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基因突变很重要
结直肠癌 (CRC) 是全球癌症相关死亡的第三大常见原因，每年有近 100 万人死于该病 (1)。大约一半的转移性 CRC 携带 KRAS（Kirsten 大鼠肉瘤病毒致癌基因同源物）激活突变，导致 GTP 结合活性形式和 GDP 结合非活性形式之间的稳态平衡被破坏。RAS 活性形式的持续存在与上游 RTK 的影响完全脱节，导致主要涉及细胞增殖和迁移过程的几种下游通路过度激活 (2,3)。因此，以 RTK 为靶点的药物（如抗表皮生长因子受体 (EGFR) 单克隆抗体 (moAb)）无效。外显子 2 上的密码子 12 和 13 以及外显子 3 上的密码子 61 是最常见的 KRAS 突变位点，而外显子 4 上的密码子 117 和 146 以及其他 RAS 家族成员 HRAS 和 NRAS 上的突变则非常罕见（4-7）。对转移性 CRC 患者中 KRAS 突变的临床影响的理解始于外显子 2 突变被确定为对西妥昔单抗和帕尼单抗等抗 EGFR 单抗反应的负面预测因子（8、9）。然后，对 KRAS 的扩展评估
物质碎片_MIT-UCSD-NPU_v8
虽然卤化物钙钛矿引起了学术界的广泛关注，但大规模工业生产的例子仍然很少。从这个角度来看，我们回顾了阻碍卤化物钙钛矿商业化的实际挑战，并讨论了机器学习 (ML) 工具如何提供帮助：(1) 融合机构知识和人类专业知识的主动学习算法可以帮助稳定和快速更新基线制造流程；(2) 包括计算机成像在内的 ML 驱动的计量可以帮助缩小大面积和小面积设备之间的性能差距；(3) 推理方法可以通过协调多个数据流和模拟来帮助加速根本原因分析，将研究工作集中在最有可能改进的领域。我们得出的结论是，为了应对其中的许多挑战，需要对现有的 ML 和统计方法进行渐进式（而不是彻底的）调整。我们确定资源来帮助培养内部数据科学人才，并提出如何通过产学研合作帮助“现成的”机器学习工具适应特定的行业需求，通过揭示潜在机制进一步改善过程控制，并开发“游戏规则改变者”的面向发现的算法，以更好地驾驭广阔的材料组合空间和文献。
flux Quanta Matter
通量量子物质超导性是一种宏观量子现象，可在量子技术中找到应用，并允许工程各种混合系统。技术相关超导体的标志是存在磁通线，每种都带有一个磁通量量子 - Abrikosov涡流 - 并在存在外部磁场或传输电流的情况下出现。涡流与电流和田野，超导体中的结构缺陷以及彼此之间的相互作用，使它们成为一个有用的操场，用于研究具有竞争相互作用的多体系统，并允许将涡流用作超导电子产品中的元素构建块。在本演讲中，在简要介绍了超导性和涡旋问题的基础知识后，我将介绍我们的一些活动，尤其是重点是将超导体与其他材料和技术的结合在一起。也就是说，我将使用超导体/正常金属和超导体/半导体混合结构[1]进行微波辐射检测，以及超管制器/效率/效率激素/效率激流型（Spine Proves及其量子 - 量子 - 量子）的涡旋晶格与超管制器/效率激素/效能电脑/效率激素的相互作用[2] [2]。在高（几公里/s）涡流速度的状态下，这些研究产生了有关超导体中电荷载体的显微镜散射机制的信息，并且与单光子探测器的设计有关[3]。最后，作为一个新兴的研究方向，我将概述我们最近对3D超导体和铁磁纳米结构的研究，其中Meissner筛选电流的非平凡拓扑结构和磁化化分别确定了平面系统中未见的新状态[4]。
HM-MT5801 Matter模块规格
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