摘要：目的探讨NEDD4在心肌细胞慢性缺氧适应过程中的作用及其可能的机制。方法1收集手术矫正的先心病患儿32例,其中紫绀型先心病18例,非紫绀型先心病14例。取术中切除的右室流出道心肌组织作为标本,用免疫组化染色检测NEDD4在心肌细胞中表达的分布,Western blot检测NEDD4在心肌组织中的表达情况;2将H9c2心肌细胞分为常氧组、慢性缺氧组和阳性对照组,其中慢性缺氧组又分为对照组、空白转染组和干扰转染组,设计合成以心肌细胞NEDD4基因为靶标的siRNA,通过阳离子脂质体将合成的siRNA转染至H9c2心肌细胞中,常氧培养(74%N2,5%CO2,21%O2)48 h后开始对慢性缺氧组心肌细胞进行缺氧刺激(94%N2,5%CO2,1%O2),缺氧刺激72 h后Western blot检测NEDD4、p-AMPK表达水平变化,流式细胞术检测缺氧刺激所致心肌细胞损伤情况。结果 1紫绀组患儿术前血氧饱和度明显低于非紫绀组(P<0.05);免疫组化染色结果显示NEDD4主要分布于心肌细胞质中;与非紫绀组相比,紫绀组患儿心肌组织中NEDD4表达水平显著下降[NEDD4/β-actin条带灰度比值:非紫绀组(0.72±0.07);紫绀组(0.42±0.06),P<0.05];2与常氧组相比,对照组心肌细胞死亡比例显著增加(P<0.05);但干扰NEDD4表达后,缺氧所致心肌细胞损伤比例降低(P<0.05)。Western blot检测结果显示,与空白转染组相比,干扰转染组AMPK磷酸化水平显著增加[p-AMPK/AMPK条带灰度比值:空白转染组(0.21±0.01),干扰转染组(0.88±0.04),P<0.05]。结论 NEDD4可能通过调控AMPK活性参与慢性缺氧情况下心肌细胞代谢的适应调节。

摘要：随着大规模预训练模型的广泛应用,自然语言处理的多个领域(如文本分类和机器翻译)取得了长足的发展.然而,受限于预训练模型的“黑盒”特性,其内部的决策模式以及编码的知识信息被认为是不透明的.以Open AI发布的Chat GPT和GPT-4为代表的先进预训练模型为例,它们在多个领域取得重大性能突破的同时,由于无法获知其内部是否真正编码了人们期望的知识或语言属性,以及是否潜藏一些不期望的歧视或偏见,因此仍然无法将其应用于重视安全性和公平性的领域.近年来,一种新颖的可解释性方法“探针任务”有望提升人们对预训练模型各层编码的语言属性的理解.探针任务通过在模型的某一区域训练辅助语言任务,来检验该区域是否编码了感兴趣的语言属性.例如,现有研究通过冻结模型参数并在不同层训练探针任务,已经证明预训练模型在低层编码了更多词性属性而在高层编码了更多语义属性,但由于预训练数据的毒性,很有可能在参数中编码了大量有害内容.该文首先介绍了探针任务的基本框架,包括任务的定义和基本流程;然后对自然语言处理中现有的探针任务方法进行了系统性的归纳与总结,包括最常用的诊断分类器以及由此衍生出的其他探针方法,为读者提供设计合理探针任务的思路;接着从对比和控制的角度介绍如何解释探针任务的实验结果,以说明探测位置编码感兴趣属性的程度;最后对探针任务的主要应用和未来的关键研究方向进行展望,并讨论了当前探针任务亟待解决的问题与挑战.