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一种改进的转导视网膜粪便细胞的方法...
眼睛和视网膜提供了一个独特的模型系统，用于研究神经元中遗传操作的影响。视网膜的输出细胞是视网膜神经节细胞（RGC），它们是位于视网膜内表面的神经元，与眼睛的玻璃体室相邻[1，2]。RGCS将其轴突向下伸出视神经，以将视觉信息从视网膜传输到大脑[1，3]。因此，不同的隔室允许通过玻璃体向RGC提供处理，并监测治疗对大脑中RGC的视神经和末端场中轴突的影响。RGC的正常功能对于维持视力至关重要，对RGC或疾病（例如青光眼或视神经神经病）的损伤[4]可能导致视力丧失。使用基因疗法介入神经元变性的过程可能会导致RGC存活，潜在地保留或恢复视力。治疗RGC的一种方法是通过注射重组腺相关病毒（AAV）向量转导这些细胞。
利用人工智能介导的智能视觉反馈增强人类认知
在本文中，我们介绍了一种人工智能介导的框架，该框架可以提供智能反馈来增强人类认知。具体来说，我们利用深度强化学习 (DRL) 提供自适应时间压力反馈，以提高用户在数学算术任务中的表现。时间压力反馈可以通过调节用户的注意力和焦虑来提高或降低用户的表现。根据用户的实时表现由 DRL 策略控制的自适应时间压力反馈可以潜在地解决这一权衡问题。然而，DRL 训练和超参数调整可能需要大量数据和迭代用户研究。因此，我们提出了一个双 DRL 框架，该框架通过与另一个模拟 DRL 代理交互来训练调节 DRL 代理来调节用户表现，该模拟 DRL 代理模仿现有数据集中的用户认知行为。与基线组相比，我们的用户研究证明了双 DRL 框架在增强用户表现方面的可行性和有效性。
杆状病毒载体系统 CRISPR-Cas9 的进展：系统综述
摘要：杆状病毒表达载体系统 (BEVS) 已广泛用于在昆虫细胞中重组生产蛋白质，插入量高。然而，杆状病毒不能在哺乳动物细胞中复制；因此，开发了一种可以感染某些哺乳动物细胞的异源表达系统 BacMam 系统。从那时起，BacMam 系统已实现通过哺乳动物特异性启动子在人类细胞中实现转基因表达，后来，MultiBacMam 系统实现了在哺乳动物细胞中表达多种蛋白质。在本综述中，我们将介绍 BEVS 与 CRPISPR-Cas 技术相结合的持续发展，以推动哺乳动物细胞中的基因组编辑。此外，我们重点介绍了 CRISPR-Cas 在糖工程中的应用，以潜在地在昆虫细胞中生产一类新的糖蛋白药物。此外，我们预计 CRISPR-Cas9 将在蛋白质表达系统、基因治疗和未来推进基因组工程应用的发展中发挥关键作用。
使用运动单位放电信息在手指屈曲和延伸过程中的灵活力估计
摘要 - 随着高级机器人手的发展，可靠的神经机界面对于充分利用机器人的功能灵活性至关重要。在这项初步研究中，我们开发了一种新的方法，可以在灵巧的手指屈曲和伸展过程中连续和同时估计单个手指的等距力。具体而言，分别从手指伸肌和屈肌记录的表面高密度肌电图（EMG）信号中提取运动单元（MU）排放活性。MU信息被分为不同的组，与单个手指的屈曲或伸展相关，然后在多手指屈曲和扩展任务期间用于预测单个手指力。与常规EMG振幅方法相比，当使用线性回归模型时，我们的方法可以获得更好的力估计性能（预测力和测量力之间的较高相关性和较小的估计误差）。对我们方法的进一步探索可以潜在地提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人手。
利用激光粉末定向能量沉积工艺制备金属合金的综述
摘要：激光粉末定向能量沉积工艺是一种金属增材制造技术，可制造具有高度几何和材料灵活性的金属零件。原位送粉的独特特性使得在制造过程中使用元素粉末混合物定制元素组成成为可能。因此，它可以潜在地应用于低成本合成工业合金、用不同的粉末混合物改性合金以及使用元素粉末混合物作为原料设计具有位置相关特性的新型合金。本文概述了使用激光粉末定向能量沉积方法通过供给元素粉末混合物来制造各种类型的合金。首先，详细描述了激光粉末定向能量沉积在制造金属合金方面的优势。然后，回顾了通过多种类别的元素粉末混合通过激光粉末定向能量沉积制造合金的最新研究和发展情况。最后，讨论了未来发展中的关键技术挑战，主要是成分控制。
精神健康和福祉的智能手机应用
智能手机的传播（全球超过20亿用户）1伴随着数字智能手机应用程序的快速分离，包括用于健康和福祉。这种现象可以潜在地减少精神卫生服务提供的差距。因此，世界卫生组织启动了2020 - 2025年全球数字健康战略“为了改善每个人的健康，通过加速和采用适当，可及，可及，可及，可持续性，以人为中心的以人为中心的数字健康解决方案”（第3页）。2为精神健康状况提供大规模筛查和治疗工具的机会导致了该领域的迅速发展（除了许多与福祉相关的应用程序外，还可以通过Google Play和App Store提供10,000多种心理健康应用程序）。3,4此外，已经启动了一些智能手机应用程序，该应用程序针对有问题的智能手机使用。4,5尽管与健康相关应用的质量相关的重要问题，但有6,7个元评论和荟萃分析的证据表明，某些心理健康应用程序可能会在减少焦虑，抑郁和“压力。” 8 - 11
大型语言模型可以帮助提高粮食生产，但要注意他们的风险
媒体中Chatgpt风格的大型语言模型（LLM）的覆盖范围一直集中在他们的引人注目的成就上，包括解决高级数学问题和在体检中提高专家的培训。但是，LLM在农业中的逐渐采用，这是一个触及每个人类生活的行业，受到了公众的审查。从这个简短的角度来看，我们研究了与食品生产系统中语言模型更广泛采用有关的风险和机会。尽管LLM可以潜在地提高农业效率，推动创新，并为更好的政策提供信息，诸如农业错误信息，收集大量农民数据等挑战以及对农业工作的威胁是重要的问题。LLM景观的快速发展强调了农业决策者需要仔细考虑框架和指南，以确保在这些技术变得如此根深蒂固之前，确保负责使用LLM在食品生产中，以致政策干预变得具有挑战性。
基于网络的中国皮肤科医生对人工智能态度研究
1956 年的达特茅斯会议上，“人工智能” (AI) 首次被正式提出作为一个通用术语，并被定义为技术在最少的人为干预下模拟智能行为的能力。目前，人工智能被广泛应用于许多领域，包括医疗领域和医疗保健系统 (1-3)。由于皮肤病学是一门使用大量临床图像的医学专业，并且可观察图像特征的视觉特性是重点，因此它似乎是一个非常适合整合人工智能训练的领域。事实上，初步研究已经得出结论，人工智能在皮肤病学中的应用具有潜在的优势，能够潜在地自动执行重复性任务、优化耗时任务、扩大有限医疗资源的获取途径、改善观察者间可靠性问题以及扩展皮肤科医生的诊断工具箱 (4)。迄今为止，已经进行了许多著名且有意义的人工智能研究，这些研究集中于皮肤病的识别和分类，包括皮肤癌（5-13）、特应性皮炎（14）、牛皮癣（15,16）和甲真菌病（17）。
人工智能治疗阿尔茨海默病
摘要：数十年的实验和临床研究有助于揭示阿尔茨海默病 (AD) 发病机制中的许多机制，但这个谜团仍未解开。虽然我们可以假设没有完整的拼图碎片，但最近开放数据共享计划的增长，收集了 AD 患者的生活方式、临床和生物数据，提供了有关该疾病的潜在无限量的信息，远远超出了人类理解它的能力。此外，整合来自多组学研究的大数据提供了探索 AD 整个生物连续体的病理生理机制的潜力。在此背景下，人工智能 (AI) 提供了多种方法来分析大量复杂数据，以提高 AD 领域的知识。在这篇评论中，我们重点介绍了人工智能在 AD 研究中的最新发现和未来挑战。具体来说，我们讨论了使用计算机辅助诊断工具进行 AD 诊断，以及使用人工智能潜在地支持临床实践以预测个体 AD 转化风险以及患者分层，以最终开发出有效的个性化治疗方法。
分子自旋量子处理器的蓝图
通用量子处理器的实施仍然构成与错误缓解和校正有关的基本问题，该问题要求对主流的平台和计算方案进行调查。通过使用多层次逻辑单元（QUDIT），可以通过分子旋转自然产生。在这里，我们介绍了由单个分子纳米磁体组成的分子自旋量子处理器的蓝图，用作Qudits，放置在适合这些分子的大小和相互作用的超导谐振器中，以实现强大的单个旋转旋转对角度旋转。我们展示了如何在这样的平台中实现一套通用的门，并读取了最终的Qudit状态。单数一个单位（潜在地嵌入多个量子位）是通过快速的经典驱动器实现的，而引入了替代方案，以通过谐振光子交换获得两倍的门。后者与分散方法进行了比较，总体上是一个显着的改进。通过对门序列（例如Deutsch-Josza和量子仿真算法）进行现实的数值模拟来评估平台的性能。非常好的结果证明了向通用量子处理器的分子途径的可行性。