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quizartinib用于新诊断的FLT3-ITD阳性急性髓样白血病的诱导，合并和维持治疗
缓解，这意味着试验的随机化被打破。EAG进行了幼稚的ML-NMR比较，该比较表明，在公司的ML-NMR中应用的人口调整比Midostaurin相比，尤其是在累积的Rellapse分析中。委员会指出，两种间接治疗比较的大多数结果均未显示Quizartinib比Midostaurin的统计学显着改善，除了MAIC结果是复发的累积发生率。一位临床专家说，通常很难解释总体生存结果，因为有很多因素需要考虑。他们说复发率是最重要的结果。他们补充说，与Midostaurin相比，Quizartinib的复发速率可能较低，因为它是针对FLT3-ITD突变的。委员会得出的结论是，两种间接治疗比较的结果都高度不确定。但它
在父母生命阶段过渡期间行为可塑性的神经基础
父母的护理在哺乳动物后代的身体和心理健康中起着至关重要的作用。虽然性幼稚的雄性小鼠以及某些雌性小鼠对幼犬的侵略性，但它们在预测后代时表现出更高的父母照顾行为。在这篇迷你综述中，我简要概述了当前对独特的边缘神经类型及其电路的理解，这些反应是对婴儿小鼠的侵略性和照料行为的理解。随后，我深入研究了对分子，细胞和神经回路机制的理解，这些机制在过渡到父母的过渡过程中调节行为可塑性，特别关注性类固醇激素雌激素和神经激素催产素。此外，我探讨了潜在的与性别相关的差异，并突出了一些需要进一步调查的关键问题。
在未经2型糖尿病的新诊断的药物中，胰岛素敏感性较低的低骨转换率
目的：研究T2D患者的BTM的禁食水平是否与β -Cell功能或胰岛素敏感性有关。Methods: We de fi ned three T2D phenotypes, the insulinopenic (low β -cell function, high insulin sensitivity), the classical (low β -cell function, low insulin sensitivity), and the hyperinsulinemic (high β -cell function, low insulin sensitivity) phenotypes, in the Danish Centre for Strategic Research T2D cohort using the homeostatic model 评估。我们选择了年龄和性别匹配的亚组来表示三种T2D表型，产生了326个降糖治疗 - 幼稚的T2D患者。比较了三种T2D表型之间BTM的中值。回归模型用于评估针对潜在混杂因素调整的BTMS，β细胞功能和胰岛素灵敏度之间的关联。
如何引用本文：Coelho RR，Xavier Pires S，BrandãoJr，FurtadoI。
结节症是一种以非肉芽肿性炎症为特征的多系统综合征，尽管坏死性结节性肉芽肿被认为是该疾病谱系的一部分。药物诱导的结节病样反应（DISR）是一种全身性肉芽肿反应，在组织病理学上与原发性结节病相同，主要是在使用诸如肿瘤坏死因子α拮抗剂之类的生物学之后描述的，但也是抗CD20（Rituximab）。作者提出了一个非常罕见的病例，即患有原发性Sjögren综合征（PSS）的女性开始进行利妥昔单抗以进行疾病控制，该疾病控制以3年的渐进式渐进性全身性肉体反应进化。人们对B细胞在结节病中的潜在作用有很多猜测。的发现表明，在结节病患者中，B记忆细胞的减少和调节性B细胞的幼稚和活性子集的增加，与利妥昔单抗治疗后，与幼稚的B细胞的重生相似。此外，与常见的可变免疫缺陷性和免疫重建综合征相关的肉芽肿性淋巴细胞间质性肺疾病中，人类免疫缺陷病毒在人类免疫缺陷病毒中表现出与DISR的临床相似性，并且可以帮助公开新的细胞生成和生理途径。对作者的知识，这是全身性结节病的第一报道，类似于抗CD20治疗后的坏死性肉芽肿的反应，也是PSS患者中的首次描述 - 强调了识别性肌瘤性肉芽肿性肉芽肿的重要性的重要性。尽管这是一种非常罕见的不利影响，但该病例增强了在生物制剂后积极寻找DISR的重要性，即使在接受救助标签疗法（例如利妥昔单抗）的患者中也是如此。
自适应计算和机器学习803（NEP 803）
简介：基本概念。监督的学习设置：至少是平方，逻辑回归，感知器，指数家庭，生成学习算法，高斯判别分析，幼稚的贝叶斯，支持向量机器，模型选择和功能选择。学习理论：偏见/差异权衡，工会和切尔诺夫/hoeffding界限，风险投资维度，最坏情况（在线）学习。无监督的学习：聚类，k-均值，期望最大化，高斯人的混合物，因子分析，主成分分析，独立组件分析。强化学习和控制：马尔可夫决策过程，钟声方程，价值迭代和政策迭代，Q学习，价值函数近似，策略搜索，加强，部分可观察到的马尔可夫决策问题。
在机器学习中使用天真的贝叶斯分类器算法的学生绩效预测
摘要 - 这项研究的重点是对基于机器学习原理的方法论平台的开发和分析，用于评估学习过程并增强学生的成绩。这项研究的目的是开发和测试一种根据天真的贝叶斯分类器评估学生学业表现的方法。此外，这项研究的目的是创建一种有效的工具，能够使用当代机器学习方法和技术来自动化和优化对教育绩效的评估。这项研究采用幼稚的贝叶斯分析技术来预测学生的成就，并在Python实施了算法。尽管强调了软件产品的开发，但该研究主要集中于该方法的开发和分析。我们的发现强调了这种方法的新颖性，该方法可以作为教育机构和教育工作者的宝贵工具。
胸部MRI图像的定量分析，用于良性恶性诊断肺固体结节
方法：招募了总共333例肺结核（训练队列中的233例，在验证队列中为100例）。从MRI图像（CE T1W和T2W）中提取了总共2,824个放射线特征。逻辑回归（LR），幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBOOST）分类器用于构建预测模型，并在应用最佳预测模型后为每个患者获得了放射线学分数（RAD分数）。临床因素和RAD分数共同基于多元逻辑回归分析构建了一个nom图模型，并使用接收器操作特征曲线（AUC）下的区域评估了五个预测模型的诊断性能。
T细胞功能核心的代谢和表观遗传学
t细胞子群根据其功能和周围的微环境适应并重新加油其新陈代谢。幼稚的T细胞依赖于以养分需求低的方式为特征的线粒体代谢途径，而效应T细胞诱导动力学途径更快，以产生增殖和细胞因子产生所需的生物量和能量。最近发现的概念是代谢的改变也会影响T细胞的表观遗传学。在这篇综述中，我们讨论了T细胞代谢和表观遗传变化之间的联系，例如组蛋白后翻译后修饰（PTMS）和DNA甲基化，以及代谢酶和分子的“超代谢”作用。这些发现集体指出了一组新的潜在治疗靶标，用于治疗T细胞依赖性自身免疫性疾病和癌症。
可以捕获空间关系
对象之间的空间关系代表关键场景信息，以使Humans理解和与世界互动。研究熟悉计算机视觉系统识别物理扎根的空间关系的能力，我们首先提出了确切的关系定义，以允许始终如一地注释基准数据集。尽管这项任务显然与识别文献中其他任务相关的简单性，但我们观察到现有方法在此基准上的表现较差。我们提出了新的方法，利用了变形金刚的远程注意力能力，并评估关键设计原理。我们确定了一个简单的“相关”体系结构，并证明它的表现优于所有当前方法。据我们所知，这是第一种令人信服的在野外环境中空间关系预测的幼稚基线的方法。代码和数据集可在https://sites.google.com/view/spatial-realation中找到。