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口咽微生物生态系统扰动会影响常见可变免疫缺陷
多年来，人类微生物组对健康和疾病的影响的影响越来越多（1）。高通量测序中的技术进步导致在维持人免疫系统的体内稳态环境中识别微生物组宿主相互作用（2）。此外，微生物群体系结构中的扰动（称为营养不良）与各种人类疾病有关（3-5）。气道微生物组是呼吸稳态的关键驱动力（6），与感染，超敏反应和免疫介导的疾病的敏感性有关（7）。粘膜免疫球蛋白在调节微生物组组成时发挥多种免疫效应子功能（8，9）。分泌的Iga对于使强大的宿主 - 微生物共生症至关重要，可以通过排除外源竞争者的粘膜壁ni，从而在粘膜壁ni中定殖（10）。患有先天性免疫误差（IEI）的患者，适应性或先天免疫系统缺陷导致胃肠道，呼吸道和皮肤介入经常与营养不良有关（11，12）。特别是，由于粘膜免疫力缺陷和微生物易位增加，肠道微生物群的变化已经描述了常见可变免疫降低（CVID）的患者（13，14），导致炎症和免疫失调（13，15）。cVID是最常见的IEI，其特征是低磁性血症，对疫苗接种的抗体反应受损和复发性呼吸道感染（14）。CVID患者中呼吸道微生物组的数据有限（16）。大约一半的患者会出现其他非感染并发症，例如自身免疫性疾病，淋巴增生和恶性肿瘤（14）。在CVID中，感染，免疫失调和微生物免疫相互作用的扰动可能导致气道失调，这有助于建立肺部损伤。通过常规培养方法，我们先前显示了炎型烟草和肺炎链球菌上呼吸道定植与CVID中的呼吸合并症之间的联系（16）。在这项单中心研究中，我们通过分子方法研究了口咽的细菌组成。我们使用口咽为易于访问的采样站点，被证明是有足够反映
最低生物风格管理标准（MBRMS）用于脚和口疾病病毒的实验室
1。The EuFMD Special Committee on Biorisk Management (SCBRM) reviewed the current standard “Minimum Biorisk Management Standard for Laboratories Working with Foot-and-Mouth Disease Virus”, as had been endorsed at the 44 th General Session of EuFMD in 2021, and which superseded all prior Standards (1993, 1985, 2009, 2013, 2019).2。他们对标准更改的建议包含在GS45/MBRMS/1版本中，用于循环到设施的Biorisk经理，以处理EUFMD成员国的感染性FMDV（“ Tier d”）和欧洲地区代表性“ Tier C”实验室的生物风格经理。3。响应后，提议的标准将在第45届会议之前邀请，并将其发送给EUFMD成员国。涵盖A和B的标准的制定被推迟，但将在SCBRM工作计划中进行2021年。SCBRM鼓励流行国家参与这些标准的制定。
基于时频域特征提取的脑电信号视障人士压力检测
压力是指身体对任何环境变化做出的生理、情绪和心理反应，需要进行调整，对人类心理产生重大影响。视障人士 (VIP) 的压力尤其难以控制，因为他们在未知情况下很容易感到压力。脑电图 (EEG) 信号可用于检测压力，因为它基本上代表了人类大脑中持续的电信号变化。文献表明，压力检测技术大多基于时域或频域分析。然而，使用时域或频域分析可能不足以提供适当的压力检测结果。因此，本文提出了一种使用经验模态分解 (EMD) 和短期傅里叶变换 (STFT) 从 EEG 信号中提取考虑时空信息的特征的方法。在 EMD 中，信号首先被分解为表示有限数量信号同时保持时域的固有模态函数 (IMF)，然后使用 STFT 将时域转换为时频域。采用支持向量机 (SVM) 对陌生室内环境中 VIP 的压力进行分类。将所提方法的性能与最先进的压力检测技术进行了比较。实验结果证明了所提技术优于现有技术
成像生物和死鼠的超视光子发射以及压力下的植物
在200-1000 nm的光谱范围内，在所有已检查的生物系统中都观察到了在200-1000 nm的频谱范围内的极低强度发射（10-10-10 3光子 /cm 2 /sec）的现象。在这里，我们报告了实验，这些实验体现了新型成像系统检测一组生理上重要方案的UPE变化的能力。我们使用EMCCD和CCD摄像机来捕获低噪声和量子效率低于90％的单个可见波长光子。我们的调查揭示了Live与死鼠的UPE之间的显着对比。在植物中，我们观察到温度和伤害的升高都会引起UPE强度的增加。此外，化学处理修饰了植物的UPE发射特性，尤其是麻醉剂（苯佐卡因）在损伤中的应用，这在测试的化合物中显示出最高的发射。因此，UPE成像提供了对动物活力的无创成像以及植物对压力的反应的可能性。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
视图中V2X增强制动的益处评估阻碍了交叉用例
摘要 - 如果两辆车之间的撞车事故是即将发生的，则激活自动紧急制动器（AEB），以避免或减轻事故。但是，AEB的触发机制依赖于车辆的板载传感器，例如雷达和摄像机，这些传感器需要一线视线才能检测到坠机对手。如果视线受损，例如，由于恶劣的天气或阻塞，无法及时激活AEB以避免坠机。要处理这些情况，提出了一个2阶段的制动系统，其中第一阶段由部分制动器组成，该制动是由车辆到所有（V2X）通信触发的。第二阶段由标准AEB组成，该标准AEB仅由板载传感器检测触发。在障碍物的用例中分析了这种V2X增强的2阶段制动系统的性能，并将结果与仅使用AEB的系统进行了比较。通过确定坠机避免率进行定量评估，如果无法避免撞车，则通过估计坠机严重性缓解措施来评估。
实施无线分布式振动器以增强视障儿童的身体活动能力
视障儿童的学习和身心辅导很重要，但由于缺乏视觉感官的辅助，若没有适当的强化，体能活动会逐渐退化，可能需要他人的照顾，内心的恐惧和敏感的心理因素阻碍了生活能力的发展。加强视障儿童的体能活动，可提高其能力，减少心理障碍，有利于与他人和睦相处。本研究开发的分布式振动可以增强儿童的体能锻炼，通过音乐节奏，降低儿童的心理阻力，并通过分布式振动引发其身体动作，对视障儿童的体能活动产生影响。选取七名幼儿园适龄儿童参加为期16周的辅导，根据评估表、教学记录、家长或学生访谈记录得分。结果表明，振动和音乐有助于发展幼儿的运动技能。经过两次辅导后，玩家随着音乐和触觉信号的响起，参与的兴趣增加了。 P 演员能够用手和脚正确识别与振动和手势相对应的肢体。辅助技术对视障儿童的身体活动产生了积极影响。
从免疫视图中重新访问代谢综合征的免疫代谢基础
全球海洋基因组（海洋生物中的基因库及其编码的功能信息）是科学和社会的主要，未开发的资源，在生物医学，能源和食品等领域的生物技术应用不断增长。shot弹枪测序和宏基因组学现在可以用来分类海洋微生物寿命的多样性并探索其功能潜力，但受样本覆盖，访问合适的测序平台的访问和计算能力的限制。在这里，我们基于对2,102种采样的海洋宏基因组的分析提供了全球海洋基因组的新综合，并通过KAUST元基因组分析平台（KMAP）全球海洋基因目录1.0包含〜31750万基因簇的基因组装和注释。从分类学上，我们报告了海洋基因在生命之树以及不同的海盆和深度区域生物群落中的分布。在功能上，我们将其与蛋白质家族和生物地球化学过程的关系绘制，包括主要的微生物代谢途径，这些途径是处理三个元素在生物地球化学周期中起着基本作用的元素，并且与气候变化有关。这些数据扩展了我们对海洋微生物组及其代谢能力的复杂，动态性质的理解。进一步的研究对于释放海洋基因组的潜力并理解和预测人类引起的变化的影响，包括污染和气候变化至关重要。进一步的假设驱动的研究应使用增强的宏基因组方法靶向采样不足的深海和底栖微生物群落，以更好地了解海洋生态系统功能。对必要的计算能力进行投资至关重要，合适的知识产权框架也是必不可少的。
2024科学与工程学院毕业论文介绍
实验室名称1富士实验室2山摩托实验室3山原实验室4萨萨哈拉实验室5木马实验室6 Murata实验室7 Murata实验室8 Kawabata Laboratory 9 Kawabata实验室9 Okubo实验室10 Shibuo Laboratory 10 Shibuo实验室实验室11 Matsuoka Laboratory 12 Yamada Laboratory 13 YAMADA Laboratory 14 Okub sheratory 14 Okuubi fujiuchi 14 o实验室18 SASA实验室19 Shibuo实验室20 Noguchi实验室21 Fujiuchi Laboratory 22 Kawabata Laboratory 23 SASA实验室23 SASA实验室24 Noguchi Laboratory 25 Shibuo实验室25 Shibuo实验室26 IWAI实验室27 SASA实验室27 Sasa Laboratory 28 Kawabata Labotoration 28 Kawabata实验室29 Haseguchi Laguchi Laguchi Laboratory 30 Noguchi Laboratory 31 Noguchi Laboration 31 31 Murata实验室32 Fujiuchi实验室33 Yamada Laboratory 34 Fujiuchi Laboratory 35 Sakamoto Laboratory 36 SASA实验室37 Hasegawa Laboratory 38 Hasegawa Laboratory