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直接移植天真的鼠Cas9+ T细胞的快速有效基因编辑
原代T细胞的基因编辑是一项困难的任务。但是，对于研究，尤其对于临床T细胞转移非常重要。crispr/cas9是最强大的基因编辑技术。必须通过逆转录病毒转导或核糖核蛋白复合物的电穿孔来应用于细胞。只有静息T细胞才有可能后者。在这里，我们使用Cas9转基因小鼠，并证明仅使用GuiderNA的幼稚CD3 + T细胞的预刺激，重要的是。这被证明是迅速而有效的，无需进一步选择。同时靶向。il-7在体外支持了生存和天真，但T细胞在核反射后也可以立即移植，并像未经处理的T细胞一样引起其功能。因此，代谢重编程在几天内达到了正常水平。在GVHD的主要不匹配模型中，不仅是NFATC1和/或NFATC2的消融，而且在幼稚的原代鼠Cas9 + CD3 + T细胞中，NFAT-target基因IRF4也通过GRNA唯一的核反理放大GVHD。然而，在单个NFATC1或NFATC2敲除时，预激活的鼠T细胞无法长期保护GVHD。这强调了同种异性造血干细胞移植期间基因编辑和转移未刺激的人T细胞的必要性。
使用机器学习和基于深度学习的成立网络的脑肿瘤分割和分类的有效合奏
摘要：最近，脑肿瘤（BT）已成为影响几乎所有年龄段人群的常见现象。使用计算机断层扫描对这种致命疾病的识别，磁共振成像如今非常流行。开发用于诊断和分类BT的计算机辅助设计（CAD）工具已变得至关重要。本文着重于使用深度学习（DL）模型设计用于诊断和分类的工具，该工具涉及通过获取（CT）图像，预处理，细分和分类的一系列步骤，以使用基于DL的Inception网络模型使用SIFT识别肿瘤的类型。所提出的模型使用模糊C表示算法从获取的BT图像中分割感兴趣的区域。诸如高斯幼稚的贝叶斯（GNB）和逻辑回归（LR）等技术用于分类过程。为了确定其效率的所有技术，都使用了基准数据集。模拟结果确保了提出的方法的性能，最大敏感性为100％，特异性为97.41％，精度为97.96％。关键字：脑肿瘤，深度学习，特征提取，模糊C的平均值，Inception v3，Sift，高斯幼稚的贝叶斯，逻辑回归。____________________________________________________________________________
食物过敏的免疫学基础：机制和新兴治疗方法。
免疫系统在食品过敏中起关键作用，主要是通过免疫球蛋白E（IgE）抗体的夸张反应。在过敏个体中，初次暴露于过敏原，例如花生或贝类，触发了敏感性。在此阶段，抗原呈递细胞（APC）处理过敏原，并将其呈现给幼稚的T-辅助细胞（TH2）。Th2细胞释放细胞因子，包括白介素-4（IL-4）和白介素13（IL-13），它们刺激B细胞产生过敏原特异性IgE抗体[2]。
揭开心脏代谢与心脏再生之间的相互作用
摘要T细胞反应先于抗体，并可以早期控制感染。我们分析了SARS-COV-2感染后这种快速反应的克隆基础。我们使用T细胞受体（TCR）测序立即定义了个体T细胞克隆的轨迹。在SARS-COV-2 PCR+个体中，TCR的一波强烈但瞬时扩展，经常与第一个阳性PCR测试同一周达到峰值。这些扩展的TCR CDR3被富集，以便在功能上注释为SARS-COV-2特定的序列。在SARS-COV-2菌株之间高度保守的，而不是通过循环的人冠状病毒，表位是高度保守的。 许多扩展的CDR3在大流行前曲目中以高频存在。 早期反应TCRS特定的淋巴细胞脉络膜脑膜炎病毒病毒表位还以高频在幼稚的曲目中发现。 高频天真的前体可能使T细胞反应在急性病毒感染的关键早期阶段迅速反应。表位是高度保守的。许多扩展的CDR3在大流行前曲目中以高频存在。早期反应TCRS特定的淋巴细胞脉络膜脑膜炎病毒病毒表位还以高频在幼稚的曲目中发现。高频天真的前体可能使T细胞反应在急性病毒感染的关键早期阶段迅速反应。
遗传的人类缺乏症会损害先天性和适应性免疫感染
我们报告了两个无关的成年人，具有纯合（P1）或复合杂合（P2）私人损失 - v -rel reticuloenculoisois病毒性癌基因癌基因同源物B（relb）的功能变异。功能性RERB的缺乏会损害患者成纤维细胞中淋巴细胞毒素的NFKB2 mRNA和NF -κB2（P100/p52）蛋白的诱导。这些缺陷是通过用野生 - 型RELB互补DNA（cDNA）转导的。相比之下，RELB缺乏成纤维细胞对肿瘤坏死因子（TNF）或IL -1β通过规范NF -κB途径的反应仍然完好无损。p1和p2具有较低的幼稚CD4 +和CD8 + T细胞以及记忆B细胞的比例较低。此外，其幼稚的B细胞无法区分为免疫球蛋白G（IgG）或免疫球蛋白A（IgA） - 响应CD40L/IL -21的分泌细胞，以及IL -17A/F的发育 - 产生T细胞在体外受到严重损害。最后，即使在造血干细胞移植后，患者即使在造血干细胞移植后也会产生中和自身抗体（IFNS），这证明了T细胞选择中胸上皮细胞的持久功能障碍，并对某些自身抗原的中心耐受性。因此，遗传的人类RERB缺乏破坏了替代NF -κB途径，其基础A的基础A和B细胞免疫缺陷与I型IFN的中和自动抗体一起赋予了对病毒，细菌和真菌感染的倾向。
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]
使用机器学习算法用于银行贷款...
摘要背景：银行贷款预测是银行业的重要问题。通过使用历史数据并应用预测模型，银行可以识别模式并对贷款违约做出准确的预测。这可以帮助他们做出有关贷款的明智决定，并最大程度地减少损失。目标：研究影响贷款并使用机器学习算法方法预测银行贷款的重要参数：CRISP-DM过程是一种用于开发预测模型的全面且结构化的方法。通过遵循此过程，该研究可以确保采取所有必要的步骤来开发个人贷款的准确和可靠的预测模型。使用三种机器学习算法，例如决策树，幼稚的贝叶斯和支持向量机可以为开发模型提供，并使研究能够选择最佳。结果：结果表明，J48决策树算法达到了98.85％的最高精度，其次是SVM算法，精度为94.01％，而天真的贝叶斯算法的精度为89.53％。在精确，召回和F量表方面，所有三种算法都达到了相似的性能，值范围从0.895到0.989。结论：预测银行贷款的不同机器学习算法的性能表明，根据其高准确性，平均绝对错误和快速培训时间，J48 DT是开发银行贷款预测指标的最合适算法。关键字：银行贷款，Smote，幼稚的贝叶斯，支持向量机，决策树为了提高模型的准确性和适用性，可能有必要收集其他数据或完善特征选择过程以识别最相关的属性。
使用新型温度 - 深度地图
•我们将数据集分为80/10/10，以进行火车/有效/测试（即接近340,000/40,000/40,000的数据点）•在测试集中，组合的SMU/NREL模型将接近49.5°C得分近49.5°C平均绝对误差（MAE）•MAE（MAE）几乎是独立的和相同的分布（I.II.I I.I.I.I）的幼稚假设（i.ii.i），I.II.I.I.D） 9.9°C MAE和6.2°C MAE•EDGECONV得分接近5.7°C，几乎没有改进•Internet得分接近4.8°C MAE，它利用空间相互依赖
