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通过MTAP - / - 肿瘤中MAT2A和PRMT5组合抑制MAT2A和PRMT5的深层和耐用抗肿瘤活性的机械基础
本演讲中的某些陈述和随附的口头评论是前瞻性陈述。这些陈述涉及未来事件或Ideaya Biosciences，Inc。（“公司”）的未来财务绩效，并涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，这些风险可能会导致公司或其行业的实际结果，活动水平，绩效或其行业的水平与任何前瞻性陈述表达或暗示。在某些情况下，可以通过术语来识别前瞻性陈述，例如“可能”，“意志”，“可能”，“将”，“应该”，“期望”，“预期”，“预期”，“预期”，“相信”，“估计”，“预测”，“预测”，“潜在”，“潜在”或其他可比较的术语。公司将这些前瞻性陈述基于其当前的期望，假设，估计和预测。虽然公司相信这些期望，假设，估计和预测是合理的，但前瞻性陈述仅是预测，涉及已知和未知的风险和不确定性，其中许多超出了公司的控制。这些和其他重要因素可能导致实际结果，绩效或成就与这些前瞻性陈述所表达或暗示的因素有重大不同。本演示文稿中的前瞻性语句仅在此日期开始。除法律要求外，公司没有承担任何义务，也不打算更新这些前瞻性陈述，或者将这些陈述符合实际结果或公司期望的变化。除了历史事实陈述以外的所有陈述都可以视为前瞻性，包括对临床活动概况，潜在的临床益处和公司临床计划的潜在优势的期望；初步临床试验结果转化为将来的临床试验结果；临床试验的入学；在转移性卵巢黑色素瘤中对Darovasertib和Crizotinib组合评估的2/3期临床试验是否将被美国食品药品监督管理局（“ FDA”）视为注册试验；该公司计划的潜在可寻址患者群体；关于公司目标发现平台或新目标验证工作的任何期望，以创造研发计划的机会；财务信息，市场机会，现金跑道或盈利能力的任何预测，包括估计的运营资金到2028年；关于历史结果的任何陈述，这些陈述可能暗示了公司业务的趋势；针对开发计划或未来运营的管理计划，策略和目标的任何陈述；关于临床前研究，临床开发，监管文件，制造或释放数据时机的任何陈述；关于未来事件，潜在市场或市场规模，技术发展或收到现金里程碑，期权行使费用或特许权使用费的任何期望或信念的陈述；以及提到任何项目的基础假设的任何陈述。此类风险和不确定性包括药物开发过程中固有的不确定性，包括公司的计划的早期阶段，设计和进行临床前和临床试验的过程，严重的不良事件，不良不良事件，不良的副作用，不良的副作用，不良的副作用或药物开发的意外特征知识产权以及其他可能影响现金足够资金运营的事项。以进一步描述可能导致实际结果与这些前瞻性陈述中表达的结果不同的风险和不确定性，以及与公司业务有关的风险以及与美国证券交易委员会（SEC和SEC）的定期申请（包括在10月31日的10年代终止的年度日期为10年代）的年度报告（包括其年度报告）的年度报告，并在20223年6月3日报告中，请参阅公司的定期申请，包括该表格的年度报告。向SEC提交的当前或周期性报告。
使用机器学习检测深层的声音
随着深度学习技术的快速发展，合成媒体的创建，尤其是深层的假声音，已经变得越来越复杂且易于访问。这在维持基于音频的内容的信任和真实性方面构成了重大挑战。在响应中，该项目提出了一种基于机器学习的方法来检测深层的假声音。该项目首先策划了一个由真实和深厚的假语音样本组成的多样化数据集，涵盖了各种人口统计学，口音和情感表达。预处理技术用于清洁和标准化音频数据，然后进行功能提取以捕获语音信号的相关特征。用于模型开发，采用了复发层增强的卷积神经网络（CNN）体系结构，从而利用了其从音频的频谱图来学习空间和时间特征的能力。该模型使用分类横向渗透损失在准备好的数据集上进行了训练，并通过反向传播进行了优化。对训练的模型进行评估是在单独的测试集上进行的，测量诸如准确性，精度，回忆和F1评分之类的性能指标。后处理方法，包括阈值和平滑，用于完善模型的预测并增强鲁棒性。所提出的方法提供了一个有希望的框架，用于检测音频内容中深层的虚假声音，这有助于努力打击错误信息的传播并保留数字媒体的完整性。但是，跨学科的持续研究和协作对于应对新兴挑战并确保负责任的伪造检测技术至关重要。
PHD在根系和深层健康中的位置-CDNAustin Iglesias saragih -cdn
Advanced Supply Chain Systems Planning and Network Design (SCM.275), MIT Spring 2024 • Role: Recitation Instructor and Course Developer, Instructor Evaluation Rating: 6.9/7 • Core course of the Supply Chain Management (SCM) Master's Program and elective for MBA • Instructed recitation sessions and office hours and graded homeworks • Designed materials for recitation lectures, assignments, in-class demonstrations on supply chain network design, stochastic编程，库存和收入注意事项以及多目标优化。
深层物种分布建模的框架
本文描述了一个深-SDM框架Malpolon。用Python编写并建立在Pytorch图书馆的基础上，该框架旨在促进深层物种分布模型（DEEP-SDM）的培训和推断，并为只有General Python语言技能（例如，模型的生态学家）的用户共享，他们对测试对建立新SDM的深度学习方法感兴趣。更多的高级用户还可以从框架的模块化中受益，通过覆盖现有类，同时利用Press-button示例来运行更具体的实验，以使用自定义或提供的原始和预处理的数据集来训练Multiple分类任务上的神经网络。该框架是在GitHub和Pypi上开源的，并在各种情况下进行了广泛的文档和使用示例。Malpolon提供直接的固定，基于YAML的配置，并行计算，多GPU利用率，基线和基础模型，用于基准测试以及广泛的教程/文档，以增强生态学家和研究人员的可访问性和性能可及性。
深层建模揭示了神经回路机理中动态依赖性的不向导
摘要8神经种群动力学由许多细胞，突触和网络特性塑造。不仅要9了解电路参数的协调变化如何改变神经活动，而且当动态不受影响的情况下，或不变的变化时，也很重要。计算建模揭示了单个神经元和小11个电路中的不变，这些电路被认为反映了它们对可变性和扰动的稳健性。但是，将这12个见解概括为皮质和其他大脑区域的较大电路仍然具有挑战性。一个关键的瓶颈在于具有尖峰网络模型的13个神经回路的反向建模，即识别量化对动力学14在神经记录中观察到的动力学14的参数配置。在这里，我们提出了从神经动力学（Automind）的自动化模型推断，以有效发现不变电路模型配置。自动源具有自适应16个尖峰神经元和聚类连接性的机械模型，该模型显示出丰富的时空动力学。概率17深生成模型（仅在网络模拟上进行训练），然后返回许多参数配置，一致18，具有给定的神经活动目标观察。应用于几个数据集，Automind发现了早期发育中人类脑类器官中同步网络爆发的电路模型19，以及捕获小鼠海马和皮质中神经偶像记录的20个复杂频率曲线的模型。在每种情况下，我们都会获得21个组成（非线性）参数子空间的配置，其中人口动态保持22不变。令人惊讶的是，不变子空间的全局和局部几何形状并不固定，但在不同的23个动态方面有所不同。一起，我们的结果阐明了24个种群动态的基础电路参数的动态依赖性不向导，同时证明了自动源对神经回路的反向建模的灵活性。25
在随机MPC中使用深层生成干扰模型的贝叶斯预测，用于构建能量系统 /作者= Sorouifar，Farshud；鲍尔森（Joel A。）；王，你们； Quirynen，Rien； Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年8月22日 /受试者=控制，机器学习，优化< /div < /div>
抽象预测控制在很大程度上取决于干扰预测的质量。虽然重新干扰建模效果已经采用了概率的观点来防止不可靠的确定性预测，但这种概率模型通常仅适用于数据丰富的设置或涉及对基本分布的简化假设。生成模型，例如条件变异自动编码器（CVAE），为从数据中学习分布提供了一种表达和自动化的方法。通过对学习的潜在空间进行采样，可以产生看不见的干扰实现。在本文中，我们开发了利用这些生成模型的方法来设计经济随机模型预测控制（SMPC），该模型利用CVAE产生的干扰信号进行在线适应。CVAE产生的方案可以转换为对学到的潜在矢量的条件概率，其中条件与影响干扰信号形状本身的因素（例如，工作日/周末在内部热载荷上的影响）以及观察到的数据（即，基于观测的数据）。因此，我们可以生成最相关的干扰信号，以在基于情况的SMPC方法中使用，以减少控制策略的保守性，同时满足约束。
通过mRNA-LNP量身定制的汽车巨噬细胞的腹膜内编程，以增强癌症免疫疗法 获胜者效应的攻击回路中的多阶段可塑性 Sidelobe抑制了贝塞尔梁的一杆光... 标题：肠道菌群脑瘤诱导的肠道菌群失调调节1 深层：多个测序技术的精确体细胞变体发现 差异相互作用决定了基于RNA的生物分子冷凝水界面的各向异性 连续的，低流和多路复用泵 通过图神经网络在表型预测中利用蛋白质 - 蛋白质相互作用 通过大型语言模型指导的定向演化蛋白质设计
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年8月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.07.30.605730 doi：Biorxiv Preprint
深层：多个测序技术的精确体细胞变体发现
生物分子冷凝物通过大分子相分离形成，从而产生了界面描述的共存相。在这里，我们表征了由两种类型的RNA分子和聚乙烯乙二醇的三元混合物中的异型相互作用驱动的相位分离形成的界面结构。我们发现，富含嘌呤的RNA是通过强型异型相互作用驱动相分离的支架。相反，富含嘧啶的RNA分子是由较弱的异型相互作用定义的。它们作为吸附剂的作用，在脚手架的相位分离形成的共存相的界面上积聚并弄湿了界面。我们的计算预测，脚手架和吸附剂在接口处具有不同的非随机方向偏好。我们使用单分子超级分辨率成像测试了这些预测，该成像跟踪与RNA分子结合的荧光探针的运动。平行于界面的运动比垂直于界面的运动快。这些发现支持了关于界面运动各向异性的先前预测。