。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下提供的(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者,此版本于 2025 年 1 月 8 日发布。;https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631959 doi:bioRxiv 预印本
巨噬细胞中线粒体生物能的受损可能会驱动高炎性细胞因子反应1-6,但是是否也可能是由遗传的mtDNA突变引起的。在这里,我们使用一种多摩变方法来解决这个问题,该方法将超分辨率成像和代谢分析整合到来自丙氨酸7的线粒体trNA中异质质突变(M.5019a> g)的线粒体疾病的小鼠模型中的巨噬细胞。这些M.5019a> G巨噬细胞在呼吸链复合物中表现出缺陷,并且由于中骨内部翻译减少而导致氧化磷酸化(OXPHOS)。以适应这种代谢应激,线粒体融合,还原性谷氨酰胺代谢和有氧糖酵解均增加。在炎症激活后,I型干扰素(IFN-I)释放得到增强,而在M.5019a> G巨噬细胞中限制了促炎性细胞因子和黄磷脂的产生。最后,使用M.5019a> G小鼠的体内内毒素性模型显示IFN-I水平和疾病行为升高。总而言之,我们的研究确定了响应致病性mtDNA突变的先天免疫信号传导的意外失衡,对MTDNA疾病患者的病理发展具有重要意义。8。
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。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
注意:对于SAA转换器,在转换时间点之前和之后提供了队列特征(即分别使用CSF 𝛼 -SYN SAA-的最后一个时间点,分别与CSF 𝛼 -SYN SAA +的第一个时间点)。n(%),用于连续变量的中位数(IQR)。在支持信息中,表S1提供了临床和生物标志物数据的数据计数和百分比。缩写:β,淀粉样蛋白β; ADAS-COG11,阿尔茨海默氏病评估量表认知子量表11-项目; Ancova,协方差分析;方差分析,方差分析; apoe,载脂蛋白E; CDR-SB,临床痴呆评级盒子的总和; CSF,脑脊液;铜,认知没有受损; MCI,轻度认知障碍; MMSE,小型国会考试; PACC,临床前阿尔茨海默氏症的认知复合材料; p-tau181,磷酸化的tau181; SAA,种子扩增测定法。皮尔森的卡方测试。b单向方差分析。c Fisher精确测试。d Ancova针对年龄,性别,教育,诊断和APOE进行了调整。e Ancova针对年龄,性别,教育,APOE,诊断和CSFAβ42状态进行了调整。f逻辑回归针对年龄,性别,教育,诊断和APOE进行了调整。g配对t检验:所有连续变量; McNemar测试:所有二进制变量;配对标志测试:诊断。
摘要。如今,远程学习的使用正在增加,尤其是在最近的 Covid-19 大流行之后。为了改进电子学习并最大限度地提高其有效性,人工智能 (AI) 用于分析存储在中央存储库(例如云)中的学习数据。但是,这种方法提供的反馈存在时间滞后,可能导致侵犯用户隐私。为了克服这些挑战,一种新的分布式计算范式正在出现,称为边缘计算 (EC),它将计算和数据存储更接近需要它们的地方。结合 AI 功能,它可以通过对学习者进行实时评估来重塑在线教育,以提高他们的表现,同时保护他们的隐私。这种方法正在导致 EC 和 AI 的融合,并促进边缘 AI 的发展。然而,主要的挑战是在内存容量有限的设备上保持数据分析的质量,同时在本地保存用户数据。在本文中,我们提出了一种基于 Edge-AI 的远程教育方法,该方法为边缘 AI 单元和联合机器学习模型提供了通用的操作架构,以实时预测学生的失败情况。提出了一个 K-12 学习者采用 100% 在线教育的真实场景来支持所提出的方法。
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结果 这种人工智能驱动的方法能够将监控从被动监控转变为主动事件预防,其中 VBA 系统充当“每个摄像头一名警卫”。通过实时检测暴力或未经授权的访问尝试等关键事件,该系统不仅可以通过及时的威胁警报来增强警卫安全,还可以显著缩短关键事件期间的响应时间。此外,该系统的自适应功能可以允许随着时间的推移对行为识别进行微调,以满足不断变化的安全需求。这种主动方法可以通过预防事故并随后减少医疗、法律和运营费用来节省潜在的成本。
这个用于业务模型重塑的解决方案加速器提供了一个生成的AI框架,旨在建立一个简化和自动化关键业务流程的AI代理网络。例如,这些代理商可以分析反馈,以优化营销策略并精确解决客户投诉。核心优势是这些AI代理的可伸缩性和可重复性,提高效率并启用各种功能的自动化,最终增强了决策并加速了执行层面的业务转型。