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对从Larimichthys鳄鱼分离的大环病毒的基因组和蛋白质组学特征的全面分析
结果：FD201807基因组包括112,214 bp的双链DNA，G + C含量为53.53％。它包含130个潜在的开放式阅读框架，编码能力范围为41至1,293个氨基酸。对全基因组序列的系统发育分析表明，与FD201807相关的最接近的巨型细胞病毒是Pompano Iridovirus，其序列身份为98.98％。在病毒感染的细胞培养上清液中鉴定了27种病毒蛋白的无标记蛋白质组学分析，而FD201807的纯病毒病毒中的46种病毒蛋白。在这些病毒感染的细胞培养上清液和纯净的病毒样品中都检测到19种病毒蛋白，而在病毒感染的细胞培养上士中仅鉴定了8种病毒蛋白。值得注意的是，有两种蛋白质来自培养的细胞系MFF-1（普通话炸细胞系-1），即细胞色素c和泛素激活酶E1，它们都存在于纯化的病毒样品和受感染细胞的培养物中。这些细胞蛋白可能与病毒宿主蛋白相互作用和/或宿主细胞凋亡有关。
未知主要起源癌的全面基因组分析：考虑库比斯科研究设计的回顾性分子分类
背景。未知原始起源（CUP）的癌占新诊断的晚期恶性肿瘤的2％ - 5％，并以化学疗法作为护理标准。Cupisco（NCT03498521）是一项正在进行的随机试验，该试验使用全面的基因组亲膜（CGP），将杯赛患者分配给基于基因组亲实现的靶向或免疫疗法治疗臂。，我们对CGP的杯子病例进行了重新观察分析，以确定有多少有资格进入实验性杯状臂的可能有资格。材料和方法。使用基于混合捕获的基础CDX分析（平均覆盖范围，> 600倍）分析了基础库数据库中基础科目数据库中的腺癌和未分化的杯子标本。确定了基因组改变，微卫星不稳定性（MSI），肿瘤突变负担（TMB），杂合性（GLOH）的基因组丧失（GLOH）和程序性死亡 - 结构1（PD-L1）阳性。
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6校正：使用人肝组织外植体（PLOS ONE 12：8（e0181962）doi：10.1371/journal.pone.0181962） 6校正：在感染模型中，在感染模型中，Entamoeba Histoltica vs E. Dispar的致病基因的差异表达：PONE.0181962）6校正：在感染模型中，在感染模型中，Entamoeba Histoltica vs E. Dispar的致病基因的差异表达：PONE.0181962）
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3学术生产CH HumanIndex 2008-2021 4学术生产SCIC 2000-2017 5项目DGPO 2018-2022 6 Tutory 2008-2025 7 2008-2021
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1 MECHANICAL DEGREE FACULTY OF SCIENCES 17 2024-2 2 VECTOR MECHANICAL Bachelor Faculty of Sciences 14 2024-1 3 MECHANICAL Bachelor Vectorial Faculty of Sciences 17 2023-2 4 Mechanical Degree Vector Faculty of Sciences 10 2023-1 5 Mechanical Degree Vector Faculty of Sciences 5 2022-2 6 Mechanical Bachelor of Sciences Faculty of Sciences 29 2022-1 7 1 2022-1 8机械学学院学院5 2020-1 9矢量机械学学士学位学院24 2019-1 10机械学士学位科学学院49 2018 2018-2 11机械学位科学学院2016-2 15机械学位学院29 2016-1 16机械学位科学学院22 2015-2 2015-2 17矢量机械学院31 2015-1-11机械学位学位科学学院27 2014-2 19机械学位媒介学院30 2012-1-23矢量机械学士学位学院17 2010-1-14电磁学学位I科学学院13 2009-2
利用人工智能在美国金融行业打击洗钱和欺诈：全面分析
摘要本研究探讨了人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）的变革性作用，在增强美国金融行业中洗钱和欺诈的检测和预防。该研究旨在分析AI驱动的技术如何显着提高欺诈检测系统的准确性，效率和可扩展性。该研究的重点是检查各种机器学习算法，包括诸如逻辑回归和决策树等监督技术，以及无监督的方法，例如聚类和异常检测。这些技术用于分析历史数据，检测模式并实时识别可疑交易或欺诈行为。该研究方法包括对欺诈检测中AI应用的现有案例研究和文献的全面综述，强调了在金融机构中成功实施ML模型。调查结果表明，机器学习模型（例如随机森林和支持向量机器）已被证明有效地检测和防止具有高精度和召回率的欺诈活动。此外，AI与实时数据分析功能的集成可以连续监测和立即检测不规则性。该研究得出结论，美国的金融机构必须利用AI的进步来增强风险管理系统，改善欺诈检测并减轻洗钱的风险。通过采用机器学习算法，金融组织可以保持领先地位
氯胺酮辅助心理治疗普遍焦虑症：一份全面的病例报告，使用磁脑电图进行整合的神经生理成像
此详细案例报告探讨了氯胺酮辅助心理治疗（KAP）在30年代后期的男性患者治疗焦虑症（GAD）（GAD）和抑郁症状中的应用。N-甲基-D-天冬氨酸（NMDA）受体拮抗剂氯胺酮由于其快速且稳健的抗抑郁作用而在情绪和焦虑症的治疗中取得了显着突破。临床前研究表明，氯胺酮促进了大脑的生物学改变，包括增强神经可塑性。然而，迄今为止，还没有使用磁脑摄影（MEG）（一种强大的功能性神经影像学方式）检查了KAP的纵向效应。静止状态MEG（RSMEG）扫描允许探索与KAP相关的情绪和焦虑症状变化的神经相关性，包括参与认知和情绪调节的大脑网络之间的功能连通性。在本案例研究中，一个中等重度GAD的成年男性参与者在基线时进行了两次RSMEG扫描和认知测试，在6个标准氯胺酮给药和2个整合会议中的6次会议中有4个，其中一部分是一项协议的一部分，该协议总共包括6次KAP会话和四次集成。我们在5个功能网络中测量了功能连接性 - 默认模式，注意力，中央执行，运动和视觉以及神经振荡活动。我们看到5个网络中的4个中的功能连接增加。这与皮质β活性的显着增加相吻合，抑制作用的标志，theta振荡的降低，GAD7和PHQ9分数的降低以及提高了注意力。总而言之，这些发现强调了RSMEG检测KAP诱导的大脑网络变化的能力，提供了一种有希望的工具，用于识别临床相关的神经相关性，可以通过电生理学变化来预测和监测治疗结果。
基于机器学习的无线通信的自动调制识别：全面调查
摘要信息和无线通信技术的快速发展，以及最终用户数量的大幅度增加使无线电频谱比以往任何时候都更加拥挤。此外，随着电磁环境正在发展并变得越来越复杂，提供稳定且可靠的服务是具有挑战性的。因此，迫切需要更可靠和智能的通信系统，以提高频谱效率和服务质量以提供网络资源的敏捷管理，从而更好地满足未来无线用户的需求。特别是自动调制识别（AMR）在大多数智能通信系统中起着至关重要的作用，尤其是随着软件定义无线电（SDR）的出现。AMR是在认知无线电（CR）中执行频谱传感的一项必不可少的任务。多亏了深度学习（DL）应用中的显着进步，已经提供了新的和强大的工具，可以解决该领域的问题。因此，今天，将DL模型整合到AMR中已引起了许多研究人员的关注。这项工作旨在提供针对单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统的最新机器学习（ML）AMR方法的全面最新审查。此外，将确定每个模型的体系结构，并在规范和性能方面进行详细的比较。最后，提供了开放问题，挑战和潜在的研究方向的概述以及讨论和结论。
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10个聚（Allylamine）-Copper（ii）配位复合物在核心@shell@shell upconversion纳米颗粒上移植，用于超快和对植物提取物中植物激素水杨酸的敏感测定