药物发现AI数据集和基准传统上不包括单细胞分析生物标志物。虽然单细胞分析中的基准努力最近发布了单细胞任务的集合,但他们尚未全面释放数据集,模型和基准测试,这些数据集,模型和基准分析以细胞类型的特异性生物标志物进行整体的各种治疗性发现任务。Therapeutics Commons(TDC-2)介绍了将特定于细胞类型的上下文特征与跨治疗剂的ML任务相结合的数据集,工具,模型和基准。我们介绍了单细胞分辨率的上下文学习的四个任务:药物目标提名,遗传扰动反应预测,化学扰动响应预测和蛋白质肽相互作用预测。我们为这四个任务介绍数据集,模型和台上标记。最后,我们详细介绍了驱动TDC-2实施的机器学习和生物学的进步和挑战,以及如何在其体系结构,数据集和基准和基础模型工具中反映它们。
2 型糖尿病 (T2D) 和高血压 (HTN) 是两种最常见的慢性疾病。它们经常同时发生,且都被认为是心血管疾病 (CVD) 的危险因素,而心血管疾病是全球最大的死亡原因 [1]。全球 2 型糖尿病和高血压的患病率分别为 9.3% 和 32% [2, 3]。约 79% 的 2 型糖尿病患者和约 66% 的高血压患者生活在中低收入国家 (LMIC) [4, 5]。由于社会、人口、文化和营养方面的转变,包括人口老龄化、城市化、饮食变化、缺乏身体活动、超重和肥胖趋势加剧以及医疗保健系统不足,这两种疾病的患病率在中低收入国家增长速度更快。在柬埔寨,2020 年 40 岁或以上成年人中糖尿病和高血压的患病率分别为 12% 和 27% [6, 7]。除了疾病负担之外,2 型糖尿病和高血压还给全球和国家带来沉重的经济负担 [8, 9]。2018 年,柬埔寨约有 30%(8400 万美元)的国家卫生预算用于非传染性疾病 [10]。心血管疾病占 13.4%(3800 万美元),高血压是首要风险因素 [11],糖尿病占 4%(1100 万美元)。此外,2 型糖尿病和高血压还造成间接成本,经济负担约为 1.71 亿美元 [10]。
根据内部流离失所监测中心的说法,与临时庇护所用作临时庇护所的学校相关的攻击也越来越频繁,包括受冲突影响的地区,包括内部流离失所的监测中心。13在气候和与冲突有关的流离失所中,学校通常都用于庇护流离失所者,最近的证据表明,当学校被用作流离失所的平民临时庇护所时,攻击风险增加。例如,在菲律宾,联合国发现,一个武装团体袭击了一所学校,该学校在2021年躲藏在国内流离失所者的人中。该组织针对参与灾难努力的国家安全部队。14在同年,联合国观察到了13起案件,其中武装团体在菲律宾的灾难反应中干扰了国家安全部队。15
1. Postma MJ、Noone D、Rozenbaum MH、Carter JA、Botteman MF、Fenwick E 等人。使用传统的成本效益分析评估孤儿药的价值:它是否适合目的? Orphanet J Rare Dis 2022;17:157。 https://doi.org/10.1186/s13023-022-02283-z。 2. De Andrés-Nogales F、Cruz E、Calleja MÁ、Delgado O、Gorgas MQ、Espín J 等人。孤儿药报销的多利益相关者多标准决策分析(FinMHU-MCDA 研究)。 Orphanet J Rare Dis 2021;16:186。 https://doi.org/10.1186/s13023-021-01809-1。3. Schey C、Krabbe PFM、Postma MJ、Connolly MP。多标准决策分析 (MCDA):测试针对孤儿药的拟议 MCDA 框架。Orphanet J Rare Dis 2017;12:10。https://doi.org/10.1186/s13023-016-0555-3。4. Eichler HG、Kossmeier M、Zeitlinger M、Schwarzer-Daum B。孤儿药的临床不确定性和价格:解决孤儿药报销中的配置和技术效率低下问题。Front Pharmacol 2023;14:1074512。https://doi.org/10.3389/fphar.2023.1074512。 5. Thokala P、Devlin N、Marsh K、Baltussen R、Boysen M、Kalo Z 等。《医疗保健决策的多标准决策分析——简介:ISPOR MCDA 新兴良好实践工作组报告 1》。《Value Health》2016;19:1-13。
时间序列分类 (TSC) 包含两种设置:对整个序列进行分类或对分段子序列进行分类。分段 TSC 的原始时间序列通常包含多个类,每个类的持续时间各不相同 (MVD)。因此,MVD 的特性对分段 TSC 提出了独特的挑战,但在现有研究中却很大程度上被忽视了。具体而言,在 MVD 中要分类的连续实例 (段) 之间存在自然的时间依赖性。然而,主流 TSC 模型依赖于独立同分布 (iid) 的假设,专注于独立地对每个段进行建模。此外,具有不同专业知识的注释者可能会提供不一致的边界标签,导致无噪声 TSC 模型的性能不稳定。为了应对这些挑战,我们首先正式证明有价值的上下文信息可以增强分类实例的判别能力。利用 MVD 在数据和标签层面的上下文先验,我们提出了一种新颖的一致性学习框架 Con4m ,该框架有效地利用了更有利于区分分段 TSC 任务中连续片段的上下文信息,同时协调了不一致的边界标签以进行训练。在多个数据集上进行的大量实验验证了 Con4m 在处理 MVD 上的分段 TSC 任务方面的有效性。源代码可在 https://github.com/MrNobodyCali/Con4m 获得。
摘要药物指示的医学环境提供了有关如何在实践中使用该药物的重要信息。但是,从药物适应症中提取医疗环境仍然受到探讨,因为大多数研究都集中在识别药物和相关疾病上。的确,大多数数据库编目的药物指示都不包含其医疗环境,以机器可读的格式。本文提出了使用大型语言模型来构建钻石-KG,这是药物适应症及其医学环境的知识图。研究1)检查在为语言模型提供其他指导时的准确性和精度变化,2)估计药物适应症中医疗环境的普遍性; 3)评估钻石-KG对Neurodkg的质量,而Neurodkg是一个小型手动策划的知识图。结果表明,更多的详细提示提高了医疗环境提取的质量; 71%的迹象至少具有一种医疗背景; 63.52%的提取的医学环境对应于Neurodkg中鉴定的医疗环境。本文展示了使用大型语言模型进行专业知识提取的实用性,特别着眼于提取药物适应症及其医学背景。我们提供钻石 - 作为由本体支持的公平RDF图。公开访问,钻石kg可能对下游任务,例如语义查询回答,推荐引擎和药物重新定位研究。
艺术符号回归状态(SR)当前构建专业模型,而大语模型(LLMS)的应用仍未得到探索。在这项工作中,我们介绍了将LLMS用于SR任务的第一个综合框架。我们提出了一种SR方法,它提出了一种SR方法,该方法迭代地改善了具有LLM的功能形式,并使用外部光学器来终止其系数。ICSR利用LLMS的强数学先验,同时提出一组可能的功能,并根据其误差来完善它们。我们的发现表明,LLMS能够成功找到适合给定数据,匹配或超越四个流行基准的最佳SR基线的整体性能的符号方程,同时产生了更简单的方程,同时又能提供更好的分布概括。
最近几年见证了基于部分微分方程(PDES)解决科学问题的机器学习方法和物理领域特定见解的承诺。但是,由于数据密集型,这些方法仍然需要大量的PDE数据。这重新引入了对昂贵的数量PDE解决方案的需求,部分破坏了避免使用这些支出模拟的最初目标。在这项工作中,寻求数据效率,我们为PDE操作员学习设计了无监督的预培训。为了减少对模拟成本的训练数据的需求,我们在没有模拟解决方案的情况下挖掘了未标记的PDE数据,我们通过基于物理启发的基于重建的代理任务为神经操作员提供了预先介绍神经操作员。为了提高分布性能,我们进一步协助神经操作员灵活地利用一种基于相似性的方法,该方法学习了内在的示例,并导致了额外的培训成本或设计。对一组PDES的广泛经验评估表明,我们的方法具有高度的数据效率,更具生动性,甚至超出常规视觉预测的模型。我们在https://github.com/delta-lab-ai/data_effidiced_nopt上提供代码。
爱尔兰正逐渐成为欧洲领先的数据中心所在地,爱尔兰政府正在支持数据中心行业的扩张,强调其对技术丰富和创新型经济的贡献。然而,人们越来越担心数据中心行业的发展对爱尔兰电网和温室气体排放的影响。另一方面,数据中心的用水需求却很少受到关注。许多数据中心需要大量饮用水来冷却其 IT 处理器,而这一过程通常也需要大量电力。由于气候温和,爱尔兰被视为数据中心的可持续地点,这里的电力和用水需求可能低于世界其他地区。节能和节水技术取得了进展,这些技术利用室外空气来冷却 IT 设备,而爱尔兰凉爽的气候使其成为此类技术的合适地点。为了确保可持续管理我们的水资源,该行业的扩张还必须考虑其用水需求和对集水区内可用水的影响,以及对当地水生生态系统的影响。
POL 2 背景 在圣母圣心学院,我们是一群充满信仰、崇敬关系、追求卓越、感动他人心灵的人。我们力求坚持和加强我们的承诺,建设一所优秀的天主教女子学院,其特点是目标统一、专业精神和追求卓越。(OLSH 学院战略计划)OLSH 学院对儿童安全的承诺 我们将儿童和青少年的关爱、安全和福祉视为天主教教育的核心和基本责任。这一承诺源于耶稣基督的教导和使命,并与其密不可分,爱、正义和每个人的神圣性是福音的核心。所有学生都应该享有安全,并受到保护,免受一切形式的虐待和忽视,这是一项基本权利。我们通过符合立法和政府要求的政策和实践来促进儿童安全文化,并指导我们的决策,以减少学校社区受到伤害的风险。 OLSH 传统教育 体育主管将积极支持天主教教育的精神和理念。这包括 OLSH 宣言的价值观以及所有体现 OLSH 传统教育的政策、程序和实践。体育主管全心全意地推广 OLSH 神恩、Jules Chevalier (msc)、Mother Marie Louise Hartzer (fdnsc) 的愿景以及心灵灵性,以此作为践行福音的方式。体育主管在确保 OLSH 精神(通过 OLSH 教育的支柱表达)通过他们的领导得到激发和维持方面发挥着关键作用。角色目的体育主管负责整个学院体育项目的战略发展、领导、管理和行政。体育主管负责培养整个学院对体育的热爱,增加学生对代表队和内部运动队的参与度,包括午餐时间的学院体育比赛。主要职责范围