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治疗 - 脑转移对立体定向放射外科手术的反应
随着转移性癌症患者的存活率提高，长期对脑转移的局部控制已成为越来越重要的临床优先事项。虽然共识指南建议手术，然后进行> 3 cm病变的立体证明放射外科手术（SRS），但单独使用SRS治疗的较小病变（≤3cm）会引起可变反应。为了确定对SRS变量反应的影响的因素，我们分析了未经框架基于框架单分数SRS治疗的未经全身治疗的患者的脑转移结果≤3cm。SRS之后，1733年中有259个（15％）治疗的病变证明了有关局部治疗失败（LTF）的MRIIFIST，其中202/1733（12％）证明了LTF和54/1733（3％）（3％）具有不良辐射效应。多变量分析表明肿瘤大小（> 1.5 cm）和黑色素瘤组织学与LTF率较高有关。我们的结果表明，≤3cm的脑转移对SRS并不均匀地响应SRS，并表明对单独的SR或与手术结合对脑转移的作用进行了前瞻性研究，并保证与肿瘤大小和组织学相匹配的脑转移量≤3cm。这些研究将有助于建立多学科治疗指南，以改善局部控制，同时最大程度地减少脑转移治疗期间的辐射坏死。
研究论文使用决策树、朴素贝叶斯和支持向量对肺癌预测中的分类模型性能的比较分析
本研究旨在利用“肺癌预测”数据集，分析三种分类模型（决策树分类器、支持向量机和朴素贝叶斯分类器）在预测肺癌方面的表现。所采用的性能评估指标包括准确率、精确率加权、召回率加权和 F1 加权。作为初步步骤，进行了探索性数据分析 (EDA) 和数据集预处理，包括特征选择、数据清理和数据转换。测试数据结果显示，决策树分类器和朴素贝叶斯分类器具有相似的性能，准确率、精确率、召回率和 F1 值都很高。同时，支持向量机也表现出了竞争力，尽管其精确率加权值略低。此外，使用箱线图进行了异常值分析，结果显示决策树分类器有 2 个异常值，而支持向量机有 4 个异常值，朴素贝叶斯没有异常值。总而言之，这三种分类模型在肺癌预测中都表现出良好的潜力。然而，选择最佳模型需要考虑应用的相关评估指标，并考虑到每个模型的局限性。需要进一步评估和深入分析，以确保模型在更准确和一致地预测肺癌病例方面的可靠性。
糖尿病预测的幼稚贝叶斯 - 期刊Umy
取决于说服力的统计数据，全球糖尿病患病率的日益增长对于个人，家庭和国家来说是一个巨大的挑战。根据国际糖尿病联合会（IDF）的预测，到2045年，糖尿病成年人的数量预计将增加46％，达到7.83亿，即八分之一。应对这一日益严重的关注，这项研究探讨了使用全面的数据清洁和随机化技术来预测糖尿病的天真贝叶斯算法的实施。使用多种训练和测试分配比率进行了对模型性能的系统评估（65：35，75：25，85：15）。结果表明，该模型在65:35的拆分率上表现最佳，精度达到88.16％，精度为0.883，召回0.881和F1得分0.882。
在机器学习中使用天真的贝叶斯分类器算法的学生绩效预测
摘要 - 这项研究的重点是对基于机器学习原理的方法论平台的开发和分析，用于评估学习过程并增强学生的成绩。这项研究的目的是开发和测试一种根据天真的贝叶斯分类器评估学生学业表现的方法。此外，这项研究的目的是创建一种有效的工具，能够使用当代机器学习方法和技术来自动化和优化对教育绩效的评估。这项研究采用幼稚的贝叶斯分析技术来预测学生的成就，并在Python实施了算法。尽管强调了软件产品的开发，但该研究主要集中于该方法的开发和分析。我们的发现强调了这种方法的新颖性，该方法可以作为教育机构和教育工作者的宝贵工具。
HIV-1成熟抑制剂GSK3640254 + 2 NRTI的功效和安全性在治疗中 - 成年人：IIB期24周结果，剂量范围
1 VIIV Healthcare，美国康涅狄格州布兰福德； 2FundaciónIdeaa，布宜诺斯艾利斯，阿根廷； 3南非约翰内斯堡的新镇临床研究中心； 4意大利米兰的圣拉法尔科学研究所和维塔 - 苏格鲁特圣拉夫尔大学； 5中途免疫学与研究中心，美国佛罗里达州皮尔斯堡； 6医院，德国德国人Trias I Pujol，西班牙巴塞罗那； 7德国博丘姆市鲁赫尔大学（RuhrUniversitätBochum），皮肤病学和过敏症系，皮肤病学和过敏症系性健康与医学中心，性健康与医学中心，跨学科免疫学院门诊诊所； 8萨马拉（Samara）区域临床中心，用于治疗和预防艾滋病和传染病，萨马拉，俄罗斯； 9CentroMédicoMaffei＆RespentionciónClínicaAplicada，阿根廷布宜诺斯艾利斯； 10 VIIV Healthcare，美国北卡罗来纳州达勒姆；美国宾夕法尼亚州大学维尔市11 GSK；英国布伦特福德的12 GSK； 13 GSK，印度班加罗尔
在随机 3 期 ALEX 研究中，针对未接受治疗的晚期 ALK 阳性 NSCLC 患者，免疫组织化学检测组织 ALK 与二代测序检测血浆 ALK 之间的一致性
披露：Noé 博士是 F. Hoffmann-La Roche Ltd. 的员工，并曾接受过其设备、材料、药品、医学写作、礼物、股票或其他服务。Bordogna 博士和 Hilton 女士是 F. Hoffmann-La Roche Ltd. 的员工，并拥有其股票。Archer 博士是 Roche Products Ltd. 的员工，并拥有 F. Hoffmann-La Roche Ltd. 的股票。Smoljanovic 博士是 F. Hoffmann-La Roche Ltd. 的员工。Woodhouse 先生是 Foundation Medicine, Inc. 的员工。Mocci 博士是 Genentech, Inc. 的员工，并拥有 F. Hoffmann-La Roche Ltd. 的股票。Gadgeel 博士曾从阿斯利康、艾伯维、勃林格殷格翰、百时美施贵宝、F. Hoffmann-La Roche Ltd./Genentech, Inc.、默克、诺华、Novocure、辉瑞、杨森、Blueprint、礼来和武田。
使用朴素贝叶斯分类器对 FASD 儿童脑电信号进行分析的初步研究
1 圣路易斯儿童医院，31-503 克拉科夫，波兰；katarzyna.dylag@dzieciecyszpital.pl (KAD)；krasnoludki11a@poczta.onet.pl (BB) 2 克拉科夫雅盖隆大学医学院病理生理学系，31-121 克拉科夫，波兰 3 克拉科夫雅盖隆大学医学院生物信息学和远程医疗系，30-688 克拉科夫，波兰；wiktoria.wieczorek@student.uj.edu.pl (WW)； piotr.walecki@uj.edu.pl（PW）4 AGH 科技大学自动控制与机器人系，30-059 克拉科夫，波兰 5 VSB 俄斯特拉发技术大学控制论与生物医学工程系，708 00 俄斯特拉发-波鲁巴，捷克共和国；radek.martinek@vsb.cz 6 奥波莱理工大学电气工程学院，45-758 奥波莱，波兰* 通信地址：bauer@agh.edu.pl（WB）；kawala84@gmail.com（AK-S.）† 这些作者对本文的贡献相同。
直接移植天真的鼠Cas9+ T细胞的快速有效基因编辑
原代T细胞的基因编辑是一项困难的任务。但是，对于研究，尤其对于临床T细胞转移非常重要。crispr/cas9是最强大的基因编辑技术。必须通过逆转录病毒转导或核糖核蛋白复合物的电穿孔来应用于细胞。只有静息T细胞才有可能后者。在这里，我们使用Cas9转基因小鼠，并证明仅使用GuiderNA的幼稚CD3 + T细胞的预刺激，重要的是。这被证明是迅速而有效的，无需进一步选择。同时靶向。il-7在体外支持了生存和天真，但T细胞在核反射后也可以立即移植，并像未经处理的T细胞一样引起其功能。因此，代谢重编程在几天内达到了正常水平。在GVHD的主要不匹配模型中，不仅是NFATC1和/或NFATC2的消融，而且在幼稚的原代鼠Cas9 + CD3 + T细胞中，NFAT-target基因IRF4也通过GRNA唯一的核反理放大GVHD。然而，在单个NFATC1或NFATC2敲除时，预激活的鼠T细胞无法长期保护GVHD。这强调了同种异性造血干细胞移植期间基因编辑和转移未刺激的人T细胞的必要性。
使用朴素贝叶斯和 n-gram 字符选择对具有人工智能相机技术的智能手机进行情绪分析评论
摘要。手机现在已成为一种基本必需品。根据日常需要，每个人都肯定有一部手机。只需一只手即可捕捉连接并开展各种活动。本研究的对象是评测具有最佳人工智能相机的智能手机。研究中使用的数据处理方法使用朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯被认为是文本挖掘分类准确度最好的方法之一。研究目的是方便那些购买具有最佳人工智能相机的智能手机的客户，而无需阅读产品评论。这样它就可以根据正面文本的分类来查看并标记负面文本分类。在本研究中，n-gram 用作字符选择器以提供更好的准确性结果。根据研究结果，Na¨ıve Bayes 的准确率为 72.00%，那么 Na¨ıve Bayes 的 n-gram 选择准确率为 N-gram = 2，准确率为 72.00%，n-gram = 3，准确率为 75.00%，n-gram = 4，准确率为 74.50%。本研究进行了 10 次实验，以测量 n-gram 的加入对准确率的提高。从而得出结论，n-gram 特性的应用可以提高 Na¨ıve Bayes 算法的准确率。
研究论文基于基因组规模的 CRISPR-Cas9 敲除筛选促进退出幼稚多能性的基因
干细胞和再生医学面临的两个主要问题是多能性的退出和向功能性细胞或组织的分化。这两个问题的答案对于干细胞和再生医学研究的临床转化具有重要意义。尽管越来越多的研究揭示了多能性维持的真相，但多能细胞自我更新、增殖和向特定细胞谱系或组织分化的机制尚不清楚。为此，我们充分利用了一项新技术，即基因组规模的 CRISPR-Cas9 敲除 (GeCKO)。作为一种在基因组特定位点引入靶向功能丧失突变的有效方法，GeCKO 能够首次以无偏向的方式筛选促进小鼠胚胎干细胞 (mESC) 退出多能性的关键基因。本研究成功建立了基于GeCKO的模型，用于筛选多能性退出的关键基因。我们的策略包括慢病毒包装感染技术、lenti-Cas9基因敲除技术、shRNA基因敲除技术、二代测序、基于模型的基因组规模CRISPR-Cas9敲除分析（MAGeCK分析）、GO分析等方法。我们的研究结果为大规模筛选多能性退出基因提供了一种新方法，为细胞命运调控研究提供了一个切入点。