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开发针对刺突蛋白和非刺突蛋白上保守表位的泛 SARS-CoV-2 疫苗，以实现强效、广泛和持久的免疫反应
我们探索了 UB-612 的加强免疫原性，UB-612 是一种多表位疫苗，含有 S1- RBD-sFc 蛋白和 Sarbecovirus N、M 和 S2 蛋白上序列保守的混杂 Th 和 CTL 表位肽。对于参与两剂 II 期试验的无感染参与者亚群 (N = 1,478)（年龄 18-85 岁），在第二剂后 6-8 个月给予 UB-612 加强剂（第三剂）。在加强剂后 14 天评估免疫原性，并监测总体安全性直至研究结束。加强剂诱导了针对活武汉 WT（VNT 50 ，1,711）和 Delta（VNT 50 ，1,282）的高病毒中和抗体；以及针对假病毒 WT（pVNT 50，11,167）和 Omicron BA.1/BA.2/BA.5 变体（pVNT 50，2,314/1,890/854）的抗体。老年人较低的原发性中和抗体在加强免疫后升高至年轻人的大致相同水平。UB-612 还诱导了强效、持久的 Th1 导向（IFN-γ + -）反应（峰值/加强免疫前/加强免疫后 SFU/10 6 PBMCs，374/261/444）以及细胞毒性 CD8 + T 细胞的强劲存在（峰值/加强免疫前/加强免疫后 CD107a + -Granzyme B +，3.6%/1.8%/1.8%）。这种 UB-612 加强免疫安全且耐受性良好，没有 SAE。
schwann细胞和少突胶质细胞中的DNA甲基化
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
神经胶质疤痕中的少突胶质细胞祖细胞
摘要：少突胶质细胞祖细胞（OPC）代表神经胶质的亚型，引起中枢神经系统（CNS）中的髓磷脂形成细胞（CNS）。虽然OPC在开发过程中具有很高的增殖，但在成年期，它们的命运受到细胞外环境的严格影响，它们变得相对静止。在创伤性损伤和慢性神经退行性疾病中，包括自身免疫原状，少突胶质细胞发生细胞凋亡和脱髓鞘开始。成人OPC立即被激活；它们在病变部位迁移并扩散以补充受损区域，但它们的效率受到神经胶质疤痕的障碍，这主要是由反应性星形胶质细胞，小胶质细胞和抑制性细胞外基质成分的沉积所形成的屏障。一方面，神经胶质疤痕限制了病变的扩散，它也会阻止组织再生。旨在减少星形胶质细胞或小胶质细胞激活并将其转移到神经保护表型的治疗策略已被提出，而OPC的作用在很大程度上被忽略了。在这篇综述中，我们从OPC的角度考虑了神经胶质疤痕，分析其行为时，当病变起源并探索旨在维持OPC的潜在疗法时，以有效地区分和促进remer髓。
为神经生物学和神经退行性研究的可行人类神经突制备
观察：基于长链单人的脂肪族型聚酯是大约一个世纪前首次合成的。实际上，在这种聚酯样品上进行了Carothers的精确观测，这些观察结果是建立了整个合成聚合物纤维的整个领域。但是，作为材料，它们仅在过去十年中进化。这是由相应的单体从植物油的高级催化转化中获得的，未来的前景包括来自第三代原料（例如微藻或废物）的一代。长链聚植物，例如聚酯-18.18，被认为是链中潜在断点密度低的聚乙烯链。这些不损害类似于线性高密度聚乙烯（HDPE）的晶体结构或材料特性，并且材料也可以通过注射成型，膜或纤维挤出以及添加剂制造中的细丝沉积来融化。同时，它们可以通过溶剂分解进行闭环化学回收，这也可以在包含聚烯烃甚至聚苯二甲酸乙酯的混合废物流中。恢复的单体具有一种质量，可使可回收的聚酯产生具有与维珍材料的属性相同的特性。（生物）降解性随成分单体巨大变化。基于短链二醇和长链二羧酸盐在工业堆肥条件下完全矿化的聚酯，尽管它们具有HDPE样结晶度和疏水性。■密钥参考对这些聚合物的形态和热行为的基本研究揭示了链内组的位置及其在结晶过程和熔化过程中在结构形成中的特殊作用。通过类似的长链脂肪族聚合物与其他链内组（如碳酸盐和乙酸盐），将所有概念的所有概念扩展到了进一步的详细说明。标题材料是对急需的循环闭环可回收塑料的潜在解决方案，如果丢失了环境，也将在数十年内持续存在。
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对话式人工智能
I. 引言 在与计算机交谈时，我们试图模仿人类的互动。试图理解计算机是如何编写脚本来说话的——这只会导致挫败感。相反，如果计算机能像我们一样交流，那会很容易。使之成为可能的技术是对话式人工智能。由于计算机语言和人类之间的差距被弥合，两者之间可以轻松自然地交流。对话式人工智能是一套识别人类语言的技术。不同的语言也被解读、理解并确定正确的反应。它还模仿人类的对话。各种企业很快就意识到对聊天机器人和其他自动化软件的需求。从自动化简单的通信和客户服务，到降低各种成本和提供对话交易的平台，客户可以通过聊天机器人提供的多种方法得到满足。聊天机器人允许全天候客户服务，不断与多个用户互动并为他们的查询提供答案。人们不喜欢等待他们的回复。他们希望公司立即做出快速回应，而这只能通过对话式人工智能来实现。如果客户没有立即得到回复，可能会导致他们放弃在线购买。对更快客户服务的需求已经增加。各大品牌已经开始实施对话式人工智能来满足这一需求。聊天机器人分为两类。基于规则的聊天机器人和基于智能机器学习的聊天机器人。在基于规则的方法中，程序员将为系统编写规则。在机器学习方法中，需要大量的流媒体信息来训练算法本身。因此，程序员需要正确定义机器学习的参数。许多语音助手允许用户用语音交流，这些助手是由谷歌、苹果和亚马逊等知名公司开发的，但也存在一些安全风险。因此，有必要确保采取适当的安全措施。需要一个替代系统才能真正有效并使业务流程自动化。整个业务流程可以通过称为人工智能聊天机器人应用系统的高级对话系统实现自动化。因此，聊天机器人应用程序必须包含自然语言处理 (NLP)、深度神经网络 (DRN)，以便轻松理解客户的查询。在服务行业中，聊天机器人可用于满足客户查询，回答不需要人类专业知识的基本问题，还可以让客户轻松购买。人工智能聊天机器人可以比人类更准确地分析数据。它准确地预测查询的答案，从而满足客户的需求，并提供易用性和适当的隐私。
对话式人工智能在
摘要 本研究评估了对话式人工智能 (CAI) 在纠正认知偏差和识别人机交互中的情感方面的有效性，这对于数字心理健康干预至关重要。认知偏差——系统性偏离规范思维——会影响心理健康，加剧抑郁和焦虑等状况。治疗聊天机器人可以使认知行为疗法 (CBT) 更易于获得且更实惠，提供可扩展和即时的支持。该研究采用结构化方法，使用基于临床的虚拟案例场景模拟典型的用户-机器人交互。在两类认知偏差中评估了表现和情感识别：心智理论偏差（人工智能拟人化、对人工智能的过度信任、归因于人工智能）和自主性偏差（控制错觉、基本归因错误、公正世界假设）。使用定性反馈机制和序数量表来量化基于准确性、治疗质量和对 CBT 原则的遵守情况的反应。通过脚本交互评估治疗机器人（Wysa、Youper）和通用 LLM（GTP 3.5、GTP 4、Gemini Pro），由认知科学家和临床心理学家双重审查。统计分析表明，治疗机器人在偏见纠正方面始终优于非治疗机器人，并且在 6 种情感识别偏见中有 4 种表现出色。数据表明，非治疗聊天机器人在解决某些认知偏见方面更有效。关键词：认知偏见、对话式人工智能、聊天机器人、数字心理健康、偏见纠正、情感识别 * 通讯作者。电子邮件：marcin.rzadeczka@umcs.pl，邮寄地址：Wydział Filozofii i Socjologii UMCS, pl。Marii Curie-Skłodowskiej 4， pok。204, 20-031 卢布林数据和协议：https://data.mendeley.com/datasets/h2xn2bxz5r/1 预印本 doi：https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.13813