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患者匹配的肿瘤 - 正常测序
• PMTN distinguishes true somatic variants from likely benign germline variants by directly comparing the tumor sample to the patient's own nor- mal DNA in a blood sample • PMTN is a gold-standard method for calculating tumor mutational burden (TMB), which is used to determine immune checkpoint eligibility 1 • PMTN addresses the health equity problem of racial and ethnic under- representation in normative databases by using each患者自己的DNA作为种系减法的参考样本•PMTN在OncoExtra测试中的集成意味着医生在有效的时间范围内为每位患者提供了这些优势。接受测试的患者中有98％的自付费用为$ 0，并且在收到两个样本后14天内，医生在4天内收到结果4
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。
俄勒冈州商业局提供 150 万美元配套补助金，支持小企业发展
俄勒冈州商业和俄勒冈州创新委员会 (Oregon InC) 很高兴地宣布 20 家企业获得小企业创新研究 (SBIR)/小企业技术转让 (STTR) 配套补助金。SBIR 和 STTR 补助金计划是联邦计划，旨在刺激技术创新并为小企业提供开展具有商业化潜力的研发的机会。这些计划帮助小企业增强创新技术并将其产品推向市场。本轮融资共向 20 家公司颁发了 1,599,185 美元，凸显了俄勒冈州强大的研发前景。
Shipston休闲中心太阳能电池板匹配资金领先...
1.8在2023年10月，理事会提交了游泳池支持基金申请。 该申请要求为理事会休闲投资组合中的所有休闲中心提供资金。 在2024年3月，该委员会成功地为在斯特拉特福德休闲中心屋顶上安装太阳能光伏面板获得了283,000英镑。 该项目处于交付阶段，预计建设将于2025年1月开始。 由于授予了283,000英镑的奖励，因此该理事会通过游泳池支持基金提供了另外13.5万英镑。 已经提供了这一点，以便在Shipston休闲中心安装太阳能光伏面板。1.8在2023年10月，理事会提交了游泳池支持基金申请。该申请要求为理事会休闲投资组合中的所有休闲中心提供资金。在2024年3月，该委员会成功地为在斯特拉特福德休闲中心屋顶上安装太阳能光伏面板获得了283,000英镑。该项目处于交付阶段，预计建设将于2025年1月开始。由于授予了283,000英镑的奖励，因此该理事会通过游泳池支持基金提供了另外13.5万英镑。已经提供了这一点，以便在Shipston休闲中心安装太阳能光伏面板。
schroder匹配加上–BESPOKE Investment Fund 11
＃1与E/S特征保持一致，包括用于获得环境或社会特征的基金资产的最小比例，该特征等于60％。该基金承诺要比JPM GBI-EM多元化指数保持更高的总体可持续性评分，因此，由Schroders专有的可持续性工具评分的基金投资在＃1中列出的最低比例包括在基础上列出的最低比例之内，因为它们会为基金的可持续性得分做出贡献（该个人投资是否具有积极的分数还是负面评分）。规定的最低比例适用于正常市场条件。＃1中所述的实际比例有望更高。此外，Schroders的信用风险团队还审查了新的交易对手，并且对新交易对手的批准是基于对可用信息的各种信息来源的整体审查，包括但不限于管理质量，所有权结构，位置，位置，监管，监管，监管和社会环境，每个交易对手都对当地的银行业务范围及其本地型号及其开发程度。正在进行的监控是通过Schroders的专有工具进行的，该工具支持对交易对手对环境，社会和治理趋势和挑战的管理。Schroders专有工具中交易对手概况的任何重大恶化都将导致Schroders的信用风险团队进一步分析和潜在排除。
化石燃料与可再生能源。混合还是搭配？
本文研究了技术所有权结构对寡头垄断定价策略和生产效率的影响。我们的动机来自电力市场不断变化的格局，企业正在从多元化技术组合转向专业化技术组合，专注于可再生能源或化石燃料。我们的理论模型表明，多元化企业比专业化企业竞争更激烈。相反，专业化企业表现出更高的生产效率，但只有当火力发电占主导地位时才会如此。我们通过使用西班牙电力市场的数据进行模拟来评估我们的理论预测的幅度。从方法论上讲，我们的分析为研究具有成本异质性和私人已知容量的多单元拍卖提供了新颖的见解。
探索发电机下的扩散和流匹配...
最深层生成建模中的最新技术具有利用马尔可夫生成过程，以更结构化和灵活的方式学习复杂的高维概率分布[17]。通过将马尔可夫链方法与深层神经体系结构整合在一起，这些方法旨在利用深网的代表力，同时维持可聊天且理论上扎根的训练程序。与早期生成模型相反，这些模型在很大程度上依赖于直接的最大似然估计或对抗性目标，此类方法采用了迭代的随机变换（通常以马尔可夫的更新表示）来逐渐将初始噪声样本逐渐从所需的目标分布中绘制出来。di效率和流量匹配模型代表了两种突出的生成方法类别，这些方法通过一系列连续转换来结构数据样本。di效率模型[6，13]引入了一个向前的和反向降级过程，通过学习在每个步骤中撤消增量的噪声损坏，将简单的噪声分布逐渐将简单的噪声分布重新定位到复杂的目标分布中。流量匹配模型[10，11，12]直接学习连续的时间变换，这些转换将基本分布转换为规定的流量字段下的目标分布。两个家庭都从良好的可能性和稳定的培训目标中受益，从而使理论上的见解更清晰，样本质量提高了，并且通常比以前的方法（例如gans）更可靠[3，5]。生成器匹配[7]是一个框架，可以在artrary状态空间上使用Markov进程来构建生成性建模。此框架允许以两种方式组合不同的马尔可夫进程：马尔可夫叠加和通过组合单峰发生器创建多模式生成模型。在这项工作中，我们旨在利用生成器匹配框架提供详细的理论比较，并将其匹配模型和流量匹配模型进行详细的理论比较。我们表明，我们的目的是提供生成器匹配的概述，如何连接到分解和流量匹配模型以及某些Markov生成过程的特定属性如何使它们比其他过程更强大。
FlowDock：生成蛋白质配体对接和亲和力预测的几何流量匹配
最近已经提出了动机的强大生成模型，但这些方法中很少有支持柔性蛋白质配体对接和亲和力估计。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。 导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。 此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。 对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。 此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。可用性和实现源代码，数据和预训练的模型可在https://github.com/ bioinfaramefaraminelearning/flowdock上找到。
