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Becton, Dickinson and Company 2017 年年度报告
第一部分 项目 1. 业务 项目 1A。风险因素 项目 1B。未解决的员工评论 项目 2。属性 项目 3。法律诉讼 项目 4。矿山安全披露 注册人的执行官 第二部分 项目 5。注册人普通股市场、相关股东事项和发行人购买股权证券 项目 6。选定的财务数据 项目 7。管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析 项目 7A。关于市场风险的定量和定性披露 第 8 项。财务报表和补充数据 第 9 项。会计和财务披露方面的变更以及与会计师的分歧 第 9A 项。控制和程序 第 9B 项。其他信息 第三部分 第 10 项。董事、执行官和公司治理 第 11 项。高管薪酬 第 12 项。某些受益所有人和管理层的证券所有权以及相关股东事项 第 13 项。某些关系和相关交易以及董事独立性 第 14 项。主要会计费用和服务 第四部分 第 15 项。附件、财务报表附表 签名 附件索引
10 -K -01/29/2025
项目3。法律程序56第4项。矿山安全披露58第二部分项目5。注册人的共同权益，相关股东事项和发行人购买股票证券的市场59第6项。[保留] 60项目7。管理层对财务状况和运营结果的讨论和分析60项目7a。有关市场风险的定量和定性披露72项目8。财务报表和补充数据72项目9。关于会计和财务披露的会计师的变化和分歧72项目9a。控制和程序72项目9b。其他信息74项目9C。关于防止检查的外国司法管辖区的披露75第三部分第10部分。董事，执行官和公司治理76项目11。高管薪酬76项目12。某些福利所有者和管理人员和相关股东事务的安全所有权76第13项。某些关系和相关交易，以及董事独立76项目14。主要会计师费和服务76第四部分第15部分。展览和财务报表时间表77
2026 财年上半年运营转移
第 2E 节。本节所列款项特此从普通基金拨付至每项中指定的信托基金，除非本节另有明确指定，用于本节规定的目的并受本节规定的条件以及受 2026 年 6 月 30 日结束的财政年度公共资金支出管理法律的约束。未经普通法院明确授权，本节中的项目不得根据《一般法》第 29 章第 9B 节进行分配或根据该第 29 章第 9C 节进行削减。尽管有该第 29 章第 19A 节的规定，根据本节进行的任何转移均应由审计长根据审计长在与相关机构秘书、行政和财政部长和州财政部长协商后为每项项目制定的转移时间表进行。每项拨款的时间表应规定分批转移，以满足每项基金的现金流需求，并且时间表下的所有转移应不迟于 2026 年 6 月 30 日完成。在时间表获得审计长的最终批准后不迟于 7 天，应将其报告给众议院和参议院的筹款委员会。
![[外部]威斯康星州BioHealth技术中心总体叙事](/simg/5\549cd0eb7771097a567c0ce157bfed10062bc3ca.webp)
[外部]威斯康星州BioHealth技术中心总体叙事
个性化医学是一种创新的医疗保健方法，它根据患者的独特遗传代码，病史和环境来量身定制治疗。它将重塑医疗保健领域，提供更好的健康成果，降低成本并推动关键技术重点领域的新产品开发。威斯康星州有理由抓住这一机会。威斯康星州BioHealth Tech Hub（WBHTH）位于密尔沃基– Waukesha和麦迪逊MSA，并在该州围绕该州的制造“辐条”。它的六个相互联系的项目将通过一个发明型私人的良性周期团结创新，制造和劳动力开发计划，建立世界一流的个性化医学中心。在接下来的十年中，预计这些努力将在个性化医学中创造30,000个新的直接工作，并在区域GDP增长方面释放$ 9B。我们的技术枢纽是由两党公民和行业领导者，制造商，教育工作者，企业家和医疗保健巨头组成的史无前例的全州范围内的联盟，他们共同创造了一个健康，公平，繁荣，繁荣的未来，支持一直持续不错的威斯康星州。我们的地区也是科学，制造，数据科学和医疗保健提供资产的独特强大集群的所在地。这些为我们地区领导全球范围并促进我们国家的国家安全，减少我们对外国技术的依赖并发展安全的医疗供应链为我们地区提供了坚定的基础。2。愿景，任务和目标
碧迪公司 2017 年年度报告
第一部分 项目 1. 业务 项目 1A. 风险因素 项目 1B. 未解决的员工评论 项目 2. 属性 项目 3. 法律诉讼 项目 4. 矿山安全披露 注册人的执行官 第二部分 项目 5. 注册人普通股的市场、相关股东事项和发行人购买的股权证券 项目 6. 选定的财务数据 项目 7. 管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析 项目 7A. 关于市场风险的定量和定性披露 项目 8. 财务报表和补充数据 项目 9. 会计和财务披露方面的变更以及与会计师的分歧 项目 9A. 控制和程序 项目 9B。其他信息 第三部分 第 10 项 董事、高级管理人员和公司治理 第 11 项 高管薪酬 第 12 项 某些实际所有人和管理层的证券所有权以及相关股东事宜 第 13 项 某些关系和相关交易以及董事独立性 第 14 项 主要会计费用和服务 第四部分 第 15 项 附件、财务报表附表 签名 附件索引
碧迪公司 2017 年年度报告
第一部分 项目 1. 业务 项目 1A. 风险因素 项目 1B. 未解决的员工评论 项目 2. 属性 项目 3. 法律诉讼 项目 4. 矿山安全披露 注册人的执行官 第二部分 项目 5. 注册人普通股的市场、相关股东事项和发行人购买的股权证券 项目 6. 选定的财务数据 项目 7. 管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析 项目 7A. 关于市场风险的定量和定性披露 项目 8. 财务报表和补充数据 项目 9. 会计和财务披露方面的变更以及与会计师的分歧 项目 9A. 控制和程序 项目 9B。其他信息 第三部分 第 10 项 董事、高级管理人员和公司治理 第 11 项 高管薪酬 第 12 项 某些实际所有人和管理层的证券所有权以及相关股东事宜 第 13 项 某些关系和相关交易以及董事独立性 第 14 项 主要会计费用和服务 第四部分 第 15 项 附件、财务报表附表 签名 附件索引
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第一部分 项目 1. 业务 项目 1A. 风险因素 项目 1B. 未解决的员工评论 项目 2. 属性 项目 3. 法律诉讼 项目 4. 矿山安全披露 注册人的执行官 第二部分 项目 5. 注册人普通股的市场、相关股东事项和发行人购买的股权证券 项目 6. 选定的财务数据 项目 7. 管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析 项目 7A. 关于市场风险的定量和定性披露 项目 8. 财务报表和补充数据 项目 9. 会计和财务披露方面的变更以及与会计师的分歧 项目 9A. 控制和程序 项目 9B。其他信息 第三部分 第 10 项 董事、高级管理人员和公司治理 第 11 项 高管薪酬 第 12 项 某些实际所有人和管理层的证券所有权以及相关股东事宜 第 13 项 某些关系和相关交易以及董事独立性 第 14 项 主要会计费用和服务 第四部分 第 15 项 附件、财务报表附表 签名 附件索引
碧迪公司 2017 年年度报告
第一部分 项目 1. 业务 项目 1A. 风险因素 项目 1B. 未解决的员工评论 项目 2. 属性 项目 3. 法律诉讼 项目 4. 矿山安全披露 注册人的执行官 第二部分 项目 5. 注册人普通股的市场、相关股东事项和发行人购买的股权证券 项目 6. 选定的财务数据 项目 7. 管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析 项目 7A. 关于市场风险的定量和定性披露 项目 8. 财务报表和补充数据 项目 9. 会计和财务披露方面的变更以及与会计师的分歧 项目 9A. 控制和程序 项目 9B。其他信息 第三部分 第 10 项 董事、高级管理人员和公司治理 第 11 项 高管薪酬 第 12 项 某些实际所有人和管理层的证券所有权以及相关股东事宜 第 13 项 某些关系和相关交易以及董事独立性 第 14 项 主要会计费用和服务 第四部分 第 15 项 附件、财务报表附表 签名 附件索引
死亡率的临床和表观遗传生物标志物的综合分析
52 1 弗雷明翰心脏研究，美国马萨诸塞州弗雷明翰 53 2 美国国立卫生研究院，国家心肺血液研究所内部研究部人口科学分部， 54 美国马萨诸塞州贝塞斯达 55 3 美国马萨诸塞州大学医学院眼科和视觉科学系 56 4 明尼苏达大学公共卫生学院流行病学与社区卫生系， 57 美国明尼苏达州明尼阿波利斯 58 5 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院 59 6 荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学医学中心流行病学系 60 7 英国爱丁堡大学心理学系 61 8 华盛顿大学肺生物学中心肺部、重症监护和睡眠医学系 62 美国华盛顿州西雅图 63 9心血管健康研究中心，美国华盛顿州西雅图 64 10 丹麦南部大学公共卫生系流行病学、生物统计学和生物人口统计学，JB Winsløws Vej 9B, 5000, Odense C, 丹麦 66 11 奥登斯大学医院临床生物化学和药理学系，动脉疾病个性化医疗中心，JB Winsløws Vej 4, 5000, Odense C, 丹麦 68
llms用于药物相互作用预测
现代治疗方案中药物组合的增加需要可靠的方法来预测药物相互作用（DDIS）。虽然大型语言模型（LLMS）已重新提到了各个领域，但它们在药物研究中的潜力，尤其是在DDI预测中，仍然在很大程度上没有探索。这项研究通过唯一处理分子结构（微笑），靶生物和基因相互作用数据作为最新药品库数据集的原始文本输入来彻底研究LLMS在预测DDI方面的能力。我们评估了18种不同的LLM，包括专有模型（GPT-4，Claude，Gemini）和开源变体（从1.5B到72B参数），首先评估其在DDI预测中的零击功能。然后我们微调选定的模型（GPT-4，PHI-3.5 2.7b，QWEN-2.5 3B，GEMMA-2 9B和DEEPSEEK R1蒸馏QWEN 1.5B），以优化其性能。我们的全面评估框架包括对13个外部DDI数据集进行验证，并与传统方法（例如L2登记的逻辑回归）进行了比较。微型LLMS表现出卓越的性能，PHI-3.5 2.7b在DDI预测中达到0.978的灵敏度，在平衡数据集中的准确性为0.919（50％正，50％负案例）。此结果代表了用于DDI预测的零射击预测和最新的机器学习方法的改进。我们的分析表明，LLM可以有效地捕获复杂的分子相互作用模式和药物对以共同基因为目标的情况，从而使其成为药物研究和临床环境中实际应用的宝贵工具。