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NFAT抑制剂，细胞渗透性： - - ：M30612 CAS号
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降雨估算的机器学习方法
为了解决这些问题，这项工作提出了一种基于机器学习的方法，该方法可以结合来自各种遥感测量值的数据，并使用基于集合方法的分类器进行降雨估算。建议的方法在计算上比插值技术便宜，允许集成异质数据源，并在不可用的RGS的情况下提供了准确的降雨估计。它还利用了RG的高定量精度以及雷达和卫星保证的空间模式识别。所提出的方法提供了不可用的RG的降雨量的准确估计值，可以整合利用RGS的高定量精度和通过雷达和卫星确保的空间模式识别的异质数据源的整合，并且比插入方法的计算范围更低。在有关意大利地区Calabria的实际数据上进行的实验结果，与Kriging与Kriging与外部漂移（KED）相比，在降雨估计领域中得到了公认的方法，这在检测概率（0.58 versus versus versus versus误差）和均值误差（0.11 vers 0.15 vers 0.15）方面显示出显着改善。
NFATc4：NASH 开发的新中心
通讯作者：Michelangelo Foti 日内瓦大学医学院细胞生理学和代谢系 日内瓦大学医学中心 1, rue Michel-Servet CH-1211 瑞士日内瓦 电话：+41 (22) 379 52 04 传真：+41 (22) 379 52 60 电子邮箱：Michelangelo.foti@unige.ch 关键词：非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD)；非酒精性脂肪性肝炎 (NASH)；肝细胞癌 (HCC)；活化 T 细胞核因子 4 (NFATc4)；PPARa；骨桥蛋白 电子字数：1354 字 图表数量：1 两位作者对本社论的撰写做出了同等贡献 作者没有利益冲突需要声明 资金支持：MLM-C 实验室的研究得到了 La Caixa 基金会 LCF/PR/HP17/52190004、Mineco-Feder SAF2017-87301-R、Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica Umbrella 2018、AECC 科学基金会（资助名称：Rare Cancers 2017）和 MCIU for the Severo Ochoa Excellence Accreditation（SEV-2016-0644）的支持。 MF 实验室的研究得到了瑞士国家科学基金会（拨款编号 310030-172862）、瑞士癌症研究基金会（拨款编号 KFS-4094-02-2017）和诺华生物医学研究基金会的支持。
将TNFAIP2鉴定为CSF-1受体激活的独特细胞调节剂
本文报告说，蛋白质M-SEC介导FMS聚集，并且缺乏这种相互作用促进了FMS的激活和信号传导。据报道，相互作用是由PIP2介导的。本文包含许多数字，在不同模型的CSF1R/TNFAIP2过表达/抑制/敲低的不同模型中表现出了许多相似的发现。评论和问题： - 请使用官方基因符号：CSF1R和TNFAIP2-引用的论文支持CSF1R单体形成大型聚集体的事实实际上并不支持这一事实。参考文献21推测可能是这种情况。参考文献23涉及核CSF1R。- 特定细胞隔室中的聚集体是否（例如Golgi），以前CSF1R已定位？- tnfaip也是当地的吗？https://www.scienceccedirect.com/science/article/pii/s0898656816301140-图1-显然没有表面CSF1R表达？- 细胞表面如何定义定量？是这些细胞CSF1饥饿 - 将受体带到表面。M-SEC抑制剂的特异性和敲低的效率是什么？- 图2 -CSF1依赖性iNOS是不寻常的，通常需要LPS/IFNG刺激 - 请评论。文本提到M-SEC敲低不会影响LPS刺激的INOS表达，但没有显示数据。应显示这一点，因为LPS强烈诱导M-SEC/TNFAIP2。- 图3 -P38和JNK不是CSF2下游的经典途径 - 请注释 - 图6-没有显示对照染色（即没有FMS表达式的293） - 图10-图10-该活细胞成像如何？M-SEC/FMS共表达细胞中发生了什么
健康中的机器学习利用
在快速技术发展的时代，机器学习是包括健康在内的各个领域的一种重要方法。机器学习提供了解决方案来独立分析数据而无需监督，从而促进了疾病和临床决策的诊断。遇到的问题是健康数据的大量和分析复杂性需要有效的自动方法。本研究旨在通过文献综述方法回顾机器学习在诊断和预测疾病中的应用。分析方法是在各种机器学习算法上进行的，例如物流回归，随机森林，神经网络，K-Nearest邻居（KNN）和基于相关文章的支持向量机（SVM）。本研究机器学习的结果能够在早期诊断，疾病预测和健康数据分类中提供有效的解决方案，例如糖尿病，高血压，心脏病，肺癌，肾脏衰竭和阿尔茨海默氏症。应用诸如高参数调整和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）之类的技术已被证明可以显着提高模型的性能。
用作原材料的香蕉剪切
香蕉叶具有多孔，空心和纤维状特征，因此密度值很大。除了香蕉叶还包含超过50％的纤维素含量。通常，人们不在乎香蕉叶，尤其是在树上果实之后。因此，这项研究试图用kepok香蕉叶的原材料制作饼干。希望这项研究能产生由香蕉叶制成的饼干。这项研究旨在确定添加香蕉gedebog，面粉对饼干物理，化学和身体素质质量的影响，并了解制造饼干的业务可行性分析，并获得最佳的治疗结果。本研究旨在确定添加香蕉gedebog和面粉对饼干物理，化学和有机疗法质量的影响，并了解制造饼干的业务可行性分析，并获得最佳的治疗结果。本研究中使用的设计是一种非因素的完整随机设计，其5种以：f1 = 70％香蕉gedebog + 20％小麦粉的形式制成的治疗组合； F2 = 60％的香蕉Gedebog + 30％面粉； F3 = 50％香蕉Gedebog + 40％面粉； F4 = 40％香蕉Gedebog + 50％面粉，并且； F5 = 30％Gedebog香蕉 + 60％面粉，然后重复每种处理多达3（3）次，以便获得15个样品。基于业务可行性分析，基于最佳治疗方法的香蕉中部饼干的制造值得尝试。关键词：香蕉叶（Musa Paradisiaca），原材料，饼干结果表明，在F2中发现了最佳治疗方法（60％Gedebog粉； 30％的面粉和10％的木薯粉，化学含量为：4.25％的水分含量；粗纤维15.59％； 1.112％的有机摄影测试；