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大多数预测性脑蛋白的机器学习选择表明糖代谢在阿尔茨海默氏病中的作用
摘要。背景：复杂而尚未完全了解阿尔茨海默氏病的病因（AD）显示出重要的蛋白质症状，这不太可能与单个蛋白质有关。然而，来自深蛋白质组学数据集的蛋白质子集可用于分层患者的风险，识别阶段依赖性疾病标志物并提出可能的疾病机制。目的：目的是鉴定将受试者最能将受试者分类为控制，无症状阿尔茨海默氏病（Adymad）和AD的蛋白质子集。方法：数据包括6个同类； 620个受试者； 3,334蛋白。脑组织衍生的预测蛋白亚群用于分类AD，不良或对照的分类，并通过无标签的定量和机器学习验证并验证。结果：29-蛋白蛋白子集准确地分类AD（AUC = 0.94）。然而，从AD（AUC = 0.98）中的88个蛋白质子集最佳预测Asy-MAD（AUC = 0.92）或对照（AUC = 0.92）。AD与控制：APP，DHX15，NRXN1，PBXIP1，RABEP1，Stom和VGF。ad v versus：aldh1a1，bdh2，c4a，fabp7，gabbr2，gnai3，pbxip1和prkar1b。ASYMAD与控制：App，C4A，DMXL1，Exoc2，PitPNB，Rabep1和VGF。其他预测因素：DNAJA3，PTBP2，SLC30A9，VAT1L，Crocc，PNP，SNCB，ENPP6，HAPLN2，PSMD4和CMAS。结论：生物标志物在疾病阶段动态可分离。预测蛋白显着富集糖代谢。
精密医学的护理药物制造
分布式和护理点（POC）制造设施实现了一种敏捷的药物生产范式，可以响应本地化需求，从而提供个性化和精确的医学。这些功能对于狭窄的治疗指数药物以及小儿或老年剂量以及其他专业需求至关重要。先进的添加剂制造，3D打印和按需（DOD）分配技术已开始扩展到药物生产中。我们采用了设计（QBD）框架来识别药品制造框架的关键质量属性（CQAS），关键材料属性（CMA）和关键过程参数（CPP），这些框架涵盖了活跃的药品成分（API）的“ API）“在集中式”中的投入/送货服务的procs/dod cortriated dod cortive dod corts dod cocc serd cocs poc cocs proces cortion dod cocc insport of dod cocc s proces dod cocc cocs process的生产。胶片，胶囊，单剂量小瓶）。QBD考虑和因果分析确定了分配的API数量和固态形式（CQAS），以及喷嘴直径，系统压力通道和分配的滴剂数量（CPP），以进行详细研究。最终测定定量和含量均匀性CQA是从甘油/水的示出的左甲状腺素钠单剂量液体小瓶中测量的，满足标准的接受值。每个POC设施不太可能保持全面的质量控制实验室能力，需要开发适当的Atline
佛罗里达州行政委员会历史回顾（...
1 预期收益使用截至 2024 年 6 月 30 日的怡安 2024 年第三季度 10/30 年资本市场假设 (CMA)，并根据三家投资顾问：怡安、美世和威尔希尔 (-125bps 调整) 之间的平均全球股票风险溢价 (ERP) 的差值进行调整，这些是对资产类别未来收益的预测。对于可以被动实施的资产类别（包括大多数公共资产），回报预期中不包括阿尔法和主动管理费。对于只能主动实施的资产类别，例如对冲基金和私人资产，我们假设阿尔法和更高的主动管理费。预期收益是几何级的（长期复合）。呈现的预期收益是模型，并不代表实际客户账户的收益。您的实际收益可能与基于您计划的个人费用/支出呈现的模型预期收益不同。AIUSA 的咨询费在 AIUSA 的 ADV 表格第 2A 部分中进行了说明。不保证未来的结果。请参阅附录中的资本市场假设披露页面。2 投资组合的预期回报率为 6.32%，基于当前政策对每种资产类别的目标权重以及资产类别的预期回报率和相关性。如果当前政策目标发生变化和/或资产类别的投资目标发生变化，投资组合的预期回报率可能会发生变化。3 公共养老金范围在第 15 页定义，而类似规模的养老金计划在第 16 页定义。
学生注册/个人需求配置文件字段定义和文件布局
使用学生注册/个人需求资料数据文件本文档的目的是提供在学生注册/个人需求配置文件（SR/PNP）数据文件中填充值所需的信息，并指示将文件导入PearsonAccess Next（Next）。本文档的第一部分包括在导入文件之前要完成的任务清单，将匹配标准匹配，以匹配SR/PNP记录与现有PA下一个学生记录，逐步指令将文件导入到下一个PA，以及有用的提示。本文档的第二部分包含一个具有数据文件中字段列表的表。此表还指示是否需要字段，字段长度要求，字段定义，注释/验证以及输入有效值的预期值或标准。它还包含针对特定领域的CMA内容领域特定信息，以及煤科学和社会研究的特定信息。个人需求资料（PNP）部分用于收集有关测试材料，可访问性功能以及学生可能需要进行数学，ELA/CSLA，科学和社会研究评估的信息。进口学生注册/个人需求配置文件CDE最初使用十月计数数据将学生注册加载到PA中。区域从2025年1月6日至24日，以更新学生注册，测试方式，并指出需要特殊形式和材料（例如，大型印刷，盲文，听觉/签名的演示脚本）。
用于固体剂型开发的新兴人工智能 (AI) 技术
摘要：基于人工智能 (AI) 的配方开发是一种有前途的促进药物产品开发过程的方法。人工智能是一种多功能工具，包含多种算法，可应用于各种情况。以片剂、胶囊、粉末、颗粒等为代表的固体剂型是最广泛使用的给药方法之一。在产品开发过程中，包括关键材料属性 (CMA) 和工艺参数在内的多种因素都会影响产品特性，例如溶解速率、物理和化学稳定性、粒度分布和干粉的气溶胶性能。然而，传统的产品开发反复试验方法效率低下、费力且耗时。人工智能最近被认为是一种新兴的尖端药物配方开发工具，引起了广泛关注。本综述提供了以下见解：（1）制药科学中人工智能的一般介绍和监管机构的主要指导，（2）生成固体剂型数据库的方法，（3）数据准备和处理的见解，（4）人工智能算法的简介和比较，以及（5）人工智能在固体剂型中的应用和案例研究信息。此外，还将讨论基于深度学习的图像分析这一强大技术及其制药应用。通过应用新兴的人工智能技术，科学家和研究人员可以更好地理解和预测药物制剂的特性，从而促进更高效的药品开发过程。