免疫疗法已被证明是与转移性黑色素瘤作斗争的患者的福音,显着改善了其临床结合和整体生活质量。在动物模型和人类患者中都建立了肠道微生物组组成与免疫疗法的效率之间的引人注目的联系。然而,肠道微生物影响治疗结果的精确生物学机制知之甚少。使用来自黑色素瘤患者的680个粪便元基因组的鲁棒数据集,构建了元基因组组装基因组(MAGS)的详细目录,以探索肠道微生物组的组成和功能特性。我们的研究发现了明显的发现,从而加深了肠道微生物与黑色素瘤免疫疗法的效率之间的复杂关系。,我们发现了具有良好治疗结果的患者的特定元基因组学,其特征是MAGS的普遍存在具有总体代谢潜力和多糖利用率的促值,以及负责钴胺素和氨基酸产生的那些。此外,我们对以其免疫调节作用而闻名的短链脂肪酸的生物合成途径的研究表明,这些途径在特定的MAG中具有差异的丰富性。除其他外,依赖钴胺素的木材 - 乙酸合成的Ljungdahl途径与对黑色素瘤免疫疗法的反应直接相关。
表1。从八个物种制备的无核能总RNA文库中检测到的%rRNA值和基因数量。通用的人/小鼠/大鼠参考RNA,牛胎盘RNA,番茄和小麦叶RNA以及从沉淀的绿藻细胞中提取的RNA和内部成年酵母菌培养物用作输入(每位图书馆100 ng)。每个库的数据分析使用了3000万读对(150 bp配对)。修剪大奖!v0.6.6,Star v2.6.1d,Samtools v1.9和farmaturecounts v2.0.1用于修剪,对齐,过滤/索引和读取计数分配。RRNA基因/外显子的分类及其读取是基于UCSC基因组浏览器的注释和retoMasker rRNA轨道的基础。 用于分析的参考基因组是组件GRCH38(H。SAPIENS),CRCM39(M。MUSCULUS),RNOR_6.0(R。NORVEGICUS),ARS-UCD1.2(B. Taurus),SL3.0,SL3.0,SL3.0(S. lycopersicum),IWGSC(iwgsc),IWGSC(iwgsc),iwgsc(iwgscim),chlamans,C。c. c. c. c. c. c. c. anasen nasunson。 Reinhardtii)来自Ensembl和Refseq的ASM18296V3(C. albicans)。 tpm,百万分的成绩单。RRNA基因/外显子的分类及其读取是基于UCSC基因组浏览器的注释和retoMasker rRNA轨道的基础。用于分析的参考基因组是组件GRCH38(H。SAPIENS),CRCM39(M。MUSCULUS),RNOR_6.0(R。NORVEGICUS),ARS-UCD1.2(B. Taurus),SL3.0,SL3.0,SL3.0(S. lycopersicum),IWGSC(iwgsc),IWGSC(iwgsc),iwgsc(iwgscim),chlamans,C。c. c. c. c. c. c. c. anasen nasunson。 Reinhardtii)来自Ensembl和Refseq的ASM18296V3(C. albicans)。tpm,百万分的成绩单。
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阿片类药物使用障碍(OUD)是一种公共卫生危机,目前因使用率增加和大多数是芬太尼的合成阿片类药物而加剧了。因此,鉴定新的生物标志物和减少有问题的芬太尼使用并复发到芬太尼服用的策略至关重要。近年来,越来越多的工作表明,肠道微生物组可以作为对兴奋剂和阿片类药物的行为和转录反应的有效调节剂。在这里,我们推进了这项工作,以定义微生物组驱动芬太尼摄入量和寻求芬太尼在翻译相关的药物自我管理模型中的操作。雄性大鼠的微生物组的耗竭,具有广谱抗生素会导致药物给药增加,固定比率增加,进行性比率和戒酒后寻求药物。利用这些动物的微生物组含量的16S测序,肠道微生物组的特定细菌群与药物服用水平紧密相关。此外,在微生物组操纵和芬太尼给药后对伏隔核的全球蛋白质组学分析,以定义微生物组状态如何改变该关键边缘子结构中功能性蛋白质组学景观。这些数据表明,改变的微生物组会导致突触蛋白组的明显变化,以响应重复的芬太尼处理。最后,微生物组消耗的行为效应是通过衍生的短链脂肪酸代谢物的辅助可逆的。综上所述,这些发现与肠道和底座基础中的肠道信号传导建立了明显的相关性,以在此空间中进行进一步的翻译工作。
摘要:该研究全面回顾了人工智能(AI)技术,以解决在工作招聘中的算法偏见。越来越多的企业在课程(CV)筛选中使用AI。尽管此举提高了招聘过程的效率,但它容易受到偏见的影响,这对组织和更广泛的社会产生了不利影响。本研究旨在分析有关AI招聘的案例研究,以证明成功实施和偏见实例。它还试图评估算法偏见的影响和减轻算法的策略。研究的基本设计需要对现有文献和研究的系统审查,该研究重点是用于减轻雇用偏见的人工智能技术。结果表明,对向量空间和数据增强的校正是有效的自然语言处理(NLP)和深度学习技术,用于减轻雇用算法偏见。这些发现强调了人工智能技术在使用人工智能技术的招聘过程中促进公平和多样性方面的潜力。该研究通过增强雇用算法的公平性来促进人力资源实践。它建议需要在机器和人类之间进行协作,以增强招聘过程的公平性。结果可以帮助AI开发人员进行算法更改,以增强AI驱动工具的公平性。这将使道德招聘工具的发展发展,从而有助于社会公平。
1伊利诺伊州伊利诺伊大学生物医学工程系,美国伊利诺伊州伊利诺伊州; 2美国伊利诺伊州伊利诺伊大学心理学系; 3伊利诺伊州伊利诺伊大学伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊大学运动机能学和营养系; 4加利福尼亚大学圣地亚哥分校儿科4; 5 Scripps海洋学研究所,加利福尼亚大学,美国加利福尼亚州,美国加利福尼亚州; 6美国伊利诺伊州伊利诺伊大学精神病学系; 7美国伊利诺伊大学伊利诺伊大学妇产科系; 8伊利诺伊州伊利诺伊大学,伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊大学生物信息学与定量生物学中心; *高级作者支持来源:R03HD095056 1U24DK131617-01(JAG)K12HD101373(BPB)Arnold O. Beckman O. Beckman O. Bernabé(851 s Morgan St. Chicago,IL 60607,(312)-996-5624,ponicalver@uic.edu)缩写:
计算机架构中的传统建模方法旨在获得处理器设计的性能,区域和能量的准确估算。随着规范执行攻击的出现及其安全问题,这些传统的建模技术在用于针对这些攻击的防御措施的安全评估时,这些传统建模技术不足。本文提出了Pensieve,这是一个针对早期Mi-Croarchitectural Defenses to to to tosulative decution攻击的安全评估框架。在核心上,它引入了一种系统研究早期防御的建模学科。此学科使我们能够覆盖功能等效的设计空间,同时由于资源争议和微体系优化而精确地捕获正时变化。我们实现了模型检查框架,以自动找到设计中的漏洞。我们使用笔迹来评估一系列最先进的猜测防御方案,包括延迟失误,Invisispec和Ghostminion,以正式定义的安全性属性,投机性非干扰。pensieve在所有这些防御方面都发现了类似Spectre的攻击,其中包括一种新的投机干扰攻击变体,它破坏了Ghostminion,这是最新的防御力之一。
1美国华盛顿大学医学院基因组科学系,美国西雅图,华盛顿98195-5065,美国; 2德国杜塞尔多夫40225,海因里希海因大学医学院医学教师医学生物特征和生物信息学研究所; 3 Heinrich Heine University,Heinrich Heine University,40225Düsseldorf,德国的Heinrich Heine University医学院的3个核心单位生物信息学; 4德国杜塞尔多夫40225的海因里希海恩大学数字医学中心; 5美国康涅狄格州法明顿基因组医学实验室06032,美国; 6康涅狄格州康涅狄格大学康涅狄格州康涅狄格州康涅狄格大学遗传学和基因组科学系06030-6403,美国; 7个数据科学平台,麻省理工学院和哈佛大学,马萨诸塞州剑桥市02142,美国; 8美国华盛顿大学华盛顿大学霍华德·休斯医学院98195,美国1美国华盛顿大学医学院基因组科学系,美国西雅图,华盛顿98195-5065,美国; 2德国杜塞尔多夫40225,海因里希海因大学医学院医学教师医学生物特征和生物信息学研究所; 3 Heinrich Heine University,Heinrich Heine University,40225Düsseldorf,德国的Heinrich Heine University医学院的3个核心单位生物信息学; 4德国杜塞尔多夫40225的海因里希海恩大学数字医学中心; 5美国康涅狄格州法明顿基因组医学实验室06032,美国; 6康涅狄格州康涅狄格大学康涅狄格州康涅狄格州康涅狄格大学遗传学和基因组科学系06030-6403,美国; 7个数据科学平台,麻省理工学院和哈佛大学,马萨诸塞州剑桥市02142,美国; 8美国华盛顿大学华盛顿大学霍华德·休斯医学院98195,美国
抽象目的是检查影响尿酸尿酸氨基酸氨基酸氨基酸单钠动力学(MSU)晶体溶解的因素,该因子在随访痛苦患者的随访期间用双能计算机断层扫描(DECT)测量。使用基线膝盖和脚Dect扫描诊断为痛风的患者表现出MSU晶体体积≥0.1cm 3,至少包括一个随访DECT。Spearman的相关系数用于搜索6、12、18和24个月的基线MSU晶体体积的变化与血清尿酸尿酸盐(SU)水平之间的关联。使用线性混合模型评估了MSU晶体沉积物基线体积的百分比变化与解释变量之间的关联。结果包括62例患者(67.3±12.8岁; 53(85%)男性)累积104个随访DECT DECT扫描。总体而言,SU目标水平(<6.0和<5.0 mg/ dl)分别为48(77%)和36例(58%)患者。在MSU晶体体积的SU水平和百分比变化之间观察到了良好的相关性(r = 0.66; p <0.0001)。在达到<5.0 mg/dl SU目标的患者中,中位数下降的速度比达到≥5.0su <6.0 mg/dl的患者大:-85%(95%CI:-94%至-72%至-72%)与-40%至-40%至-57%至-57%至-222%; p <0.05)。在多变量分析中,多级系数为-0.06(95%CI:-0.08至-0.03,p <0.001),高血压(系数:41.87,41.87,95%CI:95%CI:16.38至67.18,P <0.01)和SU级别<5.001 MG. 95%CI:-70.93至-8.34,p = 0.02)是与MSU晶体体积变化显着相关的唯一变量。在达到<5.0 mg/dl su靶标的代数晶体晶体沉积患者中的结论比达到<6.0 mg/dl su靶标的<5.0 mg/dl su靶标提供了更广泛和快速的晶体溶解。
图4:将HELA细胞接种在苯酯96孔微孔板(15,000个细胞/孔)中,并在37°C下孵育48H,5%CO 2孵育。活细胞用现象641线粒体染色(0.5 µm)在37°C下染色30分钟,然后固定并透化。接下来,将细胞与细胞绘画混合物孵育,其中包括现象512核酸染色(3 µm),现象Hoechst 33342核染色(5 µg/mL),势氟568-腓罗(33 nm),33 nm),现象488 -contovue fluor 488 -contavue fluor 488 -contavue a(contavue fluor a fluor fulor a fluor a fluor)a(100 µgla)an(100 µL)5和m。最小在RT。在Operetta CLS高气结分析系统上获取图像。