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空间单细胞分析和邻域分析揭示了肝细胞癌中与检查点抑制剂治疗结果相关的免疫结构的决定因素
摘要背景对于肝细胞癌（HCC）中对检查点免疫疗法的反应的决定因素仍然很了解。预计肿瘤微环境（TME）中免疫反应的组织有望控制免疫疗法的结局，但空间免疫型仍然很差。目的我们假设空间免疫网络体系结构的反卷积可以鉴定HCC中临床相关的免疫型。设计，我们对101例患者的HCC组织进行了高度多重的成像质量细胞仪。我们在发现和验证队列中进行了深入的空间单细胞分析，以否定HCC免疫结构异质性的决定因素，并开发了用于预测免疫检查点抑制剂（ICI）疗法的空间免疫分类。结果生物信息学分析确定了HCC TME中的23个主要免疫，基质，实质和肿瘤细胞类型。无监督的邻域检测确定了三个免疫结构，具有不同的免疫细胞参与和以CD8 T细胞，髓样免疫细胞或B和CD4 T细胞为主的免疫检查点。我们使用这些定义了三种主要的空间HCC免疫型，这些免疫型反映了更高水平的肿瘤内免疫细胞组织：耗尽，分隔和富集。在ICI治疗下的无进展生存期在空间免疫类型之间显着差异，富集患者的存活率提高。在肿瘤内异质性患者中，一个富集区域的存在控制了长期生存。
怀孕期间睡眠限制对后代的胎儿脑编程和神经认知发展的影响：评论
摘要我们在睡眠中度过了三分之一的生命，但是由于这种改变的意识状态，它的核心功能仍然是一个谜。睡眠需求随发展阶段而变化。新生儿在睡眠中花费了约85％的时间，这本质上是多重的。逐渐地，这种模式在青少年和成年人中具有单相睡眠的形状，每个阶段的微体系结构都会变化。成人的睡眠剥夺会损害学习和记忆，并在睡眠期间降低海马和杏仁核之间的theta连贯性。然而，怀孕期间的睡眠损失会影响网络的本体发育发展，以进行睡眠 - 清醒和后代的认知发展。即使在正常怀孕期间，睡眠质量差，快速眼动（REM）睡眠减少和睡眠碎片也是妊娠的最后三个月的常见观察。Delta Power，这是体内稳态驱动的标记，在怀孕和产后的最后三个月的NREM睡眠中增加了。但是，怀孕后期的进一步睡眠流失是一个日益关注的问题。源于全部睡眠限制的大坝出生的新生儿表现出其情绪发育的重大变化（多动症的症状，周围杂色的冒险行为增加）和不成熟的睡眠 - 觉醒模式。妊娠晚期的REM睡眠限制引起了新生儿的抑郁症状，直到中年。尽管睡眠对于活跃的大脑至关重要（对于白天的工作），但它仍然是一种低估的现象。对于大脑和身体的健康发展，对与年龄和状态有关的睡眠动态性质（怀孕）的透彻理解有助于防止上述产前起源的条件。本评论重点介绍了在怀孕期间睡眠的重要性对于后代健康的大脑网络编程。
缅因州的儿童保育计划：2021年9月更新
缅因州的儿童保育计划：2021年9月更新缅因州认识到质量，可访问，负担得起的托儿服务对支持工作家庭的重要性。优质儿童保育的好处是多重的 - 它支持工作父母为家人提供服务，而孩子在教育，社会和情感上受益于关怀，养育的环境。从经济角度来看，波士顿的美联储银行指出：“研究表明，育儿问题降低了工人的生产力，每年损失了美国雇主和工作父母数十亿美元的损失。此外，工作稳定和家庭收入直接影响孩子的社会，身体和情感健康。”该缅因州的托儿计划总结了大流行期间的系统景观前景观前的景观和为提供者和家庭实施的支持。然后，我们的重点转向恢复，以及将实施的策略支持缅因州的家庭，儿童和托儿服务提供者，以实现可持续的康复和更美好的未来。本计划包含根据联邦指导和自5月以来对资金的支付的最新信息。在COVID-19-19大流行之前，儿童和家庭服务办公室（OCFS）与儿童内阁对幼儿的战略计划保持一致，建立了长期和短期目标，以增加在缅因州获得负担得起的优质儿童保育的机会，并专注于育儿工作人员的招聘和招聘。缅因州参加了2019年冬天的两党政策中心的儿童保险分析项目。该州的农村地区看到了需求与供应的最大差距。结果表明，总体而言，缅因州在六岁以下的儿童中有9.2％的护理差距，所有可用的父母都在工作。虽然缅因州没有关于针对婴儿和幼儿的差距的真实数据，但轶事证据表明，这对于几个利益相关者表达的担忧是一个普遍的挑战。缅因州是参与10％以下差距的两个州之一，这使国家比其他州更好地承受大流行的挑战。尽管相对强度，但托儿系统受到大流行的严重影响，并继续支持有效恢复。
![功能异质性的模型和癌症干细胞的靶向策略Joan Lee，BHSC Student [1]*，Sai Gayathri Metla，BHSC Student [1]，](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8b5f13863e5eff36a80757ccf9cbe2a1b5611618.webp)
功能异质性的模型和癌症干细胞的靶向策略Joan Lee，BHSC Student [1]*，Sai Gayathri Metla，BHSC Student [1]，
功能异质性的模型和癌症干细胞的靶向策略Joan Lee，BHSC学生[1]*，Sai Gayathri Metla，BHSC学生[1]，Chaoqun Xu，BHSC学生[1]所有作者[1]所有作者都同样贡献。[1]麦克马斯特大学，麦克马斯特大学，汉密尔顿，安大略省，加拿大安大略省L8S 4L9 *通讯作者：leet53@mcmaster.ca摘要简介：功能异质性，定义为肿瘤之间和内部的变化，是肿瘤过程的基本原因，例如肿瘤过程，例如肿瘤的治疗方法，例如肿瘤的进度和肿瘤的进度，并具有肿瘤的进度。尤其是，癌症干细胞（CSC）可能是肿瘤内功能异质性的重要因素，因为CSC可以分化为不同的肿瘤细胞。本研究旨在鉴定癌细胞之间功能异质性的起源和靶向CSC策略的模型。方法：使用综合审查过程，探索了癌症和癌症干细胞处理中功能异质性创世纪的各种模型。明确着重于解释癌症功能异质性起源的模型或描述CSC的靶向策略的论文。进行了我们的搜索以下数据库：PubMed，Ovid（Medline）和Web of Science。结果：确定了癌症功能异质性的几个突出模型，包括层次结构模型，随机模型和可塑性模型。没有确定的模型，因为不同类型的癌症可能遵循不同功能异质性模型。因此，调查结果在人体体内水平上的适用性尚不清楚。然而，多个模型表明，CSC，具有获得或先天多重的肿瘤细胞负责增强肿瘤进展。因此，已经探索了许多治疗方法，包括：干扰信号通路，靶向生物标志物，施加转录控制，破坏静止，破坏微环境和免疫疗法。讨论：这项研究确定了当前文献中缺乏临床研究的差距，大多数实验是在小鼠模型或体外进行的。本文的优势包括所审查的文献范围的广泛范围，而局限性包括缺乏质量评估阶段。结论：这项研究表明，CSC参与了肿瘤中功能异质性的发展，并确定了一些针对它们的初步策略。但是，需要更多的临床试验来进一步验证当前建议的治疗。通过开发CSC特异性疗法，可以减少癌细胞之间的功能异质性，这将防止癌细胞继续前进。因此，这些治疗方法更有可能有效地治疗癌症。关键字：功能异质性；癌干细胞；层次结构模型；随机模型；可塑性模型简介
深层曲目开采发现靶向多种峰值表位的超大冠状病毒中和抗体
- Bryan Briney（Briney@scripps.edu）-Wyatt J. McDonnell（通讯@10xgenomics.com）摘要开发疫苗和治疗剂的开发，这些疫苗和治疗剂对已知和新兴的冠状病毒广泛有效，这是紧迫的优先事项。当前开发泛病毒对策的策略主要集中在冠状病毒尖峰蛋白的受体结合结构域（RBD）和S2区域。目前尚不清楚N末端结构域（NTD）是否是通用疫苗和广泛中和抗体（ABS）的可行靶标。此外，许多靶向RBD的ABS已被证明容易受病毒逃生的影响。我们使用多重的单位杆编码抗原在高通量单细胞工作流程中筛选了Covid-19幸存者和疫苗的循环B细胞库，以分离9,000多个SARS-COV-2-特异性单氯基ABS（MABS），从而使SARS-COV-COV-COV-2 SPECICIDIC ABSEIDICABERIDIC ABSIDICIDICABSIFICICADEIDIC。我们观察到个体之间的许多克隆聚结的实例，这表明AB反应经常在相似的遗传溶液上独立汇聚。在回收的抗体中是TXG-0078，这是一种公共中和的mAB，它结合了冠状病毒尖峰蛋白的NTD超级站点，并识别出多种α-和β-核纳病毒的收集。TXG-0078实现了其出色的结合宽度，同时利用相同的VH1-24可变基因特征和重型链的结合模式在其他NTD超级特异性特异性中和中和腹肌中可见，具有较窄的特异性。我们还报告了CC24.2的发现，CC24.2是一种泛核病毒中和MAB，它针对新型的RBD表位，并针对所有测试过的SARS-COV-2变体（包括BQ.1.1.1和XBB.1.5）显示出相似的中和效力。 TXG-0078和CC24.2的鸡尾酒提供了针对SARS-COV-2的体内挑战的保护，这表明将来可能在耐种的治疗性AB鸡尾酒中使用，作为泛环病毒疫苗设计的模板。我们还报告了CC24.2的发现，CC24.2是一种泛核病毒中和MAB，它针对新型的RBD表位，并针对所有测试过的SARS-COV-2变体（包括BQ.1.1.1和XBB.1.5）显示出相似的中和效力。TXG-0078和CC24.2的鸡尾酒提供了针对SARS-COV-2的体内挑战的保护，这表明将来可能在耐种的治疗性AB鸡尾酒中使用，作为泛环病毒疫苗设计的模板。
敏感性：在结构化的OMICS数据上利用生成的大语言模型来优化药物敏感性预测
摘要目的：癌细胞系的大量药物基因组学数据的快速积累为药物敏感性预测（DSP）提供了前所未有的机会，这是促进精度肿瘤学的关键先决条件。最近，生成的大语言模型（LLM）表明了自然语言处理领域（NLP）领域的各种任务的性能和概括。然而，药物基因组学数据的结构化格式对DSP中LLM的实用性提出了挑战。因此，这项研究的目的是多重的：适应结构化药物基因组学数据的及时工程，以优化LLM的DSP性能，评估LLM在现实世界DSP方案中的概括，并比较LLM的DSP性能与目前的Science-Science Baselines。方法：我们系统地研究了生成性预训练的变压器（GPT）作为四个公开基准药物基因组学数据集的DSP模型，这些模型由五种癌症组织类型的细胞系和肿瘤学和非综合药物进行分层。本质上，通过四个学习范式评估了GPT的预测格局在DSP任务中的有效性：零射击学习，几乎没有学习，微调和聚类预处理的嵌入。通过实施三个及时的模板（即指令，指导，预定，披肩）并将与药剂基因组相关的特征集成到提示中，为了促进GPT无缝处理结构化的药物基因组学数据，采用了域特异性新颖的及时工程。与最先进的DSP基准相比，GPT主张了卓越的F1性能我们验证了GPT在不同的现实世界DSP方案中的表现：跨组织概括，盲试和药物校园关联的分析以及顶级灵敏/抗性细胞系。此外，我们对GPT进行了比较评估，该评估是针对多个基于变压器的预验证模型和现有的DSP基准的。结果：在五个组织组的药物基因组学数据集上进行的广泛实验表明，微调GPT会产生最佳的DSP性能（28％F1增加，P值= 0.0003），然后群集预处理的GPT嵌入了GPT嵌入（26％F1增加，P-value = 0.0005），很少有gpt（I.但是，在零射击设置中的GPT具有很大的F1间隙，导致表现最差。在迅速工程的范围内，通过直接指导GPT有关DSP任务并诉诸简洁上下文格式（即指令 - 预备）来实现性能提高，从而导致F1性能增长22％；同时，从基因组学和/或分子特征衍生出的药物细胞线及时及格环境将F1得分进一步提高了2％。
第五届CDT储能及其应用会议，安德鲁·克鲁登（Andrew Cruden）教授，2021，01-21，实际上持有用于运输的燃料电池：to mee
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