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同种免疫和移植中的新兴才能：2022
在现代移植和生物医学中，对同种和自动免疫过程的适当理解对于通过细胞和体液效应器机制都最大程度地减少急性和慢性移植失败以及连续的拒绝/病理至关重要（图1），例如。细胞和体液同种敏化，同种反应性T和B细胞，后者产生供体特异性抗人白细胞抗原（HLA）同抗体（DSA），以及自动抗体的贡献（1-7）。该领域包括许多不同的学科，但类似的基本原则，例如需要接受受体，预防和治疗移植物抗旋转疾病（GVHD）（7）的供体器官/干细胞，以及对有效免疫抑制（例如类固醇或他克莫司，TAC/FK506）（8），作为终身治疗的标准免疫抑制剂。供体组织和孔子和血管化复合材料的移植通常在术语固体器官移植（SOT）下进行总结，包括例如手，肾脏，肝脏，心脏，肺和肠道移植（8，9）。相似的是造血干细胞移植（HSCT），以重建骨髓中的茎和祖细胞室，SOT和HSCT既需要GVHD作为潜在的并发症（7，10）。 此外，分别在美国和欧洲分别有许多细胞和基因疗法（CGT）的新型细胞和基因疗法方法（CGT）（10-14）。 辅助技术，例如供体器官的机器灌注（例如）是造血干细胞移植（HSCT），以重建骨髓中的茎和祖细胞室，SOT和HSCT既需要GVHD作为潜在的并发症（7，10）。此外，分别在美国和欧洲分别有许多细胞和基因疗法（CGT）的新型细胞和基因疗法方法（CGT）（10-14）。辅助技术，例如供体器官的机器灌注（例如降低与肾小管）和肾脏/肾脏替代疗法（RRTS）构成了另一个有前途的新领域（15-18）。
细胞死亡是针对植物和动物病原体的防御策略
核苷酸结合亮氨酸重复（NLR）型的免疫受体构成了动植物的基本元素和动物先天免疫系统（表1）。动物NLR响应并介导与病原体或危险相关的分子模式（PAMP或DAMPS）的相互作用[1]。在植物中，病原体识别的任务被分配在细胞内NLR和细胞表面模式识别受体（PRR）之间。虽然植物NLR会经过分泌的病原体效应子或其在宿主细胞中的活性，但PRR识别PAMP [2]。动物和植物NLR在核心核定核结合和低聚域（NOD）和富含亮氨酸的重复（LRR）域内具有相似的多域结构。但是，在C和N末端附件域上存在实质性多样性[3]。在植物中，NLR基于其在N末端的结构域组成及其在免疫反应中的功能进行分类。nlr携带盘绕线圈（CNL）或Toll/ interuekin 1受体（TIR）型域（TNLS）可以通过感知效应器充当传感器（TNLS），而CNLS的子集（HNLRS）的子孔（HNLRS）的子集（HNLRS）均具有下降症状，而demnls n imply nimns imply nimn imman imman from imman imman imply imply imman impls impls impls imman imman [ - 7]。在动物NLR中，N末端结构域属于死亡折叠的超家族，主要包括吡啶和卡域[8]（图1）。在动物中，NLR的N末端结构域通常具有卡片或吡啶结构域。在识别潮湿或弹药的识别后，动物NLR核定成杂体炎性体复合物。例如，含吡啶的NLRP3炎症体为
优化Prime/Boost疫苗策略：训练有素的免疫力作为游戏的新玩家
大多数疫苗都需要多剂诱导高频率疫苗的持久保护性免疫，并确保个人和牛群免疫力强。重复的免疫原性刺激不仅会增加适应性免疫的强度和耐用性，而且还会影响其质量。已知几种疫苗参数会影响自适应免疫反应，包括尤其是免疫数，它们之间的延迟以及不同重组疫苗载体的递送顺序。此外，初始效应器先天免疫反应是激活和调节B和T细胞反应的关键。优化同源和异源素/增强疫苗接种策略需要透彻了解疫苗接种历史如何影响记忆B和T细胞特征。这需要更深入了解先天细胞如何应对多种疫苗接触。在这里，我们回顾了先天细胞，尤其是髓样谱系的细胞如何以外在和内在的方式对第一和第二疫苗剂量有所不同。一方面，主要的特定抗体和记忆T细胞的存在，其临界特性随着启动后的时间而变化，在重新接种时为先天细胞提供了一个不同的环境。另一方面，先天细胞本身可以在初始刺激后很长一段时间内发挥增强的内在抗菌功能，这被称为训练有素的免疫力。我们讨论了训练有素的先天细胞成为主要/增强疫苗策略中的游戏改变者的潜力。它们在抗原摄取，抗原表现，迁移以及作为细胞因子生产者中的功能增加确实可以改善主要记忆B和T细胞的再刺激及其分化为响应增强的有效次级记忆细胞。对训练有素的免疫机制的更好理解对于利用训练有素的先天细胞的全部潜力，优化免疫策略将非常有价值。
在自主控制原生手臂或脑机接口期间，神经活动分布在多个皮质区域
视觉引导的上肢运动的自主控制涉及大脑皮层多个区域的神经元活动。然而，使用尖峰记录作为输入的脑机接口 (BCI) 研究主要关注直接控制 BCI 的神经元（我们称之为 BCI 单元）被记录的区域的活动。我们假设，就像手臂和手的自主控制涉及多个皮质区域的活动一样，BCI 的自主控制也涉及多个皮质区域的活动。在两名受试者 41（猕猴）中，他们分别使用手持操纵杆和由 4 个初级运动皮层（M1）BCI 单元直接控制的 BCI 执行中心向外任务，我们记录了 M1、背侧和腹侧运动前皮层、初级体感皮层、背侧后顶叶皮层和 44 前顶内区中其他非 BCI 单元的活动。在大多数这些区域中，在操纵杆和 BCI 试验中，非 BCI 单元以相似的百分比和 45 相似的调制深度活跃。BCI 和非 BCI 单元都显示出 46 在偏好方向上的变化。此外，在两个任务中，BCI 和非 47 BCI 单元之间的有效连接的流行率相似。与操纵杆试验相比，BCI 表现较好的受试者在 BCI 期间显示 48 调制非 BCI 单元的百分比增加，调制深度增加，有效连接增加；在 BCI 表现较差的受试者中未发现这种增加。在自愿闭环控制期间，给定皮质区域中的非 BCI 单元可能发挥类似的功能，无论效应器是原生上肢还是 BCI 控制的设备。
运动序列学习涉及更好地预测运动轨迹的下一个动作和优化
学习新的顺序运动是许多动物的基本技能。尽管序列学习的行为表现很明确，但基本机制仍然很少理解。运动序列学习可能来自三个不同的过程：（1）改善独立于顺序上下文的单个运动的执行； （2）接下来应该执行对“什么”运动的增强期望，从而更快地启动； （3）应在序列中最佳地执行编码“如何”运动的摩托序列特定表示。但是，许多现有的范式将学习的组成部分混为一谈，因为参与者经常获得序列内容（做什么）及其执行（如何做）。这种重叠掩盖了每种机制对运动序列学习的不同贡献。在这项研究中，我们使用连续的任务解散了这些机制。将训练序列中的性能与随机序列进行比较，以排除仅归因于孤立运动执行的改进。还通过改变了几个即将到来的目标，我们评估了预期在学习中的作用。当参与者只能看到一个未来的目标时，改进主要是由于他们学习了下一个目标。当他们看到未来的四个目标时，参与者立即证明了快速的运动时间并增加了运动平滑度，在一个目标条件下超过了晚期性能。至关重要的是，即使对未来目标的全面可见性，参与者也表现出进一步的序列特异性学习，这是由于运动轨迹的连续优化而引起的。随访实验表明，学到的序列表示是效应器特异性和编码四个运动或更长的上下文信息。我们的范式可以在运动序列学习的“什么”和“如何”组成部分之间进行明显的解离，并为效应特异性序列表示的开发提供了令人信服的证据，从而指导最佳运动执行。
动作和被动聆听音乐时的皮质 μ 节律
在没有明显运动的情况下，支持身体运动的大脑系统在听音乐时处于活跃状态。这种隐蔽的运动活动尚不十分清楚，但一些理论提出它在通过运动模拟促进的听觉时间预测中发挥作用。一个问题是与音乐相关的隐蔽运动活动与明显运动期间的运动活动有何关系。我们使用头皮脑电图通过测量 μ 节律来解决这个问题——μ 节律是与躯体运动系统相关的出现在感觉运动皮层的皮层场现象。在足部与手部运动范式中，在足部运动期间/之前手部感觉运动皮层的单侧 μ 增强被认为反映了在另一个效应器当前/未来运动期间手部运动的抑制。在抑制运动的情况下听音乐过程中的 μ 行为尚未确定。我们在无运动的静默、明显运动（足部/手）和无运动的听音乐期间记录了 32 通道脑电图（n = 17）。使用基于独立成分分析的源等效偶极子聚类技术，我们确定了三个与 mu 相关的簇，位于左侧初级运动皮质和右侧和中线前运动皮质。右脚轻敲伴随着左侧源簇中的 mu 增强，重复了之前的工作。音乐聆听伴随着左侧和中线簇中的类似 mu 增强。据我们所知，我们是第一个在没有明显运动的情况下报告和源解析音乐相关 mu 调制的人。隐性音乐相关运动活动已被证明在节拍感知中发挥作用（Ross JM、Iversen JR、Balasubramaniam R. Neurocase 22：558 – 565，2016）。我们目前的结果显示，体位组织的 mu 得到增强，支持节拍感知期间的明显运动抑制。
实时、虚拟和建设性模拟，真实... - INCOSE
摘要 使用实时平台、实时虚拟模拟器和建设性实体来提供改进的系统工程要求并允许客户参与整个开发和测试过程。例如，通过向操作员提供来自地理位置分散的群体的知识（信息、数据），以比以前更快、更有意义的方式进行了一系列网络中心作战 (NCO) 实验，以促进快速原型设计、操作员决策和协调行动。传感器、分析人员、决策者和效应器之间信息处理和传输的改进使这成为可能，同时网络带宽的提高和使用分布式交互式模拟 (DIS) 的“真实数据”网络。在战术边缘使用互联网协议 (IP) 网络也经过初步测试后快速原型化，使用基本 Link 16 网络利用现有网络上的新应用程序。实战系统，如 F-15、F/A-18、倾转旋翼机、直升机和无人驾驶飞行器 (UAV) 被一起和单独用于多个实验，使用不同类型的战术通信，从联合战术信息分发系统 (JTIDS)/多功能信息分发系统 (MIDS) 到可扩展标记语言 (XML) 和 IP 的组合。先进的无线通信系统，如软件可编程无线电、卫星通信和网络波形，被用于提供从战场一直到美国本土 (CONUS) 的 IP 网络。即使一些平台没有安装 IP 通信系统，许多网络数据可以通过实际硬件路由，因此，在飞行测试平台上，在实验室的高保真模拟中，操作员可以观察到改进的态势感知和操作的效果，就好像系统已经部署到现场一样，能够测试网络的效果。场景的开发和测试是几次大型现场、虚拟、建设性模拟的一部分，涉及飞行测试飞机、来自不同地点、具有不同保真度水平的许多模拟器以及四年内的其他建设性实体。本文将描述现场、虚拟和建设性模拟的开发、获得的结果以及未来计划使用实时模拟器提供快速原型设计能力以支持未来概念的开发和测试。
en-teaming-agreement-helsing.pdf
空中客车和 Helsing 将在人工智能方面展开合作，以实现有人驾驶和无人驾驶军用飞机的协同 #Wingman #TeamAirbus #DefenceMatters #Eurofighter #Technology #Innovation 柏林，2024 年 6 月 5 日——空中客车防务与航天公司和欧洲领先的国防人工智能和软件公司 Helsing 在柏林 ILA 航空航天贸易展上签署了框架合作协议。根据协议，两家公司将合作开发用于未来 Wingman 系统的人工智能 (AI) 技术。这种无人战斗机将与现有的战斗机一起运行，并从欧洲战斗机等指挥机的飞行员那里接收任务。空中客车还将在 ILA 上首次展示其 Wingman 概念。为响应德国空军日益增长的作战需求，Wingman 旨在通过可携带武器和其他效应器的无人平台增强有人驾驶战斗机的能力。 “目前欧洲边境的冲突表明空中优势的重要性，”空中客车防务与航天公司首席执行官 Mike Schoellhorn 表示。“有人-无人协同将在实现空中优势方面发挥核心作用：在无人僚机的帮助下，战斗机飞行员可以在危险区域之外行动。他们下达命令并始终拥有决策权。在人工智能的支持下，僚机将接管危险任务，包括目标侦察和摧毁或电子干扰和欺骗敌方防空系统。”“虽然我们总是会有人参与其中，但我们必须意识到，无人任务中最危险的部分将具有高度的自主性，因此需要人工智能，”Helsing 联合首席执行官 Gundbert Scherf 表示。“从传感器数据处理到子系统优化再到系统级闭环：软件定义功能和人工智能将成为德国空军僚机系统的关键组成部分。”根据 AI 协议，空客将提供其在无人和有人军用飞机交互方面的专业知识，即所谓的有人-无人协同，并作为欧洲主要国防项目（如欧洲战斗机或 A400M 军用运输机）的主承包商。Helsing 将贡献其相关软件定义任务能力的 AI 堆栈，包括融合各种传感器和电子战算法。有关 Wingman 的更多信息，请点击此处。
通过使用瞬态直方图解锁接近传感器的性能
摘要 - 我们提供了通过利用一类近距离飞行时间（TOF）距离传感器捕获的瞬态直方图来恢复平面场景几何形状的方法。瞬态直方图是一个一维的时间波形，它填充了入射在TOF传感器上的光子的到达时间。通常，传感器使用专有算法处理瞬态直方图以产生距离估计值，距离估计值通常在几种机器人应用中使用。我们的方法直接利用了瞬态直方图，以使平面几何形状能够更准确地恢复，仅使用专有距离估计值，并且平面表面的反照率的一致恢复，而单独的距离估计是不可能的。这是通过可区分的渲染管道来完成的，该管道模拟了瞬态成像过程，从而可以直接优化场景几何形状以匹配观测值。为了验证我们的方法，我们从广泛的观点中捕获了八个平面表面的3,800个测量值，并表明我们的方法在大多数情况下都以数量级优于专有距离基线的基线。我们演示了一种简单的机器人应用程序，该应用程序使用我们的方法感知与安装在机器人臂端效应器上的传感器的平面表面的距离和斜率。I. i tratoduction o ptally of飞机近距传感器最近已广泛使用场景瞬变。尽管这些传感器具有许多理想的属性，但现有的机器人应用程序不利用瞬态直方图，而是依靠低分辨率（最多最多这些传感器通过用光脉冲照亮场景，并在瞬态直方图中从场景中重新转移到场景中，从而测量该脉冲的形状，如图1。这些瞬态传感器在机器人技术中的使用是由于它们可靠地报告较大范围内（1cm -5m）的距离估计值，同时较小（<20 mm 3），轻量级和低功率（按测量的毫米级订单）[1]，[2]，[2]。由于其形式，可以将瞬态传感器放置在较高分辨率3D传感器无法的位置，例如在机器人操纵器的抓地力或链接上，或在非常小的机器人上。
多发性骨髓瘤患者的心脏手术后因kleblebsiella eermogenes引起的胸骨骨髓炎的多学科管理：病例报告和文献讨论
在癌症，遗传和表观遗传学改变会导致转录程序失调，这使得癌细胞高度依赖基因表达的某些调节剂。这样的调节剂，例如转录因子（TFS），几乎是癌症的罪魁祸首（1）。例如，slug和蜗牛参与上皮到间质转变（EMT）（2），而STAT3是EGFR途径下游的主要效应器之一（3）。最近，非编码RNA（miRNA，LNCRNA等）已被揭示为重要的转录调节剂，其改变与多种机制有关，导致癌变，肿瘤进展或耐药性（4-8）。最新是一种关键现象，导致治疗失败并降低患者的生存率。大多数化学疗法药物都会诱导DNA损伤，最终促进癌细胞的死亡。转录因子或染色质调节剂的改变会影响肿瘤应对这种损害的能力，进而影响其生存率，从而使其对治疗具有抵抗力（9）。存在几个例子，但一个众所周知的情况是涉及核因子kappa b（nf-k b）蛋白。NF-K B途径的激活与多种化疗药物（包括氟嘧啶（10），紫杉烷（11）或白丁衍生物（12）中的多种化学疗法药物有关（12）。分别在thelastcase，TranscriptionFactorssuchasfoxo，Runx1andRunx2playimportanTrolersIntrolersIntrolerSinmediatiandimatianmediatiandimiatiation对Lapatinib，Quizartinib或Vemurafenib的抗性（14）。与化学疗法相似，抗药性治疗方法与癌细胞对这种药物的敏感性降低通常与驱动器癌基因的改变，关键信号通路的激活以及通过不同的信号传导途径（13）有关（13）。最近，基于免疫检查点阻塞的免疫疗法已被批准用于治疗几种恶性肿瘤，包括非小细胞肺癌，黑色素瘤或大肠杆菌癌具有微卫星不稳定的疾病（15）。尽管它们无疑且引人注目会导致某些环境，但肿瘤经常会对它们产生抵抗力。再次，转录调节剂已被证明参与了这种抗抑郁力。 STAT1调节在黑色素瘤中PD-L1的表达和RUNX1-ETO减少CD48，从而减少NK细胞杀伤（16）。此外