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World File Search System增强的
等肌苷通过抑制PDHB介导的葡萄糖代谢的重编程来减轻肝细胞癌的进展 使用行列式量子... 对电子fock态进行采样 作者校正：探索性研究局部泛焦油抑制剂在眼皮GVHD小鼠模型中的功效 透皮微针辅助超声增强的CRISPRA系统，以实现肥胖症的Sono-Gene疗法 评论 应用药物诱导的生长速率抑制和细胞内药物暴露用于全面评估细胞药物敏感性 作者校正：通过西班牙埃尔米隆洞穴的晚更新世，对人类和食肉动物持久性的沉积古代DNA观点 granzyme k激活整个补体级联 牙科的压力
丙酮酸脱氢酶B（PDHB）是丙酮酸脱氢酶复合物的重要组成部分，与改变肿瘤代谢和促进恶性肿瘤有关。然而，PDHB对肝细胞癌（HCC）代谢重编程的特定影响及其在肿瘤进展中的作用仍有待阐明。在我们的研究中，我们发现了HCC内PDHB表达的明显升高，与延迟的肿瘤分期，肿瘤分级升高和预后结局降低相关。PDHB过表达驱动体外和体内肿瘤的生长和转移。从机械上讲，PDHB通过与SLC2A1，GPI和PKM2的启动子区域结合，介导了代谢重编程，从而促进了糖酵解相关的基因转录，从而有助于HCC索拉非尼替尼耐药。另外，同肌固定会是PDHB的靶向抑制剂，并对HCC发挥抗肿瘤作用。在小鼠异种移植模型中，同肌苷和索拉非尼的组合比单独的索拉非尼表现出明显更好的作用。总而言之，我们的研究证实了PDHB为一种能够预测HCC肿瘤进展的致癌耐药性相关基因。PDHB和等肌苷可能是肝癌靶向和联合疗法的潜在途径。
增强的堆叠合奏模型，以准确诊断
摘要：帕金森氏病（PD）的发病率为15至43个LAC人群，估计表明印度患有一名LAC PD患者，并且预计世界上PD患者数量最多。大约40-45％的患者在22-49岁时具有初始运动表现，这被称为早期发作帕金森氏病（EOPD）（Early等人（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。 该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。 该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。 通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。 该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。 随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。 另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。 相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。 这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。（EOPD）在印度与西方人口，n.d。）1。该研究旨在利用人工智能和机器学习的力量开发诊断帕金森氏病（PD）的预测模型。该计划与医疗保健研究中人工智能（AI）的潜力不断增长，尤其是在应对PD诊断等分类挑战时。通过利用高级算法和数据分析技术，这项研究增强了PD的早期预测，促进及时干预并改善患者的预后。该研究的顶峰以K-Nearest-Neighbors（KNN）算法为特征，其精度得分为97.44％，最大的判断程序能力和90.78％的KAPPA统计量为90.78％，这解释了诊断的最高水平。随机森林，KNN和Adaboost的堆叠产生100％的特异性和F1评分。另外，这两种算法的ROC AUC得分为100％，因此在歧视模型的精确竞赛中占据了基础。相反，在所有性能指标中，幼稚的贝叶斯分类器的性能均较低。这可能导致患者护理和治疗方法的革命性转变。这项研究中检索到的事实导致了整体和KNN算法在预测帕金森氏病中的困惑。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。 关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。1印度与西方人口的早期发作帕金森主义（EOPD）。关键字：帕金森氏病，机器学习，分类，堆叠模型，诊断，合奏分类器。
透皮微针辅助超声增强的CRISPRA系统，以实现肥胖症的Sono-Gene疗法
Motoyasu Adachi 1 , Kenichi Asano 2 , Thomas Busch 3 , Tianben Ding 4 , Evan Economo 3 , Hidenori Endo 5 , Ryosuke Enoki 6 ,7 , Ritsuko Fujii 8 , 9 , Katsumasa Fujita 10 , 11 , 12 , Kyoko Fujita 13 , Naoya Fujita 14 , Takasuke Fukuhara 15，Josephine Galipon 16，17，18，Hiroshi Harada 19，Yoshie Harada 20，21，22，Takeshi Hayakawa 23，Shinjiro Hino 24，Eishu Hirata 25，26，Tasuku Honjo 27 ，33，Yuichi Iino 34，Hiroshi Ikeda 35，Koji Ikeda 36，Yuji Ikegaya 37、38、39，Daichi Inoue 40，Tsuyoshi Inoue 41，Masaru Ishii Ishii 42、42、43、43、43、44，Shoji Ishizaka 45 45，45，izakakiizakiizakiizakiizakiizakiizakiizakiiza 45，45，akihito 45 Kimitsune Ishizaki 48，Terumasa Ito 49，Kenji Kabashima 50，Takaaki Kajita 51,52,53，Azusa Kamikouchi 54，Hiroshi Kanno 4,55，Hitoshi Kasai 56，Satoshi Kasai 57 Kikuchi 60，Yasutaka Kitahama 4，Koichi Kobayashi 61，Satoshi Kodera 62，Tamiki Komatsuzaki 63,64,65，Hidetoshi Kono 1,66，Hidetoshi Kono 1,66，Tsuyoshi Konuma 67，Yassei Konuma 67，Yassei Kudo 68，daiSuke Kumike Kumike Kumuke 69， Shoen Kume 70, Erina Kuranaga 71,72, Fabio Lisi 4, Kiminori Maeda 73, Kazuhiro Maeshima 74,75, Kanetaka M. Maki 76, Hiroyuki Matsumura 4, Takeo Minamikawa 77, Emi Minamitani 47,78, Yoshiko Miura 79, Kyoko Miura 80, Norikazu Mizuochi 81,82,83, Masayoshi Mizutani 84, Hiroki Nagashima 73, Ryoichi Nagatomi 85,86, Kuniyasu Niizuma 55,87,88, Masako Nishikawa 89, Emi Nishimura 90,91, Norihiko Nishizawa 92, Hiroaki Norimoto 54,61, Osamu Nureki 34, Fumiaki Obata 19,93, Shizue Ohsawa 54, Misato Ohtani 94, Yoshikazu Ohya 94, Kimihiko Oishi 95, Mariko Okada 20, Taku Okazaki 96, Satoshi Omura 97, Yuriko Osakabe 70, Tsuyoshi Osawa 98，Yukitoshi Otani 99，Walker Peterson 4，
在丙烯腈丁二烯苯乙烯/木薯上的拉米纤维增强的准备和表征
对材料的需求不断增加，随着时间的流逝，人们对环境下降的忧虑越来越令人担忧，这引起了人们对环境友好型复合材料的关注。本研究旨在通过在ABS/CS混合矩阵中加强拉米纤维（RF）来开发生物复合材料，以增强机械特性和生物降解性。使用氢氧化钠（NaOH）化学处理增加了纤维的表面粗糙度。ABS/CS/RF复合材料通过两卷厂进行了复合，并使用热压缩造型机产生了含有不同重量百分比（5、10、15、20）的床单（5、10、15、20）。测试了制备的复合材料，以评估其生物降解性，吸水性，机械性能和粘弹性特征。生物降解测试结果表明，纯ABS中纤维浓度与生物降解程度之间存在正相关。ABS/CS混合物的拉伸强度和模量分别增加了60％和14.28％。添加20 wt％的RF时，冲击强度提高了117％。45天后，ABS/CS/RF复合材料的降解增加了1.375％。但是，DMA结果对存储模量显示不良影响。
AAS 25-159增强的故障弹性 - ...
本文调查了使用深度强化学习（DRL）训练的政策的弹性，以解决敏捷的地球观察卫星调度问题（AEOSSP），重点是操作过程中反应轮（RW）断层的影响。尽管基于DRL的策略旨在处理动态和不可预见的场景，但在断层条件下的弹性并未得到很好的理解。本研究评估了各种断层场景下此类政策的适应性，从而确定了性能和安全性降解的阈值。调度问题被提出为可观察到的马尔可夫决策（POMDP），并使用在无故障环境中训练的策略解决。然后在各种故障场景中测试该策略，包括单独的RW故障，功率限制，摩擦增加，编码器测量错误以及电池容量。结果探索了界限，随着RW越来越多的断层，发生重大的性能和安全性降解。功率限制，摩擦和电池容量故障会随着故障严重程度的增加而导致逐渐下降的性能下降，并具有明显的安全阈值。但是，由于基于扭矩的态度控制机制，编码器断层的性能影响最小。
空化增强的生物降解性
处理有机材料（例如动物废物，乳制品和家禽）的加工厂中废物流的管理通常非常精力充沛。由于这些有机废物流非常丰富，因此减少能源消耗的有效策略是厌氧消化，它将养分转化为富含能量的生物甲烷。厌氧消化是一个生物学过程，其中有机材料在没有氧气的情况下被分解。微生物分解有机物，并产生富含甲烷的沼气和富含营养的过量污泥作为副产品。在过程的进一步过程中，多余的污泥的悬浮部分通过脱水而机械地分离，而溶解的有机分数则在生物学上进行处理。沼气可用于产生电力和热量，可在加工厂内使用，从而减少对外部能源的依赖。然而，厌氧消化的效率可能受废物原料（例如脂肪和复杂有机材料）的生物降解性差的限制，从而导致生物甲烷产量低以及反应堆过量液体含量的高化学负载。
关于人类增强的讨论符合科学
摘要从学术文章集合中对引文流的分析可能会为其主题重点和主要概念的家谱提供宝贵的见解。在这项研究中，我们采用主题模型来描述1,360篇关于增强人类生活的生物伦理讨论的论文。随后，我们对该子库中引用的近11,000份参考文献进行了分析，从鸟眼的角度来进行定量检查，这一学者的开放程度到生物科学中产生的专业知识。尽管几乎一半的分析参考文献指出了被归类为自然科学和工程（NSE）的期刊，但我们并未发现在生物科学对人类增强讨论的讨论中最新发现的智力影响的有力证据。我们认为，围绕人增强的大部分话语都以“科学虚构的思想习惯”所影响。我们的发现指出，在讨论有关增强人类生活的讨论中需要采取更加了解科学的方法。
华盛顿州的海洋碱度增强的调节
萨宾气候变化中心法律制定了应对气候变化，培训法律专业学生和律师使用的法律技术，并为法律界和公众提供有关气候法和监管中关键主题的最新资源。它与哥伦比亚大学气候学校的科学家紧密合作，并拥有各种政府，非政府和学术组织。Sabin Center for Climate Change Law Columbia Law School 435 West 116th Street New York, NY 10027 Tel: +1 (212) 854-3287 Email: columbiaclimate@gmail.com Web: https://climate.law.columbia.edu/ Twitter: @ColumbiaClimate Blog: http://blogs.law.columbia.edu/climatechange免责声明：此报告仅是Sabin气候变化法中心的责任，并不反映哥伦比亚法学院或哥伦比亚大学的观点。本报告是一项仅供参考目的提供的学术研究，不构成法律建议。信息的传输不是打算创建的，并且收据不构成，这是发件人和接收者之间的律师 - 客户关系。，没有任何一方不得采取或依靠本报告中包含的任何信息，而不会先寻求律师的建议。关于作者：Ashwin Murthy是Sabin气候变化法中心的负面排放研究员。Korey Silverman-Roati是Sabin中心的碳管理和负排放的高级研究员。致谢：本文的准备得到了Spitzer Trust的慷慨支持。封面图像：Puget Sound，n nitional W Ildlife f Ederation。Romany M. Webb是萨宾中心的副主任，哥伦比亚法学院的研究学者，哥伦比亚气候学校的气候辅助助理教授以及哥伦比亚新闻学研究生院的气候科学高级顾问。
genepi：用于整个基因组测序分析的GPU增强的下一代生物信息学管道
驱动了对高级计算基础架构进行分析这些大数据集的需求。这项工作的目的是引入一条创新的生物信息学管道，名为Genepi，以进行WGS简短配对读数的有效和精确分析。构建在具有模块化结构的NextFlow框架上，Genepi结合了GPU加速算法并支持多种工作流程配置。管道可自动从生物学WGS数据中提取生物学相关的见解，包括：与疾病相关的变体，例如单核苷酸变体（SNV），小插入或缺失（Indels），拷贝数变体（CNV）和结构变体（SVS）。针对高性能计算（HPC）环境进行了优化，它利用了工作 - 安排的提交，并行处理以及为每个分析步骤量身定制的资源分配。对合成数据集进行了测试，Genepi准确地识别了基因组变量，并且具有与最新工具相当的性能。这些功能使Genepi成为研究和临床环境中大规模分析的宝贵工具，这是朝着建立国家计算和技术医学中心的关键一步。
使用增强的DCNN-GAN
摘要 - X射线血管造影中冠状动脉片段和狭窄的冠状动脉片段和狭窄的检测和诊断至关重要，但是，原始图像中图像质量的变化，噪声和伪影造成了当前算法的明确困难。这些问题通过传统方法对有意义的分析构成了挑战，这损害了检测算法的效率。为了克服这些缺点，当前的研究提出了一种新的集成深度学习技术，该技术将深度卷积神经网络（DCNN）与双重条件检测中的生成对抗网络（GAN）相结合。从X射线血管造影图像中提取的详细特征学习是通过DCNN进行的，其中考虑了血管结构和自动病理区域的检测。gan的使用是用合成图像，扭曲和视觉噪声进一步丰富数据集，这将使模型更容易受到各种图像条件的影响。两种方法都将有助于更好地分类正常和病理区域，并且对所获得图像的质量的敏感性降低。因此，提出的方法显示了诊断准确性的提高，作为心血管系统临床决策的坚实基础。已通过以下评估指标证明了建议方法的功效：97.9％的F1得分，98.7％的精度，98.2％的精度和98％的召回率。它通过在困难的成像环境中提供更好的结果来揭示了使用算法进行心血管评估的决定性进步。与传统方法相比，结果证明了牙菌斑和狭窄识别的更高灵敏度和准确性，这证实了使用建议的DCNN-GAN方法来考虑医学成像中实际波动的效率。