13:50-14:50 第 6 节 主席:Toya Ohashi 和 Hiromi Kanegae 先天性代谢错误的体内基因治疗 1) 针对罕见疾病患者正在进行的基因治疗临床试验的结果:MPS IIIa、GSDIa、OTC 缺乏症和威尔逊氏病 Eric Crombez – (Ultragenyx Pharmaceutical Inc. 美国加利福尼亚州诺瓦托) 2) 通过在小鼠中表达血脑屏障穿透酶的 AAV 使 GM1 神经节苷脂储存完全正常化 Koki Matsushima (慈惠会大学医学院基因治疗系)
感谢 Yabra Muvdi 提供的出色研究协助,他创建并估算了分类算法,并感谢 Miaomiao Zhang 和 Kelsey Shipman 为数据分析提供支持。Hansen 非常感谢 ERC Consolidator Grant 864863 的资金支持,感谢伦敦政治经济学院 STICERD 博士研究基金和英联邦奖学金委员会的 Lambert 的资金支持,感谢 Smith Richardson 和 John Templeton 基金会的 Bloom 的资金支持,感谢 Templeton 基金会和芝加哥大学布斯商学院的 Davis 的资金支持,感谢哈佛商学院的 Sadun 的资金支持。本文附带的精选可视化和数据可在 www.WFHmap.com 上找到。本文表达的观点为作者的观点,并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
因此,跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间,计算功率谱密度( Power Spectral Density , PSD ),并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集,结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法,将 PSD 与功能连接特征相结合,提高了跨场景 分类的性能,并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析,发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 ( Convolutional Neural Networks , CNN )和递归神经网络( Recurrent Neural Networks , RNN )等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征,从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距,提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来,一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究, Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法,用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估,显著提高了模型的泛化能力 [94] , Zhou 等人在 此基础上进行改进,提出了一种跨任务域自适应方法,有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
3 另外,道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现,因此如果随机呈现,每个项目出现的次数可能会有所不同。因此,可以使用平衡的不完全区组设计(Louviere 和 Flynn,2010)来确保项目出现的频率相等。然而,由于本章的样本量非常大,达到 150,010(使用下面描述的计数方法),我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。
摘要CRISPR/CAS9系统最初是从原核生物适应性免疫系统中得出的,已作为有效的基因组编辑工具开发。它可以通过可编程SGRNA与靶DNA的特定结合对染色体DNA进行精确的基因操纵,并且具有内切核酸酶活性的CAS9蛋白将在特定位点减少双链断裂。然而,CAS9是哺乳动物细胞中的一种异物,与引入哺乳动物细胞有关的潜在风险尚不完全了解。在这项研究中,我们对HEK293T细胞中的链球菌CAS9(Spycas9)进行了下拉和质谱分析(MS)分析,并表明大多数Cas9-相关蛋白质由MS鉴定的大多数相关蛋白在核中局部局部。有趣的是,我们进一步发现CAS9蛋白包含编码核仁拘留信号(NODS)的序列。与野生型(WT)Cas9相比,CAS9的点突变变体(MCAS9)较小
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年1月16日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.15.575646 doi:biorxiv Preprint
摘要:在过去十年中,我们一直使用双盲调查技术和随机抽样技术,收集了 20 个国家/地区 10,000 多个组织的管理数据。平均而言,我们发现,在制造业中,美国、日本和德国的公司管理得最好。巴西、中国和印度等发展中国家的公司往往管理不善。按照国际标准,美国的零售公司和医院也管理得很好,尽管美国的学校管理得比其他几个发达国家的学校差。我们还发现,每个国家和每个行业的组织在管理实践方面存在很大差异,这反映了这些行业绩效分布的异质性。与这种差异相关的一个因素是所有权。政府、家族和创始人拥有的公司通常管理不善,而跨国、分散股东和私募股权拥有的公司通常管理良好。产品市场竞争越激烈,工人技能越高,管理实践就越好。监管较少的劳动力市场与激励管理实践(如基于绩效的晋升)的改善有关。