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使用广谱治疗方法解决难治性乳腺癌的异质性
摘要 肿瘤异质性可能导致癌症（包括晚期乳腺癌）产生治疗耐药性。哈利法克斯项目的目标是通过发现可以针对癌症特征的治疗组合（而不是专注于单个基因产物）来确定通过肿瘤异质性解决治疗耐药性机制的新疗法。一个由 180 名癌症研究人员组成的工作组使用分子分析来突出导致每种癌症特征的关键靶点，然后找到可用于达到这些靶点且毒性有限的现有治疗剂。在许多情况下，天然保健产品和再利用药物被确定为潜在药物。因此，通过将肿瘤的分子分析与针对癌症标志性特征的治疗方法相结合，可以解决晚期乳腺癌的异质性问题。
在暴露于广谱氢氧化铜的烟草生态系统中微生物群落的反应
氢氧化铜是一种广谱铜杀菌剂，通常用于控制作物真菌和细菌性疾病。除了控制靶向病原体外，氢氧化铜还可能影响植物层生态系统中其他非靶向微生物。在施用杀菌剂后的四个时间点（在喷涂之前和5、10和15天之前），通过使用Illumina高通量测序技术和生物学工具研究了患病和健康的烟草微生物微生物对氢氧化铜应激的反应。结果表明，健康群体的微生物组社区比疾病组更受影响，而真菌群落比细菌群落更敏感。疾病组中最常见的属是替代植物，波兰菌，cladosporium，pantoea，ralstonia，pseudomonas和sphinghomonas;在健康组中，这些是替代人，cladosporium，symmetrospora，ralstonia和pantoea。喷涂后，健康和患病组的真菌群落的α多样性在5天后下降，然后显示出越来越多的趋势，健康组在15天时显着增加。健康和患病群体中细菌群落的α多样性在15天时增加，而健康的组有显着差异。在健康和患病的叶片的真菌群落中，替代品和cladosporium的相对丰度降低了，而波动脉症，stagonosporopsis，Symmetroppora，Epicoccum和Phoma的相对丰度则增加。Pantoea的相对丰度首先减少，然后增加，而Ralstonia，Pseudomonas和Sphingomonas的相对丰度首先增加，然后在健康和患病的叶片的细菌群落中减少。虽然氢氧化铜降低了致病真菌替代性和cradosporium的相对丰度，但它也导致有益细菌（例如放线菌和Pantoea）的降低，并增加了潜在的病原体，例如波里米亚和稳定性。用氢氧化铜处理后，患病组的代谢能力得到了改善，而健康组的代谢能力得到了显着抑制，随着应用时间的延长，代谢活性逐渐恢复。结果揭示了在氢氧化铜应激下，微生物群落组成和健康和患病的烟草的代谢功能的变化，为未来对植物层的微生态保护的研究提供了理论基础。
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免责声明：1- 为改进产品特性，本文档提供的信息（包括规格和尺寸）如有变更，恕不另行通知。订购前，建议购买者联系 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司销售部，获取最新版本的数据表。2- 在需要极高可靠性的情况下（例如用于核电控制、航空航天、交通设备、医疗设备和安全设备），应使用具有安全保证的半导体器件或通过用户的故障安全预防措施或其他安排来确保安全。3- 在任何情况下，SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司均不对用户根据数据表操作设备期间因事故或其他原因造成的任何损害负责。 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司对任何知识产权索赔或因应用数据表中描述的信息、产品或电路而导致的任何其他问题不承担任何责任。4- 在任何情况下，SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司均不对因使用超过绝对最大额定值的数值而导致的任何半导体设备故障或任何二次损坏负责。 5- 本数据表不授予任何第三方或 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司的任何专利或其他权利。6- 未经 SMC - 桑德斯特微电子（南京）有限公司书面许可，不得以任何形式复制或复印本数据表的全部或部分。7- 本数据表中描述的产品（技术）不得提供给任何其应用目的会妨碍维护国际和平与安全的一方，其直接购买者或任何第三方也不得将其用于此目的。出口这些产品（技术）时，应根据相关法律法规办理必要的手续。
超维计算与神经网络
摘要 — 超维计算 (HDC) 作为一种新兴的非冯·诺依曼计算范式得到了广泛关注。受人脑功能方式的启发，HDC 利用高维模式执行学习任务。与神经网络相比，HDC 表现出节能和模型尺寸较小等优势，但在复杂应用中的学习能力却低于平均水平。最近，研究人员观察到，当与神经网络组件结合时，HDC 可以获得比传统 HDC 模型更好的性能。这促使我们探索 HDC 理论基础背后的更深层次见解，特别是与神经网络的联系和差异。在本文中，我们对 HDC 和神经网络进行了比较研究，以提供一个不同的角度，其中 HDC 可以从预先训练的极其紧凑的神经网络中衍生出来。实验结果表明，这种神经网络衍生的 HDC 模型可以分别比传统和基于学习的 HDC 模型实现高达 21% 和 5% 的准确率提高。本文旨在为这种流行的新兴学习方案的研究提供更多见解并指明未来方向。
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