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针对LIMD1缺陷的非小细胞肺癌亚型的靶向疗法
肺部肿瘤发生的早期事件是抑制肿瘤基因LIMD1（包含1的LIM结构域）的丧失；这编码了支架蛋白，该蛋白质通过多种不同机制抑制肿瘤发生。在LIMD1中，约有45％的非小细胞肺癌（NSCLC）有效，但在临床前和临床研究中，这种NSCLC的亚型被忽略了。由于缺乏“可吸毒”目标，因此很难在这些LIMD1功能丧失患者中定义的治疗靶标，因此需要替代方法。为此，我们进行了第一个重新利用筛选，以识别NSCLC细胞中赋予合成致死性并损失合成致死性的化合物。PF-477736被证明可以通过抑制多种激酶在体外有选择地靶向LIMD1的细胞，从而通过凋亡诱导细胞死亡。此外，PF-477736在皮下异种移植模型中有效治疗LIMD1 - / - 肿瘤，在LIMD1 + / +细胞中没有显着作用。我们已经确定了一种具有显着的临床前表征的新型药物工具，该工具是探索和定义LIMD1脱氧癌的绝佳候选者，是一个新的批判性未满足需求的新治疗亚组。
论生物模拟计算系统中的时空行为
摘要 处理“大数据”（基于或由人工智能辅助）的需求日益增长，人们对更全面地了解大脑运作的兴趣也日益增加，这刺激了人们努力用廉价的传统组件构建仿生计算系统，并构建不同的（“神经形态”）计算系统。一方面，这些系统需要大量处理器，这会带来性能限制和非线性扩展。另一方面，神经元操作与传统工作负载截然不同。传导时间（传输时间）在传统计算和神经网络的“时空”计算模型中都被忽略了，尽管冯·诺依曼警告说：“在人类神经系统中，沿线（轴突）的传导时间可能比突触延迟更长，因此我们上述忽略它们（除了τ[处理时间]）的程序是不合理的”[1]，第 6.3 节。单是这种差异就使得在技术实现中模仿生物行为变得困难。此外，计算领域的最新问题引起了人们对时间行为也是计算系统的一个普遍特征的关注。它们在生物和技术系统中的一些影响已经引起了人们的注意。这里建议不要引入一些“看起来像”的模型，而是正确处理传输时间。引入基于明可夫斯基变换的时间逻辑可以定量地洞察
一种多视图聚类的锚点增强策略
近年来，基于锚点的方法在多视图聚类中取得了可喜的进展。这些方法的性能受到锚点质量的显著影响。然而，以前的研究生成的锚点仅仅依赖于单视图信息，忽略了不同视图之间的相关性。特别地，我们观察到相似的模式更有可能存在于相似的视图之间，因此可以利用这种相关性信息来提高锚点的质量，而这同样被忽略了。为此，我们提出了一种新颖的即插即用的通过视图相关性进行多视图聚类的锚点增强策略。具体而言，我们基于对齐的初始锚点图构建视图图来探索视图间相关性。通过从视图相关性中学习，我们使用相邻视图上锚点和样本之间的关系来增强当前视图的锚点，从而缩小相似视图上锚点的空间分布。在七个数据集上的实验结果证明了我们的方法优于其他现有方法。此外，大量的对比实验验证了所提出的锚增强模块应用于各种基于锚的方法时的有效性。
开放银行和数据保证：英国租户的案件
摘要在英国实施的开放银行（OB）的承诺是，消费者不再是被动数据生产者，但也可以从其个人数据中使用和衍生价值。ob主要应用于财务决策，付款和借款，大多数现有文献都集中在其在财务服务中的采用上。在本文中，我们研究了其在租户引用中采用的效果，该部门却被忽略了，并将特定的分配问题提出到必需品。我们借鉴了一项研究项目的定性研究，该研究项目研究了住房中的算法风险，包括与房东的深度访谈，让代理商，租户，参考公司，参考公司和其他私人租赁部门（PRS）中的其他利益相关者。同时考虑到消费者和专业人士的观点，我们认为，租户参考的OB采用是一种计算的实践，这是由于更简化的申请流程，具有令人放心的界面设计和机构验证。这样的技术和社会要素与租赁市场的特定权力关系重叠，在某些情况下，在某些情况下将其作为“选择加入”选项，而更像是默认设置，而当租户认为他们对他们想要共享的数据没有太多控制权。
早期逆境共同调节身体质量指数和工作记忆发展
先前的工作提出，以最佳方式平衡对身体和大脑发育的能量消耗会导致发展过程中体细胞和神经认知生长之间的负相关关系。到目前为止，一个重要的问题在很大程度上被忽略了，这是这种充满活力的权衡受到早期生活环境因素的影响。在这项研究中，我们估计了神经认知（通过工作记忆能力）与体细胞（通过身体质量指数）发育轨迹之间的关联，同时考虑到早期生命逆境的多个维度。我们初始生长曲线模型的结果与男孩和男孩的大脑 - 身体折衷是一致的。在随后的模型中，我们表明早期生命逆境与神经认知生长轨迹的体细胞和负相关是积极的，尽管它们之间的直接负耦合保持一致。最后，将剥夺，威胁和不可预测性的影响分开的多阶段逆境模型表明，剥夺的维度（反映了缺乏获得资源和认知刺激）对躯体和神经认知的增长模式造成了最大的贡献。这些结果表明，在开发过程中，个人平衡这两种生物结构之间的能量的方式部分与通过表型可塑性的环境影响有关。
farkas-jacquet-2023-early-life-life-forversity-evernly-offly-negunders-body ...
先前的工作提出，以最佳方式平衡对身体和大脑发育的能量消耗会导致发展过程中体细胞和神经认知生长之间的负相关关系。到目前为止，一个重要的问题在很大程度上被忽略了，这是这种充满活力的权衡受到早期生活环境因素的影响。在这项研究中，我们估计了神经认知（通过工作记忆能力）与体细胞（通过身体质量指数）发育轨迹之间的关联，同时考虑到早期生命逆境的多个维度。我们初始生长曲线模型的结果与男孩和男孩的大脑 - 身体折衷是一致的。在随后的模型中，我们表明早期生命逆境与神经认知生长轨迹的体细胞和负相关是积极的，尽管它们之间的直接负耦合保持一致。最后，将剥夺，威胁和不可预测性的影响分开的多阶段逆境模型表明，剥夺的维度（反映了缺乏获得资源和认知刺激）对躯体和神经认知的增长模式造成了最大的贡献。这些结果表明，在开发过程中，个人平衡这两种生物结构之间的能量的方式部分与通过表型可塑性的环境影响有关。
比较转录组学揭示了蚊子的抗性和敏感的表型之间的不同曲线
在几种物种中，抗性和易感个体之间的表型差异与基因表达的组成型变化有关。例如，在对神经毒性杀虫剂有抵抗力的个体中观察到了排毒基因家族的构型过表达。这表明了代谢解毒在抗性中的作用，在某些情况下，允许允许使用哪些基因参与耐药的遗传方法。细胞色素P450单糖酶和三磷酸腺苷（ATP）结合盒（ABC）转运蛋白的情况就是这种情况。5,24 - 29除解毒基因之外，已经记录了编码角质层合成基因的过表达，并导致耐药性和易感性的独立物（即穿透性抗性）之间的表皮变化。30该证据突出了通常基于抗性表型的复杂性，并表明需要研究基因表达以充分理解昆虫抗性。与其他杀虫剂相反，抗药性个体中的表达情况已被广泛阐明，蚊子对CSIS的抗性表型的整个基因表达模式仍然被忽略了。在这里，我们的目标是通过分析蚊子CX的易感和耐DFB个体的构成基因表达来弥补这一差距。pipiens。
以太裂解 - ion-extchange-change-and-a an nion ...
抽象阴离子交换膜（AEM）是燃料电池和水电解系统不可或缺的一部分，但在碱性条件下耐用性较差。醚裂解是基于聚（芳基醚）AEM的重要故障途径，它损害了机械稳定性和离子转运。虽然这种降解途径通常是通过聚合物碎片化来进行的，但新形成的水力组的作用在很大程度上被忽略了。我们表明，聚合物的分析导致机械刚度降低，而引入液体则部分减轻了这种损失。在碱性条件下，在醚裂解过程中形成的苯氧化物基团中和聚合物阳离子，导致以前未报告的离子兑换能力损失（IEC）。这种IEC损失机制加剧了离子连续性的降低，强调了以太裂解作为降解途径的严重程度。Recognizing that ether cleavage introduces significant chemi- cal changes beyond polymer fragmentation provides critical insights into its interplay with other degradation mechanisms, such as the direct reduction of cationic sites by E2 and S N 2 and provides molecular-level interpretations for the concurrent effects of polymer scission and in- creased hydrophilicity on membrane performance.
金属热接口材料（TIMS）的基础
2。适用于适用的表面平坦，粗糙度和可用的夹紧力3。所需的产品寿命和可靠性4。更高的工作温度范围5。由于电源骑自行车而抵抗极端机械应力6。由于温度暴露而没有干燥载体化合物7。在评估热界面材料之前，由于产品操作期间的机械应力而导致的复合泵出口，重要的是要定义该TIM在最终应用中取得成功所需的所有要求。一个常见的错误是要专注于热性能，以至于在将tim实施到最终产品上之前，其他关键属性被忽略了。金属TIMS金属TIMS的概述具有具有某些最高块状的TIM材料导热率的优势。这些TIM可以是焊料，液体或相变金属的形式，可压缩的材料会塑料变形为物体的表面特征和包括相变湿润的混合金属。见图4；在此图中，对象1是散热器，对象2是IC软件包的罐头。在其他示例中，对象1和2可能是不同的实体。许多金属TIM使用具有高各向同性热导率，低产量和流动强度的金属。低产量和流动强度使TIM能够符合物体的表面粗糙度和不规则性，从而具有较低的热接口电阻。此外，这些TIM将从低温下的变形中恢复。
通过视觉上下文压缩有效的大型多模式模型
尽管在大型语言模型（LLMS）的文本嵌入的压缩表示中已取得了重大进步，但多模式LLMS（MLLMS）中视觉令牌的压缩仍然很大程度上被忽略了。在这项工作中，我们介绍了有关在这些模型中有关视觉令牌和有效培训的冗余分析的研究。我们的初始实验表明，在测试阶段消除多达70％的视觉令牌，仅通过平均池，仅导致在视觉问题上降低3％的降低3％，从而回答GQA基准上的准确性，这表明在视觉上下文中有显着的冗余。解决此问题，我们介绍了视觉上下文压缩机，这减少了视觉令牌的数量，以提高训练和推理效率而不牺牲性能。为了最大程度地减少视觉令牌压缩而导致的信息损失，同时保持训练效率，我们将Llavolta作为轻巧和分期的训练方案开发，该方案结合了阶段的视觉上下文压缩，以逐步压缩视觉令牌从严重压缩到在训练过程中的轻度压缩，在测试时不会损失信息损失。广泛的实验表明，我们的方法在图像语言和视频语言理解中都提高了MLLM的性能，同时也大大降低了培训成本并提高了推理效率。