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复发性儿童 AML 的 PDX 模型保留了整体基因表达模式并揭示了治疗靶点
摘要 (320 字) 随着急性髓系白血病 (AML) 患者来源的异种移植 (PDX) 模型成为靶向治疗临床前评估越来越常用的工具，考虑该系统重现患者疾病状态的保真度变得非常重要。患者母细胞的基因表达谱已成功用于识别 AML 的不同亚型，以发现亚型特异性弱点并预测对治疗和结果的反应。目前，关于 AML 的 PDX 模型如何很好地模拟患者发现的整体基因表达模式的信息很少。为了解决这个问题，我们对从一系列不同的儿科 AML PDX 中获得的数据进行了详细的 RNA-Seq 分析，分别与原始患者数据进行了比较。当将无监督聚类应用于 PDX 样本数据集时，我们发现分组与 KMT2A (MLL) 基因状态相关。此外，在组合分析中，发现 PDX 样本与具有相似基因的原始患者样本一致。我们发现 PDX 和患者数据集中几乎所有表达的转录本的表达水平都具有很强的相关性，从而证明了基因表达特征的忠实再现。此外，配对的患者/PDX 样本显示出很强的一致性，表明在免疫缺陷小鼠中样本特异性基因表达得以保留。在 NOD/SCID/IL2rg 中繁殖的 PDX 模型的比较 -
受人类情感感知机制启发的情感导向预训练探索
深度卷积神经网络（DCNN）的预训练在视觉情绪分析（VSA）领域起着至关重要的作用。大多数提出的方法都采用在大型物体分类数据集（即 ImageNet）上预训练的现成的主干网络。虽然与随机初始化模型状态相比，它在很大程度上提高了性能，但我们认为，仅在 ImageNet 上进行预训练的 DCNN 可能过于注重识别物体，而未能提供情绪方面的高级概念。为了解决这个长期被忽视的问题，我们提出了一种基于人类视觉情绪感知（VSP）机制的面向情绪的预训练方法。具体而言，我们将 VSP 的过程分为三个步骤，即刺激接受、整体组织和高级感知。通过模仿每个 VSP 步骤，我们通过设计的情绪感知任务分别对三个模型进行预训练，以挖掘情绪区分的表示。此外，结合我们精心设计的多模型融合策略，从每个感知步骤中学习到的先验知识可以有效地转移到单个目标模型中，从而获得显着的性能提升。最后，我们通过大量实验验证了我们提出的方法的优越性，涵盖了从单标签学习（SLL）、多标签学习（MLL）到标签分布学习（LDL）的主流 VSA 任务。实验结果表明，我们提出的方法在这些下游任务中取得了一致的改进。我们的代码发布在 https://github.com/tinglyfeng/sentiment_pretraining 。
定量乘法线性逻辑
线性逻辑[18]为逻辑提供了线性代数风味，将线性代数操作与逻辑连接器相关联，例如张量⊗被视为连词的一种形式，直接总和⊕是一个脱节和二元性，是涉及的否定（·）⊥。这种观点给出了许多见解。在表示语义中，我们具有定量语义，例如[25、21、10、11、6、24]：一个模型家族，表示具有分析图或功率序列概念的λterm和功能程序，这些模型可以通过多线性函数在局部近似，这些后一个表示线性逻辑证明。在证明理论中，我们有证明网络：以图理论方式表达这些代数操作相互依存的证明和程序的表示。定量语义事实证明，特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如实数）[16，5，13]，对各种操作行为（例如运行时或livesice）进行组成分析[24]，提供了适当的程序指标概念[12]。由于这种表现力，计算图灵完整编程语言的定量表示显然是不可典型的，但是我们可以修复支持有效程序的相关片段。有效性是表示模型的相关功能，因为它可以为验证程序正确性以及其他提到的操作属性提供自动工具。让我们将注意力集中在线性逻辑的最简单片段之一：具有⊗连词的乘法片段（MLL），其单元1及其各自的二元组，即PAR`（一个不同的分离）和⊥= 1。从编程的角度来看，该片段包含（尽管不限于）线性λ -calculus
SALL4B 不是 IMiD 的目标，但对 SALL4- 很重要...
1 Zeng, SS 等人。转录因子 SALL4 调节 EpCAM 阳性肝细胞癌的干性。J Hepatol 60 , 127-134，doi:10.1016/j.jhep.2013.08.024 (2014)。2 Yong, KJ 等人。癌胚基因 SALL4 在侵袭性肝细胞癌中的作用。N Engl J Med 368 , 2266-2276，doi:10.1056/NEJMoa1300297 (2013)。3 Li, A. 等人。小鼠和人类髓系白血病发生中的 SALL4/MLL/HOXA9 通路。J Clin Invest 123 , 4195-4207，doi:10.1172/JCI62891 (2013)。 4 Li, A. 等。SALL4 是子宫内膜癌的新靶点。Oncogene 34 , 63-72，doi:10.1038/onc.2013.529 (2015)。5 Yuan, X. 等。SALL4 通过激活 CD44 表达促进胃癌进展。Oncogenesis 5 , e268，doi:10.1038/oncsis.2016.69 (2016)。6 Matyskiela, ME 等。SALL4 作为沙利度胺依赖性 cereblon 底物介导致畸性。Nat Chem Biol 14 , 981-987，doi:10.1038/s41589-018-0129-x (2018)。7 Donovan, KA 等。沙利度胺促进 SALL4 的降解，SALL4 是一种与 Duane Radial Ray 综合征有关的转录因子。Elife 7 , doi:10.7554/eLife.38430 (2018)。8 Dang, CV, Reddy, EP, Shokat, KM 和 Soucek, L. 对“不可用药”的癌症靶点进行药物治疗。Nat Rev Cancer 17 , 502-508, doi:10.1038/nrc.2017.36 (2017)。9 Verdine, GL 和 Walensky, LD 对癌症中不可用药的靶点进行药物治疗的挑战：从针对 BCL-2 家族成员中吸取的经验教训。Clin Cancer Res 13 , 7264-7270, doi:10.1158/1078-0432.Ccr-07-2184 (2007)。 10 Cromm, PM 和 Crews, CM 靶向蛋白质降解：从化学生物学到药物发现。Cell Chem Biol 24 , 1181-1190, doi:10.1016/j.chembiol.2017.05.024 (2017)。11 Tanimura, N.、Saito, M.、Ebisuya, M.、Nishida, E. 和 Ishikawa, F. 干细胞相关因子 Sall4
制定新的学校数字战略
1。请概述您的观察结果和评论，即2015 - 2020年现有的学校数字策略如何支持将数字技术集成到学校中的教学，学习和评估实践中。（20000个字符）o 2015 - 2020年数字策略为学校提供了必要的结构，以更自信地将数字技术整合到教学，学习和评估中。它提出了雄心勃勃的，适当的，高水平的教学学习和评估目标，以及教师专业学习，领导力，研究和政策以及ICT基础设施。自发布以来，将ICT用作教学工具具有增强的学习者经验和成果。o通过教育部检查报告，WSES/MLL，已承认ICT对教学的影响。许多因素为此做出了贡献，包括资本投资，专业发展和整个学校计划的重视。资金/资本投资o增加资金一直是支持2015 - 2020年数字战略目标的关键因素。在过去的五年中，许多学校通过安装Wi -Fi或在设备上的投资开始了这笔资金来开始“数字旅程”。其他人投资了其他设备，以促进更好的设备与学习者的比例，在许多情况下，这为学习者提供了更多可用的ICT，并对学习者的经验产生了积极影响。尤其是，通过该战略制定数字计划有助于嵌入整个学校社区的数字技术。o通过该战略提出的投资方面向单个学校社区提供的灵活性和代理机构，使学校能够应对其各个环境并满足当地需求。尤其是灵活的资金措施支持当地实施数字计划，使学校能够在整个学校社区进行战略计划，分配和共享资源。学校在这一点上建议，这种有意义的资源分配在不同的学校环境中对这些背景下的教学，学习和评估产生了积极影响。整个学校的方法o数字策略对整个学校的ICT进行了重大强调，尤其是通过计划，该计划支持将数字技术集成到教学，学习和评估中。o这种强调整个学校的ICT方法已经促进了更多员工参与数字技术的参与，并确保该领域不再只是一些“数字冠军”的职责。这种更广泛的参与和责任也使ICT的集成