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建议引用：Gorgulho，J.，Roderburg，C.，Beier，F.，Bokemeyer，C.，Brümmendorf，T。H.，Loosen，S.H。，＆Lüdde，T。（2024）。可溶性淋巴细胞A
背景：寻找生物标志物以识别合适的免疫检查点抑制剂（ICI）疗法的候选者。我们评估了下一代免疫检查点淋巴细胞激活基因-3（SLAG-3）的可溶水平，以及其与循环T淋巴细胞亚群的关联可能会构成一种新型的生物标志物，以预测ICI疗法的结果。方法：使用多重免疫测定法分析了n = 84例接受ICI治疗的晚期固体癌症患者的循环水平，并伴随着外周血单核细胞（PBMC）的流量细胞仪分析。RESULTS: Uni- and multivariate analysis shows that patients with higher sLAG3 concentrations before ICI therapy had a signi fi cantly impaired progression-free (PFS) and overall survival (OS) (HR PFS : 1.005 [95%CI: 1.000 – 1.009], p = 0.039; HR OS : 1.006 [95% CI: 1.001 – 1.011], p = 0.015).与具有增加相比的患者相比，基线和1-2个周期之间的比率降低的患者的CD4/CD8细胞比率及其在治疗过程中的动力学是PFS和OS的强烈预测指标（P = 0.012，HR：3.32）。结合Slag3和CD4/CD8比的免疫学评分显示出最高的预测潜力（HR OS：10.3）。结论：未来的前瞻性验证，SLAG3和相关的循环T细胞子集可以用作非侵入性预测标记，以预测ICI疗法的结果，以帮助将来识别理想的ICI候选者。
使用3种类型的肥料堆肥过程优化智能锅中的有效微生物
摘要Bokashi肥料是通过堆肥过程回收有机废物的结果，该过程功能可以改善土壤健康和植物的生产。但是，有机废物的质量和堆肥时间的质量受到使用的有效微生物的类型的影响。这项研究旨在评估从三种有效的微生物（EM4，ECO养殖和MA11）产生的有机废物的过程和质量。根据10、15和20 ml/10 kg的有机废物的重量，堆肥时间为30天，由牛粪，稻壳和麸皮与每种类型的微生物溶液混合的有机废物。pH，温度，颜色，水含量，N-有机，C/N比，C/N比，钾和磷酸盐。结果表明，20 mL MA11提供了更快的堆肥过程，最佳的pH值和C/N比。此外，与其他治疗相比，产生的水含量较低，营养成分增加。最佳数量的MA11的使用将产生高质量的有机废物，并迅速而不会引起其在土壤中的环境问题而不会引起环境问题。
推荐引用推荐引用 Cohen, Kelly；Bokati, Laxman；Ceberio, Martine；Kosheleva, Olga；以及 Kreinovich, Vladik，“为什么可解释人工智能中使用模糊技术？可解释人工智能中使用哪些模糊技术？” (2021)。部门技术报告 (CS)。1553。https://scholarworks.utep.edu/cs_techrep/1553
我们对个体表现感兴趣的情况。在我们对个体表现感兴趣的情况下，我们希望将失败概率降至最低，我们希望物体与期望轨迹的偏差尽可能小——因为正是这种偏差导致了失败。模糊控制中出现这种偏差的可能原因之一是模糊控制基于使用“与”和“或”运算结合原始专家的置信度，而原始估计仅提供一些不确定性。就像专家无法提供所需控制的确切值一样——这就是为什么首先需要模糊技术——专家也无法用确切的数字来描述他/她对某个陈述的置信度。如果我们强迫专家这样做——许多系统都是这样做的——当再次询问相同的陈述时，专家会提供略有不同的数字。这些变化会影响“与”和“或”运算的结果——从而影响最终的控制。与所需控制的任何过大偏差都可能是灾难性的。因此，为了安全起见，我们要确保最坏的偏差尽可能小。让我们用精确的术语描述这种情况。设 δ > 0 表示专家提供程度的准确度。这意味着同一位专家可以对同一句话 A 的置信度提供估计值 a 和 a ′，它们是 δ 接近的，即 | a − a ′ | ≤ δ 。类似地，对于另一个语句 B ，专家可以提供估计值 b 和 b ′，使得 | b − b ′ | ≤ δ 。由于这种不确定性，我们可以得到不同的值 f & ( a , b ) 和 f & ( a ′ , b ′ )，即我们有一个非零差值 | f & ( a , b ) − f & ( a ′ , b ′ ) |。最坏的情况是这种差异最大。它的特点是价值