iNKT Cells Control Mouse Spontaneous Carcinoma Independently of Tumor-Specific Cytotoxic T Cells

CD1d-restricted invariant NKT (iNKT) cells are a subset of T lymphocytes endowed with innate effector functions that aid in the establishment of adaptive T and B cell immune responses. iNKT cells have been shown to play a spontaneous protective role against experimental tumors. Yet, the interplay between iNKT and tumor-specific T cells in cancer immune surveillance/editing has never been addressed. The transgenic adenocarcinoma of the mouse prostate (TRAMP) is a realistic model of spontaneous oncogenesis, in which the tumor-specific cytotoxic T cell (CTL) response undergoes full tolerance upon disease progression.We report here that lack of iNKT cells in TRAMP mice resulted in the appearance of more precocious and aggressive tumors that significantly reduced animal survival. TRAMP mice bearing or lacking iNKT cells responded similarly to a tumor-specific vaccination and developed tolerance to a tumor-associated antigen at comparable rate.Hence, our data argue for a critical role of iNKT cells in the immune surveillance of carcinoma that is independent of tumor-specific CTL

EFICIÊNCIA FOTOSSINTÉTICA E PRODUTIVA DE MILHO SAFRINHA EM FUNÇÃO DE ÉPOCAS DE SEMEADURA E POPULAÇÕES DE PLANTAS

A pesquisa foi realizada com o objetivo de avaliar os componentes produtivos e variáveis fotossintéticas de plantas de milho cultivadas em quatro épocas de semeadura e quatro populações de plantas. O delineamento experimental foi em blocos casualizados, com parcelas subdivididas e quatro repetições. Nas parcelas foram alocadas as épocas de semeadura do milho safrinha (01 e 15 de fevereiro e 01 e 15 de março) e, nas subparcelas, as populações de plantas (50, 60, 70 e 80 mil plantas ha-1). As maiores taxas fotossintéticas e eficiência de carboxilação da Rubisco foram observadas nas plantas das semeaduras de 15/02 e 15/03. A semeadura realizada em 15/02 e 01/03 resultou na maior massa de 100 grãos e grãos por espiga. Em relação à produtividade de grãos, a única época que diferiu das demais foi a semeadura em 15/02, apresentando a menor média. As maiores médias de grãos por espiga e massa de 100 grãos foram observadas nas plantas da população de 50 mil plantas ha-1. As semeaduras realizadas em 15/02 e 15/03 favoreceram os processos fotossintéticos das plantas de milho. A maior produtividade ocorreu com a semeadura em 15/02. Menores populações de milho foram suficientes para garantir a satisfatória produtividade do milho safrinha

Soybean-corn succession according to seeding date

O objetivo deste trabalho foi avaliar a produtividade de cultivares de soja e de milho cultivadas em sucessão, em diferentes épocas de semeadura. O experimento foi realizado em Dourados, MS, durante três safras agrícolas, nas épocas de semeadura: 15/9, 1/10, 15/10 e 1/11 para a soja; e 1/2, 15/2, 1/3 e 15/3 para o milho. Mesmo que as produtividades da soja sejam fortemente afetadas pela época de colheita, a semeadura no final de setembro e no início de outubro proporcionam maiores produtividades em longo prazo. O plantio do milho em sucessão, em meados de fevereiro, proporciona a maior produtividade de grãos na região Sul do Mato Grosso do Sul; portanto, não há necessidade de se adiantar o plantio da soja para setembro com o objetivo de garantir o plantio do milho em janeiro. A sucessão soja-milho em que a soja é semeada no início de outubro e o milho em meados de fevereiro resulta em maiores produtividades totais e reduz o risco climático associado a essas culturas na região.The objective of this work was to evaluate the grain yield of soybean and corn cultivars cropped in succession, in different sowing dates. The experiment was carried out in the municipality of Dourados, in the state of Mato Grosso do Sul, Brazil, during three growing seasons, in the sowing dates: 9/15, 10/1, 10/15, and 11/1 for soybean; and 2/1, 2/15, 3/1, and 3/15 for corn. Although soybean yields are strongly affected by the crop season, sowing between late September and early October results in higher long-term yields. Planting corn in succession in mid-February provides the highest grain yield in the southern region of the state Mato Grosso do Sul; therefore, there is no need for an early soybean sowing in September, in order to ensure corn planting in January. Soybean-corn succession in which soybean is sown in early October and corn in mid-February results in higher total grain yields and reduces the climatic risk associated with these crops in the region

Produtividade da soja em sucessão a cultivos de outono-inverno

A sucessão soja-milho safrinha predominam na produção de grãos na região Centro-oeste, e a produtividade das culturas está relacionada com os níveis de cobertura do solo. Objetivou-se avaliar a produtividade das cultivares de soja BRS 284 e BRS 360 RR em sucessão a cultivos de outono-inverno. O trabalho foi realizado na área experimental da Embrapa Agropecuária Oeste, em Dourados, MS, em 2014/15 e 2015/16. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com parcelas subsubdivididas em quatro repetições. As parcelas principais foram os anos, as subparcelas os cultivos de outono-inverno (Brachiaria ruziziensis, consórcio de milho com B. ruziziensis, milho safrinha e feijão-caupi), e as subsubparcelas as cultivares de soja (BRS 284 e BRS 360 RR). Na floração avaliou-se altura de plantas, massa seca de folhas e de hastes. Na colheita avaliou-se a massa de 100 grãos e produtividade de grãos. Os dados foram submetidos à análise de variância e as médias comparadas pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade. Em 2015/16 a soja apresentou maior massa de 100 grãos, altura de plantas e rendimento de grãos em relação à safra 2014/15, quando houve restrição hídrica. A cultivar BRS 360 RR apresentou maior rendimento de grãos (3.218 kg ha-1) em relação a cultivar BRS 284. A maior produtividade de grãos em 2014/15 (1.882 e 1.880 kg ha-1) foi em sucessão ao milho safrinha e B. ruziziensis, enquanto que 2015/16 não houve diferença. Em anos com deficiência hídrica, o benefício das culturas de outono-inverno sobre a produtividade da soja é mais relevante

Are they in or out? The elusive interaction between Qtracker(\uae)800 vascular labels and brain endothelial cells

AIM:Qtracker\uae800 Vascular labels (Qtracker\uae800) are promising biomedical tools for high-resolution vasculature imaging; their effects on mouse and human endothelia, however, are still unknown.MATERIALS & METHODS:Qtracker\uae800 were injected in Balb/c mice, and brain endothelium uptake was investigated by transmission electron microscopy 3-h post injection. We then investigated, in vitro, the effects of Qtracker\uae800 exposure on mouse and human endothelial cells by calcium imaging.RESULTS:Transmission electron microscopy images showed nanoparticle accumulation in mouse brain endothelia. A subset of mouse and human endothelial cells generated intracellular calcium transients in response to Qtracker\uae800.CONCLUSION:Qtracker\uae800 nanoparticles elicit endothelial functional responses, which prompts biomedical safety evaluations and may bias the interpretation of experimental studies involving vascular imaging

Intelligenza artificiale e sicurezza: opportunità, rischi e raccomandazioni

L'IA (o intelligenza artificiale) è una disciplina in forte espansione negli ultimi anni e lo sarà sempre più nel prossimo futuro: tuttavia è dal 1956 che l’IA studia l’emulazione dell’intelligenza da parte delle macchine, intese come software e in certi casi hardware. L’IA è nata dall’idea di costruire macchine che - ispirandosi ai processi legati all’intelligenza umana - siano in grado di risolvere problemi complessi, per i quali solitamente si ritiene che sia necessario un qualche tipo di ragionamento intelligente. La principale area di ricerca e applicazione attuale dell’IA è il machine learning (algoritmi che imparano e si adattano in base ai dati che ricevono), che negli ultimi anni ha trovato ampie applicazioni grazie alle reti neurali (modelli matematici composti da neuroni artificiali) che a loro volta hanno consentito la nascita del deep learning (reti neurali di maggiore complessità). Appartengono al mondo dell’IA anche i sistemi esperti, la visione artificiale, il riconoscimento vocale, l’elaborazione del linguaggio naturale, la robotica avanzata e alcune soluzioni di cybersecurity. Quando si parla di IA c'è chi ne è entusiasta pensando alle opportunità, altri sono preoccupati poiché temono tecnologie futuristiche di un mondo in cui i robot sostituiranno l'uomo, gli toglieranno il lavoro e decideranno al suo posto. In realtà l'IA è ampiamente utilizzata già oggi in molti campi, ad esempio nei cellulari, negli oggetti smart (IoT), nelle industry 4.0, per le smart city, nei sistemi di sicurezza informatica, nei sistemi di guida autonoma (drive o parking assistant), nei chat bot di vari siti web; questi sono solo alcuni esempi basati tutti su algoritmi tipici dell’intelligenza artificiale. Grazie all'IA le aziende possono avere svariati vantaggi nel fornire servizi avanzati, personalizzati, prevedere trend, anticipare le scelte degli utenti, ecc. Ma non è tutto oro quel che luccica: ci sono talvolta problemi tecnici, interrogativi etici, rischi di sicurezza, norme e legislazioni non del tutto chiare. Le organizzazioni che già adottano soluzioni basate sull’IA, o quelle che intendono farlo, potrebbero beneficiare di questa pubblicazione per approfondirne le opportunità, i rischi e le relative contromisure. La Community for Security del Clusit si augura che questa pubblicazione possa fornire ai lettori un utile quadro d’insieme di una realtà, come l’intelligenza artificiale, che ci accompagnerà sempre più nella vita personale, sociale e lavorativa.AI (or artificial intelligence) is a booming discipline in recent years and will be increasingly so in the near future.However, it is since 1956 that AI has been studying the emulation of intelligence by machines, understood as software and in some cases hardware. AI arose from the idea of building machines that-inspired by processes related to human intelligence-are able to solve complex problems, for which it is usually believed that some kind of intelligent reasoning is required. The main current area of AI research and application is machine learning (algorithms that learn and adapt based on the data they receive), which has found wide applications in recent years thanks to neural networks (mathematical models composed of artificial neurons), which in turn have enabled the emergence of deep learning (neural networks of greater complexity). Also belonging to the AI world are expert systems, computer vision, speech recognition, natural language processing, advanced robotics and some cybersecurity solutions. When it comes to AI there are those who are enthusiastic about it thinking of the opportunities, others are concerned as they fear futuristic technologies of a world where robots will replace humans, take away their jobs and make decisions for them. In reality, AI is already widely used in many fields, for example, in cell phones, smart objects (IoT), industries 4.0, for smart cities, cybersecurity systems, autonomous driving systems (drive or parking assistant), chat bots on various websites; these are just a few examples all based on typical artificial intelligence algorithms. Thanks to AI, companies can have a variety of advantages in providing advanced, personalized services, predicting trends, anticipating user choices, etc. But not all that glitters is gold: there are sometimes technical problems, ethical questions, security risks, and standards and legislation that are not entirely clear. Organizations already adopting AI-based solutions, or those planning to do so, could benefit from this publication to learn more about the opportunities, risks, and related countermeasures. Clusit's Community for Security hopes that this publication will provide readers with a useful overview of a reality, such as artificial intelligence, that will increasingly accompany us in our personal, social and working lives

THE USE OF FMRI FOR NEUROSURGICAL PLANNING

reserved“L’implementazione dell’fMRI per il planning neurochirurgico” è una tesi compilativa in cui sono stati analizzati i principi fisici della fMRI, i principali vantaggi e svantaggi delle apparecchiature 1,5 T e 3 T, i possibili vantaggi e svantaggi dell’utilizzo di questa tecnica nel planning neurochirurgico. Inoltre, sono stati illustrati i protocolli di acquisizione e come avviene l’elaborazione dei dati ottenuti. Questo elaborato è stato effettuato tendendo conto dei protocolli presenti presso l’Ospedale Ca’ Foncello di Treviso, in particolare dell’Unità Operativa Complessa di Neuroradiologia. Sono stati consultati libri, articoli scientifici e il parere di esperti Medici e professionisti sanitari che quotidianamente si occupano di queste attività. Sono, inoltre, stati presi in considerazione due software utilizzati presso la struttura: MATLAB® e Syngo.MR Neuro fMRI. Lo scopo della tesi è quello di sostenere l’implementazione della tecnica fMRI al protocollo che si esegue in pazienti candidati a intervento neurochirurgico. Di seguito è stato valutato come lo sviluppo tecnologico abbia migliorato il planning pre-operatorio. Questo lavoro vuole essere anche uno strumento di approfondimento e consultazione aggiornato per colleghi, studenti e tutti coloro che si approcceranno ad uno studio fMRI. Da questo studio è emerso come la fMRI risulta essere una tecnica molto utile in ambito diagnostico-terapeutico, essendo poco invasiva e fornendo dati importanti per il neurochirurgo. L’implementazione dell’fMRI, già presente in strutture specializzate in neuroradiologia, costituisce un passaggio essenziale per i pazienti che sono candidati a NCH. Lo sviluppo e l’aggiornamento continuo delle tecnologie e dei professionisti porterà ad avere dati sempre più accurati e quindi, possibilmente, trattamenti più mirati e sicuri