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Biological insights from plasma proteomics of non-small cell lung cancer patients treated with immunotherapy Jair Bar 1 , Raya Leibowitz 2 , Niels Reinmuth 3 , Astrid Ammendola 3 , Eyal Jacob 4 , Mor Moskovitz 5 , Adva Levy-Barda 6 , Michal Lotem 7 , Rivka Katzenelson 8 , Abed Agbarya 9 , Mahmoud Abu-Amna 10 , Maya Gottfried 11 , Tatiana Harkovsky 12 , Ido Wolf 13 , Ella Tepper 14 , Gil Loewenthal 4 , Ben Yellin 4 , Yehuda Brody 4 , Nili Dahan 4 , Maya Yanko 4 , Coren Lahav 4 , Michal Harel 4 , Shani Raveh Shoval 4 , Yehonatan Elon 4 , Itamar Sela 4 , Adam P. Dicker 15,Yuval摇晃16,* 1肿瘤学研究所,Chaim Sheba医疗中心,Tel Hashomer,以色列;以及特拉维夫大学医学院,以色列2 Shamir医学中心,肿瘤学研究所,Zerifin,70300,以色列;特拉维夫大学医学院,以色列特拉维夫。3 Asklepios Kliniken GmbH,Asklepios Fachkliniken Muenchen,Gauting,82131,德国;和德国肺研究中心(DZL)。4在Cohost Ltd上。 Binyamina,以色列。5胸腔癌症服务局,拉宾医学中心,戴维诺夫癌症中心,贝利森校区,佩塔·蒂克瓦,4941492,以色列6生物银行,拉贝斯医学中心 - 贝利森医学中心 - 贝利森医学中心,贝蒂·蒂克瓦,佩塔·蒂克瓦,4941492,4941492,4941492,以色列7医学中心。 Jerusalem, 9112001, Israel 8 Kaplan Medical Center, Rehovot, 7642002, Israel 9 Institute of Oncology, Bnai Zion Medical Center, Haifa, 3339419, Israel 10 Oncology & Hematology Division, Cancer Center, Emek Medical Center, Afula, 1834111, Israel 11 Department of Oncology, Meir Medical Center, Kfar-Saba, 4428164,以色列12 Barzilai医疗中心,卫生科学学院,本盖尔大学本盖尔大学,安德克隆,阿什克伦,以色列阿什克隆13肿瘤学部,特拉维夫·苏拉斯基医学中心,特拉维夫,第6423906号,6423906,以色列14,以色列14号,阿斯图尔医院,伊斯兰教徒,64239028杰斐逊大学,宾夕法尼亚州费城,美国美国16,技术学院 - 以色列理工学院,以色列,以色列。
ECU健康医疗中心(正式为Vidant医疗中心)是北卡罗来纳州的四个学术医疗中心之一,是ECU Health的旗舰医院,是东卡罗来纳大学Brody医学院教学医院。ECU健康医疗中心位于北卡罗来纳州格林维尔,是所有级别的卫生服务和信息的区域资源。医疗中心是三级转诊中心,为29个县的140万人提供了急性,中级,康复和门诊健康服务。平均在ECU健康医疗中心设施中处理了约44,500名住院患者和171,000多名门诊病人。典型的一年在医院出生了3500多名婴儿。临床教育是医院任务的重要组成部分,并有助于证明其对社区的承诺。ECU健康医疗中心是医学生和居民,护士和其他卫生专业人员的教学网站。医疗中心的任务是“改善北卡罗来纳州东部的健康和福祉”。我们的愿景是通过建立高级,值得信赖的医疗保健提供和教育系统来成为农村健康和健康的国家模式。与我们的使命不可或缺的是,我们承诺能够响应社区的需求,并提供高质量,具有成本效益的医疗保健服务。ECU健康医疗中心致力于支持社区健康改善计划,这些计划着重于影响社区的最引人注目的健康问题。tar河穿过县的中心。描述了1760年的社区成立,皮特县的面积为655平方英里。皮特县位于北卡罗来纳州东部的心脏地带,位于北卡罗来纳州罗利市的北卡罗来纳州外部和州首府之间。该县由十个城市组成,格林维尔担任县城。自2010年人口普查报告该县人口为168,148以来,皮特县的人口一直在增长。根据美国人口普查局的说法,2020年在皮特县有170,243个人,估计有172,169人在2021年。预计,到2029年,皮特县的人口将增长到约203,250。白人人口包括该县最大的人口群体(57.2%),其次是黑人或非裔美国人居民,分别为34.7%。西班牙裔或拉丁裔人口占皮特县居民6.3%的人。
生物伦理学的范围不受时间框架的限制。回顾性地理解过去医疗实践的伦理层面(例如 Lerner 和 Caplan 2016)与解决当前正在发生的生命伦理问题同样重要。然而,还有另一个角度需要考虑,即面向未来的角度。近几十年来生物伦理话语中的迫在眉睫的问题类别(事前伦理)主要以环境问题和可持续医学 1 的概念为特征(Kuře 2008;Schick 2016)。虽然这些生物伦理问题尚未完全体现出来,但它们的重要性在于,引发这些问题的基础要素在当代社会中已经很明显。为了探索医学工程或仍在开发中的复杂技术(如脑机接口 (BMI))的伦理影响,生物伦理学家 (Brody 2003;Chambers 1999)、文学理论家 (Squier 2004;Wald 2008) 以及叙事医学学者 (Charon and Montello 2002) 都要求对此类新兴生物伦理问题进行文学描述。本文探讨了生物伦理学与推想小说的交集,重点关注玛格丽特·阿特伍德的推想小说《羚羊与秧鸡》(2003) 中描绘的基因工程技术的警示元素。本文旨在研究推想小说在解决小说中使用基因改造技术所带来的生物伦理问题方面的作用,并概述推想小说如何进一步促进对新兴技术的伦理、社会和文化影响的更广泛讨论。玛格丽特·阿特伍德的文学作品以思辨性叙事为特点,其中包含科学或社会变革的伦理含义。《使女的故事》(1985)及其续集《遗嘱》(2019a)描绘了一个反乌托邦的未来,生殖技术和父权制破坏了女性自主权。其他作品如《心在最后》(2015)表明阿特伍德倾向于将思辨性与社会批评相结合。《洪水之年》(2009)和《疯狂亚当》(2013a)扩展了《羚羊与秧鸡》中呈现的生物灾难;这三部小说都发生在同一个宇宙中,构成了疯狂亚当三部曲。《羚羊与秧鸡》创造性地探索了基因工程及其随之而来的社会影响,并描绘了围绕生物技术的道德问题、环境破坏和不负责任的科学活动的不利影响。由于它介绍了阿特伍德后期小说中探讨的生物伦理问题,因此关注这部作品可以让我们了解基因工程技术的发展方向。
1952 年,联合国主办了第一次区域间统计组织研讨会,在渥太华举行。两年后,即 1954 年,联合国出版了《统计组织手册》。1973 年,在渥太华,第二次研讨会就同一主题举行。1980 年,《手册》第二版出版,标题为《统计组织手册:国家统计服务组织及相关管理问题研究》。近二十年后,在 1999 年由国际货币基金组织和联合国共同主办的数据质量研讨会上,几个国家要求提供 1980 年《手册》的更新版本。应此要求,联合国编写了本卷《统计组织手册》第三版:统计机构的运作和组织。本手册第三版主要基于 Jacob Ryten 与联合国经济和社会事务部统计司达成的咨询协议下编写的一份文件。统计司的工作人员以及代表联合国各区域委员会和国际货币基金组织的国家的编辑团队对该文件进行了初步审查。随后,统计司在各种研讨会上介绍了各个章节。必须指出的是,本手册中建议的措施的实施可能朝着两个截然不同的方向进行。一方面,这里提倡的措施不应一次采取一项;相反,它们应该作为一个整体采取,因为它们是协同作用的。另一方面,也必须认识到,大多数希望实施本手册原则的机构无法一次性实施所有原则。事实上,一个国家最明智的做法可能是只集中精力于一个领域,例如管理统计局的核心职能。无论如何,每个统计局都必须根据其自身和国家的情况自行决定本版手册中倡导的哪些原则适用。再次,如果没有 Jacob Ryten 完成第一稿的贡献,本书就不可能写成。他的工作代表着艰巨的努力,只有那些尝试过这种复杂项目的人才能充分理解。然而,对初稿由 Paul Cheung、Miguel Cervera、Svein Longva、Guest Charumbira、Hasan Abu Libdeh 和 Carol Carson 组成的编辑委员会审阅,他们提出了许多改进建议。Jason Brody 的建议有助于使文本更易于读者理解。统计部门的几位工作人员为最终稿做出了贡献,但有三人值得特别提及:Angela Me,她组织了早期初稿的制作,此外还在流程的各个阶段提出了许多宝贵的实质性建议;以及 Sabine Warschburger 和 Isabela Heng,他们组织并制作了最终稿。第七章“管理信息技术”主要是 Jack Arthur 的作品。
使用循环神经网络从神经测量重建计算动力学 Daniel Durstewitz 1,2,3,*、Georgia Koppe 1,4、Max Ingo Thurm 1 1 海德堡大学医学院中央精神卫生研究所理论神经科学系 2 海德堡大学跨学科科学计算中心 3 海德堡大学物理与天文学院 4 海德堡大学医学院中央精神卫生研究所精神病学和心理治疗诊所* 通讯作者:daniel.durstewitz@zi-mannheim.de 关键词:动力系统理论、机器学习、循环神经网络、吸引子、混沌、多个单元记录、神经生理学、神经成像 摘要 神经科学中的机械和计算模型通常采用微分或时间递归方程组的形式。此类系统的时空行为是动力系统理论 (DST) 的主题。 DST 提供了一个强大的数学工具箱,用于描述和分析从分子到行为的任何级别的神经生物学过程,几十年来一直是计算神经科学的支柱。最近,循环神经网络 (RNN) 成为一种流行的机器学习工具,用于研究神经或行为观察背后的非线性动力学。通过在与动物受试者相同的行为任务上训练 RNN 并剖析其内部工作原理,可以产生关于行为的神经计算基础的见解和假设。或者,可以直接在手头的生理和行为时间序列上训练 RNN。理想情况下,一旦训练好的 RNN 将能够生成具有与观察到的相同的时间和几何属性的数据。这称为动态系统重建,这是机器学习和非线性动力学中一个新兴的领域。通过这种更强大的方法,就其动态和计算属性而言,训练过的 RNN 成为实验探测系统的替代品。然后可以系统地分析、探测和模拟训练过的系统。在这里,我们将回顾这个令人兴奋且迅速发展的领域,包括机器学习的最新趋势,这些趋势在神经科学中可能还不太为人所知。我们还将讨论基于 RNN 的动态系统重建的重要验证测试、注意事项和要求。概念和应用将通过神经科学中的各种示例进行说明。简介理论神经科学的一个长期原则是,神经系统中的计算可以用底层的非线性系统动力学来描述和理解(Amit & Brunel,1997;Brody & Hopfield,2003;Brunel,2000;Durstewitz,2003;Durstewitz 等,1999、2000、2021;Hodgkin & Huxley,1952;Hopfield,1982;Izhikevich,2007;Machens 等,2005;Miller,2016;Rinzel & Ermentrout,1998;Wang,1999,2002;Wilson,1999;Wilson & Cowan,1972)。相关思想可以追溯到 40 年代 McCulloch & Pitts (1943)、Alan Turing (1948) 和 Norbert Wiener (1948) 的工作,并在 80 年代早期通过 John Hopfield (1982) 的开创性工作获得了发展势头,该工作将记忆模式嵌入为简单循环神经网络中的固定点吸引子。Hopfield 网络的美妙之处在于它们免费提供了生物认知系统的许多特性,例如自动模式完成、通过部分线索进行内容可寻址记忆检索或对部分病变和噪声的鲁棒性。通过动态系统理论 (DST) 的视角来观察神经计算特别有力,因为一方面,许多(如果不是大多数)物理和生物过程都是自然形式化的
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自 1993 年本书第一版出版以来,个人计算机发生了巨大的变化。当时,5-1/4 英寸软盘驱动器还很常见,Intel 80386 是一种热门处理器,Windows 或其他操作系统是否会主导 PC 还不得而知。真的。第一版中甚至没有提到,而且在第二版中只用了几章来介绍互联网,而现在它已经成为一个完整的部分,并且内容逐年增加。本期所涵盖的许多主题在当时都是无法想象的 — — 气体等离子显示器、互联网视频和音频、可重写 DVD 驱动器、加速 3D 图形、通用串行总线、全球卫星定位,以及计算机 — — 真正的计算机,而不是玩具 — — 可以放在衬衫口袋里,还可以在上面写字。如果当时人们想象过与计算机对话之类的事情,那也只是科幻小说中的东西,是未来的事情。好吧,明天已经到来了。 PC 的变化如此迅速、如此广泛、如此细致,如果没有许多知识渊博的人的帮助,我永远不可能了解新技术背后的技巧。他们不仅慷慨地分享知识,而且耐心地向我解释,直到我的大脑 LED 亮起来。我有幸在 1989 年推出了 PC 计算中的“工作原理”专栏,但多年来,许多人都在研究它。
GonçaloR。Abecasis 1.2,Carlos A. Aguilar-Salinas 3,David M. Altshuler 4,5,6,7,8,Gil Atzmon 9,10,111111111111,Francisco Bajas-Olos 12,Aris Baras 13,Aris Baras 13,Nir Barzilai 10,Graeeme I.贝尔14,托马斯·W·布莱克威尔1,约翰·布兰格15.16,迈克尔·博恩克17,埃里克·布威克尔18.19,洛里·邦尼卡斯尔20,埃尔温·P·鲍廷格21,唐纳德·W·鲍登22.23,22.23,jennifer A. Cenno-Cruz 12.27,John C. Chambers 28,29.30,31,Juliana Chan 32,Edmund Chan 33,Ling Chen 34,Siying Chen 17,Ching-yu Cheng 35,36,37.38 14.41, Emilio Córdova 12, Dana Dabelea 42.43, Paul S. De Vries 44, Ralph A. Defronzo 45, Freder- Iick E. Dewey 13, Lawrence Dolan 46, Kimberly L. Drews 25, Ravindranath Duggiorala 15,16, Josée Dupuis 47,48.49, but Elena Gonzalez 50,Amanda Elliott 8.34,Maria Eugenia Garay-Sevilla 51,Jason Flannick 7,8.523,Jose C. Florez 4,6,7.8,James S. Floyd 54,Philippe Frossard 55,Philippe Frossard 55,55 58.59.60,Benjamin Glaser 61,Clicerio Gonzalez 62,Niels Grarup 63,Leif Groop 64,65.66,Myron Gross 67,Christopher A. Haiman 68,Sohee Han 69,Sohee Han 69,Sohee Han 69,Craig L. Hanis Sus 70,Torben Hansen 63.71,Nancy.nancy L.nancy L.7,nandy l.nanda,nandy l。 Heckbert 73,Brian E. Henderson 68,Soo Heon Kwak 74,Anne U. Jackson 75,年轻的Jin Kim 69.76,MaritE.Jørgensen77.78.79.78.79,Megan Kelsey 25.42,Bong-jo Kim 69,Ryan Koesterer 8,Ryan Koesterer 8,Ryan Koester 8,Heikki A.Ko.ko.ko.ko.ko.s.881.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.81.8181.81。 30,31,83.84,Johanna Kuusisto 85,86.87,Markku Laakso 85,86,87.88,Leslie A. Lange 89,90.91,Joseph B.
Loos PhD 12,133,5,Susan R. Heckbert MD,PhD 134,Peter Vollenweider MD 135,Caroline Hayward PhD 136,Andrew D. Paterson MD 17,137,Kari Stefansson MD,Kari Stefansson MD,Phd 18,88 Nicholas J. Wareham PhD 22 , Cornelia M. van Duijn PhD 24 , Mary F. Feitosa PhD 25 , Christopher J. O'Donnell MD, PhD 142 , Mika Kähönen MD, PhD 143,144 , Markus Perola MD, PhD 29,30 , Michael Boehnke MD, PhD 145 , Sharon L. Kardia PhD 32 , Jeanette Erdmann PhD 146,
