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EU实施指南（VET EU IG）在联合产品数据库中的兽医药物产品数据
1对于MRP/DCP/SRP产品，应使用核心号，而没有程序类型（例如SE/V/0123/001）。对于NP，这个数字不是强制性的。2一组在同一兽药中包含的活性物质包括固定剂量组合或具有多种药物产品的药物。3此定义适用于可以包括一种或多种管理途径的授权药物形式，例如注射 /溶液输注的溶液。4药物强度可以以不同的方式表达（例如每浓度 /每单位表现的强度）。在这种情况下，应以授权表示的强度作为参考来确定UPD产品ID。5包括在同一药物中具有多个制造物品的产品。
评估机器学习和传统统计模型，以评估英国生物库中中风风险预测的中风遗传责任的价值
2。MRC环境与健康中心，流行病学与生物统计学系，公共卫生学院，圣玛丽校园，诺福克广场，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦W2，英国，英国，伦敦帝国学院。
使用合成数据自动检测临床数据仓库中脑 T1 加权磁共振图像中的运动伪影
临床数据仓库 (CDW) 包含数百万患者的医疗数据，为开发计算工具提供了绝佳的机会。磁共振图像 (MRI) 对图像采集过程中的患者运动特别敏感，这将导致重建图像中出现伪影（模糊、重影和振铃）。因此，CDW 中的大量 MRI 被这些伪影破坏，可能无法使用。由于扫描次数太多，无法手动检测它们，因此有必要开发工具来自动排除（或至少识别）带有运动的图像，以充分利用 CDW。在本文中，我们提出了一种从研究到临床数据的新型迁移学习方法，用于自动检测 3D T1 加权脑 MRI 中的运动。该方法包括两个步骤：使用合成运动对研究数据进行预训练，然后进行微调步骤，以将我们的预训练模型推广到临床数据，这依赖于 4045 张图像的标记。目标是 (1) 能够排除具有剧烈运动的图像，(2) 检测轻微的运动伪影。我们的方法在第一个目标上实现了出色的准确率，平衡准确率几乎与注释者的准确率相似（平衡准确率 > 80 %）。然而，对于第二个目标，其表现较弱，远低于人类评分者。总体而言，我们的框架将有助于在医学成像中利用 CDW，并强调对基于研究数据训练的模型进行临床验证的重要性。
服务数据库中的OECD-WTO平衡贸易（...
表1。EBOPS 2010类别分类：代码名称和层次结构9表2。在WTO函数数据集（合作伙伴世界）中报告，估计和更正的进口和进口的摘要，2005-23 10表3。双侧指定的服务贸易，按12类表4。从法国到西班牙的服务出口，按年和EBOPS类别16表5。重力模型规格18表6。摘要的模型规格预测缺失总服务的预测，2005-23 19表7。摘要的模型规格预测缺失个人服务类别的预测，2005-23 20表8。 建筑物Batis：数据集中的报告和估计流，2005-23 21表9。 总服务贸易的对称指数，2005-23，选定经济体（报告双边数据）25表10。 平衡双边贸易和报告的总贸易总和之间的比率，选定的国家报告双边贸易统计数据28表11。 不足或过度报告，总服务，选定经济体的极端情况30表12。 均衡双边贸易总和与EBOPS类别报告的贸易总和为32摘要的模型规格预测缺失个人服务类别的预测，2005-23 20表8。建筑物Batis：数据集中的报告和估计流，2005-23 21表9。总服务贸易的对称指数，2005-23，选定经济体（报告双边数据）25表10。平衡双边贸易和报告的总贸易总和之间的比率，选定的国家报告双边贸易统计数据28表11。不足或过度报告，总服务，选定经济体的极端情况30表12。均衡双边贸易总和与EBOPS类别报告的贸易总和为32
英国生物库中 30,000 多名参与者的血压功能连接组特征
基于英国生物银行的全脑功能连接，我们建立了一个机器学习模型，通过重复交叉验证框架识别个体过去（扫描前约 8.9 年，N = 35 882）、现在（N = 31 367）和未来（随访约 2.4 年，N = 3 138）血压水平的神经表征。我们研究了多个潜在协变量的影响，并评估了这些模型在不同情况下的普遍性。在控制多个混杂因素的同时，预测模型在预测和实际收缩压/舒张压和脉压之间实现了显著的相关性。对未服用抗高血压药物的参与者的预测比对目前服用药物的患者更准确。此外，这些模型在种族、影像中心、药物治疗状态、参与者就诊、性别、年龄和体重指数等不同环境下表现出强大的普遍性。已识别的连接模式主要涉及小脑、前额叶、前岛叶、前扣带皮层、上缘回和楔前叶，这些区域是中枢自主神经网络的关键区域，参与认知处理，且易受阿尔茨海默病的神经退化影响。结果还显示，默认模式和额顶叶网络在预测未来血压水平和接受药物治疗的参与者中参与度更高。
链接的基因组学测序和质谱学多模式数据集以及用于微生物应变库中的简化天然产物的模型
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年1月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.20.633932 doi：biorxiv Preprint
野外密码学：密码库中脆弱性的经验分析
Internet的安全性和许多其他应用程序都取决于少数开源加密库：其中任何一个中的一种易用性都可能损害很大一部分的网络流量。尽管有可能产生安全影响，但尚不清楚加密软件中漏洞的特征和原因。在这项工作中，我们对加密文库及其产生的脆弱性进行了第一个系统的纵向分析。我们从国家漏洞数据库，单个项目存储库和邮件列表以及所有广泛使用的加密库中的其他相关资源中收集数据。在调查这些漏洞的原因时，我们发现了这些图书馆的复杂性及其安全性之间存在相关性的证据，从经验上证明了肿胀的加密代码库的潜在风险。我们最有趣的发现是，在C和C ++中编写的库中有48.4％的漏洞主要是由内存安全问题引起或加剧的，这表明系统级的错误是这些系统安全问题的主要协助者。加密设计和实施问题占所有图书馆漏洞的27.5％，侧通道攻击另外提供了19.4％。我们发现核心库组件之间的复杂性水平和脆弱性的实质性差异：例如，超过三分之一的漏洞位于SSL/TLS协议的实施中，为这些库中的Codebase质量和安全性改进提供了可行的证据。
RB1序列变体中的视网膜母细胞瘤。分析数据库中的RB1变体，以与PRB蛋白质结构域和临床表现相关性
视网膜母细胞瘤（RB）是由于RB1肿瘤抑制基因的双重失活而发生的最常见的小儿眼肿瘤。rb可能是单侧的或双侧的，在50％的病例中是遗传性的。RB1基因的灭活可能是由于总重排（20％）或小长度变化（80％）而发生的：单核苷酸取代（SNV）和插入/缺失（Indels）。我们分析了在数据库中注释的生发起源的SNV和Indels，http://rb1-lovd.d-lohmann.de，以找到不同变体的频率，它们与蛋白质PRB功能领域的相关性和临床表现。分析的突变变体的数量为2103，其中34％是胡说八道，34％的indels，22％的剪接场所和10％的错位。所有这些变体主要产生双侧RB（88％），它们与PRB结构域相关的频率和分布在双侧（BI）和单侧遗传（UG）RB之间有所不同。无意义的变体在BI与UG中更频繁地发生，而在UG与BI中，错义变体更为频繁。indels和剪接位点变体没有显着差异。突变变体的最常见的PRB位置是在袖珍域（E2F转录因子的结合位点），胡说八道的58％，64％的失误，50％的剪接位点和45％的Indels。最突变的共有序列的切片位点是供体的第一个核苷酸，这是剪接过程的驱动力。关键词双侧 /单侧视网膜母细胞瘤，RB1变体，PRB结构域，简介视网膜细胞瘤（RB）是最常见的眼科小儿肿瘤。2024）。结论：RB中变体的最高百分比对应于胡说八道和indels，主要影响口袋结构域，这是PRB调节过程的主要功能部位，这些结果表明视网膜母细胞瘤中最具致病性变体的占主导地位。它是通过双重抑制RB1基因在一个或多个视网膜前体细胞中抑制RB1基因而发生的，从而诱导了不受控制的细胞分裂。rb是发育肿瘤的原型，因为它发生在产前年龄到5岁。它可以显示为单侧（60％）或双侧（40％），很少像三边形（在眼睛中，大多在松果腺中）。rb的发生率大约为每年在世界上活着的约20,000名儿童（Dimaras 2012），据报道，美国和欧洲的发病率分别为每百万分之12和4.0（Fernandes等人（Fernandes等）2018; Gianni Virgili等。视网膜母细胞瘤肿瘤在50％的病例中是遗传性的，包括所有双侧病例和15-25％的单侧病例，其中大多数是非遗传性的。在遗传性RB中，第一个RB1突变是种系，第二个是躯体的，在非遗传性RB中，这两个突变都是躯体。遗传RB的百分之十是继承，而30％的“从头”出现，平均年龄为
AR6场景数据库中缺失土地碳固换数据的插图RubenPrütz1，2，2，3，4，Sabine大惊小怪1，2，4，Joeri Rogelj 3，5，5，6
在“排放| CO2 | afolu”中作为AR6场景类别中AR6 Land CDR的下限代理。图中仅考虑了所有三个变量的场景（方案n = 725）。Gidden等人的重新分析中的土地CDR场景。与国家温室气体库存一致，与其他两个变量相比，2020年基线的差异显示。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域显示最小最大范围。注意：我们遵循AR6场景数据库的惯例，以正数报告CDR，而Gidden等人的重新分析中的土地CDR变量。显示正面和负CDR 75
CNEOS 数据库中没有星际火球的证据
1 斯洛伐克科学院天文研究所，Dubravska cesta 9, 84504 布拉迪斯拉发，斯洛伐克 2 伯尔尼大学应用物理研究所和厄施格气候变化研究中心、微波物理，伯尔尼，瑞士 3 都灵天体物理天文台国家天体物理研究所，Via Osservatorio 20，Pino Torinese 10025，意大利 4 都灵大学 - 物理系，Via Pietro Giuria 1，都灵，TO，意大利 5 捷克科学院天文研究所，Fricova 298，25165 Ondˇrejov，捷克共和国 6 IMCCE，巴黎天文台 - PSL，Denfert Rochereau，Bat。 A.，75014 巴黎，法国 7 苏黎世联邦理工学院粒子物理和天体物理研究所，瑞士 8 陶森大学物理、天文学和地球科学系，美国马里兰州陶森 9 亚利桑那州立大学地球与空间探索学院，美国亚利桑那州坦佩