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低氢化外胚性发育不良的综述：...
降低性外胚层发育不良（HED）是由单基因缺陷引起的，会影响来自外胚层的组织中蛋白质胞倍倍倍积分素。取决于传输机制，我们可以区分三种类型的HED：常染色体隐性，常染色体显性，并与X染色体链接（这是最常见的）。尽管表型表达因受影响的基因而有所不同，但所有形式的HED具有三个临床特征：下端，下性肌张力和下刺病。常规治疗方法是改善患者的生活质量，包括牙科干预措施，例如正畸和牙科植入物，干皮肤的皮肤病学常规以及使用人造汗水。近年来，科学研究的重点是基因工程，以治疗HED，开发新的有前途的策略，例如由Schneider，H。及其同事开发的重组EDA1或ER004的基因治疗。在体系试验中，该策略有效地逆转了该疾病的临床表现。在整个审查过程中，我们将解决HED的症状，正确诊断的工具，可用治疗方法和鉴别诊断的考虑因素。
弯曲杆菌属，沙门氏菌和胚泡sp的患病率和关联。在家禽
摘要：家禽和家禽肉被认为是人类野生动物病和沙门氏菌病的最重要来源。然而，有关弯曲杆菌和沙门氏菌的发生的数据与肠道原生动物（如胚泡刺激）同时发生。在家禽中仍然非常稀缺。因此，这项研究旨在研究来自农场或埃及现场鸟类市场收集的214只鸡的粪便样品中这三种微生物之间的存在和可能相互作用。获得的结果表明弯曲杆菌属，沙门氏菌和胚泡sp。分别存在于91.6％（196/214），44.4％（95/214）和18.2％（39/214）的测试样品中，强调了这些微生物的主动循环。此外，据报道弯曲杆菌属的发生之间有显着的正相关。和胚泡sp。以及胚泡sp之间的显着负相关。和沙门氏菌属。这项研究确认了胚泡sp之间先前报道的关联。和弯曲杆菌属。在公开胚泡sp之间的关联时。和沙门氏菌属。;它还突出了需要改善对家禽肠道菌群中细菌与真核生物之间相互作用的研究的必要性。
利用基因组编辑技术进行人类受精胚胎的临床应用等。
二、具体讨论要点 针对细胞内的核酸来控制碱基序列突变和基因表达的基因修饰技术传统上在临床上用作针对体细胞的基因治疗，被称为基因转移或基因重组技术。使用病毒载体或质粒将目的基因导入细胞，在染色体内或染色体外进行表达。但是，特别是具有整合到染色体中的功能的载体，由于整合到碱基序列中是随机的，因此可能会发生不希望的基因突变和基因表达，例如，由于整合到致癌基因附近，可能会发生恶性肿瘤，这被称为严重的不良事件。迄今为止，各国已开展的2918个体细胞基因治疗临床试验中，有3个方案报告了恶性肿瘤的发生3，这对体细胞基因治疗相关的基因重组技术来说是一个科学挑战。
利用卷积神经网络进行快速对称微分同胚图像配准
微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要，因为它提供了独特的属性，包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络（CNN）从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换，从而实现快速图像配准。然而，这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性，而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外，基于深度学习的方法通常直接估计位移场，这不能保证逆变换的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法，该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性，并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间，同时保持了理想的微分同胚特性。
CorticalFlow：用于皮质表面重建的微分同胚网格变形模块
在本文中，我们介绍了一种新的几何深度学习模型 CorticalFlow，该模型通过给定一张三维图像来学习将参考模板变形为目标对象。为了保留模板网格的拓扑属性，我们通过一组微分同胚变换来训练我们的模型。这种新的流常微分方程 (ODE) 框架实现受益于小型 GPU 内存占用，可以生成具有数十万个顶点的曲面。为了减少由其离散分辨率引入的拓扑误差，我们推导出可改善预测三角网格流形性的数值条件。为了展示 CorticalFlow 的实用性，我们展示了它在大脑皮层表面重建这一具有挑战性的任务中的表现。与目前最先进的技术相比，CorticalFlow 可以生成更优质的曲面，同时将计算时间从 9 分半钟缩短到 1 秒。更重要的是，CorticalFlow 强制生成解剖学上合理的曲面；它的缺失一直是限制此类表面重建方法临床意义的主要障碍。
NPBDREG：使用基于非参数贝叶斯深度学习的方法进行微分同胚脑 MRI 配准中的不确定性评估
基于深度神经网络 (DNN) 的图像配准算法中的不确定性量化在图像配准算法用于临床应用（例如手术规划、术中指导、病情进展或治疗效果的纵向监测）以及面向研究的处理流程中起着至关重要的作用。当前用于基于 DNN 的图像配准算法中不确定性估计的方法可能会导致次优临床决策，因为对于假设的配准潜在空间参数分布的配准词干的不确定性估计可能不准确。我们引入了 NPBDREG，这是一种完全非参数贝叶斯框架，用于基于 DNN 的可变形图像配准中的不确定性估计，它结合了 Adam 优化器和随机梯度朗之万动力学 (SGLD)，通过后验采样来表征底层后验分布。因此，它有可能提供与分布外数据的存在高度相关的不确定性估计。我们使用来自四个公开数据库（MGH10、CMUC12、ISBR18 和 LPBA40）的 390 个图像对，证明了 NPB-DREG 与基线概率 VoxelMorph 模型 (PrVXM) 相比在脑部 MRI 图像配准方面的附加值。NPBDREG 显示预测不确定性与分布外数据的相关性更好（r > 0.95 vs. r < 0.5），并且配准准确度提高了 ∼ 7.3%（Dice 分数，0.74 vs. 0.69，p ≪ 0.01），配准平滑度提高了 ∼ 18%（变形场中的褶皱百分比，0.014 vs. 0.017，p ≪ 0.01）。最后，与基线 PrVXM 方法相比，NPBDREG 对受混合结构噪声破坏的数据表现出更好的泛化能力（Dice 得分为 0.73 对 0.69，p≪0.01）。
非机密 非机密
0490. BEARTRAP 项目（CNO 项目 K-0416）的任务是提供目标声压级 (SPL) 质量记录以及相关新技术、快速原型机制，以应用最先进的收集传感器。该计划将开发并快速部署硬件和软件方面的新技术概念，以有效应对新出现的沿海威胁，并提高目前的海底作战能力，以支持海上盾牌/海上试验计划。BEARTRAP 环境数据收集计划提供被动和主动声学和非声学数据，这些数据对于设计和开发环境模型、传感器、武器、软件算法和战术决策辅助工具至关重要。BEARTRAP 使用安装在独特配置的 ASW 飞机上的开发和原型硬件来收集感兴趣的数据，并使用专门配置的地面支持设施来重建和分析这些数据。BEARTRAP 包括校准的记录系统、先进的检测和跟踪系统、特殊传感器、先进的处理系统和技术以及专门衍生的作战策略。
从非...
1。Submission of notification ............................................................................................ 9 2.Approval of Import Inspection of Animals ................................................................... 10 3.Modification of Notification ......................................................................................... 10
非...
主持人：Tim Fout（DOE-FECM）3：15 - 3:35 PM谈话：预测的硝基胺和硝胺浓度的敏感性对模型在ADMS6 Brian Dinkelacker（ExxonMobil）（ExxonMobil）中的输入参数的敏感性3:35 - 4:00 PM谈话：环境和健康风险评估：环境和健康风险评估非COPS/COP）。 Higuchi (EPA/ORD) and Brian Shrager (EPA/OAQPS) 4:00 – 4:25 PM Talk: Evaluation of Atmospheric Chemistry and Dispersion Models Clint Tillerson (EPA/OAQPS) and Rob Pinder (EPA/ORD) 4:25 – 4:50 PM Case-Study: Measurements and Modelling of Non-CO 2 Emissions from Different Amine-based CO 2 Capture Plants in Australia, Norway, Canada and China商品Azzi（气候变化，能源，环境与水，澳大利亚政府）4：50 - 5:00 PM结束言论和休会