1。广东省级医学诊断省主要实验室实验室医学诊断,快速诊断生物传感器,广东省级诊断生物传感器的工程和技术研究中心,广东省级单细胞技术和应用主要实验室,南方医学院,南部医学院,广州南部医学院,广州,510515,中国。2。脑部疾病机构,南方医院,南科尔大学,广东,广东,510515,中国。3。约翰·霍普金斯大学医学院分子与比较病理生物学系,美国马里兰州马里兰州。4。中国广州南科医学院Nanfang医院神经外科系。 5。 神经外科中心,国家关键临床专业,中国工程技术研究中心关于脑血管疾病诊断和治疗,广东省脑功能修复和再生的关键实验室,脑血管疾病,脑血管疾病,脑功能修复和再生,神经外科研究所,广东省南部医学院,南部医学院,北部医学院。中国广州南科医学院Nanfang医院神经外科系。5。神经外科中心,国家关键临床专业,中国工程技术研究中心关于脑血管疾病诊断和治疗,广东省脑功能修复和再生的关键实验室,脑血管疾病,脑血管疾病,脑功能修复和再生,神经外科研究所,广东省南部医学院,南部医学院,北部医学院。
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带有检查点抑制剂的抽象背景免疫疗法,尤其是那些针对编程的死亡受体1(PD-1)/PD-1配体(PD-L1)的免疫疗法,越来越多地被认为是恶性肿瘤的高度有希望的治疗方式。然而,限制了免疫检查点阻滞治疗在治疗胶质母细胞瘤(GBM)中的效率。因此,必须扩大我们对GBM免疫逃逸(IE)背后的分子机制的理解。进行蛋白质芯片分析以在PD-1抑制剂敏感或抗性GBM中异常表达的OMA1蛋白筛选。在此,采用了公共数据库和生物信息学分析来研究OMA1和PD-L1关系。然后,通过不同的实验方法在初级GBM细胞系中验证了这种预测的关系。在免疫抑制中研究OMA1背后的分子机制,采用了一系列实验方法,包括蛋白质印迹,共免疫沉淀(CO-IP),质谱法(MS),免疫荧光,免疫荧光,免疫组织,免疫组织化学和QRT-PCR。结果我们的发现表明,OMA1竞争性结合HSPA9以诱导线粒体并介导GBM的IE。来自TCGA的数据表明OMA1与免疫抑制之间存在显着相关性。OMA1促进了GBM患者的原代细胞中的PD-L1水平。接下来,在GBM原代细胞上进行的Co-IP和MS的结果表明OMA1与HSPA9相互作用并诱导线粒体。OMA1不仅通过增加线粒体DNA释放,还通过激活CGAS插入来促进CGAS插入活性。最终,已经发现OMA1通过调节PD-1结合和PD-L1介导的T细胞毒性来诱导GBM中的免疫逃避。结论OMA1/HSPA9/CGAS/PD-L1轴在我们的研究中被阐明为GBM中新鉴定的免疫治疗靶标。
1 自动检测镫骨肌反射以进行客观人工耳蜗植入 Celine Desoyer, C. Baumgartner 2 研究脑组织模拟水凝胶的微流体灌注多孔行为 Marcel Horn, MP Kainz, M. Terzano, GA Holzapfel 3 可植入水凝胶的形态变化 Luca Kalchgruber, M. Polz, C. Baumgartner 4 A1 腺苷受体在星形胶质细胞中诱发的 Ca2+ 信号 Filip Kienleitner, K. Lenk 5 谷氨酸转运蛋白密度对衰老过程中星形胶质细胞钙动力学的影响 Melanie Anna Koch, K. Lenk 6 使用随机上下文无关语法进行 miRNA 预测 Daniel Schulhofer 7 基于 PVA 的组织模拟水凝胶的压缩-拉伸特性 Manuel Steinberger, MP Kainz, M. Terzano, GA Holzapfel 8 简化头部模式下光电植入物皮层刺激的计算研究 Vincent Thomas Valente, T. Rienmüller
摘要:疟疾继续构成重大的全球健康威胁,抗药性疟疾的出现加剧了挑战,强调了对新抗疟药的迫切需求。虽然已经将几种机器学习算法应用于抗性化合物的定量结构 - 活性关系(QSAR)建模,但仍需要更需要进行更可解释的模拟,以提供有关药物作用的潜在机制,从而促进新化合物的合理设计。本研究使用轻梯度增强机(LightGBM)开发了QSAR模型。该模型与沙普利添加剂解释(SHAP)集成在一起,以增强可靠性。LightGBM模型在预测抗性激活方面表现出了卓越的性能,其AC屏性为86%,精度为85%,灵敏度为81%,特异性为89%,F1得分为83%。SHAP分析确定关键分子描述符,例如MaxDO和GATS2M,是抗疟疾活性的重要促进者。LightGBM与Shap的整合不仅增强了QSAR模型的预测性交流性,而且还为特征的重要性提供了宝贵的见解,从而有助于新的抗疟药的合理设计。这种方法弥合了模型准确性和可解释性之间的差距,为有效有效的药物疾病提供了强大的框架,以抵抗耐药性疟疾菌株。
RP剂量学参数与临床计划(CP)的统计显着性是使用学生的t检验计算的,其p值小于0.05,用于统计显着性。这项研究的结果(表1)支持在GBM治疗计划中实施RP。RP可以制定符合临床上可接受的GBM计划的剂量计参数的计划。使用RP减少了实现临床上可接受的计划所需的迭代次数,如统计较低剂量在本研究的RP计划中提供了更好的CI。这项研究遇到的限制是可用于创建RP模型的GBM计划的数量。尽管对模型的最低要求是20个计划,但是RP模型的质量通过更多的培训计划提高。
摘要:现有的降水类型算法很难辨别出冰冻雨水和冰球的发生。这些固有的偏见不仅在操作预测中是有问题的,而且使基于模型的降水类型气候的发展变得复杂。为了解决这些问题,本文介绍了一种新型的轻梯度增强机(LightGBM)基于基于的机器学习降水型算法,该算法利用重新分析和表面观测。通过将其与布尔戈因降水类型算法作为基线进行比较,我们证明了我们的算法改善了所有检查的降水类型的关键成功指数(CSI)。此外,与重新分析中的降水类型诊断相比,我们的算法表现出降雪,冷冻雨和冰颗粒的F1评分。随后,我们利用该算法来计算美国东部的冻结气候。由此产生的气候模式与观察良好吻合;但是,观察到显着的平均偏见。我们将这种偏见解释为对算法本身和关于降水过程的假设的影响,包括与冻伤,降水发生和区域概要天气模式有关的偏见。为了减轻整体偏差,我们提出将降水量从0.04增加到0.25 mm H 2 1,因为它更好地反映了沉淀观测的精度。这种调整可大大减少整体偏差。最后,鉴于LightGBM在预测混合降水事件方面的出色表现,我们预计该算法可以在操作环境中有效利用,并在气候模型输出中诊断降水类型。
引言胶质母细胞瘤(GBM)是最常见,最致命的成人脑肿瘤(1),其特征是无与伦比的侵入性能力(2)。当前的治疗策略不足以控制该疾病,自诊断之时起,中位存活率却不到15个月(1)。当前的护理标准包括最大手术切除,然后是放射线和替莫唑胺化疗(3)。不幸的是,肿瘤的侵入性阻碍了这些治疗方式,因为它使得完全切除不可能。将肿瘤细胞扩散到辐射领域。并使肿瘤细胞能够逃脱MRI增强区域,其中将血液屏障(BBB)中断为BBB完整的增强区域以外的区域,从而使这些侵入性细胞对全身化学疗法的体现较低(2)。在研究生物 -
仅用于S'Poreans&PR的资金链接:https://tinyurl.com/2p88c6ab课程教学大纲:A:设置六个Sigma管理程序目标:研究要控制的系统(工厂)并获得有关控制目标的初始信息。1。在必要时对系统进行建模并简化模型。2。分析结果模型;确定其特性。3。确定要控制哪个变量(受控输出)。5。在过程控制系统(DMAIC和SPC工具,Kaizen)中应用六个Sigma工具B:设置六个Sigma过程控制性能指标目标:能够设置流程控制性能指标。1。指标的好处?2。内部审计指标的性能?3。强大的内部审核的性能?4。符合性能审核。5。将五个关键的内部审计计划指标应用于成本节省。6。将六种Sigma方法用于控制性能指标。7。应用项目用于精益六西格玛(绿带)Mgt
疫苗有助于防止某些类型的癌症,这些癌症可能由HPV以及90%的生殖器疣感染引起。HPV是一种非常常见的病毒,通过皮肤传播到皮肤接触,通常与性交有关。大多数人一生都会感染HPV。它通常没有症状,因此您可能不知道自己有。在大多数人中,HPV本身都会被清除,但是携带病毒意味着您患有肛门生殖器癌(肛门,阴茎,阴道,外阴,宫颈),头颈部和颈部癌症以及生殖器疣的风险更高。这也意味着您可以将病毒传递给他人。随着性伴侣的数量增加,HPV收缩的风险会增加。避孕套不能完全保护HPV,因为它们不覆盖皮肤的所有区域。预防HPV相关疾病的最佳方法是通过疫苗接种。