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军队卫生服务 - become-a-military-doctor.fr
- 进行医学影像检查； - 参与与医学成像、核医学、功能探索相关的研究，为平民和军事患者的筛查、诊断、检测、治疗和研究做出贡献； - 管理医学影像设备和器械； - 为学生提供指导并传授知识； - 为战争伤员的护理、在国家和公共卫生危机（流行病、袭击、NRBC 袭击等）期间保护公民的健康以及为外部行动（OPEX）做出贡献。
BO_7028_Fr.pdf - 官方公告
运输、物流和水利部长以及能源、矿业和环境部长第 25 hija 1442（2021 年 8 月 5 日）第 2251-21 号，修订设备和运输部长和国务卿的联合命令能源、矿业、水利和环境部长，负责水和环境事务。 19 Moharrem 1432（2010 年 12 月 25 日）第 2835-10 号规定了根据发动机燃料要求批准车辆污染物排放的条件。 ................................... 1955 强制应用摩洛哥标准。
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arXiv:2201.09508v2 [q-bio.QM] 2022 年 8 月 9 日
药物-靶标相互作用 (DTI) 的发现是一个非常有前途的研究领域，具有巨大的潜力。通过计算方法准确识别药物和蛋白质之间的可靠相互作用，通常利用从不同数据源检索到的异构信息，可以促进有效药物的开发。尽管随机游走和矩阵分解技术在 DTI 预测中被广泛使用，但它们有几个局限性。基于随机游走的嵌入生成通常以无监督的方式进行，而矩阵分解中的线性相似性组合会扭曲不同观点提供的个体见解。为了解决这些问题，我们采用多层网络方法来处理不同的药物和靶标相似性，并提出了一种新的优化框架，称为基于多相似性 DeepWalk 的矩阵分解 (MDMF)，用于 DTI 预测。该框架统一了嵌入生成和交互预测，学习药物和靶标的向量表示，不仅可以在所有超层中保持高阶接近度和层特定的局部不变性，还可以近似其内积的相互作用。此外，我们开发了一种集成方法 (MDMF2A)，该方法集成了 MDMF 模型的两个实例，分别优化了精确召回曲线下面积 (AUPR) 和受试者工作特征曲线下面积 (AUC)。对现实世界 DTI 数据集的实证研究表明，我们的方法在四种不同设置中实现了比当前最先进的方法具有统计显著改进。此外，对高排名非相互作用对的验证也证明了 MDMF2A 发现新型 DTI 的潜力。
使用多图正则化核范数最小化预测药物-靶标相互作用
在制药科学中，识别药物和靶标蛋白之间的潜在相互作用至关重要。在基因组药物发现中，相互作用的实验验证费力且昂贵；因此，需要高效、准确的计算机模拟技术来预测潜在的药物-靶标相互作用，以缩小实验验证的搜索空间。在这项工作中，我们提出了一个新框架，即多图正则化核范数最小化，它从三个输入预测药物和靶标蛋白之间的相互作用：已知的药物-靶标相互作用网络、药物之间的相似性以及靶标之间的相似性。所提出的方法侧重于寻找一个低秩相互作用矩阵，该矩阵由图编码的药物和靶标的接近度构成。先前关于药物靶标相互作用 (DTI) 预测的研究表明，结合药物和靶标的相似性有助于通过保留原始数据的局部几何形状更好地学习数据流形。但是，对于哪种相似性以及哪种组合最能帮助完成预测任务，目前还没有明确的共识。因此，我们建议使用各种药物间相似性和靶标间相似性作为多图拉普拉斯（药物/靶标）正则化项，以详尽地捕获近似值。使用标准评估指标（AUPR 和 AUC）对四个基准数据集进行的大量交叉验证实验表明，所提出的算法提高了预测性能，并且大大优于最近最先进的计算方法。软件可在 https://github.com/aanchalMongia/ MGRNNMforDTI 上公开获取。
Sébastien Lecornu 的演讲 - Bernières-sur-Mer
一个接一个地从他们的登陆艇中出现，一米一米地前进，在子弹、地雷和炮弹之间，在已经被战友的鲜血染红的水中和沙地上。1944年6月6日，这群20岁的年轻人，为这段超越他们的历史，奉献了他们青春的气息，以及他们生命的牺牲。他们有美国人、加拿大人、英国人，也有法国人，就像基弗突击队的 177 名水兵一样；释放诺曼底海岸几公里的地方，以迎接一百万荷兰、希腊、比利时、波兰、挪威、丹麦增援部队以及许多其他志愿加入盟军的人的到来。
2023 年 1 月 10 日 新闻稿_媒体库落成典礼......
1 月 10 日星期二，负责退伍军人和纪念事务的武装部队部长国务秘书 Patricia Mirallès 女士与法兰西岛大区议会主席 Valérie Pécresse 女士、航空航天博物馆董事会主席空军上将 (2S) Thierry Caspar-Fille-Lambie 以及博物馆馆长 Anne-Catherine Robert-Hauglustaine 教授一起，为航空航天博物馆媒体库兼游戏库揭幕。此次行动所开展的工作受益于法兰西岛地区的特别资金资助。
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DTiGEMS+：使用图嵌入、图挖掘和基于相似性的技术预测药物-靶标相互作用
摘要 在可持续药物开发过程中，药物-靶标相互作用的计算机预测是一个关键阶段，特别是当研究重点是利用现有药物的重新定位时。然而，开发这样的计算方法并非易事，但却非常必要，因为当前预测潜在药物-靶标相互作用的方法存在高假阳性率。在这里，我们介绍了 DTiGEMS +，一种使用图嵌入、图挖掘和基于相似性的技术预测药物-靶标相互作用的计算方法。DTiGEMS + 结合了基于相似性和基于特征的方法，并将新型药物-靶标相互作用的识别建模为异构网络中的链接预测问题。DTiGEMS + 通过使用另外两个互补图（即：药物-药物相似性、靶标-靶标相似性）扩充已知的药物-靶标相互作用图来构建异构网络。DTiGEMS + 结合了不同的计算技术来提供最终的药物靶标预测，这些技术包括图嵌入、图挖掘和机器学习。 DTiGEMS+ 在应用相似性选择程序和相似性融合算法后，将多种药物-药物相似性和靶标-靶标相似性集成到最终的异构图构造中。使用四个基准数据集，我们表明 DTiGEMS+ 与其他用于预测药物-靶标相互作用的最先进的计算机模拟方法相比，显著提高了预测性能，在所有数据集中实现了最高的平均 AUPR（0.92），与最先进方法比较中表现第二好的模型相比，错误率降低了 33.3%。关键词：药物重新定位、药物-靶标相互作用、机器学习、图嵌入、异构网络、基于相似性、相似性集成、生物信息学、化学信息学