XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System陷阱
癌症免疫和免疫疗法中的细胞外陷阱
中性粒细胞和巨噬细胞是已知的主要细胞类型（ET），由DNA和组蛋白组成（主要是其瓜氨酸形式），并由不同的蛋白质（1）进一步装饰。当中性粒细胞经历一种称为Netosis的特殊细胞死亡时，它们会施放中性粒细胞外陷阱（NETS），其中包括蛋白质，例如中性粒细胞弹性酶（NE）和脊髓过氧化物酶（MPO）（2）。类似地，巨噬细胞因梅特病而死亡，铸造巨噬细胞外陷阱（MetS），与网络相比，仅表现出较小的差异，例如较短的染色质片段和更快的形成（3，4）。其他细胞类型（例如嗜酸性粒细胞和淋巴细胞）也可以铸造ET，尽管它们的意义不足。网和大都会是在感染的背景下首先发现的，因为它们能够捕获细菌并限制其传播（1），但它们也参与了许多炎症和自身免疫性疾病以及癌症（5）。两篇评论论文研究了肿瘤细胞与网络之间的串扰。Zhao和Jin回顾了网络在不同肿瘤模型和人类患者中促进肿瘤进展中的作用。网络相关的HMGB1或NE可以分别与TLR9或TLR4结合。这会触发肿瘤细胞增强其增殖，增加线粒体生物发生，并促进细胞因子（例如IL-6和IL-8）的释放，而IL-6和IL-8则依次将中性粒细胞产生更多的网。慢性炎症会增加网络的形成，由于蛋白酶的存在，例如MMP-9或蛋白酶3（PR3），它会重塑细胞外基质（ECM）。网也影响对治疗的抵抗力。降解的ECM蛋白（特定于层粘连蛋白）促进了肿瘤细胞的出口。化学疗法或放疗后，死亡的肿瘤细胞释放了增加净形成的潮湿。染色质的网格可保护肿瘤细胞免受NK细胞或CD8+ T细胞细胞毒性的影响，这可能是通过网络相关的PD-L1。
紧凑型离子陷阱量子计算
量子信息处理正在从纯粹的学术学科稳步发展，转向整个科学和行业的应用。从基于实验室的，概念验证实验过渡到量子信息处理硬件的稳健，集成的实现是此过程的重要一步。但是，传统实验室设置的性质并不容易扩大系统大小或允许在实验室级环境之外的应用。这种过渡需要克服工程和集成方面的挑战，而无需牺牲实验室实施的最先进绩效。在这里，我们提出了一个19英寸的机架量子计算演示器，基于线性保罗陷阱中的40个CA +光学Qubits，以应对许多此类挑战。我们概述了机械，光学和电气子系统。此外，我们描述了量子计算堆栈的自动化和远程访问组件。我们通过描述与量子计算相关的表征测量结果，包括站点分辨的单量相互作用，以及通过Mølmer-Sørensen相互作用通过两种不同的地址方法提供的Mølmer-Sørensen相互作用进行纠缠。使用此设置，我们生产最大的纠缠的Greenberger-Horne-Zeilinger状态，最多24个离子，而无需使用后选择或误差缓解技术；与公认的常规实验室设置相提并论。
优化和实现表面电极离子陷阱连接
摘要我们描述了表面电极离子陷阱连接的设计，这是大尺度离子陷阱阵列的关键元素。使用双目标优化方法设计电极，该方法保持了总伪电量曲率，同时最小化沿离子传输路径的轴向伪电势梯度。为了促进在多个陷阱区域中的平行操作的激光束输送，我们在此X结陷阱的每个臂上实现了集成的光学器件。提出了商业铸造制造的陷阱芯片的布局。这项工作建议在可扩展实现中改善离子陷阱连接性能的路线。与集成的光学解决方案一起，这有助于互连的二维阵列中的模块化陷阱离子量子计算。
中性粒细胞外陷阱在与血液透析生物兼容有关的心血管疾病负担中有什么作用？
使用高通量透析或血液透露方式去除。补体激活被认为是生物兼容性的关键事件。但是，它是透析疗程结束时的早期和瞬态事件，过敏毒素水平归一化。补体激活通常被认为会触发白细胞刺激，从而导致促炎介质的分泌和氧化爆发。除了是消除物理和酶微生物所涉及的先天免疫反应外，中性粒细胞外陷阱（NETS）的形成（Netosis）最近被确定为与炎症过程相关的广泛病理学中的主要有害成分。网络是由通过NADPH氧化酶产生的活性氧诱导的中性粒细胞脱粒而产生的，由丝氨酸蛋白酶，弹性蛋白酶，杀菌蛋白和骨髓过氧化物酶（MPO）的改良染色质组成，产生低氯氯氯化物含量。目前，Netosis作为透析中生物兼容性的敏感和综合标记的研究仍然很糟糕。文献中只能发现稀缺数据。氧化爆发和NADPH氧化酶激活是生物兼容现象中的知名事件。净副产品（例如弹性酶，MPO和循环DNA）在透析患者中更具体地增加了透析患者的增加，并被确定为预后不良的预测指标。由于网和MPO可以通过内皮吸收，因此网被认为是间歇性生物兼容现象的血管记忆。在这篇有效的假设文章中，我们总结了拼图片段，显示了血液透析过程中净形成的参与，并假设Netosis可能是一种疾病修饰剂，并可能有助于与透析生物兼容性相关的合并负担。
对Ern-Ithaca的1522例索引病例的基于溶液-RD Clinvar的重新分析揭示了外显子测序中常见的陷阱和误解。
目的：在Solve-RD项目（https://solve-rd.eu/）内，欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常智力网络旨在调查基于Clinvar案例的未解决病例的外来分析是否可以建立其他诊断。我们介绍了“ Clinvar低悬一起”重新分析的结果，先前分析失败的原因以及学习的经验教训。方法：来自欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常的欧洲参考网络收集的第一个3576个外来的数据（1522个证券和2054个亲戚）通过Solve-rd Consortium重新分析，通过评估单核位变种和临床插入式（cline clinient and Simplerient and Silkerions and Silkeriptions and in Simples和delersert ins in to noce）和多种插入率（clience intery contence in Cline）和多种插入率（涉及单核）。根据频率，基因型和遗传模式和重新解释的频率，基因型和模式进行过滤。结果：我们确定了59例（3.9％）的因果变异，其中50例也由其他诉讼和9例导致了新的诊断，突出了解释挑战：在第一次分析时与人类疾病相关的基因的变异，或者误导了局部局部局部变化（变异型），该变异属于人类疾病的变化（变异）（变化型）。 lters，低等位基因平衡或高频）。结论：“ Clinvar低悬挂水果”分析代表了一种从外显子组测序数据中恢复因果变异的有效，快速且简单的方法，这也有助于减少诊断僵局。©2023作者。由Elsevier Inc.代表美国医学遗传与基因组学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
前景和陷阱 - 约克圣约翰的研究
本综述提供了对人工智能（AI）在医疗保健中的整合的全面检查，重点是其变革性的含义和挑战。通过电子数据库（例如PubMed，Scopus，Embase和ScienceDirect）进行系统搜索策略，并在2010年1月至今之间以英语发表的相关同行评审文章进行了确定。发现揭示了AI对医疗保健提供的重大影响，包括其在增强诊断精度，实现治疗个性化，促进预测分析，自动化任务和驾驶机器人技术方面的作用。AI算法在分析疾病诊断的医学图像方面表现出很高的准确性，并可以根据患者数据分析制定量身定制的治疗计划。预测分析确定了高危患者的主动干预措施，而Ai-Power工具会简化工作流程，从而提高效率和患者经验。此外，AI驱动的RO Botics自动化任务并增强了护理服务，尤其是在康复和手术中。但是，必须解决诸如数据质量，可解释性，偏见和监管框架之类的挑战，以实现负责人的AI实施。建议强调需要强大的道德和法律框架，人为合作，安全验证，教育和全面的法规，以确保AI在医疗保健中的道德和有效整合。本综述为AI在医疗保健方面的变革潜力提供了宝贵的见解，同时倡导负责任的实施以确保患者的安全和效力。
技术解决方案主义的前景与陷阱
本书探讨了技术是否可用于解决由技术引起的问题，因为各个章节从不同方面探讨了技术如何将我们带到今天的境地（有些人会说，根据一系列指标，这是人类所处的最好境地），以及技术是否有助于或阻碍我们解决当前面临的挑战。讨论的问题涵盖了可持续性的三个维度，包括人工智能的物质性、教育技术、人工智能促进性别平等、创新和数字鸿沟，以及技术与权力、政治制度和资本主义的关系等主题。各章节都以技术变革、可持续发展的理论背景为基础，本书积极使用联合国的可持续发展目标，既是为了研究这些目标如何捕捉或忽视可持续发展的核心要素，也是为了促进和创建各章节之间共同的参与框架。
针对 ER 阳性 HER2 阴性转移性乳腺癌中的 AKT：从分子前景到现实生活中的陷阱？
摘要：AKT 蛋白激酶在涉及生长、细胞凋亡、血管生成和细胞代谢的几种相互关联的分子通路中起着核心作用。因此，它代表了一种治疗靶点，尤其是在激素受体阳性 (HR) 乳腺癌中，其中 PI3K/AKT 信号通路高度活跃。此外，对包括内分泌疗法在内的治疗类别的耐药性与 PI3K/AKT 通路的组成性激活有关。对内分泌疗法耐药性分子机制的了解不断加深，导致治疗手段多样化，特别是随着 PI3K 和 mTOR 抑制剂的开发，这些抑制剂目前已获准用于治疗晚期 HR 阳性乳腺癌患者。AKT 本身构成了一种新的药理学靶点，AKT 抑制剂已针对该靶点进行开发并在临床试验中进行测试。然而，尽管 AKT 在细胞存活和抗凋亡机制以及内分泌治疗耐药性方面发挥着关键作用，但目前开发并用于临床实践的药物却很少。本综述的范围是通过分析 AKT 的分子特征来关注其在转移性乳腺癌中的关键作用，并讨论 HR 阳性转移性乳腺癌治疗的临床意义和剩余挑战。
微型制造的表面电极离子陷阱，具有3D-TSV集成，用于可伸缩量子计算
Micro-fabricated Surface Electrode Ion Trap with 3D-TSV Integration for Scalable Quantum Computing Jing Tao 1 , Luca Guidoni 2 , Hong Yu Li 3 , Lin Bu 3 , Nam Piau Chew 1 and Chuan Seng Tan 1* 1 School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798 2 Laboratoire Matériaux et Phénomènes Quantiques, Université Paris Diderot, France, 75205 3 Institute of Microelectronics, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore 117685 Email: tancs@ntu.edu.sg Abstract In this paper, 3D architecture for TSV integrated Si surface ion-trap is proposed, in which the TSV and microbump technology is used to connect the surface electrodes of ion trap到底部的Si插座。伪电位模拟用于确定“平面陷阱”和“ TSV陷阱”几何形状的捕获离子高度。在两种情况下均未观察到伪能力的显着偏差。初步的微型离子陷阱芯片是特征的。所提出的技术在形式和寄生降低微型表面离子陷阱方面有希望，用于可扩展的量子计算应用。（关键字：表面离子陷阱，3D TSV集成，量子计算）简介量子计算被广泛吹捧为维持对高性能计算未来需求的最有可能的技术之一。实现量子计算机的一种有希望的方法是将悬浮在真空中的原子离子用作量子位（Qubits）来执行量子操作[1]。离子被一组产生静态（DC）和射频（RF）电场的表面电极限制在自由空间中。具有适当波长的激光束用于将离子冷却到地面振动能状态，并通过解决离子的电子能态执行量子操作。现代离子陷阱芯片促进了在SI基板上制造的大量多段表面电极，以操纵高密度离子阵列或形成多个离子捕获区[2]。离子捕获技术的关键挑战之一是以可扩展的方式将不断增加的电极号互连到外部DC/RF电源。传统的电线键合方法需要在芯片表面积上设计耗尽空间的外围粘结垫设计，并且还具有从芯片外围到被困离子的激光障碍物的缺点。使用高级3D集成技术，提议将离子陷阱芯片垂直堆叠在Si插台上，在该插座机上，将通过（TSV）和微型凹凸在其中形成垂直互连以连接表面电极。图1显示了所提出的TSV积分离子陷阱模具的示意图，该陷阱堆叠在Si插孔器上，其中一个离子被困在陷阱芯片表面上方。提出的架构提供了一个微型离子陷阱系统，其优势具有高密度电极积分能力，较小的RC延迟，紧凑的外形尺寸和芯片表面激光束的清晰可访问性。
“ 2025年的跨境供应链：陷阱和机会”
关于活动：加入我们在Cross Border Supply Chain 2025：陷阱和机遇的洞察力和联系的夜晚，由多伦多和芝加哥CSCMP圆桌会议合作举办的现场小组讨论和网络活动。随着行业领导者深入研究2025年供应链的挑战和机会，探索加拿大与美国之间的跨境贸易的未来。