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子宫内膜类药物癌的微卫星稳定性状态：面向治疗的组织病理学设计
目标：通过MUTL蛋白同源物1的免疫组织化学表达评估微卫星稳定性状态，并在子宫内膜类子宫内膜癌（EC）中评估MUTS蛋白质同源物2。结果将与各种临床和病理参数（包括总体生存）相关，以最大程度地提高靶向治疗益处。背景：EC是全球女性中第四大最常见的恶性肿瘤。旨在通过分子分类来改善EC患者的治疗算法的新风险地层模型。与子宫内膜类型类型相关的分子改变之一是微卫星不稳定性（MSI）。患者和方法：这项回顾性研究包括72个子宫切除术标本，被埃及患者诊断为子宫内膜类腺癌。对MUTL蛋白同源物1和MUTS蛋白同源物2的免疫组织化学染色，并使用结果将病例隔离为微磷灰石稳定和MSI病例。它们与临床病理学参数（包括总体存活率）最终相关。结果：在其中48.6％的子宫内膜类药物腺癌病例中检测到MSI，并且似乎与肿瘤 - 纤维化淋巴细胞（p¼0.049），明显的坏死性（P¼0.045）和增生的相邻子宫内膜（P¼0.045）有关。微卫星稳定性状况对治疗反应或总体生存没有影响。结论：具有MSI的子宫内膜类药物腺癌病例的组织病理学特征包括明显的肿瘤 - 纤维纤维淋巴细胞，明显的坏死和邻近的增生子宫内膜。需要进行更多的研究来验证微卫星状况对治疗反应和总体存活的影响，以便更好地选择有资格获得免疫检查点抑制剂治疗的患者。
一种研究基于人工智能的动态系统稳定性的玩具模型
过去几年，人们做出了许多努力，试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型（例如，Brenowitz & Bretherton，2018 年；Gentine 等人，2018 年；O'Gorman & Dwyer，2018 年）；学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程（例如湍流和对流）的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型（例如气候模型）提供数值上可承受但准确的物理结果，但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差，更重要的是，它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道，当与大规模大气流体力学求解器结合时，神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定（例如，Brenowitz & Bretherton，2019；Rasp 等人，2018）。据报道，基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的（Yuval & O'Gorman，2020）。但是，与离线相比，基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化（Brenowitz、Henn 等人，2020）。
用于具有宽温度稳定性的巨型储能多层陶瓷电容器的无铅高介电常数准线性电介质
静电储能电容器是电力电子器件必不可少的无源元件，由于电介质陶瓷能够在 > 100 ˚C 的温度下更可靠地工作，因此优先选择电介质陶瓷而不是聚合物。大多数工作集中在非线性电介质组合物上，其中极化 (P)/电位移 (D) 和最大场 (E max ) 经过优化，以提供能量密度值 6 ≤ U ≤ 21 J cm − 3 。然而，在每种情况下，P 的饱和 (dP/dE = 0，AFE) 或“部分”饱和 (dP/dE → 0，RFE) 都会限制在击穿前可以达到的 U 值。通过设计高介电常数准线性电介质 (QLD) 行为，dP/dE 保持恒定直至超高 E max ，可以进一步改善 U 相对于弛豫器 (RFE) 和反铁电体 (AFE) 的程度。 QLD 多层电容器原型的介电层由 0.88NaNb 0.9 Ta 0.1 O 3 - 0.10SrTiO 3 -0.02La(Mg 1/2 Ti 1/2 )O 3 组成，室温下 U ≈ 43.5 J cm − 3 ，支持极大的 E max ≈ 280 MV m − 1 ，对于基于粉末流延技术的设备，这两项性能均超过了当前最先进的水平两倍。重要的是，QLD 电容器在高达 200 ˚ C 的温度下 U ( ≈ 15 J cm − 3 ) 变化很小，并且具有强大的抗循环降解能力，为可持续技术的开发提供了一种有前途的新方法。
DNA在用两种不同的擦拭溶液中收集的唾液证据中的稳定性利用AI工具在大学写作指导中
AI驱动的大语言模型（LLM）（例如Chatgpt和Google Gemini）的兴起既提出了高等教育的挑战和挑战，尤其是在写作教学中。这项探索性研究研究了一种利用LLM生成的反馈来吸引学生进行详细的修订工作，强调迭代性改进对未分级草稿的质量的探索方法。学生根据标题提交了AI反馈的草稿，并进行了工作，并根据其修订的深度和质量进行了评分。来自39个本科生的调查数据表明，LLM反馈是明确，具体且可操作的，可促进对修订的更深入的参与并促进独立性。学生将这种方法视为道德，将AI与学术完整性保持一致，同时减少了滥用AI进行内容创建的诱惑。虽然一些著名的局限性（例如非个人反馈），但总体接收是高度积极的。通过将LLM构建为增强的工具，或者研究伙伴，这项研究很高 - 他们的潜力支持道德，迭代学习，并建议将AI整合到高等教育中的教学法中的有希望的方向。
微通道深度对过冷流动沸腾不稳定性及传热的影响
微通道散热器 (MCHS) 能够通过液体到蒸汽的相变去除极高的热通量，使其适用于各种应用，包括高功率微电子的热管理。然而，随着蒸汽气泡的增大，微通道堵塞会导致流动沸腾不稳定性，阻碍了它们的商业适用性。本研究填补了文献中关于微通道深度对流动沸腾不稳定性的影响的研究空白，包括加热表面温度和压降振荡的幅度，以及它们对传热性能的影响。实验使用介电水在多个平行微通道中沸腾，质量通量为 220 和 320 kg/m²s，壁面热通量范围为 25 kW/m² 至 338 kW/m²。研究了两种不同的 MCHS，它们由无氧铜基板制成，每种 MCHS 包含 44 个平行微通道，标称深度分别为 500 µm 和 1000 µm，标称宽度一致，均为 200 µm。使用基板上嵌入的 T 型热电偶阵列测量温度梯度，从而测量传热系数。研究结果表明，在固定壁热流条件下，增加微通道深度会导致壁温波动幅度显著增加，从而降低传热性能。此外，研究表明压降明显依赖于冷却剂流量和两种微通道尺寸。这项研究为优化 MCHS 设计以增强热管理提供了新的见解，强调了微通道深度在缓解流动沸腾不稳定性以及提高整体传热效率方面的关键作用。
基因组稳定性和复制叉障碍
复制叉阻滞是一个关键的细胞事件，可以破坏基因组稳定性的微妙平衡，尤其是在DNA复制过程中。复制过程是一种重要的机制，可确保遗传物质的准确重复和复制叉进展的任何损害都会导致基因组不稳定性，从而导致诸如癌症之类的疾病。最近的研究强调了在核糖体DNA（rDNA）副本数量维持酵母中的复制叉阻滞的重要性，这是一种模型生物，该模型有生物体对真核生物基因组动力学有很大的见解。研究表明，复制叉堵塞的缺陷可能导致rDNA拷贝数的减少，这可能对理解基因组稳定性和对复制应力的细胞反应具有重大影响。
通过Wasserstein稳定性分析发现21世纪初期的气候变化
气候变化是气候科学中的重要话题，近年来准确，高分辨率数据集的可访问性促进了从大数据资源中提取更多见解。尽管如此，目前的研究主要集中在均值变化上，并在很大程度上忽略了概率分布的变化。在这项研究中，开发了一种称为Wasserstein稳定性分析（WSA）的新方法，以识别概率密度函数（PDF）的变化，尤其是气候变化中极端的事件变化和非线性物理价值约束变化。WSA适用于21世纪初，并与传统的均值趋势分析相比。结果表明，尽管没有明显的趋势，但赤道东太平洋的炎热极端却下降了，极端极端的增加，表明LaNiña样温度变化。在两个北极位置进行进一步的分析表明，海冰严重限制了表面空气温度的热极端。随着海冰融化，这种影响正在减少。通过揭示PDF变化，WSA成为重新检查气候变化动态的有力工具，提供了增强的数据驱动的见解，以理解气候演化。
面向人工智能的智能电力系统暂态稳定性
如今，由于可再生能源的广泛使用以及通过智能信息和通信技术处理的动态工作负载，电网已成为一个活跃的庞大资源生成和管理系统。存在一些新的操作，例如电力电气化、物理层的智能信息集成以及智能电网中的复杂互连。这些程序使用数据驱动的深度学习、大数据和机器学习范式来有效地分析和控制电力系统瞬态问题，并以稳健的准确性和及时性解决技术问题。因此，人工智能 (AI) 对于解决与暂态稳定性评估 (TSA) 和控制生成相关的问题至关重要。在本文中，我们全面回顾了 AI 及其子程序在解决 TSA 问题中的作用。本文的工作流程包括基于 AI 的智能电力系统结构以及电力系统 TSA 和 AI 应用对暂态情况的合理性。优于其他评论，本文讨论了基于 AI 的 TSA 框架和设计过程以及智能应用及其在电力系统暂态问题中的分析。而且我们不局限于AI，还结合与AI高度兼容的大数据方向，探讨基于AI-大数据的智能电网暂态稳定评估的未来趋势、机遇、挑战和开放问题。
微卫星不稳定性与肿瘤突变负担测试 AHS - M2178
肿瘤突变负担 (TMB) 是肿瘤组织内非遗传突变的遗传特征，通常报告为每百万个碱基 (兆碱基) 的 DNA 突变总数。原始研究根据全外显子组测序计算 TMB，并将 TMB 报告为外显子组中存在的突变数。然而，TMB 测试已扩展到不覆盖整个外显子的靶向基因测序面板。TMB 可作为生物标志物来识别可能对免疫疗法产生良好反应的患者，因为高 TMB 水平与几种不同癌症类型的免疫疗法客观反应率相关 (Ritterhouse, 2019; C.Willis 等人，2019)。微卫星是短而重复的 DNA 片段，极易发生突变。肿瘤 DNA 中的微卫星不稳定性 (MSI) 被定义为存在相应种系 DNA 中不存在的可变大小的重复 DNA 序列 (Nojadeh, et al., 2018)。具有高微卫星不稳定性 (MSI-H) 的肿瘤具有更强的免疫原性，因此可能对激活免疫系统的药物产生反应。相关政策：AHS-G2054 液体活检 AHS-M2004 林奇综合征 AHS-M2026 结直肠癌管理检测 AHS-M2030 非小细胞肺癌靶向治疗检测 AHS-M2065 不明原发性癌症的分子分析 AHS-M2146 一般基因检测、躯体疾病 AHS-M2168 癌症患者的蛋白质组学检测 AHS-M2171 食管病理学检测 ***注意：本医疗政策复杂且技术性强。如对技术语言和/或具体临床指征有疑问，请咨询您的医生。政策
电荷密度波在Kagome Magnet Fege中的不稳定性
抽象的kagome金属显示出由于几何挫败感，扁平带，多体效应和非平凡拓扑而引起的竞争量子阶段。最近，在FEGE的抗铁磁阶段深处发现了一种新型的电荷密度波（CDW），这引起了由于与磁性密切的关系而引起的强烈关注。在这里，通过扫描隧道显微镜（STM），我们发现FeGE中的2×2 CDW非常脆弱，并且很容易被破坏到最初的1×1相中。发现小√3×√3CDW水坑与在生长样品中的2×2 CDW并存，并且也可以在CDW中断的中间过程中诱导，最终将转变为最初的1×1相。此外，在中断过程中，异国情调的中间CDW状态和独立的CDW核出现了。我们的第一原则计算在CDW波矢量周围的大动量区域中发现平面光学声子模式的平等软化，对应于具有近距离能量的众多竞争CDW。这可能导致CDW基态的强烈不稳定，负责STM观测。我们的发现提供了更多新颖的实验方面，以了解FEGE中的CDW，并建议类似Fege的Kagome金属是研究竞争CDW不稳定性物理学的理想平台。