引言三阴性乳腺癌(TNBC)是由缺乏雌激素受体(ER),孕酮受体(PR)或人表皮生长因子受体2(HER2)所定义的异质乳腺癌组,并将其最小分类为4个基因组亚型(1)。TNBC患者在用新辅助蒽环类药物/含巨烷烷烷/含巨烷的治疗方案(2)治疗时,患者的病理完全反应(PCR)为30%至53%,最近,在用免疫检查点阻断(ICB)(ICB)治疗后,在一部分患者的PCR率中,PCR率得到了改善(3)。在用抗体毒物结合物(4)或ICB结合PD-L1 + TNBC中的化学疗法(5,6)中,也有最近改进的改进。但是,迫切需要确定可以增强对化疗和免疫疗法反应的治疗脆弱性和治疗方法。
Georgi Kostov 1,Rositsa Denkova-Kostova 2,Zapryana Denkova 3,Nenko Nenov 4,Nenko Nenov 4,Vesela Shopska 1,Mina Dzhivoderova-Zarcheva 5,Desislava Teneva 6,Desislava Teneva Teneva Teneva 6,Bogdan Goranov 7 ,纳迪亚·奥拉哈尔(Nadia Oulahal)8,佛罗伦萨胡森10,伊夫·沃切10,帕斯卡·德格雷夫8✉1葡萄酒和啤酒技术系; 2生物化学和分子生物学系; 3微生物学系; 4工业热技术部; 5烟草,糖和植物精油技术系,食品技术大学,马里茨大道26号,保加利亚Plovdiv 4002; 6实验室生物学活性物质 - Plovdiv,有机化学研究所,与植物化学中心,保加利亚科学学院,139 Ruski Boulevard。; 4000 Plovdiv,保加利亚; 7实验室LB LICT BASS Ltd.,154 Vasil Aprilov Boulevard,4000,Plovdiv,保加利亚; 8 Univ Lyon, Université Claude Bernard Lyon 1, ISARA Lyon, Laboratoire de Bioingéniérie et Dynamique Microbienne aux Interfaces Alimentaires (BioDyMIA, EA n°3733), IUT Lyon 1 - Département de Génie Biologique, technopole Alimentec, rue Henri de Boissieu, 01000 Bourg en Bresse, 法国; 9 Univ Lyon,Claude Bernard Lyon Univer,Isara Lyon,Laboratoire deBioingéniérieet Dynamique Microbienne Aux接口Alimentaires(Biodymia,Ea n°3733),Isara Lyon,23 Rue Jean Baldassini,69007 Lyon,France; 10大学。Bourgogne Franche-Comté,Agrosup Dijon,Pam(ProcédésAlimentaireset Microbiologiques)umr a 02.102,21000 dijon,法国摘要摘要
K. Anusha 1,R J Anandhi 2,Alok Jain 3,Monica Garg 4,Ali Saeed 5,K.D。Bodha 6* 1印度Telangana海得拉巴MLR理工学院CSE-AI&ML部门。2印度班加罗尔新地平线工程学院信息科学工程系。3印度Phagwara的可爱专业大学。 4劳埃德法学院,地块号 11,知识公园II,大诺伊达,北方邦201312。 5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院,伊拉克6 Galgotias工程技术学院,印度大诺伊达,伊斯兰教大学。 摘要。 鉴于当代的社会,生态条件和新颖的风险,需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。 ,鉴于客户对增强功率质量的需求增加了,它针对更安全,更灵活和可靠的系统的开发。 本文重点关注新一代智能电网(SG)的特征,重点是高级通信和控制,以创建灵活和自我修复的电源系统。 本文研究了功能,例如故障检测,隔离和功率恢复,以及用于批量传输和分布的复杂QoS。 此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流(DSOPF)作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。3印度Phagwara的可爱专业大学。4劳埃德法学院,地块号11,知识公园II,大诺伊达,北方邦201312。5伊斯兰大学伊斯兰大学医学技术学院,伊拉克6 Galgotias工程技术学院,印度大诺伊达,伊斯兰教大学。摘要。鉴于当代的社会,生态条件和新颖的风险,需要物理升级和扩大印度不足和负担过负担的电力结构不足和负担过重的电力结构。,鉴于客户对增强功率质量的需求增加了,它针对更安全,更灵活和可靠的系统的开发。本文重点关注新一代智能电网(SG)的特征,重点是高级通信和控制,以创建灵活和自我修复的电源系统。本文研究了功能,例如故障检测,隔离和功率恢复,以及用于批量传输和分布的复杂QoS。此处提供的推理为采用动态概率最佳功率流(DSOPF)作为智能电网的重要推动力提供了重大支持。本文扩展了如何将DSOPF添加到增强的DMS功能可以促进这些设计目标并为渐进的集成电网提供基础。
消费和生产(SCP) - 确实在整个可持续发展目标方面协同效益。此外,前瞻性,创新的业务和其他组织已经开始采用循环经济实践和技术,而这反过来又是针对东南亚地区循环经济过渡的业务行动。该活动将汇集政策制定者和利益相关者,以讨论与可持续发展目标(SDG)8紧密结合的循环经济的重要性,该目标强调促进所有人促进包容性,可持续的经济增长,就业和体面的工作,SDG9对创新和SDG12在可持续消费和生产方面。循环概念和最佳实践应嵌入经济体系,政府,企业和社区中,以创造一种弹性,资源有效的经济。
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重组腺相关病毒 (rAAV) 平台有望用于体内基因治疗,但抗原呈递细胞 (APC) 的不良转导会削弱其应用前景,而抗原呈递细胞又会引发宿主对 rAAV 表达的转基因产物的免疫。鉴于最近接受高剂量全身 AAV 载体治疗的患者出现的不良事件,推测这些不良事件与宿主的免疫反应有关,开发抑制先天性和适应性免疫的策略势在必行。使用 miRNA 结合位点 (miR-BS) 来赋予内源性 miRNA 介导的调控,使转基因表达脱离 APC,有望降低转基因免疫力。研究表明,将 miR-142BSs 设计到 rAAV1 载体中能够抑制树突状细胞 (DC) 中的共刺激信号、减弱细胞毒性 T 细胞反应并减弱小鼠转导肌细胞的清除,从而允许在肌纤维中持续转基因表达,同时几乎不产生抗转基因 IgG。在本研究中,我们针对 26 种在 APC 中大量表达但在骨骼肌中不表达的 miRNA 筛选了单个和组合 miR-BS 设计。高免疫原性卵清蛋白 (OVA) 转基因被用作外来抗原的替代物。在成肌细胞、小鼠 DC 和巨噬细胞中进行的体外筛选表明,miR-142BS 和 miR-652-5pBS 的组合强烈抑制了 APC 中的转基因表达,但保持了成肌细胞和肌细胞的高表达。重要的是,携带这种新型 miR-142/652-5pBS 盒的 rAAV1 载体在小鼠肌肉注射后比以前的去靶向设计实现了更高的转基因水平。该盒强烈抑制细胞毒性 CTL 激活和
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1 Division of Paediatric Cardiac Plegery, Aphm La Timone, Marseille, France, 2 department of pediatrics, Division of Neurology, Timone Hospital, Marseille, France, 3 Department of Neuroradiology, Aphm La Timone, Marseille, France, 4 Cemerem, Aphm la Timone, Marseille, 5 Aix-Marseille Unit For Clinical Research and Economic Evaluation, AP - HM, Marseille, France, 6 Department of Paediatric Neurology, APHM La Timone, Marseille, France, 7 Department of Paediatric Cardiology, Aphm La Timone, Marseille, France, 8 Department of Paediatric Aneshesia and Intensive Care Unit, APHM Marseille, France, 9 Department of Neonatology, Aphm La Conception, Marseille, France, 10 Aix Marseille Univ, CNR,LPL,Aix-en-Provence,法国,11 Inserm U1106系统神经科学研究所,法国Marseille,法国
本文提出了对知识表示与推理(KRR)与机器学习(ML)之间的会议点的初步调查,这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先,确定并讨论了一些常见的问题,例如所使用的表示类型,知识和数据的作用,缺乏或信息过多,或者需要解释和因果理解。然后,调查是在七个部分中组织的,涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及典型方法的部分开始:归纳逻辑编程,统计关系学习和Neurosymbolic AI,其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后,我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识,范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题,或者使用知识图来学习。然后,下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如,可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射击学习中利用语义特征,以弥补缺乏数据;或者我们可以利用类比来学习目的。相反,另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如,人们可以学习特殊类型的规则,例如默认规则,模糊规则或阈值规则,或特殊类型的信息,例如约束或偏好。本节还涵盖正式概念
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