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警报细胞因子在寄生虫感染中发挥的关键且多样的作用
包括 IL-25、IL-33 和胸腺基质淋巴细胞生成素 (TSLP) 在内的警报素细胞因子可作为危险信号触发宿主免疫，以应对寄生虫感染等致病因素引起的组织损伤。寄生虫病也为研究其功能和机制提供了极好的背景。许多研究表明，非免疫细胞（如上皮细胞和基质细胞）释放的警报素细胞因子会诱导宿主启动 2 型免疫，从而驱除寄生虫，但也会导致宿主病理，如组织损伤和纤维化。相比之下，来自免疫细胞（如树突状细胞）的警报素细胞因子（尤其是 IL-33）可能会引发免疫抑制环境，从而促进宿主对寄生虫的耐受性。此外，据报道，警报素细胞因子在寄生虫感染中的作用取决于寄生虫种类、警报素细胞因子的细胞来源和免疫微环境，所有这些都与寄生部位或器官有关。本叙述性综述旨在提供有关警报素细胞因子在涉及不同器官（包括肠、肺、肝和脑）的寄生虫感染中的关键和多样化作用的信息。
标题：TRIM21-NUP98界面可容纳结构上多样的分子胶1
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.07.631691 doi：biorxiv preprint
vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。
通过结构多样的生物活性植物化学物质对糖尿病伤口中巨噬细胞的免疫调节
1个百夫长技术与管理大学跨学科科学系，库尔达752050，印度奥里萨邦； Krisskrishnendu@gmail.com 2 B. C. Roy专业课程博士，Bidhannagar博士，Bidhannagar，Bidhannagar，Durgapur，Durgapur 713212，印度西孟加拉邦，印度3号食品加工部，印度工程科学与技术研究院，北印度711111111111111.杜尔加普尔713212，印度西孟加拉邦5号土壤科学系，百夫长技术与管理大学，Paralakhemundi 761211，印度奥里萨邦6印度6日生理学系，Bankura基督教学院，Bankura 722101，印度西孟加拉邦； rajkumar@bankurachristiancolge.in 7纽约市技术学院，纽约市技术学院，纽约市大学（CUNY），布鲁克林，纽约州，11201，美国8美国艺术与科学学院，艺术与科学学院，阿德尔夫大学，阿德尔夫大学，纽约州加德市阿德尔夫大学，美国纽约州11530，纽约州9530，吉多利亚教育，吉多尔。美国纽约州11530，美国10号药物科学系，药学学院，德克萨斯州南部大学，德克萨斯州休斯敦，德克萨斯州77004，美国11号，美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学手术系77004 ）; banerjeepradipto.123@gmail.com（P.B.） †这些作者为这项工作做出了同样的贡献。1个百夫长技术与管理大学跨学科科学系，库尔达752050，印度奥里萨邦； Krisskrishnendu@gmail.com 2 B. C. Roy专业课程博士，Bidhannagar博士，Bidhannagar，Bidhannagar，Durgapur，Durgapur 713212，印度西孟加拉邦，印度3号食品加工部，印度工程科学与技术研究院，北印度711111111111111.杜尔加普尔713212，印度西孟加拉邦5号土壤科学系，百夫长技术与管理大学，Paralakhemundi 761211，印度奥里萨邦6印度6日生理学系，Bankura基督教学院，Bankura 722101，印度西孟加拉邦； rajkumar@bankurachristiancolge.in 7纽约市技术学院，纽约市技术学院，纽约市大学（CUNY），布鲁克林，纽约州，11201，美国8美国艺术与科学学院，艺术与科学学院，阿德尔夫大学，阿德尔夫大学，纽约州加德市阿德尔夫大学，美国纽约州11530，纽约州9530，吉多利亚教育，吉多尔。美国纽约州11530，美国10号药物科学系，药学学院，德克萨斯州南部大学，德克萨斯州休斯敦，德克萨斯州77004，美国11号，美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学手术系77004）; banerjeepradipto.123@gmail.com（P.B.）†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
锌指（ZIF）折叠效应子形成一个功能多样的家族，横跨爆炸真菌的谱系oryzae
丝状植物病原体将效应子蛋白传递到宿主细胞中，以抑制宿主防御反应并操纵代谢过程以支持定殖。这些效应子的进化和分子功能提供了有关发病机理的知识，并可以提出减少病原体造成的损害的新型策略。 然而，效应蛋白具有高度可变，共享弱序列相似性，尽管可以根据其结构进行分组，但迄今为止，只有少数几个结构保守的效应子家族在功能上表征了。 在这里，我们证明了锌指褶皱（ZIF）分泌的蛋白质在爆炸真菌麦芽汁中形成功能多样的效应子家族。 这个家族依靠锌指基序来用于蛋白质稳定性，并且在爆炸真菌谱系中无处不在感染13种不同的宿主物种，形成了不同的效应子部落。 在多个m中存在 canonical ZIF效应子AVR-PII的同源物AVR-PII。 oryzae谱系。 真菌的小麦感染菌株也具有像宿主exo70蛋白质并激活免疫受体PII一样的AVR-PII。 此外，ZIF部落可能在其与之结合的蛋白质上有所不同，表明功能多样化和复杂的效应子/宿主相互作用。 总的来说，我们发现了一个新的效应子家族，其蛋白质折叠在M的谱系中具有功能多样化。 oryzae。 这项工作扩大了我们对M多样性的理解。这些效应子的进化和分子功能提供了有关发病机理的知识，并可以提出减少病原体造成的损害的新型策略。然而，效应蛋白具有高度可变，共享弱序列相似性，尽管可以根据其结构进行分组，但迄今为止，只有少数几个结构保守的效应子家族在功能上表征了。在这里，我们证明了锌指褶皱（ZIF）分泌的蛋白质在爆炸真菌麦芽汁中形成功能多样的效应子家族。这个家族依靠锌指基序来用于蛋白质稳定性，并且在爆炸真菌谱系中无处不在感染13种不同的宿主物种，形成了不同的效应子部落。canonical ZIF效应子AVR-PII的同源物AVR-PII。oryzae谱系。真菌的小麦感染菌株也具有像宿主exo70蛋白质并激活免疫受体PII一样的AVR-PII。此外，ZIF部落可能在其与之结合的蛋白质上有所不同，表明功能多样化和复杂的效应子/宿主相互作用。总的来说，我们发现了一个新的效应子家族，其蛋白质折叠在M的谱系中具有功能多样化。oryzae。这项工作扩大了我们对M多样性的理解。oryzae效应子，植物发病机理的分子基础，最终可能有助于发展新的病原体抗性来源。
torchdriveenv：一种增强性学习基准，用于自动驾驶，具有反应性，现实和多样的不可播放的字符
摘要 - 澳大利亚车辆的培训，测试和部署需要现实有效的模拟器。此外，由于不同自主系统中呈现的不同问题之间存在很高的可变性，因此这些模拟器需要易于使用，并且易于修改。为了解决这些问题，我们介绍了Torchdriveim及其基准扩展TorchdriveEnv。TorchdriveEnv是完全在Python中编程的轻质增强学习基准，可以对其进行修改以测试学习车辆行为的许多不同因素，包括不同的运动模型，代理类型和交通控制模式的影响。最重要的是，与许多基于重播的仿真方法不同，TorchdriveEnV与最先进的行为模拟API完全集成。这使用户可以与数据驱动的不可播放的字符（NPC）一起训练和评估驾驶模型，其初始化和驾驶行为是反应性，现实和多样的。我们通过评估培训和验证环境中的常见强化学习基准来说明TorchdriveEnv的效率和简单性。我们的实验表明TorchdriveEnV易于使用，但难以解决。
建立一个强大而多样的数据科学界
在生物信息学，人工智能，临床信息学，云计算，统计，计算科学，软件设计和编程，生物信息学，可视化，机器学习，预测分析，超级计算，超级计算，建模和模拟，数字健康，数字健康，数据共享，数据分享以及网络范围和其他信息范围内，以及他们的信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息>创建后续研究
计划，验证和切换：与多样的X的集成推理
由于大型语言模型（LLMS）通过不同的提示方法（例如思想链，思想计划）显示出有效性，因此我们发现这些方法在数学原因任务上彼此形成了极大的互补性。在这项工作中，我们提出了XOT，这是一个通过不同的推理思想提示LLM来解决问题的解决框架。对于每个问题，XOT始终从选择最合适的方法开始，然后迭代执行每种方法。在每次迭代中，XOT都会积极检查一般答案的有效性，并结合了外部执行者的反馈，从而使其能够在不同的提示中的不同提示之间进行动态切换。通过对10个流行数学推理数据集的大量实验，我们证明了我们提出的方法的有效性，并彻底分析了每个模型的优势。此外，经验结果表明，我们的框架与最近的工作是正交的，该工作改善了单个推理方法，并且可以进一步推广到逻辑推理领域。通过允许切换方法，XOT为统一框架中各种推理思想的协作整合提供了新的视角。
从大规模和多样的视频中学到的通用世界模型
世界模型通过在环境中提供代理商的预测性表示，并使代理商能够推理未来并做出更明智的决定，从而在基于模型的增强学习（RL）中起着至关重要的作用。但是，仍然存在两个主要问题，限制了世界模型的应用。首先，当前方法通常仅使用特定于域的数据来训练世界模型，这使得概括地看不见的情况或适应环境中的变化具有挑战性。第二，在使用野生视频中训练世界模型时，很难定义动作。在这项工作中，我们通过从不同规模和大型现实世界的视频数据集中学习通用世界模型来解决这两个问题，并提取了潜在的动作。具体来说，我们的方法利用预先训练的视觉编码器将两个相邻帧的图像投射到状态中；然后，根据向量量化，将潜在作用提取到低维空间中；最后，使用潜在动作学习了动态功能。结果表明，在野外视频数据集中测试时，提出的通用世界模型可以成功提取任意相邻帧的潜在动作。此外，在适应看不见的环境时，仅对少量域内数据进行微调可以显着提高通用世界模型的准确性。
一流的质量具有多样的多功能性。
Epson的大格式打印机无可挑剔的印刷质量和壮观的精度。新的Epson Surecolor TM大格式打印机是Epson的下一代高性能标牌打印机，该打印机结合了迄今为止Epson最先进的标牌打印机的最新印刷技术。打印机配备了新的精致精密媒体喂养系统，高性能打印头和无数的高级功能，使他们能够可靠地满足最苛刻的工作，同时最大程度地减少运营成本。