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摘要当前,大多数本体论都是手动创建的,这是耗时且劳动力密集的。同时,大型语言模型(LLM)的高级功能已被证明在各个领域中有益,从而显着提高了文本处理和文本生成的效率。因此,本文着重于将LLMS用于本体学习。它使用手动本体构建方法作为促进本体学习LLM的基础。所提出的方法基于检索增强产生(RAG),并将其传递给LLM的查询基于手动本体论方法 - Lite本体论。已经对LLM的两种不同变体进行了实验,它们都以不同程度的程度证明了本体学学习的能力。这种方法显示了使用LLMS(半)自动化本体学习学习的方向的有希望的初始结果,并使没有先前领域专业知识的人的本体论施工过程更容易。最终的本体论是由域专家评估的,并根据定义的标准对其进行了排名。基于评估结果,最终的本体论可以用作基本版本,但是它需要域专家的进一步微调以确保其准确性和完整性。
图2:在隐性BGC的验证数据集(n = 940)的验证数据集上的现有方法的比较。a,BGC的数量通过每种方法预测至少一个化学有效的结构,并以每种方法(成功率)的至少一个为每种BGC预测的化学有效结构的百分比(成功率)。b,每种方法预测的化学有效SM结构的数量,并用每种方法预测的独特结构的百分比(唯一性)。c,通过每种方法的预测SM结构的化学空间。d,通过每种方法的分子量的分子量分布。e,通过每种方法的综合可访问性(合成可访问性得分)的分布。f,通过每种方法对预测的SM结构的QED分布(药物的定量估计值)。源数据在源数据文件中提供。
临床知识是从有关原因,预后,诊断和治疗疾病的研究中学到的信息的收集。这种类型的知识可以改善治愈性能并促进身体健康。随着大型语言模型(LLM)的出现,旨在将学术医学AI系统应用于现实世界中医学场景的医学机构(医学AI)已进入了一个新的发展时代,从而从学术和工业研究中获得了出色的著作,例如Doctorgpt和Pangus-Drug。但是,该领域缺乏对学术界和行业建立医疗AI系统的全面汇编和比较。因此,这项调查重点介绍了医疗AI系统的建筑范例,包括使用临床数据库,数据集,培训管道,整合医学知识图,系统应用程序和评估系统。我们希望这项调查可以帮助相关实践研究人员了解医疗保健各个领域的学术模型的当前表现,以及实施这些科学成就的潜在问题和未来的方向。
b'magic-角角扭曲的双层石墨烯可容纳各种有趣的物质状态,包括非常规的超导状态。但是,这种材料可以形成全新的物质状态吗?在本次演讲中,我将讨论两种不同类型的电子冷凝物的可能出现,它们超出了BCS耦合范式。这些是由典型的四元素形成的冷凝物,在电子对之间没有相干性,而是对成对对之间的相干性。通过使用大型蒙特卡洛模拟在魔术角扭曲的低能有效模型[1]中,我们表明,取决于超导地面状态,费米式四倍体置置供应量可以作为遗传相吻合。由四个破坏时间逆转对称性的电子形成,通常出现在超导过渡上方[2]。相反,如果基态是列明超导体,则我们的数值模拟表明,该系统在正常金属相中熔化之前表现出电荷4E相[3]。这表明扭曲的双层石墨烯是稳定和观察这些新型量子状态的理想平台。
罕见的疾病由于其多种症状而经常出现微妙的症状以及其低患病率而引起了重大诊断挑战。基因组广泛的关联研究(GWAS)已经鉴定出遗传变异和疾病之间的关联,但是指出因果基因,特别是在单基因稀有疾病中,仍然很复杂。该项目利用大语言模型的力量来增强GWAS分析并改善罕见疾病的诊断。我们的方法探讨了两个关键目的:(1)给定一组通过GWAS鉴定的顶级病原基因候选者,预测与这些基因相关的可能条件,考虑它们的复杂相互作用和潜在的多源性效应,以及(2)开发LLM驱动的型框架,以使年龄较大的疾病,详细症状,临床诊断,临床诊断,临床上的疾病,概述了较高的诊断,以诊断为包括年龄的患者特征,并最大程度地诊断出临床,并诊断出临床,并诊断出临床,并诊断出临床,该临床的诊断。这种方法旨在提高诊断准确性,并减少罕见病患者诊断的时间。我们将使用已发表的稀有疾病案例研究来验证我们的模型,并将我们的性能与现有诊断方法进行比较。
IIIA型粘多糖化病(MPS IIIA)患者缺乏溶酶体酶磺酰酶(SGSH),这对于硫酸乙酰肝素(HS)的降解而言是可重点的。尚未依赖的HS的积累会导致严重的进行性神经变性,目前尚无治疗。在MPS IIIA的小鼠模型中评估了载体腺相关病毒(AAV)RH.10-CAG-SGSH(LYS-SAF302)纠正疾病病理的能力。lys-SAF302以三种不同剂量(8.6e+08、4.1e+10和9.0e+10+10个载体基因组[VG]/动物)注射到尾状pe虫/纹状体/纹状体和thalamus的三种不同剂量(8.6e+08、4.1e+10和9.0e+10和9.0e+10载体基因组[VG]/动物)中施用。lys-SAF302能够依赖于纠正剂量或显着降低HS储存,GM2和GM3神经节蛋白的继发性积累,泛素反应性轴突球体,溶酶体膨胀,溶酶体膨胀以及毒液膨胀在12周和25周后的神经毒素流量。要研究大动物大脑中的SGSH分布,将LYS-SAF302注入了狗的皮层白质(1.0e+12或2.0e+12 Vg/Animal)和cynomolgus猴子(7.2e+11 Vg/an-imal)。在78%(注射后4周)中检测到78%的SGSH酶活性至少高于内源水平的20%(狗)的增加至少高于内源性水平。综上所述,这些数据验证了脑室内AAV的给药,作为实现MPS IIIA中疾病疾病的广泛酶分布和纠正的有前途的方法。
大脑计算机界面(BCI)是处理大脑活动以从中解码特定命令的系统,例如在用户Image-Im-Ine运动时生成的运动成像模式。尽管对BCI的兴趣日益增加,但由于用户内部和内部的可变性,它们引起了重大挑战,尤其是在解码不同的神经模式方面。文献表明,各种预测因子与受试者的BCI绩效相关。在这些指标中,神经生理学的预测符似乎是最有效的,尽管研究通常涉及小样本,结果并未被复制,从而质疑其可靠性。在我们的研究中,我们使用了一个带有85位受试者的大型数据集来分析文献和BCI性能中确定的不同预测因子之间的关系。我们的发现表明,在此数据集中可以替换了测试的六个预测因子中的四个。这些结果强调了验证文献发现的必要性,以确保此类预测因子的可靠性和适用性。
抽象的β-内酰胺抗生素是人类和兽医医疗保健中最应用的抗菌剂。因此,β-内酰胺抗性是一个主要的健康问题。AMPCβ-内酰胺酶的基因扩增是导致大肠杆菌中从头β-LAC TAM抗性的主要因素。但是,放大和随附的DNA突变的时间过程尚不清楚。在这里,我们研究了通过逐步增加阿莫西林浓度引起的抗药性演变,AMPC扩增和AMPC启动子突变的进展。AMPC启动子突变发生在第2天,而大约八倍的扩增发生在阿莫西林暴露超过6天后。放大和启动子突变的组合在22天后将AMPC mRNA水平提高了200个。a是1插入在野生型(WT)和AMPC基因互补菌株(COMPA)的耐药性诱导后的扩增连接中的插入,但在∆ AMPC中未鉴定,这表明扩增取决于移动遗传元件的转移。为了阐明基因突变与AMPC扩增之间的相关性,分析了WT,∆ AMPC和COMPA在电阻演化过程中获得的DNA突变。与进化的∆ AMPC相比,进化的WT中没有几种引起抗性突变,而在应力反应中积累了更多的突变。抗阿莫西林的ΔAMPC没有显示出原始AMPC位置周围片段的扩增,而是在另一个位置表现出很大的重复或一式三次,这表明重复基因在耐药性发展中的重要作用。
摘要目的:这项研究的主要目的是评估大型现场镉泰特脲(CZT)摄像机在单个photon发射计算机断层扫描(SPECT)图像(SPECT)图像上估计甲状腺摄取(TU)的能力,而与平面相比,与平面校正相比,与平面相比,与平面相比,与平面相比,与平面相比,与平面相比,与平面相比,与平面相比,与平面相比,这是一系列23个对定对不到的。次要目标是确定示踪剂给药的辐射剂量和其他计算机断层扫描(CT)扫描。方法:使用甲状腺幻影,用于平面,Tomo-AC和Tomo-NoAC图像确定跨校准因子。然后,在5个拟人化幻像上进行以甲状腺为中心的平面和SPECT/CT,活性在0.4至10 MBQ上进行,在服用79.2±3.7 MBQ后[99m TC] TC] - 特雷切酸酯的23例患者。我们估计拟人化幻象的绝对甲状腺活性(ATHA)和患者的TU。辐射剂量还使用国际放射学保护委员会(ICRP)报告和VirtualDose TM CT软件确定。结果:对于Planar,Tomo-AC和Tomo-NoAC图像,跨校准因子分别为66.2±4.9、60.7±0.7和26.5±0.3计数/(MBQ S)。对平面,Tomo-AC和Tomo-NoAC图像的理论和估计的ATHA在统计上高度相关(r <0.99; p <10 –4),理论ATHA和估计的ATHA之间的相对百分比差异为(8.6±17.8)(8.6±17.8),(8.6±17.8),(-1.3±5.2)和(-1.3±5.2)和(12.8±5.7±5.7)%,相应相差。有效和您的ROID吸收剂量分别为(0.34 ct + 0.95 nm)MSV和(3.88 ct + 1.74 nm)MGY。基于不同图像对(平面与Tomo-Ac,Planar vs Tomo-Noac和Tomo-Ac vs Tomo-Noac)之间的TU进行比较显示出统计学上很重要的相关性(r = 0.972、0.961和0.961和0.935; p <10 –3)。结论:在新一代CZT大型摄像机上使用平面和SPECT/CT获取的ATAS估计是可行的。此外,在Spect/ct