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组合分子筛选确定了...
肥胖治疗对急性前临床白血病患者有效，体现了针对多种致癌调节成分的治疗的重要性。然而，最近的研究表明，急性髓样白血病（AML）的突变复杂性排除了分子靶向转化为临床成功的转化。在这里，作为基因分析的组合，我们使用了公正的，联合性的体外药物筛查来识别驱动AML并开发出良性的组合治疗的途径。首先，我们在原代AML细胞上筛选了513个自然量，并确定了一种新型的二萜（H4），该二萜（H4）优先诱导FLT3野生型AML的分化，而FLT3-ITD/突变赋予了抗性。对H4响应的样品显示出髓样标记的表达增加，核质质比的明显降低以及单核细胞转录程序重新激活的潜力减少了体内白血病的传播。通过使用H4和具有定义靶标的分子组合筛选，我们证明H4通过激活蛋白激酶C（PKC）信号通路的激活诱导分化，并激活PKC磷酸化和PKC到细胞膜的PKC磷酸化和易位。此外，组合筛选确定了溴和末端结构域（BET）抑制剂，该抑制剂可以进一步改善H4依赖性的白细胞分化在FLT3野生型单核细胞AML中。这些发现说明了用于开发AML组合治疗方法的公正，多重筛选平台的价值。
组合合同的（in）近似性 - 滴
我们研究了两个最近的组合合同设计模型，该模型突出了合同设计中可能出现的不同复杂性的不同来源，在此校长将代价高昂的项目执行给他人。在这两种设置中，本金都无法观察代理人的选择，只有项目的结果（成功或失败），并使用合同来激励代理商，该合同是在项目成功时指定向代理商指定付款的付款计划。我们提出了解决开放问题并提高我们对两种设置计算复杂性的理解的结果。在多代理设置中，该项目被委派给了一个代理团队，每个代理商都选择是否付出努力。成功概率函数映射了施加努力为项目成功概率的任何子集。对于supporular成功概率函数的家族，Dütting等人。[2023]建立了与最佳合同的多时间常数因子近似，并且是否打开该问题是否允许PTA。我们通过表明没有多个算法可以保证比0更好的情况下回答这个问题。7-最佳合同。对于XOS函数，它们给出了带有值和需求查询的多时间常数近似值。我们仅使用值查询，就无法获得任何常数近似。在多进取设置中，该项目被委派给单个代理，后者可以采取一组措施的任何子集。在这里，成功概率函数将任何子集映射到了项目成功的概率。Dütting等。[2021a]显示了一种用于计算总替代替代概率函数的最佳合同的多时间算法，并表明该问题对于下函数函数是NP-HARD。我们通过表明该问题不承认任何恒定因子近似来进一步增强这种硬度结果。此外，对于更广泛的XOS函数，我们建立了获得任何ε> 0的n -1/2+ε-approximation的硬度。< / div>
通过组合测试挑战自治
摘要 - 本文描述了一种称为仙人掌的输入空间建模和测试生成方法（具有组合测试的挑战性自治），该方法为自主系统创建了一系列“挑战场景”。尽管自主系统的参数空间是广泛的，但仙人掌有助于使用组合测试以及通过将专家判断到场景的制定中减少参数空间。可以在适当的测试基础结构（例如模拟器或循环测试）上执行所得场景。仙人掌可用于锻炼系统，作为获得符合ISO 21448或UL 4600等标准的努力的一部分。该方法用于生成商用自动驾驶汽车感知系统的测试方案。索引术语 - 跨越测试，输入建模，Au ossos Systems，自动驾驶汽车
在图形及其图纸上的组合优化
科学背景。离散的几何形状和组合优化具有丰富的相互作用。对于一般输入而言，许多优化问题是NP的，但对于受限但重要的输入类别，例如，对于某些图和矩阵类，或几何结构起作用时，变得有效/近似于近似。图形及其图纸是数学和计算机科学以及该项目中研究的核心对象。我们考虑将顶点表示为平面点的图形的图纸，边缘用简单的曲线（或线段，直线图中的线段）表示连接点的图形。在简单的图纸中，任何两条曲线最多在一个共同点中相交。在图表及其图纸上的优化问题的背景下，完整的图构成了一个特别有趣且具有挑战性的研究对象：例如，交叉数问题（至少有图形的任何图形至少有多少个交叉点）对于一般图表[4]。但是，完整图的特殊情况不太可能在计算上很难（赋予著名的Harary-Hill猜想[1，6]）。同样，C颜色的交叉数问题（发现最小的k，因此给定图形图的边缘可以以c颜色为c颜色，以使单色交叉数的数量最多为k）是已经用于C = 2的通用图[8]，而完整图的绘图的复杂性状态为C = 2 [8]。完整图的少数已知硬度结果之一是完整图K n的给定简单绘制是否包含≥k边缘的平面亚绘制[3]。K N的直线图的相应问题很容易，因为每个最大平面亚绘制都是三角剖分，也是最大的。对简单图纸及其上的问题的研究与相交图密切相关，因为图形的每个（简单）绘图D诱导了相交图。因此，识别此类图的结构特性是迈向改进优化算法的有希望的步骤。
使用Shortmer Combinatorial编码
1摘要与世界以指数速率生成数字数据，DNA已成为一种有希望的档案介质。由于其耐用性，物理密度和高信息容量，它提供了更高效，更持久的数字存储解决方案。该领域的研究包括编码方案的开发，这些方案与现有的DNA合成和测序技术兼容。最近的研究表明，使用复合DNA字母来利用这些技术的固有信息冗余性。这种方法中的一个主要挑战涉及嘈杂的推理过程，这阻止了大型复合字母的使用。本文引入了一种基于DNA的数据存储的新方法，与标准基于DNA的存储系统相比，逻辑密度增加了6.5倍，其重建误差接近零。组合DNA编码使用一组可明显区分的DNA短裤来构建大型组合字母，其中每个字母代表一个短成员的子集。这些组合字母的性质可以最大程度地减少混合误差，同时也确保了系统的鲁棒性。正如本文所示，我们正式定义了各种组合编码方案并研究其理论属性，例如信息密度，重建概率和所需的合成以及测序多重性。然后，我们建议使用基于组合DNA的数据存储系统的端到端设计，包括编码方案，二维误差校正代码和重建算法。在使用计算机模拟中，我们演示了我们建议的方法，并评估不同的组合字母，用于在不同的误差方面编码10KB消息。模拟揭示了重要的见解，包括核苷酸替代误差对缩短器级插入和缺失的相对可管理性。测序覆盖范围被发现是影响系统性能的关键因素，并且使用二维REED - 固体（RS）误差校正已显着提高了重建率。我们的实验概念证明通过使用吉布森组装构建两个组合序列来验证我们的方法的可行性，从而模仿了一个4周期组合合成过程。我们确认了成功的重建，并确定了我们方法对不同错误类型的鲁棒性。子采样实验支持采样率的重要作用及其对整体性能的影响。我们的工作证明了组合短材料编码基于DNA的数据存储的潜力，同时提出了理论研究问题和技术挑战。这些包括组合DNA的误差校正代码的开发，最佳采样率的探索以及支持组合合成的DNA合成技术的发展。将组合原理与错误校正校正策略结合起来为有效的，错误的DNA的存储解决方案铺平了道路。
指数尾部的组合行进
观察到儿童化学套装中的成分可以创造出比宇宙中原子更多的不同组合。基于这一见解，Weitzman (1998) 构建了一个增长模型，其中新想法是旧想法的组合。然而，由于组合增长如此之快，他发现增长受到我们处理爆炸式增长的想法数量的限制，而组合学在确定增长率方面基本上没有发挥任何正式作用：有如此多的潜在组合，以至于数量不是限制因素。组合过程没有发挥更核心的作用，这有点令人失望和困惑。另一篇文献强调了指数增长和帕累托分布之间的联系。具体来说，Kortum (1997) 引入了一种建模经济增长的新方法，并认为帕累托分布至关重要：如果生产率是在从某个分布中抽取的多个样本中取的最大值（只使用最好的想法），那么在他的设置中，生产率的指数增长要求抽取的次数呈指数增长，并且所抽取的分布是帕累托分布，至少在上尾是这样。有趣的是，似乎需要如此强的分布假设。也许提取想法的底层分布是帕累托分布，但为什么会这样呢？毕竟，在经济学的许多其他应用中，帕累托分布是推导出来的，而不是假设的。例如，Gabaix (1999)、Luttmer (2007) 以及 Jones 和 Kim (2018) 强调，城市规模、公司就业、收入和财富都具有帕累托分布的特征。但是，该文献显示了这些帕累托分布是如何作为内生结果出现的。这就引发了一个问题：帕累托分布在 Kortum 方法中是否真的是必要的。而且，Romer 和 Weitzman 认为组合学应该是理解增长的核心，那么他们的观点又怎么了？本文结合 Kortum (1997) 和 Weitzman (1998) 的观点来回答这些问题。假设创意是现有成分的组合，就像菜谱一样。每个菜谱的生产率都是从概率分布中得出的。与 Romer 和 Weitzman 的观点一样，我们可以从现有成分中创造出的组合数量大到本质上是无限的，而我们受限于处理这些组合的能力。令 N t 表示截至日期 t 已经评估过的菜谱成分数量。换句话说，我们的“食谱”包括了所有可能由 N t 种原料组成的食谱：如果每种原料都可以加入或排除在食谱之外，那么食谱中总共有 2 N t 种食谱。最后，研究包括将新食谱添加到食谱中，即评估它们并了解它们的生产力。特别是，假设研究人员在食谱中添加新配料，并了解其生产率，使得 N t 呈指数增长。我们称一个包含 2 N t 个食谱的设置
组合临床试验设计的考虑
具有多个PD-（L）1抑制剂的摘要批准了美国食品药品监督管理局的数十个适应症，在辅助，一线转移性，二线转移性和难治性治疗环境中暴露于这些药物的患者数量迅速增加。尽管有些患者会经历持久的益处，但许多患者没有临床反应，或者在对治疗的初步反应后看到其疾病进展。非常需要确定克服抗药性并赋予这些患者临床益处的治疗方法。PD-1途径阻滞具有最长的黑色素瘤，非小细胞肺癌（NSCLC）和肾细胞癌（RCC）。因此，这些设置在阻力方面也具有最广泛的临床经验。在2021年，代表这些疾病的患者进行了为期一年的努力，在为期两天的研讨会（包括学术，工业和监管参与者）中达到最终努力，以了解与以前暴露于抗PD-（L）1特工和外表临床临床专用临时试验的患者相关的挑战，以了解有效的疗法。本手稿通过这项努力提出了关键的讨论主题和立场，特别关注了资格标准，比较器和终点的主题，以及用于治疗黑色素瘤，NSCLC或RCC患者的组合疗法的肿瘤特异性试验设计选项，或先前的PD-（L）1 pathway bothaway封锁。
使用混淆矩阵和Matthews相关系数评估机器学习在预测住院的Covid-19患者死亡率中的应用
在G1期有效地施用CP和Vincristine可有效杀死胰腺癌细胞（29）。环磷酰胺增加4T1细胞中的p53，p16和γ -H2AX水平，并诱导ROS产生（30）。在MDA-MB-231细胞中，与CH和DOX共同处理从G2/M停滞转变为较高的G1种群。我们的发现与Sabzichi等人的报告保持一致，这表明CH通过抑制NRF2途径来改变MCF-7细胞中的细胞周期分布来提高DOX的功效（23）。我们发现CH抑制MDA-MB-231细胞迁移并增强5-FU，DOX和CP的功效。Yang等。 报道了TNBC细胞中的CH预处理促进Yang等。报道了TNBC细胞中的CH预处理促进
社论：癌症治疗的组合方法
癌症是全球范围内导致死亡的主要原因，是重要的公共卫生问题。目前的单一疗法，包括放射疗法、化学疗法和分子靶向疗法，由于靶标突变、平行致癌途径的参与或适应性生存机制的出现而迅速出现耐药性，因此疗效有限。此外，信号网络的复杂性和旁路通路的激活使分子靶向疗法无效。因此，组合策略可能是更有效的治疗方法。大多数实体恶性肿瘤的特征是缺氧，缺氧在癌症对常规治疗的耐药性中起着重要作用 ( 1 )。因此，针对肿瘤缺氧的疗法引起了广泛关注。Li 等人评估了基于靶向缺氧的前药开发。他们概述了现有的缺氧激活产品，并分析了它们在癌症治疗中的潜在益处以及它们与传统化疗联合使用的效果。在他们的第二篇论文中（Li 等人）详细介绍了缺氧激活的前药 TH-302 及其与其他抗癌治疗（包括放射疗法、免疫疗法、抗血管生成剂和组织氧调节剂）联合治疗的潜力。