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World File Search System计算模型
引用出版物（APA）：Moye，A。J.，＆Vag，M。K.（2021）。计算模型或集中注意冥想及其转移到
OHBM COBIDAS MEEG报告了像许多其他科学社区一样，神经影像社区正在积极从事开放科学实践，旨在提高科学发现的可重复性和可复制性1。OHBM通过其在数据分析和共享方面的最佳实践委员会（Cobidas; https：//www.humanbrainmap-ping.org/i4a/pages/index.cfm?pageID = 3728），促进和分布式和分布式的实践疗法，以实式化的术语来促进和分布，并在其他方面进行正式化的术语，并在其他方面进行了术语，并在其他方面促进和分布。OHBM开发了Cobidas报告2，3，以介绍特定神经成像方法的最佳实践，提出了一种标准化的科学语言，用于报告和促进数据和方法的有效共享。这些报告对（i）准备手稿的研究人员很有用，（ii）编辑和审稿人，（iii）神经成像教育者以及（iv）具有专业知识的人，他们试图熟悉另一种神经图像。从这个角度来看，我们专注于Cobidas Meeg 3报告，强调了一些主要问题并随之而来的推荐委员会产生了建议。我们的目的是更好地了解某些获取参数，设计，分析和报告选择如何影响可重复性。除此之外，许多其他问题还在推荐中找到了自己的方式（框1和2和表1-3）。因此，这些建议表示要报告的最低要求，以确保可重现的MEG和EEG（MEEG）研究，并且可以在Cobidas报告本身中找到每个建议的全部详细信息。同时，这些看似基本的建议中的许多是有争议的。在文学上进行了大量讨论，我们的建议是一种共识，它采用并扩展了大脑成像数据结构中使用的术语（bids;
引用出版物（APA）：Pancarelife财团，更长，T。，Clemen，E 引用出版物情感（APA）：Rossel，I。M. A.的Scaik J.，Shiver-evases，N。Y. N.，Irish，L.，C.，Bo 引用出版物（APA）：Moye，A。J.，＆Vag，M。K.（2021）。计算模型或集中注意冥想及其转移到 引用出版物（APA）：Pernet，C.，Garrido，M.I.，Gramfort，A.，Maurits，N.，M.，Pang，E. 多模式MRI- ... 的记忆效率深框架 引用出版的情感（APA）：Callieros，M.，Shehadeh，F.，Mlona，E.，Dapah-Afriyia，C。，Aalst，R.，A.
Thorsten Langer A，1，Eva Clement B，1，Broer Linda D，1，Lara，Andrease G. Uiterlinden D，Andrica C.H.vries B，C，Martine是萨斯基亚F.M. Grotel B。 Pluijm B，Harald Binder F，G，G，G，Annika和Annika，Marco Crosco K，线教练，Jeanette F. Winter L，M，Catherine Rechnitzer，Henrik Hasle，斯蒂芬·诺丁（Stephen-Noting），克劳迪娅（Claudia E. Kuehni E. 财团vries B，C，Martine是萨斯基亚F.M. Grotel B。Pluijm B，Harald Binder F，G，G，G，Annika和Annika，Marco Crosco K，线教练，Jeanette F. Winter L，M，Catherine Rechnitzer，Henrik Hasle，斯蒂芬·诺丁（Stephen-Noting），克劳迪娅（Claudia E. Kuehni E.财团
生物系统计算模型指南
乔·海尔斯坦（Joe Hellerstein）4 1,4 1.4*，彼得·亨特（Peter Hunter）14，14，露西安·史密斯（Lucian P. Olivier 11，Alexander A. Patrie 10，M。Quardokus 2，Sven 36，Sven 36，James C. Schaff 10，T.J。 Janis Shin 1，Jacky L. Snoep 37，Ion Moraru 10
黑色素瘤异质性的计算模型
皮肤黑色素瘤是一种高度侵袭性的肿瘤，尽管最近出现了一些治疗方法，但大多数晚期转移性黑色素瘤患者的临床预后不佳。黑色素瘤中最常见的突变会影响 BRAF 致癌基因，它是 MAPK 信号通路的蛋白激酶。针对 BRAF 和 MEK 的疗法仅对 50% 的患者有效，并且几乎系统地产生耐药性。与黑色素瘤细胞的强烈异质性和可塑性相关的遗传和非遗传机制被认为有利于耐药性，但人们对其了解甚少。最近，我们引入了一种新的数学形式，可以表示肿瘤异质性和耐药性之间的关系，并提出了几种用 BRAF/MEK 抑制剂治疗的黑色素瘤产生耐药性的模型。在本文中，我们使用一种新的计算模型进一步研究了这种关系，该模型可以处理用 BRAF/MEK 抑制剂治疗的黑色素瘤中单细胞 mRNA 测序数据识别的多种细胞状态。我们使用该模型来预测不同治疗策略的结果。参考疗法称为“连续”疗法，其包括不间断地应用一种或多种药物。在“联合疗法”中，几种药物按顺序使用。在“适应性疗法”中，当肿瘤大小低于下限时中断药物应用，当肿瘤大小超过上限时恢复药物应用。我们表明，与直觉相反，在 BRAF/MEK 抑制剂与假设药物（针对在肿瘤对激酶抑制剂的反应过程中后期发展的细胞状态）的联合疗法中，最佳方案是先用这种假设药物治疗。此外，尽管连续疗法和适应性疗法之间出现耐药性的时间差别不大，但在适应性疗法的情况下，不同黑色素瘤亚群的空间分布更加分区化。
超级计算模型的角色 - 访问 - 复合物...
生物医学科学越来越多地认识到计算模型在揭示生物系统复杂性中的重要性。这些模型提供了一种模拟，分析和预测生物学过程的方法，而这些生物学过程本来很难单独通过实验方法研究。随着基因组学，蛋白质组学和系统生物学等领域的数据的持续增长，计算模型已成为观看复杂的生物学现象（从细胞机制到全体生物行为）的过度观察的必不可少的工具。本文探讨了计算模型在生物学研究中的重要性及其对医学进步的贡献。生物系统本质上是复杂的，涉及许多相互作用的成分，例如基因，蛋白质，细胞和组织。这些成分以动态和通常非线性的方式运行，这使得预测一个级别的变化（例如单个基因中的突变）如何影响整个系统的变化。生物网络（例如代谢或信号通路）是相互联系的，并且经常表现出新兴特性，而这些特性无法通过孤立研究单个组件来完全理解。计算模型提供了一种管理这种复杂性的方法。他们允许科学家随着时间的流逝模拟生物学过程，产生假设并预测不同干预措施的结果。这些模型通常结合了各种数学技术，包括微分方程，统计方法和机器学习，以表示生物系统不同组件之间的关系。一个例子是癌症研究。通过计算模拟，科学家可以研究在不同条件下复杂系统的行为，从而提供了难以通过传统实验室实验实现的见解。计算模型已被证明在疾病研究中特别有价值，因为它们使科学家能够在多个层面上研究病理学的潜在机制。
大脑和计算模型中的感知过程双边国际会议
会议第一天 2024 年 9 月 18 日星期三 欢迎和介绍 马克·沃尔波特爵士 FMedSci FRS 英国皇家学会 马克·沃尔波特爵士是英国皇家学会的外交大臣和副会长。他担任帝国理工学院健康合作伙伴、帝国理工学院学术健康科学中心和肯尼迪纪念信托基金的主席。他是 NHS England 的非执行董事会成员，也是大英博物馆、大和英日基金会和英国健康数据研究的受托人。 之前的职业亮点包括： 英国研究与创新局 (UKRI) 创始首席执行官，2017 – 2020 年。 政府首席科学顾问 (GCSA)，2013 – 2017 年。 首相科学技术委员会成员并后任联合主席 威康信托基金主任。 伦敦帝国理工学院医学部教授兼负责人。 英国医学科学院创始院士和第一任注册官。 英国基础设施咨询委员会成员。 大卫·哈雷尔教授 FRS 魏茨曼科学研究所和以色列科学与人文学院
用于合成听觉脑干反应的计算模型，以评估衰老和自闭症动物模型的神经元改变
此预印本版的版权持有人于2024年8月7日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.04.606499 doi：biorxiv Preprint
Ari Live！事件报告。 神经肌肉疾病课程2025 更新 面部识别技术的建议 创新政策和工业后经济复苏 第2部分：制造新的Pandemics疫苗 二维量子中的远程电容传感 - 策略2030 神经形态计算简报 可重构双极量子点的色散读数纳米线 “用于现实世界应用和剥削的高级材料”将提供各种功能材料的非常详细的概述 UCL暑期学校的大脑如何工作和什么... MSSL的研究 数据策略 ECON0018宏观经济理论和政策 高级材料处理和制造（... UCL暑期学校解剖学和发育... 空间认知的大规模神经计算模型，将记忆与视觉整合 政策简介 - 垃圾填埋税，建筑和拆除浪费与循环经济 yasutada sudo
•我们在AI中看到的问题已经存在 - 偏见，数据等问题等是人类已经存在的当前问题。AI迫使我们考虑这些并将其冲洗掉。•将辅助AI采用公共服务的主要障碍是（缺乏）解释性和数字素养 - 公共信任以及基于AI的决策对特定人群的影响加剧。•支持警察劳动力，需要适合21世纪的正式培训和教育评论，遇到培训能力问题，并带来了他们内部缺失的专业知识。•公众与NHS和医疗保健有情感上的联系 - 在这种护理的情况下，AI的引入可能会感到不合适。然而，行政任务的自动化可能会减轻工作量压力，并对NHS员工的福祉产生积极影响。•决策者必须记住，并非每个问题都是AI问题，而不是每个解决方案都是AI解决方案 - 必须考虑个人情况。•必须通过变更，集中标准制定和关于数字素养的公共教育的跨政府要求确保公平访问服务。•使用AI（环境，人类）的成本 - 部署应伴随着这些费用的陈述，以供考虑到任何生产力提高。•可以激励公司开发AI，以反映成果中的内在人类价值观，而不是传统的生产力措施。
LCASPMDA：一种计算模型，用于预测基于可学习的图形卷积注意网络和自定进度的迭代采样集合
人体包含数万亿个微生物，包括细菌，古细菌，真菌，原生动物和病毒，它们构成人类微生物群，并与人类宿主紧密相互作用（人类微生物组项目联盟，2012; Sommer和Bäckhed，2013年）。这些微生物可以在皮肤，口腔，鼻腔，胃肠道，泌尿生殖道和人体其他部位发现，并在调节人类健康中起重要作用。例如，他们可以调节胃肠道的病理，并协调内部环境的体内平衡，以促进人体的代谢功能（Gill等，2006; Ventura等，2009）。微生物组和宿主粘膜位点以协同的方式相互作用，以防止病原体（Macpherson和Harris，2004）。微生物促进了糖代谢的合成，并促进了T细胞反应所需的维生素的合成（Kau等，2011）。，但微生物也对人体产生不利影响。例如，研究证明，微生物群落的营养不良可以诱导糖尿病（Wen等，2008），炎症性肠病（Durack和Lynch，2019年），甚至癌症（Schwabe和Jobin，2013）。此外，已证明细菌和病毒等病原体能够引起多达27种传染病，例如Covid-19（Xiang等，2020）。此外，近年来，由于药物的滥用和非理性使用，微生物对某些药物产生了抗药性，这给临床医学和药物开发带来了严重的挑战。Concetta等。此外，最近的研究还表明，药物的功效受到微生物代谢的显着影响（McCoubrey等，2022）。当药物在人体中起作用时，微生物在药物吸收和代谢中起着重要作用，从而调节药物疗效和毒性（Zimmermann等，2019）。报道肠道菌群可以与抗癌药物相互作用，从而影响药物的治疗效率和毒性副作用。他们将益生菌，益生元，合成药，生物制剂和抗生素作为微生物群的新兴策略，可以改善治疗结果或确保患者在抗癌治疗期间的生活质量更好（Panebianco等人，2018年）。因此，发现潜在的微生物 - 药水关联是在精密医学领域要解决的关键问题之一，并且需要开发有效的计算模型以发现潜在的微生物 - 药水关联变得越来越紧迫。
计算模型用于识别针对以糖酵解增强为特征的转移性去势抵抗性前列腺癌的药物
摘要：由于缺乏有效的治疗方法，转移性去势抵抗性前列腺癌 (mCRPC) 仍然是一种致命疾病。癌症代谢向糖酵解升高方向重编程是 mCRPC 的标志。我们的目标是确定与高糖酵解特别相关的治疗方法。在这里，我们建立了一个计算框架，以在肿瘤微环境下识别具有增强糖酵解活性的 mCRPC 的新药物，然后进行体外验证。首先，使用我们已建立的计算工具 OncoPredict，我们估算了来自两个大型临床患者队列的每个 mCRPC 肿瘤中大约 1900 种药物对药物反应的可能性。我们选择了预测敏感性与糖酵解评分高度相关的药物。总共确定了 77 种预测在高糖酵解 mCRPC 肿瘤中更敏感的药物。这些药物代表了不同的作用机制。基于在泛癌细胞系中与糖酵解/OXPHOS 相关的最高测量药物反应，我们选择了三种候选药物伊维菌素、CNF2024 和 P276-00 进行后续体外验证。通过降低培养基中的输入葡萄糖水平以模拟 mCRPC 肿瘤微环境，我们在 PC3 细胞中诱导了高糖酵解条件，并验证了在此条件下这三种药物预计的更高敏感性（所有药物的 p < 0.0001）。对于生物标志物的发现，预测伊维菌素和 P276-00 对具有低雄激素受体活性和高糖酵解活性（AR（低）Gly（高））的 mCRPC 肿瘤更敏感。此外，我们整合了蛋白质-蛋白质相互作用网络和拓扑方法来识别这些候选药物的生物标志物。通过多个独立的生物标志物提名管道，EEF1B2 和 CCNA2 分别被确定为伊维菌素和 CNF2024 的关键生物标志物。总之，这项研究通过精准靶向高糖酵解的 mCRPC，提供了超越传统雄激素剥夺疗法的新型有效治疗方法。