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肠道细菌最新研究的关键要点
在 Anne Nilsson、Olena Prykhodko 和 Hållenius 等人的研究中，参与者被要求将一个晚上的三明治中的白面包换成黑麦面包。第二天早上，他们的肠道菌群迅速改善，Faecalibacterium prausnitzii 细菌的含量增加，这种细菌已被证明具有抗炎作用。黑麦面包还增加了肠道中 Prevotella 的数量，这是一种对血糖调节有良好作用的细菌。
全国关于凝结进展的最新进展会议...
Important Deadlines: Registration Fee: ▪ Artificial Intelligence and Machine Learnings ▪ Quantum Computing ▪ Quantum Many Body Systems ▪ Topological Phases of Matter ▪ Strongly Correlated Systems ▪ Lattice Models and Electronic Structure Calculations ▪ Two Dimensional (2D) Materials ▪ Disordered Systems ▪ Magnetism and Superconductivity ▪ Electronics, Spintronics, Optoelectronics, Sensors and Actuators Devices ▪超冷原子系统▪液晶▪光谱技术▪纳米和功能材料▪可再生能源（生产，存储和应用）
Novavax 最新消息：哪里可以找到我们的 COVID-19 疫苗
急性过敏反应的管理：接种 Novavax COVID-19 佐剂疫苗后，必须立即采取适当的医疗措施来管理潜在的过敏反应。心肌炎和心包炎：临床试验数据证明接种 Novavax COVID-19 佐剂疫苗后，心肌炎和心包炎的风险增加。晕厥（昏厥）：可能与注射疫苗有关。应制定程序以避免因昏厥而受伤。免疫能力改变：免疫功能低下者（包括接受免疫抑制剂治疗的人）对 Novavax COVID-19 佐剂疫苗的免疫反应可能会减弱。疫苗有效性的局限性：Novavax COVID-19 佐剂疫苗可能无法保护所有疫苗接种者。
cajal-retzius细胞：身份和功能的最新进展
cajal-retzius细胞（CRS）是发育中的大脑皮层的短暂神经元类型。多年来，它们已被证明或提议在新皮质和海马形态发生，回路形成，脑进化和人类病理学中发挥重要作用。由于其寿命短，CR被描绘成纯粹的发育细胞类型，其产生和主动消除都是正确的大脑发育所必需的。在这篇综述中，我们提出了一些发现，使我们能够更好地欣赏这种非常特殊的细胞类型的身份和多样性，并提出了应该被视为Cajal-Retzius细胞的统一定义，尤其是在与非哺乳动物物种或类器官一起工作时。此外，我们强调了最近的一系列研究表明，CRS在功能和功能障碍性皮质网络组装中的重要性。
钙钛矿太阳能电池：材料、制造技术和稳定性增强策略的最新进展回顾
摘要：钙钛矿太阳能电池 (PSC) 因其高效率和低成本制造而越来越受欢迎。近几十年来，人们投入了大量研究来提高这些电池在环境条件下的稳定性。此外，研究人员正在探索新材料和制造技术，以提高 PSC 在各种环境条件下的性能。柔性 PSC 的机械稳定性是另一个受到广泛关注的研究领域。最新研究还侧重于开发能够克服与铅基钙钛矿相关的挑战的锡基 PSC。这篇评论文章全面概述了 PSC 的材料、制造技术和稳定性增强策略的最新进展。它讨论了钙钛矿晶体结构工程、器件构造和制造程序的最新进展，这些进展已导致这些太阳能器件的光转换效率显着提高。本文还强调了与 PSC 相关的挑战，例如它们在环境条件下的稳定性较差，并讨论了用于增强其稳定性的各种策略。这些策略包括使用新型材料作为电荷传输层和封装技术来保护 PSC 免受湿气和氧气的影响。最后，本文对 PSC 研究的当前最新水平进行了批判性评估，并讨论了该技术的未来前景。本综述的结论是，PSC 作为传统硅基太阳能电池的低成本替代品具有巨大潜力，但考虑到其最终的商业化，需要进一步研究以提高其在环境条件下的稳定性。
多功能抗菌肽作为免疫调节和抗癌疗法的最新进展：染色体素A衍生的肽和皮肤肽作为内源性参与者与外源性参与者
摘要：抗菌肽（AMP）均由所有表现出抗菌活性的活生物体产生，代表了对病原体的先天防御的第一线。在这种情况下，建议放大器作为古典抗生素的替代方法。然而，一些研究人员报告了他们参与了将它们定义为多功能放大器（MF -AMP）的不同过程。相关地，这些药物充当了人类有机体对几种dan -dan -de -fore刺激的内源反应。仍然，它们在其他生物体中被鉴定出来，并评估其抗癌治疗方法。div div div铬蛋白A（CGA）是在肾上腺髓质中首次发现的糖磷蛋白，但也在几个细胞中产生。CGA可以产生不同的派生AMP，从而影响众多生理过程。 皮肤肽（DRSS）是从Phyllomedusidae家族的几只叶青蛙的皮肤分泌物中分离出的α-螺旋形的多阳离子肽的家族。 几个DRS被识别为AMP，到目前为止，已经进行了65多种DRS。 最近，这些外源分子的抗癌活性是特征的。 在这篇综述中，我们总结了这两类MF -AMP的作用，作为CGA衍生肽内源性分子的一个例子，能够调节炎症，但也作为DRS的外源摩尔菌Cules，促进抗癌活性。CGA可以产生不同的派生AMP，从而影响众多生理过程。皮肤肽（DRSS）是从Phyllomedusidae家族的几只叶青蛙的皮肤分泌物中分离出的α-螺旋形的多阳离子肽的家族。几个DRS被识别为AMP，到目前为止，已经进行了65多种DRS。最近，这些外源分子的抗癌活性是特征的。在这篇综述中，我们总结了这两类MF -AMP的作用，作为CGA衍生肽内源性分子的一个例子，能够调节炎症，但也作为DRS的外源摩尔菌Cules，促进抗癌活性。
DIELS化学的最新进步 - 天然产品的总合成：全面综述（2020-2023）
Anupam Mishra博士在2015年在印度德里大学完成了理学学士学位。，后来，2017年，他在运气大学的化学系现任印度化学系的研究生学习。在S. K. Awasthi教授的指导下，他获得了德里化学系的博士学位。Anupam Mis-Hra博士是科学技术部（DST）的Inspire（SHE）奖学金的获得者，支持他从毕业到毕业后的研究。随后，他因其博士后研究而被DST授予享有声望的Inspire奖学金。另外，他在科学委员会（CSIR）净JRF奖学金奖学金委员会中获得了令人印象深刻的全印度排名（AIR）47。他在著名的国际期刊上有许多出版物，并拥有一项国际专利。他的研究兴趣包括先进的合成方法，药物化学，杂环化学，异质催化，肽化学和药物发现。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
靶向癌症治疗的药物输送系统的最新突破：概述
a b s t r a c t靶向药物输送系统已成为提高癌症治疗功效和安全性的有前途的方法。本评论重点介绍了旨在为癌症患者实现有针对性和个性化治疗策略的药物输送技术的最新进步。纳米技术，生物材料和分子靶向策略的整合使能够选择性地将治疗剂递送到肿瘤组织的同时最大程度地减少对健康组织的外部影响。各种靶向机制，包括被动和主动靶向策略，利用肿瘤的独特生理特征，例如异常的脉管系统，过表达的受体和微环境改变，以实现肿瘤组织中药物的选择性积累和保留。基于纳米颗粒的药物输送系统，例如脂质体，聚合物纳米颗粒和无机纳米颗粒，在药物负荷能力，持续释放和肿瘤靶向方面具有优势，使其成为目标癌症治疗的有吸引力的平台。此外，智能药物输送系统的整合对肿瘤微环境中特定刺激的反应，例如pH，温度或酶活性，有望增强肿瘤特异性和降低全身毒性。组合疗法方法将靶向药物递送与其他治疗方法（例如免疫疗法或光动力疗法）相结合，为克服耐药性提供了协同作用和机会。尽管有这些进步，但仍有一些挑战，包括将临床前研究结果转化为临床可行疗法，监管批准，制造可伸缩性和生物标志物发现。应对这些挑战并接受创新方法对于实现有针对性的药物输送系统在改善患者结局和推进癌症治疗方面的全部潜力至关重要。
用于脑部疾病分类和预测的机器学习：最新进展和即将到来的挑战
综述目的。机器学习 (ML) 是一种人工智能技术，允许计算机执行任务而无需明确编程。ML 可用于辅助诊断和预后脑部疾病。虽然最早的论文可以追溯到十多年前，但研究增长速度非常快。最新发现。最近使用 ML 进行诊断的研究已经从对特定疾病与对照的分类转变为鉴别诊断。大量研究致力于预测未来的患者状态。虽然许多早期研究都集中在神经影像作为数据源，但目前的趋势是多模式的整合。在目标疾病方面，痴呆症仍然占主导地位，但已经开发出针对各种神经和精神疾病的方法。总结。ML 在辅助诊断和预后脑部疾病方面非常有前景。尽管如此，我们认为，社区在将这些工具纳入临床常规方面仍有关键挑战需要解决：需要更广泛地采用有关验证和可重复研究的良好实践；需要广泛的泛化研究；需要可解释的模型来克服黑箱方法的局限性。关键词：人工智能；机器学习；转化研究；分类；预测 重点