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社论：炎症性疾病新型治疗分子和靶点的最新进展
炎症性疾病由多种以炎症为特征的疾病和病症组成，例如炎症性肠病、肝炎和类风湿性关节炎（Okin et al., 2012）。在炎症性疾病的病理条件下，免疫系统错误地攻击健康细胞或组织，导致慢性疼痛、发红、肿胀、僵硬和身体损伤（Marchetti et al., 2005）。炎症性疾病与多种潜在原因有关，包括饮食、压力和睡眠障碍。抗炎药物有助于预防或减少疾病进展。然而，常用药物经常伴有严重的不良反应。迫切需要开发新的炎症性疾病治疗方法并阐明关键基因和内在机制。诊断生物标志物在患者的诊断和治疗过程中的多个方面对疾病的治疗有用。炎症生物标志物多种多样，包括细胞因子/趋化因子、急性期蛋白、免疫相关效应物、活性氧和氮物质、前列腺素和环氧合酶相关因子、转录因子和生长因子 ( Brenner et al., 2014 )。Lin et al. 证明肠粘膜中的 lncRNA DLEU2 在肠道炎症时失调，可以作为溃疡性结肠炎的诊断生物标志物 ( Lin et al. )。他们将 DLEU2 鉴定为一种抗炎 lncRNA，通过负向调节 NF- κ B 信号通路来抑制肠道炎症 ( Lin et al. )。Huang et al.报道称，MHR（单核细胞与高密度脂蛋白的比率）和MAR（单核细胞与载脂蛋白A1的比率）是理想的促炎症标志物，可影响绝经后2型糖尿病女性骨微环境中由慢性炎症引起的骨稳态失衡（Huang et al.）。这些研究人员将生物标志物的研究课题扩展到炎症疾病。找到正确的治疗靶点是抗炎药物研发中最重要的方法。许多靶点负责抗炎作用，例如抑制细胞因子信号传导、降低白细胞活化、趋化性和募集。研究人员已经在这个研究课题中确定了几个靶点。K-Ras是一个研究得比较深入的致癌基因。Qi et al.报道称，抑制 K-Ras G13D 突变可通过 RAS/ERK 通路促进癌症干性和炎症 ( Qi et al. )。这一发现可能对理解 K-Ras G13D 突变对促进癌症干性和炎症的影响，在使用 K-Ras G13D 靶向疗法时具有重要意义
Ai For Alpha 和人工智能资产管理
AI GLOBAL MACRO SCSp 基金 资产管理公司 Artificial Inteligence Asset Management 已任命 Ai For Alpha 为 AI GLOBAL MACRO SCSp 基金提供资产配置建议。Artificial Inteligence Asset Management 是一家总部位于卢森堡的资产管理公司，其目标是提供与所有资产类别不相关的绝对业绩。Ai For Alpha 是一家专门从事投资人工智能的金融科技公司，它使用最先进的学习技术来预测制度变化，并通过适应不同的市场环境提供动态资产配置。为此，Ai For Alpha 利用其专业知识为不同的资产类别开发了配置模型：股票指数、商品和 VIX。Ai For Alpha 充当基金的资产配置顾问，并通过专有人工智能软件提供配置建议。Ai For Alpha 为每个市场提供每日配置。目标是适应市场条件，同时考虑投资限制。该策略考虑的市场包括股票指数（美国大盘股、美国科技股、美国小盘股、欧盟、英国、日本、新兴市场）、商品指数（铜、石油和黄金）和 VIX 代表的波动率指数。Ai For Alpha 使用基于人工智能的方法来确定每个考虑市场的正向或负向分配。该模型基于对 150 多个市场数据的每日分析，例如纯财务数据（股票回报、波动率、信用利差和利率）、宏观经济数据（风险规避指数、经济意外）、商品和货币演变、金融估值变量和营业额和利润的演变，以及最后的技术分析指标。基于对这些数据的分析，该模型确定了所分析因素与股票市场指数演变之间的关系。目的是分析市场信息，了解其对策略的影响并推断出最相关的分配。 Ai For Alpha 联合创始人兼首席执行官 Béatrice Guez 解释道：“我们基于监督学习和强化学习的模型每天分析数百个数据点，以预测市场模式。”资产管理公司人工智能资产管理首席执行官 Amine Bennis 透露：“我们与 Ai For Alpha 进行的研究表明，他们的模型对不同市场条件具有很强的适应能力。该模型每天都会根据对价格、相关性、风险和市场情绪的深入分析，调整不同资产类别和地区最具流动性的金融工具的敞口。”Ai For Alpha 开发的模型与 AI AM 的专业知识相结合，由于两家公司的互补性，构成了一个创新而独特的投资分析框架。他们的合作是业绩和竞争力的源泉。他们将共同继续研究，并结合各自的专业知识来管理 AI GLOBAL MACRO SCSp 基金。关于 Ai for Alpha：Ai for Alpha 是将人工智能应用于资产管理的领先解决方案之一。Ai for Alpha 分析数百个市场和基本变量，使用机器学习方法预测市场机制，并提供考虑到投资约束的分配建议。银行、资产管理公司、对冲基金和资产管理公司都在使用 Ai for Alpha。更多信息：https://www.aiforalpha.com
亨特·弗雷泽
Genome Research，22：2356（2012 年）。• A. Ariza-Cosano、A. Visel、LA Pennacchio、HB Fraser、JL Gómez-Skarmeta、M. Irimia 和 J. Bessa。小鼠和斑马鱼报告基因检测中增强子活性的差异通常与基因表达的变化有关。BMC Genomics，13：713（2012 年）。• HB Fraser。基因表达驱动人类的局部适应。Genome Research，23：1089（2013 年）。• J. Chang、Y. Zhou、X. Hu、L. Lam、C. Henry、EM Green、R. Kita、MS Kobor 和 HB Fraser。酵母中顺式调控适应的分子机制。PLoS Genetics，9：e1003813（2013 年）。 • JD Smith、K. McManus 和 HB Fraser。一种针对顺式调控元件选择的新测试揭示了作用于哺乳动物转录增强子的正向和负向选择。分子生物学与进化，30：2509（2013）。• HB Fraser。细胞周期调控转录与酵母和人类的 DNA 复制时间有关。基因组生物学，14：R111（2013）。• CG Artieri 和 HB Fraser。酵母中两种基因表达水平的进化。基因组研究，24：411（2014）。• CG Artieri 和 HB Fraser。转录本长度介导果蝇基因表达的发育时间。分子生物学与进化，31：2879（2014）。• CG Artieri 和 HB Fraser。考虑核糖分析数据中的偏差表明脯氨酸在阻碍翻译中起着重要作用。 Genome Research, 24: 2011 (2014)。• R. Jiang, MJ Jones, E. Chen, SM Neumann, HB Fraser , GE Miller 和 MS Kobor。两种可及人体组织间 DNA 甲基化变异的不一致性。Scientific Reports 5: 8257 (2015)。• RC McCoy, Z. Demko, A. Ryan, M. Banjevic, M. Hill, S. Sigurjonsson, M. Rabinowitz, HB Fraser 和 DA Petrov。跨 PLK4 的常见变异与人类胚胎中有丝分裂起源非整倍体的发生率增加有关。Science, 348: 235 (2015)。 • T. Babak、B. DeVeale、E. Tsang、Y. Zhou、X. Li、KS Smith、KR Kukurba、R. Zhang、JB Li、D. van der Kooy、SB Montgomery 和 HB Fraser。人类和小鼠组织特异性基因组印迹图谱所反映的遗传冲突。《自然遗传学》，47：544 (2015)。• IM Kaplow、JL MacIsaac、SM Mah、MS Kobor 和 HB Fraser。一种基于池化的方法来映射与 DNA 甲基化相关的遗传变异。《基因组研究》，25：907 (2015)。• RM Agoglia 和 HB Fraser。解开外显子转录增强子的选择来源。《分子生物学与进化》，33：585 (2015)。 • S. Naranjo、JD Smith、CG Artieri、M. Zhang、Y. Zhou、ME Palmer 和 HB Fraser。剖析复杂顺式调控适应的遗传基础。PLoS Genetics，11：e1005751（2015 年）。[PLoS Genetics 研究奖获得者，授予 2015 年在 PLoS Genetics 上发表的最杰出论文。] • AK Tehranchi、M. Myrthil、T. Martin、B. Hie、D. Golan 和 HB Fraser。汇集的 ChIP-seq 将转录因子结合的变化与复杂的疾病风险联系起来。Cell，165: 730 (2016) 。• E. Sharon、LV Sibener、A. Battle、HB Fraser、KC Garcia 和 JK Pritchard。MHC 蛋白编码基因的遗传变异与 T 细胞受体表达偏差有关。Nature Genetics，48: 995 (2016) 。• R. Kita 和 HB Fraser。人类皮肤中阳光照射依赖性基因表达调控的局部适应性。PLoS Genetics，12: e1006382 (2016) 。