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脑内纤毛 GPCR 定位的生理条件依赖性变化
摘要 初级纤毛是细胞附属物，对多种类型的信号传导至关重要。它们存在于大多数细胞类型中，包括整个中枢神经系统的细胞。纤毛优先定位某些 G 蛋白偶联受体 (GPCR)，并且对于介导这些受体的信号传导至关重要。这些神经元 GPCR 中有几种已被公认在摄食行为和能量稳态中发挥作用。细胞和模型系统，如秀丽隐杆线虫和衣藻，已将动态 GPCR 纤毛定位以及纤毛长度和形状变化都与信号传导的关键有关。目前尚不清楚哺乳动物纤毛 GPCR 在体内是否使用类似的机制，以及这些过程可能在什么条件下发生。在这里，我们评估了两种神经元纤毛 GPCR，黑色素浓缩激素受体 1 (MCHR1) 和神经肽 Y 受体 2 (NPY2R)，作为小鼠脑中的哺乳动物模型纤毛受体。我们检验了以下假设：在与这些 GPCR 功能相关的生理条件下，纤毛会发生动态定位。这两种受体都与摄食行为有关，而 MCHR1 还与睡眠和奖励有关。纤毛的分析采用计算机辅助方法，可实现无偏和高通量分析。我们测量了纤毛频率、长度和受体占有率。我们观察到，在不同条件下，对于一种受体而不是另一种受体，以及在特定大脑区域，纤毛长度、受体占有率和纤毛频率会发生变化。这些数据表明，GPCR 的动态纤毛定位取决于单个受体的特性以及它们表达的细胞。更好地了解纤毛 GPCR 的亚细胞定位动态可以揭示调节摄食等行为的未知分子机制。
胃肠道肿瘤药物重新定位的现状及未来前景
1 伊朗德黑兰沙希德·贝赫什提医科大学胃肠病学和肝病研究所胃肠道疾病基础和分子流行病学研究中心，2 伊朗德黑兰塔比亚特·莫达雷斯大学生物科学学院分子遗传学系，3 伊朗德黑兰沙希德·贝赫什提医科大学胃肠病学和肝病研究所胃肠病学和肝病研究中心，4 意大利卡塞塔坎帕尼亚“路易吉·万维泰利”大学环境、生物和制药科学与技术系 (DiSTABiF)，5 意大利那不勒斯国立研究委员会 (CNR) 遗传学和生物物理研究所 (IGB) “阿德里亚诺·布扎蒂-特拉韦尔索”，6 生殖生物医学研究遗传学系伊朗德黑兰 ACECR 鲁瓦扬生殖生物医学研究所中心
通过小型 CZT 传感器网络进行放射源定位的人工智能方法
我们提出了一种小型 (0.5 𝑐𝑚 3 ) 静态 CZT 传感器网络，由多个无方向性探测器 (NDD) 组成，能够在 3D 中定位固定辐射源。定位采用基于 AI 技术的融合算法执行。该算法基于多层 Perseptron 神经网络 (MLP) 和梯度提升决策树 (BDTG)。它们已使用基于 Geant4 框架的 SWORD 模拟软件生成的模拟数据进行训练。使用我们实验室使用的 137 𝐶𝑠 源 180 𝜇𝐶𝑖 的实验数据验证了算法的定位效率。在 5m x 2.8m x 2m 的监测范围内，垂直和水平方向的定位分辨率分别达到 10cm 到 15cm 量级，深度方向的定位分辨率小于 20cm 量级。
用于脑源定位的头皮电磁传感器阵列的优化设计
图 4 全头部 OPM 和混合 OPM/EEG 设计。（a – d）OPM 和混合 OPM/EEG 系统的误差指标与所考虑的头皮磁力仪数量的关系。两个系统的 r 95 的中值和最大值均与市售阵列（不同颜色）相对应的指标一起显示，这些指标是恒定的并且与 OPM 的数量无关。（e – g）仅 OPM（e）、混合 OPM/EEG（f）和完整 OPM ABC 160（g）阵列的等效不确定半径的空间分布，前两个阵列采用 100 个头皮磁力仪。（h – i）所有源的等效不确定半径的归一化直方图，采用线性（h）和半对数（i）尺度。（j）三个系统的 r 95 平均值与源深度的关系（每 5 毫米分箱一次）。 （k – l）最佳混合 OPM/EEG 阵列传感器位置（k）和布局（l）。EEG 电极和 OPM 分别用蓝点和红点表示
用于微电子缺陷定位的无损叠层衍射成像
使用叠层扫描技术，样品被聚焦在微芯片上小点上的相干同步加速器 X 射线束照射，衍射光束由像素检测器在远场检测。样品逐步穿过光束，直到扫描到整个感兴趣的区域。扫描期间照亮的区域需要重叠，导致步长小于光束直径。叠层扫描技术需要过采样，因为检测器只测量强度。使用迭代算法，仍然可以检索衍射同步辐射的相位信息。根据衍射图案、光束形状以及样品与检测器之间的距离，该算法可以将收集的数据重建为高分辨率图像，无论是 2D 还是 3D。简而言之，该算法计算样品后面的波场到达探测器的路径，其中波场的振幅被像素探测器记录的强度数据替换。之后，更新波场并进行另一次迭代。当感兴趣的区域深埋在结构内部时，可能需要事先准备样品。因此，在某些情况下，必须通过聚焦离子束铣削使感兴趣的区域可用于叠层成像。
发作间期脑电图源定位的线性分布逆解
目的：比较 6 种线性分布逆解对癫痫发作间期放电源定位的空间精度：最小范数、加权最小范数、低分辨率电磁断层扫描 (LORETA)、局部自回归平均值 (LAURA)、标准化 LORETA 和精确 LORETA。方法：通过回顾性比较 30 名成功接受癫痫手术的患者中平均发作间期放电的最大源与切除的脑区，基于 204 通道脑电图，对空间精度进行了临床评估。此外，在计算机模拟中评估了逆解的定位误差，在传感器空间和源空间的信号中添加了不同程度的噪声。结果：在临床评估中，使用 LORETA 或 LAURA 时，50-57% 的患者源最大值位于切除的脑区内，而所有其他逆向解决方案的表现都明显较差（17-30%；校正 p < 0.01）。在模拟研究中，当噪声水平超过 10% 时，LORETA 和 LAURA 的定位误差明显小于其他逆向解决方案。结论：LORETA 和 LAURA 在临床和模拟数据中均提供了最高的空间精度，同时对噪声具有相当高的鲁棒性。意义：在测试的不同线性逆解算法中，LORETA 和 LAURA 可能是发作间期 EEG 源定位的首选。2021 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
用于脑源定位的头皮电磁传感器阵列的优化设计
图 4 全头部 OPM 和混合 OPM/EEG 设计。（a – d）OPM 和混合 OPM/EEG 系统的误差指标与所考虑的头皮磁力仪数量的关系。两个系统的 r 95 的中值和最大值均与市售阵列（不同颜色）相对应的指标一起显示，这些指标是恒定的并且与 OPM 的数量无关。（e – g）仅 OPM（e）、混合 OPM/EEG（f）和完整 OPM ABC 160（g）阵列的等效不确定半径的空间分布，前两个阵列采用 100 个头皮磁力仪。（h – i）所有源的等效不确定半径的归一化直方图，采用线性（h）和半对数（i）尺度。（j）三个系统的 r 95 平均值与源深度的关系（每 5 毫米分箱一次）。 （k – l）最佳混合 OPM/EEG 阵列传感器位置（k）和布局（l）。EEG 电极和 OPM 分别用蓝点和红点表示
3D激光雷达扫描到地图长期定位的可推广稳定点细分
摘要 - 动物机器人越来越多地在实际会随着时间而变化的现实环境中运行。准确且健壮的本地化对于自动移动系统的有效运行至关重要。在本文中，我们仅使用3D LIDAR数据来应对基于扫描到地图匹配的长期本地化开发可推广的学习过滤器的挑战。我们的主要目标是提高动态环境中移动机器人本地化的可靠性。为了获得学习过滤器的强大概括能力，我们利用扫描和MAP数据之间的差异。我们的方法涉及将稀疏的4D卷积应用于包含扫描素及其相应地图体素的关节稀疏体素电网上。这使我们可以根据每个扫描点的长期稳定置信分数将扫描点分为稳定且不稳定的点。我们的实验结果表明，利用稳定点进行定位 - 证明了扫描匹配算法的性能，尤其是在外观变化频繁的环境中。通过利用扫描和地图体素之间的差异，我们增强了稳定点的分割。因此，我们的方法概括为新的，看不见的环境。
用嵌合抗原受体重新定位的肺癌中的dialoganglioside GD2靶向肺癌
抽象背景我们探讨了在小细胞肺癌（SCLC）和非SCLC（NSCLC）中表达的dialoganglioside GD2（GD2）是否可以通过GD2-特异性嵌合抗原受体（CAR）T细胞来靶向。方法通过流式细胞仪和免疫组织化学评估了肿瘤细胞系和肿瘤活检中的GD2表达。我们使用了gd2.car car concarment IL-15来促进T细胞增殖和持久性，并且在不可预见的毒性的情况下，诱导的caspase 9基因安全切换到了消融GD2.CAR-T2.CAR-T细胞。使用体外共培养以及在原位和转移性肿瘤的异种移植模型中评估了GD2.CAR-T细胞的抗肿瘤活性。还评估了对表观遗传药物的肿瘤细胞系中GD2表达的调节。结果GD2在15个SCLC和NSCLC细胞系的四个细胞表面上表达（26.7％），通过流式细胞仪测试，在SCLC的39％，肺腺癌的72％和72％的肺腺癌和56％的鳞状细胞癌中，由免疫组织化学分析。在肿瘤细胞的细胞表面上还发现了从肿瘤活检新近分离的肿瘤细胞的细胞表面上， GD2表达。 gd2。 CAR-T细胞在表达GD2的肺肿瘤的异种移植模型中在体外和体内表现出抗原依赖性细胞毒性。 最后，为了探索这种方法对抗原低表达肿瘤的适用性，我们表明，具有Zeste同源物2抑制剂tazemetostat上调的GD2低/NEG肺癌细胞系的预处理在足够水平上上调GD2表达，从而触发GD22.CAR-T细胞细胞毒性活性。GD2表达。gd2。CAR-T细胞在表达GD2的肺肿瘤的异种移植模型中在体外和体内表现出抗原依赖性细胞毒性。最后，为了探索这种方法对抗原低表达肿瘤的适用性，我们表明，具有Zeste同源物2抑制剂tazemetostat上调的GD2低/NEG肺癌细胞系的预处理在足够水平上上调GD2表达，从而触发GD22.CAR-T细胞细胞毒性活性。结论GD2是肺癌中CAR-T细胞疗法的有希望的靶标。TazeMetostat处理可用于上调肿瘤细胞中的GD2表达，从而增强其对CAR-T细胞靶向的敏感性。