骨质骨术是一种罕见的代谢骨疾病,其特征是骨矿物质密度异常增加,导致骨髓衰竭,压缩神经病和骨骼畸形(1)。根据遗传模式,可以将其分为常染色体显性骨质术(ADO),常染色体隐性骨质骨术(ARO)和X连接的骨质疏松症(XLO)(1-3)。ADO是骨质骨术的最常见形式,估计发病率为1:20,000(4)。早期,ADO被认为包括两种表型,ADO I(OMIM 607634)和ADO II(OMIM 166600)(2)。ADO I的特征是LDL受体相关蛋白5(LRP5)基因的突变,该基因导致高骨量,但不会导致骨折(5)。ADO II是由整骨骨吸收受损引起的,这些骨吸收通常是由于氯化物通道7(CLCN7)基因(6,7)中杂合的错义突变引起的。clcn7是一种基因,不仅可以引起严重的隐性骨质肌膜病形式,即ARO,而且还可以根据Clcn7突变的类型(8)。此外,由CLCN7突变引起的ADO II占ADO的70%,这是最常见的骨质疏松症类型(9)。因此,这项研究的重点是由CLCN7突变引起的骨质疏松症。CLCN7编码Cl- /H +交换转运蛋白7,也称为CLC-7,通常将其定位于溶酶体区室和骨 - 分解骨细胞的Ruf膜膜(10)。CLCN7突变导致骨质细胞异常无法分泌酸,因此无法溶解骨骼,从而导致骨质疏松症。这种疾病表现出异质性,表型表现出各种程度的严重程度,从无症状到威胁生命(11-13)。在没有基因检测或典型的放射线摄影发现的情况下,乳酸脱氢酶(LDH),天冬氨酸氨基转移酶(AST)和肌酸激酶BB同酶(CK-BB)的水平升高与Clcn7突变引起的骨化(14、15)有关。尽管如此,这些生物标志物的水平尚未证明与疾病的严重程度相关,而正常值不排除CLCN7基因中突变的存在(4)。因此,迫切需要找到更多的特定和敏感的生物标志物。有许多关于骨质造成症的遗传研究,但目前尚未发现CLCN7突变引起的骨质疏松症的血清代谢研究。通过阐明区分健康和疾病表型的特定特征,代谢组已成为理解生理和病理过程之间差异的基石,可能使我们可以搜索
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CD3,分化3群; CRS,细胞因子释放综合征; DLL3,类似三角洲的配体3; DLT,剂量限制毒性; EPNEC,肺外神经内分泌癌; IgG,免疫球蛋白G; LCNEC-L,肺的大细胞神经内分泌癌; MTD,最大耐受剂量; PD-1,程序性细胞死亡蛋白1; PD-L1,程序性细胞死亡配体1; SCLC,小细胞肺癌
摘要 - 优化人工神经网络的计算效率对于资源受限的平台(例如自主驾驶系统)至关重要。为了应对这一挑战,我们提出了一个轻巧的上下文感知网络(LCNET),该网络加速了语义细分,同时在本文中保持了推理速度和细分精度之间的有利权衡。提出的LCNET引入了部分通道转换(PCT)策略,以最大程度地减少基本单元的计算潜伏期和硬件要求。在PCT块中,三个分支的上下文聚合(TCA)模块扩展了功能接收场,从而捕获多尺度上下文信息。此外,双重注意引导的解码器(DD)恢复了空间细节并增强了像素预测的认可。在三个基准上进行的广泛实验证明了拟议的LCNET模型的有效性和效率。值得注意的是,一个较小的LCNET 3_7仅获得了73.8%MIOU,只有51万个参数,分别使用单个RTX 3090 GPU和Jetson Xavier NX,其令人印象深刻的推理速度约为142.5 fps和〜9 fps。更准确的LCNET 3_11版本可以在约117 fps的推理速度下以相同的分辨率达到75.8%MIOU,在城市景观上约为117 fps推理速度。可以在较小的图像分辨率下实现更快的推理速度。LCNET在移动应用程序方案 - iOS的计算效率和预测能力之间取得了巨大的平衡。代码可在https://github.com/lztjy/lcnet上找到。
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