目的。从转移性cast割敏感的疾病癌(MCSPC)到cuast割耐药性(MCRPC)的进展表明,前列腺癌的致命表型。鉴定与MCRPC相关的基因组改变可能有助于发现药物开发的新靶标。在大多数患者中,由于仅骨转移的占主导地位,接受肿瘤活检是具有挑战性的。在这项研究中,我们假设机器学习(ML)算法可以鉴定出将MCRPC与MCSPC区分开的基因组改变(GAS)的临床相关模式,如下一代无循环细胞DNA(CFDNA)的下一代测序(NGS)所评估。实验设计。收集了来自转移性前列腺癌男性的回顾性临床数据。包括在临床实验室改进修订(CLIA) - 诊断MCSPC或MCRPC时进行的cfDNA NG的男性。使用监督和无监督的ML算法的组合用于获得对将MCRPC与MCSPC区分开的基因组特征的可解释的,可能可行的见解。
最近的发现ITB和CD都与宿主免疫反应改变有关,并且对这些改变的先天和适应性免疫细胞的检测具有将ITB与CD区分开的潜力。ITB和CD具有不同的表观遗传学,蛋白质组学和代谢组学特征,最近的研究集中在检测这些差异上。此外,与粘膜免疫和炎症反应有关的肠道微生物组在ITB和CD中都发生了很大改变,并且是另一个潜在的边界,可以利用这两种疾病。随着技术进步,我们具有更新的放射学方式,包括灌注CT和双层光谱探测器CT肠造影,证据正在出现它们在将ITB与CD区分开的作用。最后,时间将证明人工智能的出现是否会在该领域迅速积累数据,这将是解决ITB和Crohn病之间诊断困难的难题的gamechanger。
目的,范围和数据•总结到2023年底之前的美国分布式风年度数据•分析各种尺寸的分布式风项目•提供与陆基和离岸风能分开的数据和分析•包括涡轮机制造商,项目安装人员,州机构,美国清洁电源>
什么:Sinek声称地球上的每个组织都知道他们的工作。他们出售的产品或他们提供的服务。如何:Sinek指出,一些组织知道他们是如何做到的。使他们与竞争之间区分开的事情 - 他们的“ USP”。原因:Sinek的主要主张是,很少有组织知道他们为什么要这样做。为什么不是要赚钱。这是结果。为什么是目的,原因或信念。为什么组织存在的原因。
混合工作场所将增加工作空间之间的流动。进入办公室的人流可能不一致,有些日子的活动比其他日子多。办公室将有各种用途,无论是进入专为提高生产力和协作而设计的空间、可靠的网络连接,还是帮助将工作和生活分开的目的地。无论进入办公室的可能原因有多少,决定都是经过深思熟虑的。
利用控制和设计方面的最新进步,我们的Gen3 BTM为车辆电池系统的关键热管理提供了高级功能。旨在在世界各地的广泛应用程序和市场上工作,GEN3建立在上一代BTMS设计的性能和可靠性的基础上。拆分型号设计用于与冷凝器组件与冷却器,泵和控制单元分开的易于包装。