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使用机器学习方法在高能量物理学中的数据分析
这个科学启动项目涉及使用机器学习（ML）方法对蒙特卡洛（MC）数据集进行分析。该数据集由实验性Hadronic Physics Group（Hadrex）与Alice实验直接合作，该实验与大型强子对撞机（LHC）直接合作。该研究专门针对多震颤的重子（例如ξ⁻，ξ⁺等）以及随后的衰减，这是一个称为“级联衰变”的过程。主要目的是使用生成机器学习模型通过其次要衰减来重建这些粒子。通过综合与实验观察相吻合的现实数据，该项目旨在优化常规的高能物理学分析并增强数据分析算法，以搜索稀有可观察物。为了应对这一挑战，采用了条件表格生成对抗网络（CTGAN）模型。结果表明，CTGAN在复制可变分布的同时有效地保留了原始数据的物理和内在相关性，从而增强了其改善高能物理学数据驱动研究的潜力。
评论文章：一种新型的磷酸二酯酶...
肝细胞癌（HCC）是全球最常见和致命的肝癌类型之一。从这个意义上讲，二乙基硝基胺（DEN）已被确定为影响这种疾病发育和营养的有效致癌物。目前的工作着重于确定磷酸二酯酶（PDE）酶，尤其是PDE5是否可以作为DEN诱导的HCC治疗的靶标。PDE5抑制剂最近被广泛用作心血管疾病和勃起功能障碍的治疗药物，通过调节与肿瘤的肿瘤疗程有关的关键信号通路，例如CGMP-PKG，JNK，JNK和Map pathways。这些途径对于细胞增殖，凋亡和转移非常重要，它们的失调有助于HCC的侵略性。这项研究评估了PDE5抑制剂抑制增殖，诱导凋亡和改变肿瘤微环境的潜力，从而有可能改善标准化疗和免疫疗法的干预措施。通过与这些药物一起介绍某些PDE同工型，可能会出现抗癌反应，这是对癌细胞和有利于肿瘤生长的微环境的复杂机制的一部分。初步审查表明，PDE抑制剂可能是克服当前治疗的某些缺点，尤其是耐药性的发展和这些治疗方法的毒性作用，可能是一种有希望的治疗方法。加法临床研究对于确定安全性，适当的OSAGE和长期
QL-EVE-DC-005 | GMOMETHODS -EUR GMFF
矩阵类型：DNA协调器：JRC-IHCP验证类型CRL / INHOUSE分析类型类型：定性目的：识别说明：EURL GMFF测试了常规父母康乃馨线（负面对照样品）和GM系27531的基因组DNA样品的方法（正对照样本）。使用靶向花青素合酶康乃馨基因（ANS）和GM系27531的双链PCR进行了重复进行测试。通过琼脂糖凝胶电泳分离放大的PCR产物，并在紫外线下可视化。分别通过SPEI和TAQI酶的限制消化进一步证实了它们。通过更改PCR反应分量来测试该方法的鲁棒性。通过使用GM双链系统扩增检测限（LOD），每个反应具有25或5 gm拷贝数的两个不同的GM级别。每次稀释测试了60次重复。
转基因方法 : QT-TAX-SL-002
描述：该合作研究验证了一种用于检测番茄内源性参考基因 LAT52 的定性和定量 PCR 方法。每位参与者收到 12 个番茄基因组 DNA 样本，编号为 U1-U12，提取自具有不同地理和系统起源的番茄品种；10 个其他植物基因组 DNA，编号为 W1-W10，这些基因组 DNA 要么与番茄进化相关，要么是常用的植物材料；10 个 DNA 样本，编号为 S1-S10，是五个浓度水平的双盲重复，即番茄样品以 2%、0.5%、0.1%、0.05% 和 0.01% (w/w) 的比例与非转基因玉米粉混合而成；4 个纯化的番茄品种基因组 DNA 样本，编号为 AD；8 个盲 DNA 样本，编号为 X1-X8，包含四个番茄品种基因组 DNA 的两个浓度水平（0.5 和 0.05 ng/uL）。此外，参与者还收到一个由加分1号番茄DNA溶液组成的阳性DNA靶标对照和一个由鲑鱼精子DNA溶液组成的阴性DNA对照。此外，实验室还配备了定性PCR反应主混合物、定量PCR反应主混合物和DNA稀释溶液。使用编码为W1-W10的十种不同的DNA植物溶液验证了番茄LAT52基因的物种特异性。使用编码为U1-U12的12种不同番茄品种测试了番茄LAT52基因的等位基因变异。为了评估不同品种之间拷贝数的稳定性，参与者被要求使用来自编码为AD的四个番茄品种的基因组DNA稀释系列构建四个单独的标准曲线。为了评估LAT52定性PCR方法是否具有足够的灵敏度，实验室以连续稀释的浓度测试了编码为S1-S10的10个DNA样本。为了验证 LAT52 的定量 PCR 方法，每个实验室都使用了四个不同番茄品种（中薯 5、R144、早丰和林春）（分别编号为 A、B、C 和 D）的基因组 DNA，并将它们连续稀释至 50、5、0.5、0.05 和 0.01 ng 进行 PCR 反应，以构建四条标准曲线。然后使用 LAT52 实时 PCR 检测对这四个品种（编号为 X1-X8）的八个盲番茄样品进行定量。验证指标和描述性统计数据是根据每个级别进行三次重复的三次测试的数据计算得出的。