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OPM 宣布在 OPM-101 上进行海报展示，...
法国第戎，2024 年 10 月 15 日，欧洲中部夏令时间上午 8:00——Oncodesign Precision Medicine (OPM)（ISIN：FR001400CM63；助记符：ALOPM）是一家专门从事治疗耐药性和转移性癌症的精准医疗的生物制药公司，今天宣布其主要候选药物 OPM-101 的科学摘要已于 2024 年 10 月 12 日至 15 日在奥地利维也纳举行的欧洲胃肠病学联合会 (UEG) 周大会上发表。“我很高兴有机会在 UEG 周上首次展示 OPM-101 在健康志愿者身上进行的 1 期临床试验的结果”，南锡 CHRU 胃肠病学教授 Laurent Peyrin-Biroulet 医学博士、哲学博士说。 “这次演讲提供了强有力的证据，表明 OPM 有可能推动慢性炎症性肠病的治疗，作为溃疡性结肠炎患者的日常口服疗法。” 海报：MP119 标题：在健康志愿者的 1 期临床试验中揭示一流的口服 RIPK2 抑制剂 OPM-101 的强大安全性和高靶向性 演讲者：Laurent Peyrin-Biroulet，南锡 CHRU 胃肠病学教授，国际公认的 IBD 专家。他是 IHU INFINY 的主任，该研究所致力于预防和治疗 IBD。 会议：IBD 的新治疗方法 时间和日期：2024 年 10 月 13 日，下午 3:30-4:30 CEST 有关 OPM 临床计划和公司更新的更多信息，请访问该公司的网站（https://www.oncodesign.com/fr/）。会议计划可在 UEG 网站上找到。关于 Oncodesign Precision Medicine (OPM) Oncodesign Precision Medicine (OPM) 成立于 2022 年，是一家专注于精准医疗的生物制药公司，致力于发现治疗耐药性和转移性癌症的方法。OPM 目前有两种激酶抑制剂处于临床试验阶段：OPM-101 用于治疗慢性免疫炎症性消化系统疾病，在健康志愿者的 I 期试验中表现出较高的靶标参与度和无毒性。Ib/IIa 期计划于 2024 年底开始。OPM-201 已授权给 Servier 用于治疗帕金森病，
高通量 PROTAC 化合物筛选工作流程，用于在 Orbitrap Astral 质谱仪上进行靶向蛋白质降解，并进行准确的无标记定量
靶向蛋白质降解 (TPD) 是药物发现中一种新兴的变革性策略，它利用细胞蛋白质降解过程来选择性消除有害蛋白质。通过实现与泛素化蛋白酶体系统的诱导接近，小分子促进致病蛋白质的降解，为以前所未有的精度和功效针对多种疾病靶向以前无法用药的蛋白质打开了大门 (图 1)。直接设计能够选择性促进诱导接近的化合物在实践中具有挑战性，因此具有可靠定量准确性的化合物筛选是 TPD 领域药物发现的关键阶段。需要对大量化合物进行准确定量筛选，这使得基于高通量质谱的工作流程成为确保准确鉴定先导化合物的不二选择。
我们正在寻找有上进心的人士在运营部门工作
时间安排：在旺季期间，包括该职位在内的所有密西西比号机动船船员都实行 15 天上班 6 天休息的时间表，工作时间从周三开始和结束。在这 15 个工作日中，员工将继续在密西西比号机动船上工作，并提供餐饮和住宿。该职位实行 6 小时上班 6 小时休息的时间表，并可能在白班和夜班之间轮换。在非旺季期间，船员只上白班，船只驻扎在田纳西州孟菲斯的 Ensley Engineer Yard，工作时间为 5 天/8 小时或 4 天/10 小时。在旺季期间，船只将在密西西比河的广泛地点工作。这是一个永久性的季节性职位；在非旺季期间，季节性工人通常会处于无薪状态（被解雇）。
欧盟-US在供应链多元化和弹性上进行协调的潜力
如下所述，用于确保供应链的措施各不相同。它们的范围从补贴到贸易控制，再到新的国际论坛和联盟。这些措施对全球经济一体化的影响尚未完全实现。但是，广泛采用旨在确保供应链的措施引起了人们对全球化未来的关注。3尽管“没有迹象表明全球化程度发生了重大变化，被粗略地定义为全球贸易与GDP的比率”，但越来越多的证据表明，在这些稳定的总体趋势下，确实发生了经济分裂，实际上发生了经济分裂，5尤其是整个国家集团。例如，根据国际货币基金组织（IMF）的数据，在2022 - 2023年，美国倾向国家和中国国家之间平均加权四分之一季度的贸易增长近5个百分点低于2017 - 2022年期间的平均季度贸易增长。6个全球供应链，尤其是国家为保护它们所采取的措施，从而提供了尖锐的镜头，可以通过该镜头探索国家之间的冲突和协调方式。
在要求的项目的背景下计划的培训计划。要求的FPI候选人将在生物学博士学位上进行博士学位论文
培训计划在要求的项目的背景下计划的培训计划将在马德里大学合并大学的生物学博士学位课程中为她/他的博士学位论文。培训计划的主要目的是制定一个完全独立的研究人员，能够提出成熟的假设，计划实验并为高级国际期刊编写手稿。更重要的是，该培训将着重于开发未来的研究项目，以申请可用的电话，并为候选人做准备担任博士后职位。因此，候选人将参加专门的课程和讲习班，旨在提高其技能集（例如机器学习，生物信息学）以及专业技能的发展（例如领导研讨会，授予写作）。MNCN具有创建卓越的协作研究和学术环境的目标，以激励和支持最具竞争力的研究小组并吸引最好的学生。MNCN致力于通过雇用新员工来改善多样性和包容性：MNCN将寻求机构支持其设施的全面翻新（包括实验室，收藏和展览），并促进科学人员的培训，并培训我们的员工和与其他研究中心和大学的知识和现有合作。MNCN积极参与由欧洲资助的Synthesys+计划，该计划使研究人员可以短期访问以使用欧洲博物馆和草药的收藏，员工经验和分析装置。MNCN旨在加强与不同大学的国家和国际大学，教学和组合硕士学位和其他研究生课程的联系，从而获得实习生的本科生，并监督最终学位的项目，硕士的论文和博士学位。新成立的研究生咨询委员会将设计一项针对早期职业科学家的科学发展的持续培训和监测的计划，以确保最佳实践。在请求的项目的背景下，候选人将接受培训的野外工作和实验室技术，学习捕获和取样鸟类，并在收集，鉴定和定量的不同种类的寄生虫，数据统计分析以及科学论文的统计分析中获得形成。通过参与MNCN教授的“自然科学实验的阶乘设计和分析”课程，将加强统计技能。此外，候选人有必要通过执行可用课程（Centro de estudios Biosanitarios -http://ceb.edu.es）来获得训练以对动物进行实验。也将鼓励他或她向科学大会介绍沟通。最后，我们将加强他/她的能力，并建议他/她在生态科学系（智利生态与生物多样性研究所）或目前与我们的团队联系的其他人。最后，为了向其他学生介绍科学，编队计划包括指导最终学位（TFG）的学生，例如过去几年成功创作的学生。
Exhubert：通过块扩展加强休伯特，并在37个情绪数据集上进行微调
基础模型通过利用其预先训练的代表来捕获语音信号中的情感模式，在语音情感识别（SER）中表现出了巨大的希望。为了进一步提高各种语言和领域的SER性能，我们提出了一种新颖的方法。首先，我们收集了Emoset ++，这是一个全面的多语言，多种文化的语音情感语料库，具有37个数据集，150,907个类型，总持续时间为119.5小时。第二，我们介绍了exhubert，这是Hubert的增强版本，它是通过骨架扩展和对E Mo s et ++进行微调实现的。我们将每个编码器层及其权重填充，然后冻结第一个重复，集成了零零的线性层并跳过连接以保持功能并确保其适应性的能力，以便随后进行微调。我们在看不见的数据集上的评估显示了Exhubert的功效，为各种SER任务设定了新的基准标记。模型和有关E Mo S et ++的详细信息：https：//huggingface.co/amiriparian/exhubert。索引术语：情感计算，语音情感识别，变形金刚，深度学习
对安全键的定量分析并在GitHub上进行签名
向研究生委员会：我在此提交了帕克·N·科利尔（Parker N. Collier）撰写的论文，名为“对安全密钥的定量分析并在Github上进行签名”。我已经检查了本文和内容的最终电子副本，并建议将其部分符合计算机科学专业的科学硕士学位的部分满足。
蛋白质稳定性通过微调蛋白质语言模型在大型数据集上进行微调
蛋白质稳定性在多种应用中起着至关重要的作用，例如食物加工，治疗剂和致病突变的鉴定。工程运动企业寻求提高蛋白质稳定性，并且对简化这些过程有浓厚的兴趣，以便能够快速优化高度稳定的蛋白质，并且迭代较少。在这项工作中，我们利用巨型尺度数据集探索了为稳定性预测优化的蛋白质语言模型。ESM Therm受过训练，该培训是根据461个蛋白质结构域衍生的528K天然和从头序列的折叠稳定性训练，可以容纳缺失，插入和多点突变。我们表明，蛋白质语言模型可以进行微调以预测折叠稳定性。ESM Therm在小蛋白质结构域上合理地执行，并将其推广到训练集远端的序列。最后，我们讨论了模型的局限性，与其他最先进的方法相比，将其推广到较大的蛋白脚手架。我们的结果强调了对各种数据集上进行大规模稳定性测量的需求，该数据集反映了自然界中通常观察到的序列长度的分布。
在多通道超图神经网络上进行课程推荐的分层增强学习
随着大规模开放在线课程的广泛流行，个性化的课程推荐由于吸引用户的学习效率而变得越来越重要。在实现有希望的表演时，目前的作品在用户和其他MOOC实体中所遭受的不同。为了解决这个问题，我们建议使用多个通道H ypergraphs神经网络进行H ierarchical增强学习（称为HHCOR）。具体来说，我们首先构建了一个在线课程超图作为环境，以考虑所有实体，以捕获复杂的关系和历史信息。然后，我们设计了一种多通道的预言机制来汇总在线课程超图中的嵌入，并通过注意力层提取用户。此外，我们采取了两级决策：评级课程的低级效力，而高级级别则将这些考虑因素整合在一起以最终确定该决定。最后，我们在两个现实世界数据集上进行了广泛的实验，定量结果证明了该方法的有效性。