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jak抑制剂阻止肾小球细胞中的jak/stat/apol1信号传导和人类肾脏器官的足细胞病
引言肾功能衰竭是Covid-19感染的毁灭性并发症。急性肾脏损伤（AKI）复杂的住院和70％的入院和70％的入院率复杂，进而将死亡率风险增加30％至50％（1，2）。肾脏活检病例系列显示，崩溃的肾小球病是COVID-19-与AKI相关的最常见的组织病理学诊断（3）。Covid-19-19-相关的肾病（Covan;也称为COVID-19-相关倒塌的glomerulop- achy）的独特特征是对携带2种载脂蛋白L1（apoL1）的2种风险等位基因的黑人（3，4）。2个风险等位基因（命名为G1和G2）作为APOL1基因中的编码变体出现，并针对非洲锥虫病进行了判断。然而，G1G1，G2G2或G1G2的运输（是高风险基因型）增加了肾脏疾病频谱的风险，并解释了黑人人群非肾脏肾脏疾病的多种过量风险（5-8）。估计有13％的黑人携带高风险的APOL1基因型（7）。在199日大流行期间，研究人员发现，在高风险APOL1基因型的携带者中，有92％的活检证实的Covan病例是，其中有61％在介绍时需要透析（3，9）。这些发现建立了APOL1变体，作为COVID-19健康结果中种族差异的主要因素。尽管这种令人印象深刻的关联，但将高危Apol1 Geno-类型连接到SARS-COV-2感染的细胞机制和Covan崩溃的肾小球病的发病机制仍然未知。高风险APOL1基因型和Covan之间的强烈流行病学关联导致假说，即在足细胞和肾小球内皮细胞（GECS）中coVID-19诱导Apol1 G1或G2的表达 - 在崩溃的肿瘤性肿瘤性疾病中受到collopapsing glomerulopathy persosiss covan covan covan covan covan covan covan。
意义。利用人工智能阻止非法文化遗产贩运
第二委员会，第二工作组/8 关键词：人工智能、社交媒体情报、暗网、非法贩运、文化遗产。摘要：无法防止或消除文化产品非法贩运并不局限于失败国家环境或全球任何特定地区。虽然文物市场否认这种非法贸易是一种普遍现象，但国际社会和执法机构 (LEA) 绝大多数都认识到这一问题，并指出有组织犯罪参与了各个阶段。如今，网络平台成为专门从事非法考古发掘和文化产品非法贸易的团体的聚集地。盗贼可以自由地在线联系世界各地的潜在买家。与此同时，由于缺乏专业知识、扫描海量数据的有效工具和资金，执法机构在社交媒体平台上对犯罪活动的监控很差。新冠疫情危机使问题更加严重，越来越多的经销商和买家开始上网——他们发现，通过加入某些不受监控的团体，他们可以轻松进入非法市场。欧盟资助的 SIGNIFICANCE 项目（利用人工智能制止非法文化遗产贩运）旨在提高执法机构的调查能力，监控社交媒体平台、网络和暗网上的在线非法活动，以识别文化财产犯罪，利用人工智能和深度学习算法确保成功起诉犯罪者，揭露犯罪网络。
A.I.对量子安全的影响 Yahoo信息安全 细胞和基因治疗制造2025-小册子和议程 数据领导者的生成ai 的底漆 3D打印时间轴的历史 计算几何 材料科学的人工智能 自定义赠款查找器报告 - 网络示例 自动导向车辆（AGV） 直接空气捕获的永久二氧化碳存储 色带Biolabs呈现在Synbiobeta 2024 产品数据表 - 安全Xchange网络。 Microsoft Azure防火墙的Illumio 爱国者产品Sheet_vp4300 SSD_V23Q3A 算法承保 解决生成AI数据问题 Conagen和Sweegen成功将革命性糖商业化 利用骨肉瘤表面体进行免疫疗法靶标，以阻止转移能力G 第一6：半年威胁报告2024 黎明白皮书2024年7月25日
雅虎公司的伞。确保每个业务部门都符合这些强制性控件为整个Yahoo Enterprise提供了统一的信息安全方法。安全标准和控件由Yahoo Paranoids团队管理，后者是主题专家，并为标准实施提供了中央权威。当每个业务部门以统一的方式实施标准时，整个Yahoo Enterprise更加安全地抵抗复杂的网络安全威胁。控制每个标准中概述的特定的强制安全要求称为控件。每个Yahoo标准中的控件都来自整体Yahoo“统一控制框架”（UCF）中的安全要求库，该库是专门为在颗粒状级别实施安全最佳实践的专门制定的，并与安全标准的NIST分类一致。业务部门有望将每个标准的安全控制视为强制性的，并在Yahoo偏执狂的指导下实施它们。
利用人工智能在网络杀伤链中阻止勒索软件
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3C样蛋白酶抑制剂阻止体外冠状病毒复制，并改善了MERS-COV感染的小鼠的存活率
摘要。航空油由一对没有外部运动部件的镜子对。在箔之间创建一个低压区域。箔是空心的，低压的侧皮包含孔（空气），使空气从箔的内部流向外部流动，这是由镜像对之间的吸力驱动的。该流量被带到内部涡轮机和发电机，产生电力。在航空明群上进行了一系列试验尺度场（1 M和弦）。其中包括在美国德克萨斯州拉伯克的Sandia National Laboratories缩放风电场技术站点的低风速测试（<5 m/s）和高风速测试（> 9 m/s）。此处研究了在改变空气喷射区域时的高风速条件下的性能。在最大射流区域达到了25％或BETZ极限的42％的效率。
JAK 和 mTOR 抑制剂可阻止细胞因子释放，同时保留 T 细胞双特异性抗体的体内功效
摘要 背景 T 细胞介导疗法，例如嵌合抗原受体 T 细胞和 T 细胞双特异性抗体 (TCB)，可有效地将 T 细胞重定向至肿瘤细胞，促进细胞毒性突触的形成并导致随后的肿瘤细胞杀死，该过程伴随着细胞因子的释放。尽管 TCB 在临床上具有良好的疗效，但其治疗与细胞因子释放综合征 (CRS) 的风险有关。本研究的目的是确定能够减轻细胞因子释放同时保留 T 细胞介导的肿瘤杀伤的小分子。方法通过筛选 52 种美国食品和药物管理局批准的激酶抑制剂库，以确定它们对 CD3 刺激后 T 细胞增殖和细胞因子释放的影响，我们确定了 mTOR、JAK 和 Src 激酶抑制剂是调节药理活性剂量下 TCB 介导的细胞因子释放的潜在候选药物。利用人外周血单核细胞杀伤靶细胞的体外模型，我们评估了 mTOR、JAK 和 Src 激酶抑制剂与 2+1 T 细胞双特异性抗体 (TCB) 包括 CEA-TCB 和 CD19-TCB 联合使用对 T 细胞活化、增殖和靶细胞杀伤的影响，通过流式细胞术测量，通过 Luminex 测量细胞因子释放。在无肿瘤干细胞人源化 NSG 小鼠中体内评估了 mTOR、JAK 和 Src 激酶抑制剂与 CD19-TCB 的组合在 B 细胞耗竭方面的效果，并在人源化 NSG 小鼠的淋巴瘤患者来源的异种移植 (PDX) 模型中评估了其抗肿瘤功效。结果 Src 抑制剂的作用与 mTOR 和 JAK 抑制剂不同，其体外抑制 CD19- TCB 诱导的肿瘤细胞裂解，而 mTOR 和 JAK 抑制剂主要影响 TCB 介导的细胞因子释放。重要的是，我们在体内证实了 Src、JAK 和 mTOR 抑制剂可显著降低 CD19-TCB 诱导的细胞因子释放。在人源化 NSG 小鼠中，使用 Src 抑制剂持续治疗可防止 CD19-TCB 介导的 B 细胞耗竭，而使用 mTOR 和 JAK 抑制剂则可保留 CD19-TCB 功效。最终，在淋巴瘤 PDX 模型中，使用 Src、mTOR 和 JAK 抑制剂进行短暂治疗可最大程度地抑制抗肿瘤功效。
针对GI/O蛋白耦合受体信号传导阻止HER2
引言乳腺癌是美国女性最常见的癌症，也是癌症死亡的第二常见原因。大约15％–20％的所有乳腺癌过表达ERBB2/HER2，因此被分类为HER2 +亚型，这与临床结果较差的攻击性癌症有关（1）。HER2是ERBB家族的成员，其中包括EGFR/ERBB1，ERBB2/HER2，ERBB3和ERBB4 - 所有跨膜受体酪氨酸激酶（参考文献2，3）。erbb2/her2没有已知的配体，但可以与EGFR或HER3（4）均匀地二聚二聚体或异二聚体。二聚体HER2激活了一个复杂的下游信号级联，主要由PI3K/AKT和MAPK途径组成（4）。HER2过度激活诱导乳腺肿瘤的形成，进展和转移。 HER2 +乳腺癌最成功的治疗方法是Her2靶向治疗（5）。 几种FDA-批准的抗HER2药物，包括人源化的单克隆抗体，曲妥珠单抗和HER2和EGFR的小分子双抑制剂，Lapatinib，显着改善了HER2 +乳腺癌患者的临床结果。 然而，最初对HER2靶向疗法反应的肿瘤最终会产生抗药性（5）。 为了改善晚期HER2 +乳腺癌的临床结果，开发新型治疗方法以提高HER2靶向治疗的功效至关重要。 GPCR是最大的细胞表面受体家族。它们由800多个调节大量生物学功能的成员组成（6）。 GPCR功能障碍推动了包括乳腺癌在内的许多肿瘤的发育和进展（7）。HER2过度激活诱导乳腺肿瘤的形成，进展和转移。HER2 +乳腺癌最成功的治疗方法是Her2靶向治疗（5）。几种FDA-批准的抗HER2药物，包括人源化的单克隆抗体，曲妥珠单抗和HER2和EGFR的小分子双抑制剂，Lapatinib，显着改善了HER2 +乳腺癌患者的临床结果。然而，最初对HER2靶向疗法反应的肿瘤最终会产生抗药性（5）。为了改善晚期HER2 +乳腺癌的临床结果，开发新型治疗方法以提高HER2靶向治疗的功效至关重要。GPCR是最大的细胞表面受体家族。它们由800多个调节大量生物学功能的成员组成（6）。GPCR功能障碍推动了包括乳腺癌在内的许多肿瘤的发育和进展（7）。转录组分析表明，乳腺癌细胞异常表达多个GPCR（8）。在多种乳腺癌分子亚型中，蛋白质组学分析鉴定了异常的GPCR激活（9）。
MAPK和PI3K途径的四倍编辑有效地阻止Kras突变的结直肠癌细胞的进展
包含完整的蛋白酶抑制剂鸡尾酒（Roche，巴塞尔，瑞士）。将提取物通过十二烷基硫酸钠 - 聚丙烯酰胺凝胶电泳（SDS-PAGE）分离，并转移到聚偏二氟化物（PVDF）膜上。膜用5％的非脂肪牛奶或5％牛血清白蛋白（BSA）封闭，然后与针对以下抗原的主要抗体孵育：KRAS：KRAS（＃12063-1; Proteintech，Rosemont，Rosemont，IL，IL，USA），PIK3CA，PIK3CA（PIK3CA），PIK3CA（＃4249; Celling Signaling Technology; Celling Signaling Technology，Signal，Danvers，Danvers，Ma），Ma，Ma），MA，AKT（29），＃29; phospho-AKT (Ser473; #4060; Cell Signaling Technology), MTOR (#2983; Cell Signaling Technology), S6K (#9202; Cell Signaling Technology), phospho-S6K (T389; #9205; Cell Signaling Technology), MEK (#9126; Cell Signaling Technology), ERK (#4695; Cell Signaling Technology), phospho-ERK （Thr202/Tyr204;＃4370;细胞信号技术），
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。