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人脑器官研究神经退行性疾病的局限性：生存的手册
在2013年，兰开斯特（M. Lancaster）描述了第一个获得人脑器官的方案。这些类器官通常是由人诱导的多能干细胞产生的，可以模仿人脑的三维结构。虽然他们概括了人脑的显着发育阶段，但它们用于研究神经退行性疾病的发作和机制仍然面临着关键的局限性。在这篇综述中，我们的目的是强调这些局限性，这些局限性阻碍了脑类器官成为可靠的模型，而不是研究神经退行性疾病，例如阿尔茨海默氏病（AD），帕金森氏病（PD）和肌萎缩性侧向硬化症（ALS）。具体来说，我们将描述结构和生物学障碍，包括缺乏衰老的足迹，血管生成，髓鞘形成以及功能和免疫能力的小胶质细胞 - AD，PD和ALS中神经变性的所有重要因素。此外，我们将讨论监测这些器官的微型解剖学和电生理学的技术局限性。并行，我们将提出解决当前局限性的解决方案，从而使人脑器官成为建模神经变性的更可靠的工具。
人工智能在控制中的局限性和未来发展方向：呼吁未来的会计研究
摘要 目的——基于复杂性和系统理论的考量，作者考察了人工智能 (AI) 和控制的局限性，旨在得出未来可能应用的展望，并对未来人机信息处理互补性提供见解。基于这些示例，作者提出了五个领域的研究议程，以进一步推动该领域的发展。 设计/方法/方法——本文本质上是概念性的，但来自各个学科的理论上半系统的文献综述以及经验验证的未来研究问题提供了整体叙述的背景。 发现——人工智能在控制应用中受到严重限制，并从复杂性和控制论的角度进行了讨论。总共有三个这样的限制，即布雷默曼极限、复杂系统的部分可检测性和可控性问题以及人机信息处理互补性中的固有偏差，作为突出和有代表性的例子提出。然后，作者继续仔细说明人机协作可能如何根据任务和环境的具体情况进行。据此，作者提出了未来研究的不同角度，这些角度可能会彻底改变人工智能在会计领导中的应用。研究的局限性/含义——未来对人工智能在控制方面的价值承诺的研究需要考虑物理和计算效应，并可能采用复杂性视角。实际意义——由于复杂系统中的信息量巨大，人工智能在会计和控制方面的应用可能会受到严重限制。原创性/价值——研究议程包括五个领域，这些领域源自之前的讨论。这些领域如下：组织转型、人机协作、监管、技术创新和道德考虑。对于每个领域，都提供了研究问题、潜在的理论基础以及方法论考虑。关键词研究议程、人工智能、复杂性理论、控制论文类型概念论文
人类研究中定量遗传关联模型中主成分的局限性
摘要 主成分分析 (PCA) 和线性混合效应模型 (LMM) 有时结合使用，是最常见的遗传关联模型。先前的 PCA-LMM 比较给出了混合结果、不明确的指导，并且有几个局限性，包括不改变主成分 (PC) 的数量、模拟简单的种群结构以及对真实数据和功效评估的使用不一致。我们在现实基因型和复杂性状模拟中评估了不同数量的 PC 的 PCA 和 LMM，包括混合家庭、亚种群树和具有模拟性状的真实多民族人类数据集。我们发现没有 PC 的 LMM 通常表现最佳，在家庭模拟和没有环境影响的真实人类数据集和性状中具有最大的效果。人类数据集上 PCA 表现不佳主要是由大量远亲而不是较少数量的近亲造成的。虽然 PCA 已知无法处理家庭数据，但我们报告了家庭相关性在遗传多样化的人类数据集中的强烈影响，而这无法通过修剪近亲来避免。用 LMM（包括这些标签，而不是 PC）可以更好地建模由地理和种族驱动的环境影响。这项工作更好地描述了 PCA 与 LMM 相比在为关联研究建模多种族人类数据的复杂关联结构方面的严重局限性。
航空航天和地理空间技术在 Apple IPM 中的进展、局限性和未来应用
摘要：航空航天和地理空间技术越来越为研究人员和农业从业者所接受，这些技术在改变当前农业和林业害虫管理实践方面可以发挥关键作用。在过去的 20 年里，卫星、载人和无人机、光谱传感器、信息系统和自主现场设备等技术已被用于检测害虫并根据地点采取控制措施。尽管航空航天和地理空间技术以及大数据驱动的人工智能已经可用，但这些技术在苹果病虫害综合治理中的应用尚未实现。本文以韩国苹果研究所进行的案例研究为基础，讨论了当前可用于改进苹果病虫害综合治理的航空航天和地理空间技术的进展和局限性。
微育蛋白基因治疗的潜在局限性对Duchenne肌肉营养不良
引言Duchenne肌肉营养不良（DMD）是一种X连锁疾病，影响了5,000名新生雄性中约1个（1）。它是儿童期肌肉营养不良的最常见，并且是由于缺乏与膜相关蛋白质肌营养不良蛋白而导致的，这对于肌肉细胞中适当的力量传播至关重要（2，3）。肌营养不良蛋白的丧失导致骨骼肌损伤过敏，并导致心脏功能障碍。骨骼肌最初会经历损伤和修复的一轮，但修复最终开始失败，肌肉被纤维化和脂肪代替。肌肉的损失从近端到远端，呼吸道肌肉和/或心力衰竭作为死亡原因，通常在生命的第二个或第三个十年（4）。心脏病首先表现出舒张功能障碍，后来发展为扩张的心肌病（DCM）和衰竭（5-8）。DMD的基因治疗已以多种形式的高度截短的多种疾病（微肺炎）的形式进入了诊所，该版本是通过腺相关病毒（AAV）传递的。虽然AAV在感染和转导的肌肉方面高效，但其小包装能力（〜5 kb）使得无法容纳全长的肌营养不良蛋白编码序列（〜14 kb）。这是需要使用AAV传递高度截断性肌营养不良蛋白（9，10）的编码序列的，或者使用AAV来改变框架外肌营养不良蛋白mRNA的剪接，以创建删除恢复适当的阅读框架的删除（11，12）。无论哪种情况，目标都是表达截短的肌营养不良蛋白以减慢疾病进展。该策略实质上是旨在将DMD转变为较慢的肌肉营养不良症，可能更像是某些形式的贝克尔肌肉营养不良症（BMD），这种疾病是由营养不良蛋白突变引起的，这些突变引起的，导致各种形式的多种疾病的疾病率相关，导致产生多种截断形式的疾病进程。
微育蛋白基因治疗的潜在局限性对Duchenne肌肉营养不良
为表达截短肌营养不良蛋白分子（微滞后蛋白）的高剂量腺相关病毒（AAV）的临床试验正在进行Duchenne肌肉营养不良（DMD）。在严重的DMD小鼠模型中，使用与临床试验相当的AAV剂量相当的AAV剂量，我们使用4种微型肌营养蛋白构建体（在临床试验中进行了3个和最大临床结构的变体）检查了该策略的效率和功效。我们在横纹肌肉中获得了高水平的微肺炎表达，其心脏表达比骨骼肌高约10倍。显着，尽管不完整，但观察到骨骼肌疾病的纠正。令人惊讶的是，2种微肺蛋白发生了心脏病的致命加速。有害的心脏作用似乎是由心肌细胞膜上微置换蛋白和乌特罗蛋白之间的可变竞争（取决于微肺炎设计和表达水平）引起的。也可能对蛋白质降解的过载也有贡献。这些观察结果对于目前正在用AAV-微肌营养蛋白治疗的患者的意义尚不清楚，因为在DMD心脏中达到的表达水平尚不清楚。然而，这些发现表明，微隔膜治疗需要避免心脏中过高的表达水平过高，并且应在这些患者中仔细监测心脏功能。
回顾现代牙科实践中的人工智能辅助 CBCT 数据管理：优势、局限性和创新
摘要：在未来十年内，人工智能 (AI) 将从根本上改变现代牙科实践的工作流程。本文回顾了在人工智能的支持下牙科助理在 CBCT 数据管理中的创新和新角色。它在 3D 数据管理中的应用为牙科助理带来了新的角色。锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 技术与口内 3D 扫描和 3D 面部扫描一起，是现代数字牙科实践中常用的 3D 诊断技术。本文概述了在牙科实践中的标准医疗诊断工作流程中实施 AI 对半自动分割的潜在好处。它讨论了 AI 工具是否可以帮助医疗保健专业人员提高其可靠性、有效性和实用性，并解决了可能发生的潜在限制和错误。本文得出结论，当前的 AI 解决方案可以改善包括 CBCT 数据管理在内的当前数字工作流程。自动 CBCT 分割是当前的趋势和创新之一。它可以帮助专业人员在较短的时间内获得准确的 3D 图像，从而提高整个过程的效率。CBCT 的分割是治疗计划的有用工具，也是以易于理解的方式向患者传达问题的有用工具。本文强调，由于许多研究中样本量不足和报告不完整，存在较高的偏差风险。它建议通过 AI 支持的 cbct 数据管理来提高牙科工作流程的效率和准确性
3D 模型作为评估治疗性抗体抗肿瘤疗效的工具：优势与局限性
摘要：治疗性单克隆抗体 (mAb) 是临床肿瘤学中一个新兴且非常活跃的前沿领域，目前有数百种分子正在使用或测试中。这些治疗方法已经彻底改变了实体和血液系统恶性肿瘤的临床结果。然而，目前确定最有可能从 mAb 治疗中受益的患者是一项挑战，并限制了此类疗法的影响。为了克服这个问题，并实现 mAb 疗法的期望，迫切需要开发适当的培养模型，能够忠实地再现肿瘤与其周围原生微环境 (TME) 之间的相互作用。三维 (3D) 模型允许在患者特定环境中评估药物对 TME 内肿瘤的影响，这是一种有希望的途径，可以逐步填补传统 2D 培养和动物模型之间的空白，为实现个性化医疗做出重大贡献。本综述旨在简要概述目前可用的 3D 模型，以及它们在治疗性 mAb 测试中的具体应用、潜在优势以及在临床前肿瘤学中更广泛应用的当前局限性。
花卉性状的定量遗传分析显示了当前的局限性，但野生的潜在演变
跨被子植物的花卉特征的巨大变化通常被解释为适应授粉媒介的结果。但是，在野生人群中的研究通常没有发现授粉媒介介导的花的迹象。进化理论预测，这可能是稳定条件下停滞期的结果，其次是授粉媒介变化时期较短，为创新表型提供了选择。我们询问停滞周期是否是由于选择稳定，其他形式的选择或低性状能力，即使存在选择，也引起了停滞。我们研究了一种植物，主要是由其范围内的一种蜜蜂授粉的植物。，我们使用了大型野生人群中的全基因组相关性测量性状的遗传力和发展性，并将其与对同一个体的选择估计相结合。我们发现了稳定选择和低性状遗传力的证据，作为流动中停滞的潜在解释。标准花瓣的面积正在稳定下，但可变性不是可遗传的。单独的特征，花的重量具有很高的含义，但目前尚未选择。我们展示了一个简单的授粉环境如何与当前的自适应进化变化前提条件相吻合，而遗传性的变化仍在响应未来的选择压力。
花卉性状的定量遗传分析显示了当前的局限性，但野生的潜在演变
跨被子植物的花卉特征的巨大变化通常被解释为适应授粉媒介的结果。但是，在野生人群中的研究通常没有发现授粉媒介介导的花的迹象。进化理论预测，这可能是稳定条件下停滞期的结果，其次是授粉媒介变化时期较短，为创新表型提供了选择。我们询问停滞周期是否是由于选择稳定，其他形式的选择或低性状能力，即使存在选择，也引起了停滞。我们研究了一种植物，主要是由其范围内的一种蜜蜂授粉的植物。，我们使用了大型野生人群中的全基因组相关性测量性状的遗传力和发展性，并将其与对同一个体的选择估计相结合。我们发现了稳定选择和低性状遗传力的证据，作为流动中停滞的潜在解释。标准花瓣的面积正在稳定下，但可变性不是可遗传的。单独的特征，花的重量具有很高的含义，但目前尚未选择。我们展示了一个简单的授粉环境如何与当前的自适应进化变化前提条件相吻合，而遗传性的变化仍在响应未来的选择压力。