a 英国牛津大学医学科学部儿科系;b 瑞典哥德堡阿斯利康公司寡核苷酸化学、发现科学、生物制药研发部;c 加拿大安大略省麦克马斯特大学化学与化学生物学系;d 英国伦敦 MiNA 治疗学、翻译与创新中心;e 瑞士苏黎世联邦理工学院化学与应用生物科学系制药科学研究所;f 英国伦敦 Sixfold 生物科学、翻译与创新中心;g 瑞典卡罗琳斯卡医学院生物科学与营养系;h 瑞典哥德堡阿斯利康公司机械与结构生物学、发现科学、生物制药研发部;i 德国维尔茨堡亥姆霍兹 RNA 感染研究中心(Hzi)亥姆霍兹感染研究中心(Hiri); j RNA 生物学组,维尔茨堡大学分子感染生物学研究所,德国维尔茨堡
摘要:神经递质 (NT) 是人类大脑正常运作所必需的化学信使,在人体生理系统中具有特定的浓度。其浓度的任何波动都可能导致多种神经元疾病和障碍。因此,对快速有效的诊断以调节和管理人类大脑疾病或状况的需求正在迅速增加。NT 可以从天然产物中提取。研究人员已经开发出新的协议来提高传感器的传感能力和环保性。深共晶溶剂 (DES) 已成为可持续化学中广受欢迎的“绿色溶剂”。DES 提供了更大的电位窗口范围,有助于增强传感器的电催化性能,并且具有更高的惰性,有助于电极的腐蚀保护,最终为系统提供更好的灵敏度和耐用性。此外,DES 可在工作电极上轻松电沉积不同的材料,这是电催化传感器的主要先决条件。本文首次详细描述了 DES 作为绿色溶剂在检测和提取 NT 中的应用。我们涵盖了截至 2022 年 12 月有关 NT 提取和监测的在线文章。最后,我们总结了该主题并展望了该领域的未来。
城市和区域规划在 21 世纪面临着前所未有的挑战,从快速的城市化和人口增长到气候变化和资源枯竭。在应对这些挑战时,人工智能 (AI) 已成为规划人员的变革性工具集,提供高级分析、预测建模和优化功能。在本文中,作者讨论了如何将人工智能融入印度社会经济格局中的城市和区域规划。它强调了使用机器学习来预测未来趋势和解释复杂数据集、使用各种人工智能工具进行空间规划的地理空间分析以及用于数据挖掘的自然语言处理。作为理解和改善城市基础设施的一种方式,深度学习技术可用于城市图像分析和基于代理的建模以及城市模拟,以实现更好的预测和决策。然而,许多因素使得在当地实施这些技术变得困难,例如缺乏有价值的本地数据、基础设施有限、员工之间的专业知识差距以及他们与现有规划流程的整合不佳。本文强烈强调机构能力建设、通过治理结构和开放数据计划进行机构间合作。重要的是,有迹象表明印度政府致力于发展人工智能,这些举措和政策都表明印度政府愿意接受这些技术,尽管迄今为止这些技术在印度城市和区域发展中的直接应用很少。
本丛书旨在介绍关键基础设施系统和信息物理系统的风险、安全性和可靠性的最新研究、研究和最佳工程实践、实际应用和实际案例研究。本丛书将涵盖网络关键基础设施的风险、故障和漏洞的建模、分析、框架、数字孪生模拟,并提供 ICT 方法以确保保护和避免破坏经济、公用事业供应网络、电信、运输等重要领域。在公民的日常生活中。将分析关键基础设施的网络和现实性质的交织,并揭示关键基础设施系统的风险、安全性和可靠性挑战。通过整个云到物连续体技术的感知和处理提供的计算智能将成为实时检测网络关键基础设施中的风险、威胁、异常等的基础。并将促使采取人为和自动保护行动。最后,将寻求对政策制定者、管理者、地方和政府管理部门以及全球国际组织的研究和建议。
哺乳动物基因组编码了近 50 种 ATP 结合盒 (ABC) 转运蛋白。这些转运蛋白的特点是保守的核苷酸结合和水解(即 ATPase)结构域,以及将各种底物类别(离子、小分子代谢物、外来生物、疏水性药物甚至多肽)定向转运进或转运出细胞或亚细胞器。尽管 ABC 转运蛋白的免疫功能才刚刚开始被揭示,但新兴文献表明这些蛋白质在 T 淋巴细胞的发育和功能中发挥着未被充分重视的作用,包括在感染、炎症或癌症反应过程中出现的许多关键效应子、记忆子和调节子集。一种特别的转运蛋白 MDR1(多药耐药性-1;由人类的 ABCB1 基因座编码)已成为免疫调节中的新参与者。尽管 MDR1 仍被广泛视为肿瘤细胞中的一种简单药物效应泵,但最近的证据表明,这种转运蛋白在增强活化 CD4 和 CD8 T 细胞的代谢适应性方面发挥着关键的内源性作用。本文,我们总结了目前对 ABC 转运蛋白在免疫调节中的生理功能的理解,重点关注 MDR1 的抗氧化功能,这种功能可能决定抗原特异性效应和记忆 T 细胞区室的大小和库。虽然关于 ABC 转运蛋白在免疫生物学中的功能仍有许多需要了解的地方,但已经清楚的是,它们代表着一片肥沃的新天地,既可用于定义新的免疫代谢途径,也可用于发现可用于优化对疫苗和癌症免疫疗法的免疫反应的新药物靶点。
人类引起的气候变化的现实是明确的,并且会造成不断增长的全球影响。访问有关当前气候变化和投影趋势的最新科学信息对于规划适应措施以及为减少温室气体排放(GHG)的努力而言至关重要。识别危害和风险可能用于评估脆弱性,确定适应的限制并增强对气候变化的韧性。本文强调了最近的研究计划如何继续阐明当前的流程并推进主要气候系统之间的预测,并确定剩余的知识差距。关键发现包括季风降雨的预计增长,这是由于气溶胶的减少降雨效应与降雨增加的温室气体之间的平衡变化所致;加强北大西洋风暴轨道;在两个两极的降雨中,降水的比例增加;厄尔尼诺南部振荡(ENSO)事件的频率和严重程度的增加以及
总而言之,生成AI与新兴技术的整合为供应链管理的未来带来了令人兴奋的前景。通过利用生成AI,机器人技术,物联网,边缘计算和其他新兴技术之间的协同作用,组织可以在日益复杂且动态的商业环境中解锁创新,效率和弹性的新机会。但是,意识到这些技术的全部潜力需要战略投资,协作以及供应链管理的前瞻性方法。
参与者如何利用权力和权力划分和控制空间,这让我们不禁要问,塞阿拉政府是如何为潜在的绿色氢工厂创造空间的,更广泛地说,是如何为风能和太阳能投资提供有前景的可再生能源场地(陆上和海上)来为电解槽供电的。之前,我们描述了陆地风电场环境许可中的欺诈性流程(Gorayeb 等人,2018 年)以及塞阿拉风电场许可文件中的夸大其词和错误声明(Araújo 等人,2020 年)。巴西刚刚完成了海上风电场许可监管框架(IBAMA,2020 年),这对于电解槽发电至关重要。未来绿色氢能海上风电场的许可成功可能依赖于对传统沿海渔业社区及其渔场的描述
