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引用了本文：AkalınF。和YumuşakN。，“外显子和内含子区域的分类DNA序列上使用Sbert和Anfis AP
图。有关外显子和内含子区域的符号DNA序列瞄准了外显子和内含子区域的DNA序列上的分类。在本研究中的设计和方法论，使用基于人工智能的系统进行了DNA序列中的外显子和内含子区域的分析。独创性通常首选用于评估文本数据的聚类方法在DNA序列上使用。这种情况降低了计算成本。的发现是解决生物信息学领域越来越多的数据的解决方案，建立了基于人工智能的结构，可提供低成本。因此，研究与遗传学有关的情况变得更加容易。结论DNA结构上的外显子和内含子区域的准确率为88.88％。宣布道德标准本文的作者宣布，本研究中使用的材料和方法不需要道德委员会许可和/或法律特殊许可。
受控释放药物输送系统中的聚合物：对属性和应用的探索
摘要本章探讨了聚合物在受控释放药物输送系统的开发和应用中的关键作用。这些系统旨在优化治疗益处，同时通过逐渐释放药物来最大程度地减少副作用。本章深入研究了聚合物的分类，包括天然，合成和半合成品种，突出了它们在各种药物输送路线中的独特特征和应用。聚合物的多功能性使创建持续释放，可生物降解，有针对性和可调药物输送系统。此外，本章讨论了聚合物及其特征的分类，并强调了安全性，生物相容性和降解率的重要性。探索了基于聚合物的受控释放系统的广泛应用，涵盖口服，透皮，可注射，眼和靶向药物输送。本章提供了有关天然聚合物（如壳聚糖和藻酸盐），合成聚合物（例如PLGA和PVA）以及半合成聚合物（如纤维素衍生物）的各种用途的见解。此外，它比较了可生物降解和不可生物降解的聚合物，从而突出了它们的环保方面。基于聚合物的受控释放系统的工作机制已详细，强调了药物掺入，基质或储层形成，扩散或侵蚀机制以及释放曲线。还讨论了环境触发器，生物降解性，有针对性的输送和监测/控制方面。受控药物输送系统增强患者的重要性
分析证书
101.000 1 PL 2821/24_984/24生物ply单用途www00044402614 21.02.2024剂量地图270_crin_984/24 std Cyce 15 kgy 102.000 1 PL 2821/24_984/24生物ocapt单点使用wwwww0004444444026132.2024循环15 kgy 103.000 1 PL 2821/24_984/24生物宠物一次用途www0004402615 21.02.2024剂量地图270_crin_984/24 std Cyce 15 KGY 104.000 1 PL 2821/2821/24_984/24 BICOPAPT单点使用wwwww00044444444026172.2024 cycle 15 kGy 105.000 1 PL 2821/24_984/24 BioCapt Single Use WWW0004402619 21.02.2024 Dose Map 270_CRIN_984/24 Std cycle 15 kGy 106.000 1 PL 2821/24_984/24 BioCapt Single Use WWW0004402618 21.02.2024 Dose Map 270_CRIN_984/24 Std周期15 KGY 107.000 1 PL 2821/24_984/24 BioCapt单使用www00044402616 21.02.2024剂量地图270_CRIN_984/24 STD周期15 KGY 108.000 1 PL 2821/24_984/24 BIOCAPT单用途270_Crin_984/24 Std周期15 KGY 8 PL总计
专家版 - 如何拥抱变革型AI
“我看到的很多是：‘我有所有这些信息。我可以获取这些信息块的摘要吗？这是传统文本分析可以做得很好的地方，就策划向大型语言模型发送的内容而言。“对于某些生成的AI方法，您给出的数据越多，这有点不当。我们发现这也可以使客户的底线受益。如果您针对要发送到大型语言模型的数据来调整它，那么它可以为您提供更好的答案，需要更少的资源，从而节省成本，从而改善业务应用程序。”
PCODR专家审查委员会最初建议CADTH PAN-CANADIAN肿瘤药物评论（PCODR）由加拿大省和
PCODR专家审查委员会初步建议是加拿大潘纳德肿瘤学药物评论（PCODR）是由加拿大省和领土卫生部（除魁北克除外）建立的，以评估癌症药物治疗，并提出建议指导药物补偿决定。PCODR过程通过查看临床证据，成本效益和患者观点来评估癌症药物的一致性和清晰度。在考虑到合格的利益相关者的反馈意见后，Cadth专家审查委员会（PERC）将提供最终建议。必须根据Cadth网站上可用的Cadth Pan-Canadian肿瘤药物评论提供反馈。最终建议将在Cadth网站上发布，并将取代此初步建议。
CERT1 突变通过破坏鞘脂稳态来扰乱人类发育
Charlotte Gehin, 1 Museer A. Lone, 2 Winston Lee, 3,4 Laura Capolupo, 1 Sylvia Ho, 1 Adekemi M. Adeyemi, 5 Erica H. Gerkes, 6 Alexander PA Stegmann, 7 Estrella López-Martín, 8 Eva Bermejo-Sánchez, 8 Martínez, Martínez, Dzierz , 9,10 Cornelia Kraus, 9 Bernt Popp, 11,12 Vincent Strehlow, 11 Daniel Gräfe, 13 Ina Knerr, 14,15 Eppie R. Jones, 16 Stefano Zamuner, 17 Luciano A. Abriata, 18 Vidya Kunnathully, 1 19 Anthony Eller, Samuel Anthony, 1. 21 Jean-Philippe Bocquete, 21 Evelyne Ruchti, 22 Greta Limoni, 22 Marine Van Campenhoudt, 22 Samuel Bourgeat, 22 Petra Henklein, 23 Christian Gilissen, 24,25 Bregje W. van Bon, 24 Rolph Pfundt, 25 Landa, 24 Jole, H. H. Schemjole. 26 Emanuela Leonardi, 27,28 Fiorenza Soli, 29 Alessandra Murgia, 28 Hui Guo, 30 Qiumeng Zhang, 30 Kun Xia, 30 Christina R. Fagerberg, 31 Christoph P. Beier, 31 Martin J. Larsen, 31 Irene Xienzu, 32 Fernando Valyinda , 33 Robert Śmigiel, 34 Vanesa López-González, 35 Lluís Armengol, 36 Manuela Morleo, 37,38 Angelo Selicorni, 39 Annalaura Torella, 37,38 Moira Blyth, 40 Nicola S. Cooper, 41 Vare Wilson, 44, 434 ore Garde, 45,46 Ange-Line Bruel, 46,47 Frederic Tran Mau-Them, 46,47 Alexis BR Maddocks, 48 Jennifer M. Bain, 49 Musadiq A. Bhat, 50 Gregory Costain, 51 Peter Kannu, 52 Ashish Marwaha, 51 Michael E. E. Friegne, 35 B. Richardson, 53 Vykuntaraju K. Gowda, 54 Varunvenkat M. Srinivasan, 54 Yask Gupta, 55 Tze Y. Lim, 55 Simone Sanna-Cherchi, 55 Bruno Lemaitre, 21 Toshiyuki Yamaji, 56 Kentaro Hanada, 56 John E. Burke, 2017, Ana Briš , D. McCa . abe, 22 Paolo De Los Rios, 1,17 Thorsten Hornemann, 2 Giovanni D'Angelo, 1,19,21 and Vincenzo A. Gennarino 3,58,59,60,61
dnabert，一种在生物学和健康中进行顺序预测的语言方法
本文论文讨论了这种新的DNABERT模型，并解决了它对生物学和健康产生影响的程度。在这里，与当前现有模型相比，DNABERT是否是革命性的。通过比较先前研究中预测模型的准确性与DNABERT的准确性，我得出的结论是，DNABERT可以在剪接位点预测上获得出色的性能，并且可以获得最高的准确性，但无法获得启动子预测的出色性能。因此，我的目的是确定DNABERT的工作原理，以便可以获得可能可以用于进一步优化和自定义的理解。因此，分析了DNABERT的K-MER令牌化方法和字节对编码。这是通过采用Ji等人的DNABERT的所述方法来进行的。（2021）和Zhou等人的DNABERT-2。（2023）。从此分析中可以得出结论，两种方法都比现有的DNA/RNA预测方法更好，但是BPE是最有前途的。之后，使用DNABERT（DNABERT-PROM）重点介绍了启动子预测，以清楚地了解其过程以及如何进行预培训。为了获得此信息，Ji等人的DNABERT-PROM方法的描述。（2021）进行了调整。在这里，可以确定的是，使用具有TATA-Box存在或不存在的远端启动子，对DNABERT-PROM进行了培训，以预测Homo Sapiens。此外，使用EPDNEW数据库获取启动子的数据。为此，Ji等人的DNABERT的描述特性。在分析了DNABERT-PROM之后，我得出的结论是，它是一个高效的模型，可以预测Homo Sapiens中的启动子。最后，我选择提供更广泛的DNABERT观点，以研究如何在生物学和健康领域中应用。（2021）进行了调整，并将其与生物学和健康中的当前限制进行了比较。在这里，我得出的结论是，DNABERT是生物学和健康中转录调节预测的最有前途的模型，因为它可以解决上下文所需的信息。我得出的结论是，DNABERT也应该是执行其他类型的DNA/RNA预测的“第一选择”方法，尽管它们的用法绝不能替代研究和诊断中的决策。尽管DNABERT已经是一个非常充分的预测模型，但仍需要进一步的优化和自定义来扩大其对生物学和健康中顺序预测的贡献。