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基于 CRISPR 切口酶的软基因组编辑
摘要 Prime editor 在疾病建模和再生医学方面具有巨大潜力，包括针对肌肉萎缩症杜氏肌营养不良症 (DMD) 的研究。然而，Prime 编辑系统的庞大规模和多组分性质带来了巨大的生产和交付问题。本文，我们报告将优化的全长 Prime 编辑构建体包装在腺病毒载体颗粒 (AdVP) 中，可以在人类成肌细胞（即成肌细胞和间充质干细胞）中安装精确的 DMD 编辑（分别高达 80% 和 64%）。AdVP 转导确定了优化的 Prime 编辑试剂，这些试剂能够恢复约 14% 患者基因型的 DMD 阅读框架，并恢复未选择的 DMD 肌细胞群中的肌营养不良蛋白合成和肌营养不良蛋白-β-肌营养不良聚糖连接。 AdVP 同样适用于纠正 DMD iPSC 衍生的心肌细胞，并通过靶向外显子 51 缺失提供针对 DMD 修复的双引物编辑器。此外，通过利用不依赖细胞周期的 AdVP 转导过程，我们报告 2 组分和 3 组分引物编辑模式在细胞周期中最活跃，而不是在有丝分裂后细胞中。最后，我们确定将 AdVP 转导与无缝引物编辑相结合可以通过连续的递送轮次堆叠染色体编辑。总之，AdVP 允许对高级引物编辑系统进行多种研究，而不管其大小和组分数量如何，这应该有助于它们的筛选和应用。引言由序列定制的向导 RNA (gRNA) 和 Cas9 内切酶组成的可编程核酸酶是基因组编辑的有力工具。然而，双链 DNA 断裂 (DSB) 的普遍修复是通过容易出错的末端连接过程进行的，这赋予了基于核酸酶的基因组编辑内在的高诱变特性。相比之下，prime 编辑允许在特定基因组序列上安装任何单个碱基对变化和精确的小插入或删除 (indel)，而不会形成 DSB (1)。通常，prime 编辑复合物包含与切口 Cas9 变体 (prime editor) 融合的工程逆转录酶 (RT) 和 3' 端延伸的 gRNA，称为 prime 编辑向导 RNA (pegRNA)。pegRNA 分别通过其间隔物和 RT 模板部分指示靶位点选择和感兴趣的编辑。在靶位点切口后，释放的单链 DNA 与 pegRNA 的引物结合位点 (PBS) 退火，引发 RT 介导的 RNA 模板复制为互补 DNA，在基因组位点杂交、瓣切除和 DNA 修复或复制后，导致靶向染色体编辑 (1)。prime 编辑有两种主要模式，即 PE2 和 PE3 (1)。前者的 2 组分系统仅依赖于一个引物编辑蛋白（例如 PE2）和一个 pegRNA，而后者的 3 组分系统则需要一个补充的常规 gRNA。在 PE3 中，gRNA 引导的未编辑 DNA 链切口促使其被编辑链取代，这通常会导致同源双链 DNA 编辑频率更高，尽管同时增加了插入/缺失副产物 (1)。最近，基于将 prime editor 与双 pegRNA 一起递送的多重 prime 编辑正在进一步扩大 DSB 独立的基因组编辑程序的范围。事实上，在这种情况下，一对 prime 编辑复合物协同作用以安装基因组插入、删除和/或替换，其大小远远大于通过 PE2 和 PE3 策略实现的插入、删除和/或替换 (2-7)。由于其巨大的潜力和多功能性，prime 编辑系统正在快速发展，包括改进的 prime 编辑蛋白和 pegRNA，例如 PEmax (8) 和工程 pegRNA (epegRNA) 架构 (9,10)。PEmax 构建体在其 Cas9 切口酶和 RT 部分分别整合了特定突变和密码子优化，有助于增强 prime 编辑活性 (8)。 epegRNA 具有以结构化 RNA 假结形式延伸的 3' 端（例如 tevopreQ1），可保护它们免受核酸外切降解（9,10）。尽管取得了这些重要进展，但 Prime 编辑组件的庞大尺寸造成了严重的生产和交付瓶颈，阻碍了它们最有效的测试和应用。旨在改善交付瓶颈的方法包括将 Prime 编辑器构建体拆分为亚基，这些亚基在进入细胞后原位组装束缚或未束缚的 Cas9 切口酶和 RT 部分（11-20）。此外，其他辅助方法允许通过以下方式富集 Prime 编辑的细胞级分； (i) 使用替代报告基因或药物系统分离在靶基因和可选择标记基因上共同编辑的细胞 (21-23)，或 (ii) 通过共同递送细胞 DNA 错配修复途径的显性负因子来干扰编辑的 DNA 链去除 (8,10)。尽管适用于特定环境，但这些主要编辑系统的多组分特性使其设计复杂，并且其更广泛的应用具有挑战性。PEmax 构建体分别在其 Cas9 切口酶和 RT 部分中整合了特定突变和密码子优化，这有助于增强 prime editing 活性 (8)。epegRNA 具有以结构化 RNA 假结 (例如 tevopreQ1) 形式延伸的 3' 端，可保护它们免受核酸外切降解 (9,10)。尽管取得了这些重要进展，但是 prime editing 组件的尺寸较大，造成了严重的生产和交付瓶颈，阻碍了其最有效的测试和应用。旨在改善交付瓶颈的方法包括将 prime editor 构建体拆分为亚基，当进入细胞时，亚基就地组装束缚或不受束缚的 Cas9 切口酶和 RT 部分 (11-20)。此外，其他辅助方法允许通过以下方式富集 prime 编辑的细胞级分； (i) 使用替代报告基因或药物系统分离在靶基因和可选择标记基因上共同编辑的细胞 (21-23)，或 (ii) 通过共同递送细胞 DNA 错配修复途径的显性负因子来干扰编辑的 DNA 链去除 (8,10)。尽管适用于特定环境，但这些主要编辑系统的多组分特性使其设计复杂，并且其更广泛的应用具有挑战性。PEmax 构建体分别在其 Cas9 切口酶和 RT 部分中整合了特定突变和密码子优化，这有助于增强 prime editing 活性 (8)。epegRNA 具有以结构化 RNA 假结 (例如 tevopreQ1) 形式延伸的 3' 端，可保护它们免受核酸外切降解 (9,10)。尽管取得了这些重要进展，但是 prime editing 组件的尺寸较大，造成了严重的生产和交付瓶颈，阻碍了其最有效的测试和应用。旨在改善交付瓶颈的方法包括将 prime editor 构建体拆分为亚基，当进入细胞时，亚基就地组装束缚或不受束缚的 Cas9 切口酶和 RT 部分 (11-20)。此外，其他辅助方法允许通过以下方式富集 prime 编辑的细胞级分； (i) 使用替代报告基因或药物系统分离在靶基因和可选择标记基因上共同编辑的细胞 (21-23)，或 (ii) 通过共同递送细胞 DNA 错配修复途径的显性负因子来干扰编辑的 DNA 链去除 (8,10)。尽管适用于特定环境，但这些主要编辑系统的多组分特性使其设计复杂，并且其更广泛的应用具有挑战性。
基于电活性聚合物的软微夹钳
摘要 在微尺度上抓取和操纵物体具有很大的前景，尤其是使用由软材料制成的机械结构，例如，这种结构可以确保在微手术过程中的安全操作。软机器人应该是操纵微物体的首选，但它们的采用需要软传感器，这些传感器可以在空气或溶液中工作。最终，它们应该能够在低电压下驱动，并且易于制造。本文介绍了我们对基于导电聚合物的传感器的研究结果。我们证明这种材料适合构建敏感结构，并提出了一种微夹钳来说明结果。观察到大应变，产生 0.17 mN 的抓取力。此外，与以前的工作相比，我们表明制造过程可以缩小规模，同时保留材料在驱动和传感模式下的行为。获得的宏观机械模型对于微尺度驱动和传感仍然有效。
软的生物相容性聚合物光纤锥度...
光纤维介于最常见的植入剂范围内，用于在神经系统中发光，用于光学集和红外神经刺激应用。逐渐变细的操作纤维可以提供均匀的光输送到大容量和空间分辨的照明，同时最少具有侵入性。然而，现在使用锥度用于神经应用的目前仅限于二氧化硅光纤维，其较大的年轻人的模型可能会在慢性设定中引起有害的异物反应。在这里，我们介绍了基于聚合物光纤维（POFS）的植入植入物的制造和优化。After numerically determining the optimal materials and taper geometry, we fabricated two types of POFs by thermal fiber drawing.通过化学蚀刻剂的化学蚀刻来实现锥度的制造，为此，已经测试过文献中的几种溶剂。还研究了不同参数对蚀刻过程和所获得的锥度质量的影响。在脑幻像中最终测试了产生的高质量基于锥度的植入物的大量照明体积。
法国软组织的机器人辅助手术
目录1。Introduction ................................................................................................................................ 7 2.上下文和理性.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Material and method ................................................................................................................ 10 3.1.研究类型和目标........................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 10 3.2。Study population ....................................................................................................................... 10 3.3.研究人群的选择阶段和不同目标的子种群。113.4。Population distribution criteria ................................................................................................. 12 3.4.1.Classification of hospitals .......................................................................................................... 12 3.4.2.根据专业，方法和类型的手术分类........................................... 12 3.4.3。Geographic distribution ............................................................................................................. 12 3.5.Statistical Analyses .................................................................................................................... 13 4.目标1：2021年和2022年在法国机器人辅助手术的全国概述.... 14 4.1。Method ...................................................................................................................................... 14 4.2.Results ....................................................................................................................................... 15 4.3.Conclusions ................................................................................................................................ 18 5.目标2：评估2022年法国的不同手术方法及其区域差异，特别是对于机器人辅助手术的率。Method ...................................................................................................................................... 19 5.2.Objective 2 population .............................................................................................................. 20 5.3.Results ....................................................................................................................................... 21 5.3.1.Global vision on all specialties ................................................................................................... 21 5.3.2.Urology ...................................................................................................................................... 24 5.3.3.General and digestive - non bariatric ........................................................................................ 26 5.3.4.根据专业的机器人活动在区域中的分布。一般和消化 - 减肥剂................................................................................................................................................................................................................................................................................... 28 5.3.5。Gynecology - hysterectomies .................................................................................................... 30 5.3.6.Gynecology - sacrocolpopexies ................................................................................................. 32 5.3.7.Thoracic ..................................................................................................................................... 34 5.3.8.Conclusions ................................................................................................................................ 38 6.Objective 3: ............................................................................................................................... 40 Estimation of the real-life impact of RAS for soft tissue compared to other surgical approaches in terms of length of stay, rate of ICU stay, and 30- and 90-days revision rates ..................................... 40 Statistical comparison between « laparo/thoracoscopic » approach and « robotic - high volume hospitals » approach ............................................................................................................................ 40 6.1.Method ...................................................................................................................................... 40 6.2.Results for each type of surgeries ............................................................................................. 43 6.2.1.Urology ...................................................................................................................................... 43 6.2.2.一般和消化 - 非减肥剂................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 47 6.2.3。一般和消化 - 减肥剂......................................................................................................................................................................................................... 51 6.2.4。Gynecology - hysterectomies .................................................................................................... 53 6.2.5.Gynecology - sacrocolpopexies ................................................................................................. 55 6.2.6.Thoracic ..................................................................................................................................... 57 6.3.Conclusions ................................................................................................................................ 59 7.General discussion .................................................................................................................... 62 7.1.Elements for which our study provides answers ....................................................................... 62 7.2.上下文紧急情况....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 67 7.3。Switch to Surgery 4.0 ................................................................................................................. 68 7.4.Conditions for completing Surgery 3.0 ...................................................................................... 69 7.4.1.Yellow Item: relevance of care and health democracy .............................................................. 69 7.4.2.Green Item: standardization of practices and surgical procedures ........................................... 70
连续机器人和磁性软机器人
摘要：本文探讨了对医学应用的连续体和磁性软机器人技术的挑战，从模型开发扩展到跨学科的角度。首先，我们建立了一个基于代数和几何形状的统一模型框架。然后对原理模型，数据驱动和混合建模的研究进度和挑战进行了深入分析。同时，构建了原理模型的数值分析框架。更重要的是，我们扩大了模型框架以涵盖跨学科研究，并进行了全面的分析，包括深入的案例研究。当前的挑战和解决元问题的需求是通过讨论确定的。总的来说，这篇综述提供了一种新颖的了解，以了解医学应用中连续体和磁性软机器人技术的挑战和复杂性，为跨学科研究人员迅速吸收了该领域的知识铺平了道路。
在范围内软机器人中实现自主权
这些微小的生物可以利用其软体体系来促进机车的促进，[5]持续记忆，[6]和计算。[7,8]这种模式在更大的生物中也存在：通过利用其肌肉骨骼系统的机制，脊椎动物也可以实现一种体力智力[9,10]，从而将认知资源释放出来，以提高认知资源来获得高级理性。[1,11]软机器人技术的建立是出于设计能够类似地利用这种身体上的物理智力来简化其环境相互作用并减轻生活中的计算负担的明确目的。[12]然而，尽管软物质工程在生物启发的功能中取得了很大进步的发展，但这些材料的整体转移到具有真正生物启发的自主权的软机器人中，仍然在很大程度上未实现。在此障碍的核心是软机器人控制。软机器人的Chie量集中在功能性，可变形材料的制造[13,14]和致动[15,16] [17-19]，[17-19]在每个区域中驱动了实质性的创新。相比之下，软机器人感知的发展较少，[20,21]学习，[22,23]和对照。[24 - 26]
对深神经网络的近似软函数的定量评估
摘要 - 软马克斯函数用作放置在神经网络输出层中的激活函数。它允许提取输出类的概率，同时向模型引入非线性。在低端FPGA领域，深神经网络（DNN）的实现需要探索优化技术，以提高计算效率和硬件资源消耗。这项工作探讨了使用Taylor和Pad'E近似方法以及带有查找表（LUTS）的插值方法来促进软效果的近似计算技术。引入近似值旨在减少所需的执行时间，同时降低SoftMax函数产生的结果的精度。使用均方根误差（RMSE）评估每个实现，以进行准确评估，并通过测量执行时间来验证个人绩效。从我们的评估中，使用LUTS的二次插值实现了最低的错误，但是在性能方面，泰勒和垫子近似显示了更好的执行时间，这突出了数值准确性和功耗之间的现有设计权衡。索引项 - 评估计算，高级合成，推理算法，神经网络压缩，多层感知器。
固定静电II：从带电的软物质到...
自由仅保持“重要”的自由度o使用“有效”相互作用•经典的第一步：原子和相互作用（全原子或原子）•通常需要进一步的粗粒度，并且有用•对于软物质，我们通常在分子和介质水平上，例如。：聚合物
通过参数化的软演员 - 批判性的杂种动作空间
摘要：本研究重点是自动驾驶，自主车道变化领域的关键任务。自主车道变更在改善交通流量，减轻驾驶员负担和降低交通事故风险方面起着关键作用。然而，由于车道变化场景的复杂性和不确定性，自主巷变化的功能仍然面临着挑战。在这项研究中，我们使用深钢筋学习（DRL）和模型预测控制（MPC）进行了自主巷更换模拟。具体而言，我们使用参数化的软侵略者 - 批评（PASAC）算法来训练基于DRL的车道变化策略，以输出离散的车道更换决策和连续的纵向车辆加速度。我们还基于不同车道的最小预测汽车跟踪成本来选择车道选择。首次比较了在变化决策的背景下DRL和MPC的性能。模拟结果表明，在相同的奖励/成本功能和交通流下，MPC和PASAC的碰撞率为0％。PASAC在平均奖励/成本和车辆速度方面表现出与MPC相当的性能。
