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血小板聚集体可以分类！人工智能发现
人们期待血小板生物学方面有新的进展，而且由于血液中血小板聚集体的存在与心肌梗塞、脑梗塞等血栓性疾病有关，这一发现也有望在血栓性疾病的临床诊断方法、药理学和治疗方面带来突破性的应用。 3.公告概要：东京大学研究生院理学研究科研究生周雨琪和合田圭介教授，与东京大学研究生院医学院及东京大学医院检验医学部助理教授安本淳（研究时）、弥富丰教授合作，在世界上首次发现血液中的血小板聚集体（注1）可以进行分类，并成功开发出一种名为“智能血小板聚集体分类器（iPAC）”的定量建模方法（图1）。 iPAC是利用特殊显微镜获取的大量血小板和血小板聚集体的图像，利用深度学习（注2）构建的人工智能系统。他们利用iPAC注意到，血小板聚集体的形态（形状、大小、复杂程度等）会根据刺激物质（激动剂；注3）的种类而发生细微差异，并取得了根据血小板聚集体的形态来识别和分类诱导活化的激动剂种类的突破性发现。 iPAC是阐明血小板聚集机制的有力工具。此外，由于血液中血小板聚集物的存在与导致心肌梗塞和脑梗塞的动脉粥样硬化血栓形成以及最近新型冠状病毒感染引起的血栓形成有关，因此预计iPAC将应用于血栓性疾病的开创性临床诊断方法、药理学方法和治疗方法。 这项研究得到了日本内阁府科学技术创新委员会、日本学术振兴会 (JSPS) 核心对核心计划和白石基金会领导的 ImPACT 计划的支持。该研究成果将于2020年5月12日（英国时间）在eLife网络版上发表。
双维的定向IDLA森林
1。简介。内部扩散限制聚集（IDLA）是Meakin和Deutch [33]于1986年为化学应用引入的随机增长模型，然后在数学框架中，由Diaconis和Fulton在[16]中。在此模型中，通过从某个源点开始的随机步行访问的curlant聚集物中添加到汇总的第一个站点，从而递归定义了聚集体。经典IDLA模型在Z D中构建如下。我们以0 =开始; 。在步骤n，一个简单的符号随机步行从原点0开始，直到它退出电流骨料A n-1，例如在某个顶点z处，该顶点Z添加到n-1中以获取a n = a n = a n-1∪{z}。在经典的IDLA模型（以及本文）中，该单词粒子用于参考随机步行，该随机步行在退出当前汇总a -1时停止，并在新的顶点z上安顿下来。第一个定理是由Lawler，Bramson和Griffeath在[27]的经典IDLA模型中建立的。它断言骨料n（适当归一化时）会导致A.S.随着北部的影响，到达欧几里得球（W.R.T.最多线性的极限形状）。从那时起，几篇论文（由Lawler [26]，Asselah和Gaudil-Lière[2，3，4]和Jerison，Levine和Shefinfield [22，23，24]）改善了在2 d d d d d d d d d d d d d d d d d和Sublogarithmic in Eaverplogarithmic中的爆发的界限。最近，已经考虑了此问题的许多变体。In particular, IDLA on discrete groups with polynomial or exponential growth have been studied in [ 10 , 11 ], on non-amenable graphs in [ 20 ], with multiple sources in [ 29 ], on supercritical percolation clusters in [ 17 , 40 ], on comb lattices in [ 5 , 21 ], on cylinder graphs in [ 25 , 30 , 41 ], con- structed with drifted random walks in [ 31 ] or在[7]中具有统一的起点。
Yaghoob（Amir）Farnam，PhD课程Vitae
Farnam博士是Drexel University的副教授，在那里他对民用基础设施的高级，新颖和可持续材料的开发进行了基础和应用研究。 Farnam博士研究的一些例子包括开发热响应性的自我加热混凝土，多功能生物启发的建筑材料，微生物自我修复混凝土，从废玻璃和煤炭燃烧灰烬中轻巧的聚集物以及建筑材料的先进制造。 与他在Drexel的职位一起，Fanam博士是Susmax Inc（可持续材料探索）的联合创始人兼高级技术顾问，这是Drexel University的纺织公司，由Drexel Applied Innovation Innovation Office and National Science Foundation（NSF）支持。 在Susmax，Farnam博士试图将其实验室中开发的技术和研究转移到行业中，以应对基础设施材料中的社会挑战。 He has been involved in several projects related to enhancing the performance of infrastructure materials sponsored by the National Science Foundation (NSF), Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), Department of Education (DoE), Pennsylvania Department of Community and Economic Development, Pennsylvania Department of Transportation (PennDOT), United Soybean Board, Compass Minerals Inc., Drexel University, Portland Cement Association, and many more. 他是美国混凝土研究所（ACI），国际实验室和建筑材料，系统和结构（RIEL）（RILEM）和运输研究委员会（TRB）的投票，助理和活跃成员。 uni。 技术Farnam博士是Drexel University的副教授，在那里他对民用基础设施的高级，新颖和可持续材料的开发进行了基础和应用研究。Farnam博士研究的一些例子包括开发热响应性的自我加热混凝土，多功能生物启发的建筑材料，微生物自我修复混凝土，从废玻璃和煤炭燃烧灰烬中轻巧的聚集物以及建筑材料的先进制造。与他在Drexel的职位一起，Fanam博士是Susmax Inc（可持续材料探索）的联合创始人兼高级技术顾问，这是Drexel University的纺织公司，由Drexel Applied Innovation Innovation Office and National Science Foundation（NSF）支持。在Susmax，Farnam博士试图将其实验室中开发的技术和研究转移到行业中，以应对基础设施材料中的社会挑战。 He has been involved in several projects related to enhancing the performance of infrastructure materials sponsored by the National Science Foundation (NSF), Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), Department of Education (DoE), Pennsylvania Department of Community and Economic Development, Pennsylvania Department of Transportation (PennDOT), United Soybean Board, Compass Minerals Inc., Drexel University, Portland Cement Association, and many more. 他是美国混凝土研究所（ACI），国际实验室和建筑材料，系统和结构（RIEL）（RILEM）和运输研究委员会（TRB）的投票，助理和活跃成员。 uni。 技术在Susmax，Farnam博士试图将其实验室中开发的技术和研究转移到行业中，以应对基础设施材料中的社会挑战。He has been involved in several projects related to enhancing the performance of infrastructure materials sponsored by the National Science Foundation (NSF), Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), Department of Education (DoE), Pennsylvania Department of Community and Economic Development, Pennsylvania Department of Transportation (PennDOT), United Soybean Board, Compass Minerals Inc., Drexel University, Portland Cement Association, and many more.他是美国混凝土研究所（ACI），国际实验室和建筑材料，系统和结构（RIEL）（RILEM）和运输研究委员会（TRB）的投票，助理和活跃成员。uni。技术Farnam博士是享有声望的2023-2024美国富布赖特学者的接受者。他还是Drexel University Innovation和早期职业奖等多个奖项的获得者。他的专业会员资格包括RILEM，ACI，ACER，AEWG，TRB，ASCE，ASEE和ASTM。他还是他的研究领域中认可的同行评审期刊的编辑成员，包括水泥和混凝土复合材料（如果= 10.8，最近被邀请），ASCE土木工程材料杂志（IF = 3.8），ACI材料杂志（IF = 1.9）和TRB运输研究记录（IF = 1.9）。教育2015-2016民事/材料工程博士后普渡大学W. Lafayette，2012-2015博士，民用/材料工程工程Purdue University W. Lafayette，2005-2007 MSC of Tehran Tehran土木工程大学，伊朗iran 2001-2005 BSC的土木工程大学土木工程大学的土木工程工程工程工程k.n.n.t.
Aducanumab - accessdata.fda.gov
阿尔茨海默病 (AD) 是一种神经退行性疾病，会导致记忆、语言和思维逐渐受损，最终丧失日常生活中执行社交和功能活动的能力。一般而言，在被诊断为 AD 痴呆症后，平均存活时间为 4 至 8 年。据估计，目前有 620 万 65 岁及以上的美国人患有 AD 痴呆症，AD 是美国第六大死亡原因。目前批准的 AD 治疗方法包括胆碱酯酶抑制剂多奈哌齐、利凡斯的明和加兰他敏，以及 N-甲基-D-天冬氨酸 (NMDA) 受体拮抗剂美金刚。这些药物对 AD 患者有一定益处，但尚不清楚这些药物是否能减缓或预防 AD 患者的神经退行性病变。目前，迫切需要找到有效的 AD 治疗方法，尤其是能够减缓、停止、逆转、预防或治愈 AD 疾病的治疗方法，而药物则需要针对 AD 的潜在病理生理学，从根本上影响疾病的进程，这是开发的一个重要重点。Aducanumab-avwa 是一种重组人免疫球蛋白γ1 (IgG1) 单克隆抗体，靶向聚集的可溶性和不溶性淀粉样蛋白β (Aβ)。Aβ 的细胞外沉积物（称为淀粉样斑块）是 AD 的病理特征之一，此外还有细胞内以神经原纤维缠结形式存在的过度磷酸化 tau 聚集物。Aβ 在脑内的积累被认为是该疾病过程的主要驱动因素，并且先于 tau 病理的积累和神经变性。研究 301 和 302 是设计完全相同的随机双盲安慰剂对照研究，每一项研究均在 18 个月内比较了两种剂量（低剂量和高剂量）的阿杜卡umab 与安慰剂在早期阿尔茨海默病患者中的疗效。这两项研究在计划完成日期之前终止，原因是中期分析表明无效；但是，每项研究收集的数据均根据预先指定的统计分析计划 (SAP) 进行分析。研究 302 表明，与安慰剂相比，阿杜卡umab 10 mg/kg 具有统计学上显着的治疗益处（CDR-SB 1 增幅较小）（-0.39 [-22%]，p = 0.0120）。在所有三个排名靠前的次要临床终点（MMSE、ADAS-Cog 13 和 ADCS-ADL-MCI）和第三终点（NPI-10）中均观察到了统计学上显着的治疗效果。2 这些终点仅具有适度相关性，评估患者表示对他们很重要的不同领域（例如，保持独立从事活动
沿供应链过渡到绿色技术
政策领导者在最佳气候政策工具的最佳选择时一致。在欧洲，碳价格和碳税似乎占据上风，而在美国或中国，已将工业政策的优先级列为《降低通气法》。然而，直到最近，气候变化经济学的大多数贡献都将碳税征收为解决气候问题的方法，而无需对其他工具进行太多关注。尤其是，尽管长期以来，可能需要更广泛的政策组合来解决技术发展和采用中的市场失败，但这种政策投资组合的形式化相对有限。1最近在气候策略设计设计中引入第二回合的最具影响力的尝试是Acemoglu等人。（2012年）开发了一种具有指导创新的增长模型，在该模型中，碳税和绿色创新的补贴都需要最大程度地减少重新导向公司对清洁技术的社会成本。虽然一些作者可能已经将绿色创新补贴视为工业政策的一个特定实例，但到目前为止，尚未进行认真的尝试，以合理地使用垂直定位的补贴来迎合气候变化。通过“垂直tar-获得补贴”，我们的意思是针对特定部门的补贴和/或处理不同部门的不同部门。在本文中，我们沿供应链开发了一种技术过渡模型，以使特定于行业的工业政策为最佳解决能源过渡问题解决。想到一辆干净的汽车与肮脏的汽车。在我们的模型中，最终消费量可以用肮脏的技术或干净的技术生产，而肮脏的技术直接产生污染。但是，（甚至）清洁技术使用上游输入，该输入本身可以使用干净或肮脏的技术生产。再次考虑具有干净或脏零件的干净汽车。并且，即使输入生产使用清洁技术，该技术本身也需要上游输入，该输入本身可以使用清洁器或更肮脏的技术生产。，因此，我们一直向上推动到越来越基本的输入，在每个阶段，可以在直接产生污染的肮脏技术之间做出选择，而清洁技术不会直接产生污染，但需要更基本的输入，而这些输入本身可以使用清洁器或更肮脏的技术产生。更具体地说，供应链中的每一层都会产生一个“好”，它是大量工业过程或品种的Cobb-Douglas聚集物。每种商品都只能使用人工以肮脏的方式生产，或者，如果该过程已被“电动”，则使用人工和直接上游的好处进行干净的方式。从肮脏到清洁，在给定扇区中的多种多样，即供应链中的给定层 - 需要进行“电气”。2我们假设
解决根际对土壤效应的悖论...
2：斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州94305，根际，植物根，微生物及其周围土壤基质之间的界面是一个动态且复杂的系统，对于陆生生态系统的运作至关重要。根际最重要的功能之一是其在调节地球和空气之间的碳循环中的作用。在全球范围内，根际释放植物根和土壤微生物的联合活性比化石燃料燃烧的排放量估计比二氧化碳估计要多3-10倍，但在正确的条件下，土壤有机碳（SOC）可以夹在土壤聚集物中，因此不会释放回大气层。矛盾的是，根部有助于SOC的稳定和不稳定。根际过程具有增强和破坏长期持久SOC的有趣能力，其估计全球碳固化潜力每年为5.3千兆二氧化碳二氧化碳。这项研究通过了解植物根部如何影响SOC积累以及通过根，微生物和土壤结构的作用来调节碳负面的核心大地的核心使命。一种可能的途径是根驱动的土壤骨料周转率，其中包括诸如根部渗透，干燥剥离循环以及有机化合物与粘土矿物质的过程。该途径在SOC稳定和不稳定中起着重要作用。另一个可能的途径是渗出型微生物周转率，涉及植物渗出液助长的微生物活性。该途径影响底物利用效率和含有碳的死灵物的埋葬，这两者都对SOC动力学有影响。这项研究的目标是通过使用新型的高空间分辨率正电子发射断层扫描（PET）和计算机断层扫描来量化碳过程，并了解根际途径，以对未经扰动的样品量的动态数据收集，既可以在根表面和远离土壤表面。传统的静态PET成像产生了碳辐射量的时间平均，空间分布，可以估算其在土壤聚集体中的积累和其他感兴趣的根茎体积。然而，仅静态成像在捕获生物过程的动态性质时就缺乏，无法解释碳稳定的机制。相比之下，动态成像既提供了放射性示意剂的分布，也提供了放射性示例的时间变化，因为碳在稳定和不稳定形式之间移动。，最重要的是，顺序动态宠物框架实现了高度定量的技术来映射和量化放射性示波器的分布，传输，代谢，结合等。生理过程的运动学建模是碳辐射型动态成像的关键优势。将直接观察结果与各种同位素示踪剂（例如碳 -11标记的二氧化碳，碳-13标记的二氧化碳碳二氧化碳和碳-14标记的二氧化碳碳二氧化碳）揭示的途径和相关根茎机制的标记。这项研究是由生物和环境研究办公室选择的。同时量化了相互连接的土壤基质和微生物离职途径中的SOC稳定和不稳定速率，将以先前无法实现的方式促进研究，并为改善策略提供有价值的见解，以增强土壤碳序列化。此外，这些发现与全球土壤碳建模工作保持直接相关性，并有潜力解决根际悖论以及现有模型中有充分记录的不确定性和不一致的情况。_____________________________________________________________________________________