solgi G. Foxp3基因表达的表观遗传调节与功能受损的关系
调节性T（Treg）细胞的功能受损和Treg/Th17细胞的不平衡在发生自身免疫性疾病（如全身性狼疮红斑（SLE））中起着核心作用。Treg细胞对于维持免疫稳态和对自我抗原的耐受性至关重要。调节Treg细胞分化和功能的最重要的转录因子之一是FOXP3蛋白。异常的表观遗传修饰影响FOXP3基因表达并因此与Treg细胞的功能失调有关，与SLE的发病机理有关。因此，了解Treg细胞中FOXP3表达模式与表观遗传调节机制之间的复杂相互作用（例如，DNA甲基化，组蛋白修饰和非编码RNA，例如microRONAS和长期非编码RNA）至关重要。此外，针对这些表观遗传途径可能会提供新的治疗策略，以恢复免疫平衡并改善自身免疫性病理。本综述报告旨在提供有关SLE病中FOXP3基因表达的表观遗传控制的更新。
人工智能驱动的视觉受损的人驱动的文本到触觉图形生成
摘要本研究介绍了使用双向和自动回归变压器（BART）和向量量化的变分自动编码器（VQ-VAE）的文本条件触觉图形生成模型的开发。该模型利用了潜在空间的修改组织，分为两个独立的组件：文本和图形。该研究通过使用自定义样本扩展培训数据集来解决触觉图形样本有限的挑战，从而增强了模型将文本信息转换为图形表示的能力。提出的方法改善了视障人士的触觉图形创建，从而在合成的触觉图形中提供了增加的可变性，可控性和质量。这一进步增强了包容性教育材料生产过程的技术和经济方面。