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黑色素瘤异质性的计算模型
皮肤黑色素瘤是一种高度侵袭性的肿瘤，尽管最近出现了一些治疗方法，但大多数晚期转移性黑色素瘤患者的临床预后不佳。黑色素瘤中最常见的突变会影响 BRAF 致癌基因，它是 MAPK 信号通路的蛋白激酶。针对 BRAF 和 MEK 的疗法仅对 50% 的患者有效，并且几乎系统地产生耐药性。与黑色素瘤细胞的强烈异质性和可塑性相关的遗传和非遗传机制被认为有利于耐药性，但人们对其了解甚少。最近，我们引入了一种新的数学形式，可以表示肿瘤异质性和耐药性之间的关系，并提出了几种用 BRAF/MEK 抑制剂治疗的黑色素瘤产生耐药性的模型。在本文中，我们使用一种新的计算模型进一步研究了这种关系，该模型可以处理用 BRAF/MEK 抑制剂治疗的黑色素瘤中单细胞 mRNA 测序数据识别的多种细胞状态。我们使用该模型来预测不同治疗策略的结果。参考疗法称为“连续”疗法，其包括不间断地应用一种或多种药物。在“联合疗法”中，几种药物按顺序使用。在“适应性疗法”中，当肿瘤大小低于下限时中断药物应用，当肿瘤大小超过上限时恢复药物应用。我们表明，与直觉相反，在 BRAF/MEK 抑制剂与假设药物（针对在肿瘤对激酶抑制剂的反应过程中后期发展的细胞状态）的联合疗法中，最佳方案是先用这种假设药物治疗。此外，尽管连续疗法和适应性疗法之间出现耐药性的时间差别不大，但在适应性疗法的情况下，不同黑色素瘤亚群的空间分布更加分区化。
腰椎椎体尸体标本和脊柱子单位
本文部分分为几个部分。被认为有必要引入/更新LBP以及腰椎生物力学和手术病理学的最新概念。首先，具有统计数据的脊柱和腰椎生物力学的最新进展；表1;引入。也提出了作者的评论，概念和标准。其次，向基于腰椎子单位的生物力学数学模型进行了简报。图2。最后，精确地指出了研究的目标。脊柱生物力学和脊柱病理学最近的进步腰椎在大多数一生中承担着大约500 N的腹部 - 腹部负荷：[1-3主要是]。但是，当任何患者举重时，磁盘的反作用力可能达到6.000 n [3]。原因是，勃起脊[3]产生了相当高的力量；弯曲时刻也有
工作机会：计算神经科学初级研究小组负责人
LOEWE-Center DYNAMIC ( https://www.dynamic-center.net/ ) 是一个跨学科研究中心，专注于了解大脑的动态网络组织及其在健康和疾病中的变化。通过神经科学、数据科学和精神病学的前沿方法，DYNAMIC 培养创新方法来探索大脑网络在各种健康和疾病状态下如何形成、适应和变化。该职位提供了一个激动人心的机会，可以在德国领先的神经科学中心之一法兰克福从事基础和临床研究的交叉研究，同时受益于与 ESI 和歌德大学世界级研究人员的合作。
伊朗患者的PON1基因表达和RS662多态性的分析
环境科学旨在了解世界；这可以通过使用地理信息系统（GISS）来实现。此外，地理发行允许将栅格数据与其他GIS数据结合起来调整和对齐。因此，就这些技术而言，可以解释这些类型的数据及其关系，模式和趋势。这项研究旨在研究现代工程程序的使用，即从无武装航空车（UAV）获得的摄影图像处理中被称为计算视觉。这是通过嵌入式系统前部的小型相机完成的，并与使用计算视觉资源的专有软件结合使用。尽管开放源软件是优先选择的选择，但研究开始于对无人机检查的最新计算视觉算法和摄影测量法的研究。一组摄影图像的生成，处理和验证是伴随算法和摄影测量的研究进一步的程序，随后导致了地理处理系统。实际上，在葡萄牙的DeTrás-Os-Montes e Alto Douro的研究中使用了采用计算视觉资源的专有软件，将其与使用现代计算资源的常规方法进行比较，以确定所获得的收益。总而言之，验证了生成的地理产品系统的位置质量，并报告了令人满意的结果。这强调了这些现代计算资源在当代摄影测量中的潜力。
2025.01.31.635872.full.pdf
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.31.635936 doi：Biorxiv Preprint
计算生物力学的博士后位置 - 主动脉夹层开始和传播的微型机械模型的开发-24 m
Sainbiose单元（SanténierieBiologie Saint-Etienne）结合了Jean Monnet大学，矿山St Etienne，法国血液建立和圣泰恩大学医院的研究人员，重点是骨关注骨关节生物学，软组织机械博物学，血液学和血液学，血液学和血小板。它拥有48位永久研究人员和37名技术人员，分为两支团队，并培训58位博士生。在过去的五年中，它制作了100份年度出版物，提交了6份专利，开发了3种软件工具，并启动了2家初创公司。“软组织生物力学”组由PR领导。S. avril，重点介绍了有关生物组织机械行为及其与医疗设备的相互作用的数值，临床和实验研究。实验室包括实验设备，例如单轴或双轴拉伸机器，光场测量工具和显微镜设备。他们的研究得到了强大的学术网络的支持，无论是在国内还是国际上，他们都会与Thuasne，Sigvaris和Medtronic等公司定期合作。
A3A 靶向转移治疗计算结果
A3A 靶向转移治疗 A POBEC 3A (A3A) 是人类最重要的脱氨酶之一，可使单链 DNA (ssDNA) 发生超突变。超突变与多种肿瘤-癌症转移进展有关 1-4 5-7 。已报道 APOBEC 依赖性癌症类型，如肺癌 8、9-11 、前列腺癌 12 、尿路上皮癌 13 、膀胱肿瘤 14 、卵巢鳞状癌 15、16 、乳腺癌 17 、子宫内膜异位症/宫颈癌 18、19 和头部 20 ，超突变酶也与某些自身免疫有关 21 。为了使 ssDNA 超突变，A3 酶诱导脱氧胞嘧啶随机脱氨为脱氧尿嘧啶 (dC-to-dU)，这已通过人工模拟得到证实 22 。人类 A3A 抑制已被提议作为一种干扰转移产生的可能治疗方法 23 。然而，A3A 抑制受到其他七种结构相关的人类 A3 酶 (A、B、C 24 、D、F、G 25 、H 和 AID 26 ) 存在的限制，这些酶具有生理/防御功能和可控诱变，例如抗体多样化 27 28 、肠细胞更新 29 30 、衰老 31 或抗病毒活性 32、33 34 。经晶体学和低温电子显微镜测定，大多数人类 A3 酶表现出具有相似 3D 结构的不对称同型二聚体（异型二聚体）结构（A 35 、B 36 、C 24 、F 37 、G 25 、H 38 、AID 26 ，表 S2 和图形摘要）。每个 A3 单体包含 ssDNA 结合所需的结构域和锌依赖性 dC 到 dU 脱氨的独立结构域。由于 A3A ssDNA 结合和二聚体界面的可能抑制剂探索很少 25 ，因此本文使用共同进化对接通过计算探索了这些可能的靶点。最终目标是探索任何与肿瘤转移有关的超突变的计算机干扰。这里采用了基于 Java 的 Data Warrior B uild E volutionary Library (DWBEL) 2-5 协同进化算法，作为筛选超大型类药库 39, 40 或从蛋白质序列 41-43 中预测机器学习对接模型的一种替代方法。具体而言，DWBEL 协同进化标准经过调整，可随机生成数万个原始子代，以选择数百个具有低纳摩尔亲和力的最佳无毒适配子代。类似的协同进化对接预测，当靶向其他蛋白质-配体对时，亲和力会更高。例如，针对耐药葡萄球菌的新型抗生素 44 、针对不动杆菌的 Abaucin 衍生物 45 、非人类抗凝血灭鼠剂 46 、猴痘 Tecovirimat 抗性突变体 47 、内腔 SARS omicron 48 、炎性冠状病毒 ORF8 蛋白 49 、人类 K + 通道的原核模型 50 、VHSV 弹状病毒的内腔 51 、疟疾环子孢子蛋白 47 、RSV 抗性突变体 52 和抗 HIV-Vif A3G 53 。
基于Q学习的深度Q学习优化，用于高精度计算效率的机器人臂中的路径计划和控制
摘要 - 在机器人臂中的路径计划和控制是在各种工业和研究应用中实现高精度和有效运营的关键挑战。这项研究提出了一种利用深Q学习（DQL）来增强机器人臂运动的计算效率和精度的新方法。提出的框架有效地挑战了关键挑战，例如避免碰撞，路径平滑和动态控制，通过将强化学习技术与先进的运动学建模整合在一起。为了验证所提出的方法的有效性，使用6度自由的机器人组开发了模拟环境，在该机器人的手臂上训练和测试了DQL模型。的结果表明，与传统优化方法相比，达到98.76％的平均路径优化精度的显着提高，并将计算机开销降低了22.4％。此外，拟议的方法还达到了实时响应能力，平均决策延迟为0.45秒，以确保其在时间关键时期的情况下的适用性。这项研究突出了深层学习在革新机器人手臂控制方面的潜力，通过结合精度和计算效率。发现机器人路径计划中的桥梁差距为自动机器人技术和工业自动化的未来进步铺平了道路。进一步的研究可以探索这种方法对更复杂和现实世界中环境的可扩展性，从而巩固了其在新兴技术领域中的相关性。
计算生物学中的博士职位
ku Leuven为包容，尊重和社会安全的环境而努力。我们将个人和群体之间的多样性作为资产。公开对话和视角差异对于雄心勃勃的研究和教育环境至关重要。在我们对均等机会的承诺中，我们认识到历史不平等的后果。我们不接受任何形式的歧视，但不限于性别认同和表达，性取向，年龄，种族或民族背景，肤色，宗教和哲学多样性，神经疾病，就业残疾，健康或社会经济状况。有关提供的可访问性或支持的问题，我们很乐意在此电子邮件地址为您提供帮助。
CuteCat：计算法的一致执行
摘要。许多法律计算，包括公民所欠的税额，无论是有资格获得社会福利的资格，还是由民政仆人造成的工资，都是由计算法指定的。他们的应用是由旨在忠实地将法律抄录到计算机代码的专家计算机程序执行的。这些计划中的错误可能会导致巨大的社会影响，例如向员工支付不正确的金额，或者不向有需要的家庭授予福利。为了解决这个问题，我们考虑了一致的单位测试，混凝土执行与基于SMT的符号执行的组合，并提出了CuteCat，CuteCat是针对构造法律实现的一致执行工具。此类定律通常遵循一种模式，在以下法律文章中，许多例外都可以完善基本案例，该模式可以使用默认逻辑正式建模。我们展示了如何在Concolic执行工具中进行默认逻辑，并在Catala的背景下实现我们的方法，Catala是一种针对实施计算法律的最新特定于域的语言。我们评估了几个计划的CuteCat，包括加泰罗尼亚州的法国住房福利和美国税法第132条的实施。我们表明，CuteCat可以成功产生数十万个涵盖这些法律机构的分支的测试箱。通过多种启发式方法，我们提高了CuteCat的可伸缩性和可用性，使律师和程序员都可以理解测试量。我们认为CuteCat在立法过程中使用正式方法铺平了道路。