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最初出现吞咽困难
c Ase r eport一名51岁的妇女最初表现出1个月的水性腹泻病史，而没有伴随的症状，例如恶心，呕吐，体重减轻或虚弱。结肠镜检查和食管胃十二指肠镜检查显示食管胃结的息肉样肿瘤，内窥镜活检证实了伴有局灶性侵入性腺癌的小管腺瘤。计算机断层扫描（CT）扫描显示上胃体的异常偏心壁增厚，从而诊断出胃癌。患者接受了D1淋巴结清扫术进行腹腔镜近端胃切除术。病理分期将癌症归类为IIA期PT1BN2M0。免疫组织化学显示在3+/3+时保留了不匹配的修复和HER -2/NEU表达。，她接受了奥沙利铂的辅助化疗和两个周期的TS -1，其次是TS ‑ 1，持续了1年。在治疗期间，她经历了不良反应，包括II级腹泻，I级手动皮疹和左下象限肠系膜脑炎。
自然与技术之间关系的历史令人着迷。最初，地理显着塑造了我们与
建筑部门负责39％的与能源相关的全球二氧化碳排放量，其中11％归因于广泛使用钢，混凝土和其他碳密集型材料。20为了解决气候危机，全球建筑行业应采用木材，稻草，大麻，生物炭和其他本地采购的基于生物的生物材料，而不是隔离碳。将体现的碳存储在基于生物的建筑材料中 - 而不仅仅是依靠减少运营碳排放，这对于满足全球减少碳减少承诺至关重要。21我们需要无数的新的基于生物的结构，绝缘和完成材料来代替基于化石的建筑产品，这可以有效地将建筑物变成“碳水槽”。22
使用生成建模赋予效力最初具有良好的生物利用度和低毒性的惰性化合物
摘要：在药物开发的早期阶段，通常会筛选大型化学文库，以识别针对所选靶标具有有希望的效力的化合物。通常，所得的命中化合物往往具有较差的药物代谢和药代动力学（DMPK），具有负面的可开发性特征可能难以消除。因此，使用“无效库”开始药物发现过程，具有高度理想的DMPK特性但对所选目标没有效力的化合物可能是有利的。在这里，我们探索了机器学习提供的机会，以实现这种策略，以抑制α-苏核蛋白聚集，这是与帕金森氏病有关的过程。我们将一种生成机器学习方法MoldQN构建对α-突触核蛋白聚集的抑制活性，为具有良好DMPK特性的初始非活性化合物。我们的结果说明了如何使用生成建模最初赋予具有理想的开发性属性的化合物。■简介