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2025; 16（7）：2087-2102。 doi：10.7150/jca.104389研究论文胆固醇代谢相关的基因预测胃肠道的免疫浸润和预后
背景：胃癌（GC）是全球最普遍的恶性疾病之一。异常的代谢重编程，尤其是胆固醇代谢，会影响肿瘤的发展和治疗结果。这项研究研究了胆固醇代谢相关基因在胃癌患者中的预测和功能意义。方法：使用来自基因表达综合基因综合（GEO）和癌症基因组图表（TCGA）的数据集分析了胃癌中与胆固醇代谢相关的临床和基因表达数据。使用Lasso，Cox回归和GSE26889队列开发并验证了预测签名，然后使用Kaplan-Meier分析进行评估。通过将签名与临床因素和SSGSEA整合进行免疫分析来构建一个nom图。使用Western印迹，QPCR和细胞测定法研究了NPC2的作用。结果：我们对胃癌中胆固醇代谢相关的50个基因进行了生物信息学分析。使用GEO和TCGA数据集，我们确定了28个基因在胃癌患者中表达差异。随后的Cox Univariate和Lasso回归分析分析了这28摄氏度，将五个基因（APOA1，APOC3，NPC2，CD36和ABCA1）确定为独立的预后风险因素。然后，我们为胆固醇代谢基因构建了一个风险模型，表明与低风险组相比，高危组的生存率较差，并具有更严重的病例分期结果。然后，我们使用相关列图开发了一个模型来说明这些结论。我们对高危和低风险组之间的免疫细胞进行了比较分析，揭示了免疫细胞类型表达的不同变化。我们进一步研究了NPC2的生物学特征。免疫组织化学和QPCR结果表明，NPC2在胃癌组织中表现出明显的蛋白质和mRNA表达。我们使用siRNA技术来抑制NPC2，从而降低了胃癌细胞的生存力，增殖和侵袭能力，这是由CCK-8，菌落形成，伤口愈合和Transwell分析确定的。结论：使用生物信息学构建了一个包括五个胆固醇代谢相关的基因的风险签名，以估计胃癌患者的结局和治疗反应。结果表明NPC2可以作为胃癌患者的新生物标志物。
引用：Chen Q，Hao P，Wong C等。通过髋部骨折的老年人的1年死亡率的新型命名图的开发和验证：一项研究
抽象客观髋部骨折是一种普遍的状况，老年人的死亡率很高。我们试图为老年髋部骨折患者开发基于列克的生存预测模型。设计回顾性案例对照研究。从医学信息收入ini III（模拟III v.1.4）中设置数据。参与者根据MIMIC-III v.1.4滤除了老年髋部骨折患者的临床特征，包括基本信息，合并症，严重程度评分，实验室测试和治疗。方法和主要结局指标研究中包括的所有患者均来自重症监护，并随机分为训练和验证集（7：3）。根据检索到的数据，最低绝对收缩和选择操作员（LASSO）回归和多个逻辑回归分析用于识别1年死亡率的独立预测变量，然后构建了风险预测的标题图。通过一致性索引（C-索引），接收器操作特征曲线，决策曲线分析（DCA）和校准曲线评估了列格图模型的预测值。这项研究中总共包括341例髋部骨折患者； 121例案件在1年内死亡。在套索回归和多重逻辑回归分析后，新的列诺图包含年龄，体重，淋巴细胞计数的比例，肝病，恶性肿瘤和充血性心力衰竭的预测变量。结论新的预测模型为老年髋部骨折患者的1年死亡率提供了个性化预测。在验证集中，构造的模型证明了以0.738（95％CI 0.674至0.802）为0.738（95％CI 0.674至0.802）的令人满意的歧视，在验证集中为0.713（95％CI 0.608至0.819）。校准曲线在预测和观察到的概率之间显示出良好的拟合程度，而DCA证实了该模型的临床实用性。与其他髋部骨折模型相比，我们的命名图特别适合预测关键患者的长期死亡率。
预算受限的协作可再生能源预测市场
摘要 — 准确的可再生能源 (RES) 电力预测对于将额外的 RES 容量整合到电力系统中并实现可持续发展目标至关重要。这项工作强调了将分散的时空数据整合到预测模型中的重要性。然而，分散的数据所有权是此类时空模型成功的关键障碍，需要考虑促进数据共享的激励机制。主要贡献是 a) 对预测模型的比较分析，提倡高效且可解释的样条 LASSO 回归模型，以及 b) 数据/分析市场中的竞价机制，以确保公平地补偿数据提供者并使买卖双方都能表达他们的数据价格要求。此外，还提出了一种时间序列预测的激励机制，有效地纳入价格约束并防止冗余特征分配。结果表明，数据卖家的准确性显著提高，并可能获得经济收益。对于风电数据，通过比较该提案生成的预测与本地生成的预测，平均均方根误差改善了 10% 以上。
哪个人可以更好地预测，比较不同的GDP ...
本文的目的是使用巴西数据实施，比较和验证各种GDP预测技术，重点是确定本季度任何地方的精确预测的可扩展策略。我们分析了GDP预测文献的演变，从动态因素（DFM）到现代机器学习和重复出现的神经网络。为了评估每种方法的预测能力，我们使用一步和多个步骤的方法生成51个预测年份，此外，我们使用常规回归神经网络（RGNN）来平衡不规则的边缘数据。我们的分析表明，虽然更深的重复神经网络（例如LSTM）在多个预测中执行可靠的性能，但它们的总体性能不高于更简单的模型，例如MIDAS和梯度增强。此外，Lasso和Adalasso技术的应用在Nowcasting的背景下强调了它们的稳健性。这些发现表明，传统的经济模型和机器学习技术继续是GDP Nowcast的强大和有效的工具，深入学习方法需要更多的改进和更大的测试集，以便在这一领域充分发挥其潜力。
食管癌中药物治疗和耐药性的机制
最近的研究表明，大脑功能连通性障碍是在阿尔茨海默氏病（AD）以及轻度认知障碍（MCI）的情况下发生的早期事件。我们将大脑作为基于图的网络建模，以研究这些障碍。在本文中，我们使用基于图理论的功能磁共振（FMR）图像的特征提出了一种新的诊断方法，以使用不同的分类技术来区分AD，MCI和健康对照（HC）受试者。这些技术包括线性支持向量机（LSVM）和正规化的极限学习机（RERM）。我们使用成对的Pearson基于相关的功能连接来构建大脑网络。我们使用阿尔茨海默氏病神经影像计划（ADNI）数据集比较了大脑网络的分类性能。node2Vec图嵌入方法用于将图形特征转换为特征向量。实验结果表明，与其他分类技术相比，具有LASSO特征选择方法的SVM具有更好的分类精度。
机械通风的ICU患者中基于机器学习的医院死亡率的预测
我们开发了一个机器学习（ML）框架，以预测接受MV的ICU患者的医院死亡率。使用MIMIC-III数据库，我们通过ICD-9代码确定了25,202名合格患者。我们采用了向后消除和套索方法，根据临床见解和文献选择了32个功能。数据预处理包括消除超过90％丢失数据的列，并为其余缺失值使用平均插补。为解决阶级失衡，我们使用了合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）。我们使用70/30火车 - 策略分开评估了几种ML模型，包括Catboost，XGBOOST，DECOMAL TROED，随机森林，支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN）和Logistic回归。在准确性，精度，召回，F1得分，AUROC指标和校准图方面，选择了Catboost模型的出色性能。
学习交流2024-25家庭参与目录
“阅读综述！提示要记住您阅读的内容。这发生在您的孩子身上吗？您或您的孩子可以阅读所有单词，但您或他们不知道他们刚刚读什么？在页面上阅读单词是一回事，但是记住并保留我们阅读的内容是另一回事。仅仅因为孩子能够在故事中发出单词并不一定意味着他或她理解含义。读者需要互动并与单词互动，以更彻底地理解它并记住它。在这个研讨会中，您和您的孩子将学习并练习积极的阅读策略和技术，以提高理解能力。使页面上的单词生动起来，以便它们坚持下去！与您的孩子合作，学会避开那些流浪的想法，捕捉印刷品的含义，并学会使用阅读技术。将您的思想放回马鞍上，以帮助您记住您阅读的内容！
机器学习的开发和验证
缩写 AUC = ROC 曲线下面积；BBB = 血脑屏障；CE = 对比增强；DMG = 弥漫性中线胶质瘤；DMG-A = DMG，H3 K27 改变；DMG-W = 无 H3 K27 改变的中线 HGG；GLCM = 灰度共生矩阵；GLDM = 灰度依赖矩阵；GLRLM = 灰度游程矩阵；GLSZM = 灰度大小区域矩阵；GNB = 高斯朴素贝叶斯；HGG = 高级别胶质瘤；ICC = 类间相关系数；LASSO = 最小绝对收缩和选择运算符；LR = 逻辑回归；ML = 机器学习；MLP = 多层感知器；PCNSL = 原发性中枢神经系统淋巴瘤；RF = 随机森林；ROC = 受试者工作特性；ROI = 感兴趣区域；SHAP = Shapley 加性解释；SVM = 支持向量机。提交于 2022 年 6 月 30 日。接受于 2022 年 11 月 15 日。引用时请注明 2022 年 12 月 23 日在线发布；DOI：10.3171/2022.11.JNS221544。 * KL 和 HC 对这项工作的贡献相同。
2024年夏季IACOCCA国际实习计划...
今年夏天，我曾在卢森堡的生物医学研究组织卢森堡卫生研究院担任生物信息学和数据科学实习生。在医学信息学系的生物信息学和AI团队中，我致力于分析基因型 - 组织表达（GTEX）数据集，并构建一个模型，从组织病理学图像嵌入中预测基因表达。通过主成分分析，T分配的随机邻居嵌入（T-SNE）以及均匀的歧管近似和投影（UMAP），我确定了组织样品之间基因表达和组织病理学图像嵌入特征，从而确定了组织样本之间的差异和相似性。进一步研究了基因表达与图像嵌入之间的关系，我训练并测试了2个具有线性和套索回归的预测模型。结果表明，通过其组织病理学图像嵌入更准确预测的基因在大脑（小脑，皮层）和肌肉（光滑，骨骼，心脏）组织中高度表达。向团队介绍我的工作，我根据收到的建议和评论进一步提高了模型和结论。
电动力系绳 - ijrpr
电动力学（ED）系绳是从航天器延长的冗长电线。它具有强大的潜力，可以在低地球轨道上提供推进剂较少推进。该系链使用与玩具，电器和计算机磁盘驱动器中的电动机相同的原理。它是推进器，因为磁场会在电流携带的电线上施加力。地球提供磁场。可以通过正确控制该“电动力”线产生的力，以使用拉或推动航天器作为制动器或助推器。NASA计划通过系绳从地球大气中脱离能量，作为家庭首次演示无推进剂太空推进系统的首次演示，可能导致革命性的太空运输系统。与地球磁场合作将使包括国际空间站在内的众多航天器受益。系绳推进不需要燃料。完全可以重复使用，并且在环境上清洁，并以低成本提供所有这些功能。