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对软骨肉瘤进行分子深度表征，以用于当前和未来的靶向治疗
摘要：软骨肉瘤 (CHS) 是异质性的，但总体而言，是第二大最常见的原发性恶性骨肿瘤。尽管在过去几十年中，人们对肿瘤生物学的了解呈指数级增长，但手术切除仍然是治疗这些肿瘤的金标准，而放疗和分化化疗无法充分控制癌症。对 CHS 的深入分子表征揭示了与上皮来源的肿瘤相比的显著差异。从遗传学上讲，CHS 是异质性的，但没有定义 CHS 的特征性突变，然而，IDH1 和 IDH2 突变很常见。血管减少、胶原蛋白、蛋白聚糖和透明质酸的细胞外基质组成为肿瘤抑制免疫细胞创造了机械屏障。相对较低的增殖率、MDR-1 表达和酸性肿瘤微环境进一步限制了 CHS 的治疗选择。 CHS 治疗的未来进展取决于对 CHS 的进一步表征，特别是肿瘤免疫微环境，以便改进和更好地针对性地治疗。
用于评估气候数据中热带气旋的指标
摘要：本文介绍了一个软件套件，可用于在网格气候数据中客观评估热带气旋（TCS）。使用从6小时数据得出的旋风轨迹，将一组全面的指标定义为系统地比较和对比产品。除了年度TC气候外，还要注意风暴发生和强度的空间和时间模式。可以在全球范围或区域领域进行评估。简单地将“记分卡”简单地化允许快速评估。我们展示了该套件启用的三个键文件。首先，我们比较了七个电流新一代重新分析中TC的表示，并得出结论，高分辨率模型和TC特定同化的模型包含更准确的风暴气候。第二，使用自由运行的地球系统模型（ESM），我们发现在可变分辨率的配置中需要进行完整的盆地修复来充分模拟北大西洋TC频率。上游对北非的修复对模拟风暴的发生几乎没有好处，但是空间的起源模式得到了改善。我们还表明，由ESM模拟的TCS可以对气候模型中的单个参数化高度敏感，北大西洋TC指标根据所使用的Morrison -GetTelman Microphysics包的版本而变化很大。
tauvid™：第一个用于成像阿尔茨海默氏病tau病理学的FDA批准的宠物示踪剂
摘要 - 专门的深度学习（DL）加速器和神经形态处理器的出现为将深度和尖峰神经网络（SNN）算法应用于医疗保健和生物医学应用的新企业带来了新的机会。这可以促进医学互联网系统（IoT）系统和护理点（POC）设备的进步。在本文中，我们提供了一个教程，描述了如何使用各种技术，包括新兴的回忆设备，可编程的门阵列（FPGA）和互补的金属氧化物半导体（CMOS），可用于开发有效的DL加速器，以解决各种诊断诊断，模式识别的诊断，信号过程和信号过程中的各种问题。此外，我们探讨了尖峰神经形态处理器如何补充其DL对应物以处理生物医学信号。该教程通过应用于医疗保健领域的大量神经网络和神经形态硬件的大量文献进行了研究。我们通过执行将传感器融合信号处理任务与计算机视觉相结合的传感器融合信号处理任务来标记各种硬件平台。在推理潜伏期和能量方面进行了专用神经形态处理器和嵌入AI加速器的比较。最后，我们对领域的分析进行了分析，并分享了各种加速器和神经形态处理器引入医疗保健和生物医学领域的优势，缺点，挑战和机遇的观点。
双AI：用于群体活动识别的双路径参与者交互学习
学习多个参与者之间的时空关系对于群体活动识别至关重要。不同的群体活动通常会展示视频中参与者之间的多样化互动。因此，从时空参与者演化的单一视角来建模复杂的群体活动往往很困难。为了解决这个问题，我们提出了一个独特的双路径参与者交互 (Dual-AI) 框架，它以两种互补的顺序灵活地排列空间和时间变换器，通过整合不同时空路径的优点来增强参与者关系。此外，我们在 Dual-AI 的两个交互路径之间引入了一种新颖的多尺度参与者对比损失 (MAC-Loss)。通过帧和视频级别的自监督参与者一致性，MAC-Loss 可以有效区分单个参与者表示，以减少不同参与者之间的动作混淆。因此，我们的 Dual-AI 可以通过融合不同参与者的这些判别特征来增强群体活动识别。为了评估所提出的方法，我们在广泛使用的基准上进行了大量实验，包括排球 [ 21 ]、集体活动 [ 11 ] 和 NBA 数据集 [ 49 ]。所提出的 Dual-AI 在所有这些数据集上都实现了最佳性能。值得注意的是，所提出的 Dual-AI 使用 50% 的训练数据，其性能优于许多近期使用 100% 训练数据的方法。这证实了 Dual-AI 在群体活动识别方面的泛化能力，即使在有限监督的具有挑战性的场景下也是如此。
引用li l-j，mo y，shi z-m，huang x-b，ning y-p，wu h-w，yang x-h和Zheng W（2024）psilocybin用于重度抑郁症：系统评价
主要的抑郁症（MDD）在社会（1）中是一种高度普遍的状况，其特征是严重，持久，不易抑郁症，无能为力，无能为力和内gui（2）。MDD可以导致残疾，并且与死亡率的增加有关（3）。MDD最常见的药理学治疗方法是选择性5-羟色胺再摄取抑制剂，5-羟色胺和去甲肾上腺素再摄取抑制剂，以及其他选择性靶向神经递质的相关药物（4）。对MDD成年人的21种常见抗抑郁药的荟萃分析发现，所有这些都比安慰剂在改善抑郁症状严重程度方面更有效，但效果大小很小（5）。这些药物的作用延迟，需要数周到几个月的治疗，高副作用率，高复发率和慢性剂量（6）。因此，需要更有效且需要更快地改善抑郁症状的新疗法。新型的药理学干预措施，例如氯胺酮/埃斯酮胺（7）或psilocybin（8），在治疗MDD患者方面表现出积极的结果，并有可能提供更好的保护。用单一或多个输注氯胺酮治疗抑郁症是安全有效的（9，10）。此外，多次输注氯胺酮具有累积和持续的抗抑郁作用（9）。最近的系统评价发现，埃斯酮胺和psilocybin可有效减轻抑郁症状，克服了一些局限性，可以认为是可能的新型抗抑郁药（11）。与psilocybin相比，氯胺酮具有更高的成瘾和毒性作用的潜力（12、13），例如溃疡性膀胱炎（14）。psilocybin是一种天然存在的精神活性生物碱，是许多血清素能受体的无可选择激动剂，尤其是5-羟色胺2A（5-HT 2A）（5-HT 2A）（15）。越来越多的研究表明，psilocybin可以有效治疗情绪障碍并减轻焦虑和抑郁症状（16）。然而，psilocybin的RCT（8、17-20）的发现，检查了MDD患者的psilocybin的效率和耐受性。先前的系统评价和荟萃分析检查了psilocybin对MDD患者的效率和耐受性。其中一些评论包括原发性抑郁症和继发性抑郁症（21-23），而其他一些评论仅专注于继发性抑郁症，例如生命 -
条件感知的神经网络，用于受控图像生成
我们介绍C ONTITION- WARE神经N ETWORK（CAN），这是一种将控制添加到图像生成模式中的新方法。与先前的条件控制方法并行，可以通过动态降低神经网络的重量来控制图像生成过程。这是通过引入条件感知的重量产生模式来实现的，该模块会根据输入条件为卷积/线性层生成条件重量。我们测试可以在Coco上的ImageNet和文本对图像生成上生成类别图像的生成。可以始终如一地为包括DIT和UVIT在内的扩散变压器模型提供显着改进。特别是，Ca n与有效的T（CAT）结合在Imagenet 512×512上达到2.78 FID，超过DIT-XL/2，同时每个采样步骤需要少52×MAC。
基因组编辑用于作物改良
印度农业研究理事会 (ICAR) 下属的国家植物生物技术研究所 (ICAR-NIPB) 是印度农业研究理事会 (ICAR) 下属的一家顶级研究机构。该研究所成立于 1985 年，最初名为印度农业研究所 (IARI) 的“生物技术中心”，旨在设计和利用分子生物学工具和技术进行农业研究。对生物技术在农业中的作用的预见使该中心声名鹊起，并于 1993 年升格为国家植物生物技术研究中心，2019 年升格为国家植物生物技术研究所 (NIPB)。国家植物生物技术研究所负责开发新工具和技术，并在植物生物技术领域取得突破，以改良作物。NIPB 的职责之一是培养植物生物技术领域的人力资源。
