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在急诊室中，氯氨酸在急诊室疼痛管理中的作用；杰默·加里多（Jemer Garrido）； Sergey Motov（NE）Creighton Omaha
背景，意义和假设：氯胺酮是一种非竞争性的N-甲基-D-天冬氨酸/谷氨酸 - 受体受体复杂拮抗剂，可通过减少脊髓和中枢神经系统水平的中枢敏化来减轻疼痛。氯胺酮传统上是静脉内（IV）和鼻内（IN）的。通过IV或在急诊科（ED）的路线中进行给药时，氯胺酮已被证明对患有急性创伤和非创伤性疼痛的患者有效。但是，这些方法都构成了自己的挑战。静脉注射剂量并不总是很容易获得。施用的亚降低氯胺酮可能会产生不愉快的感觉，导致成年患者拒绝这种方法。因此，最近正在探索氯胺酮给药的另一种非侵入性途径，例如通过呼吸雾化器吸入（BAN）吸入。探索这一途径可能会改善ED和院前环境中的疼痛管理。目的是进行重点的临床文献综述，以评估耐氯氨酸在急诊科（ED）和院前环境中的疼痛管理中的作用。这种管理方法可以提供可比的镇痛益处，以改善患者的舒适性和合规性。
多模式扩散模型，具有双跨性的多摩学数据生成和翻译
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2025年3月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.27.640020 doi：Biorxiv Preprint
社论：益生菌研究中的OMICS技术和生物信息学工具
益生菌被定义为活的微生物，可以促进肠道和肠外健康的好处，当时有足够的数量消耗（Hill等，2014）。由于其安全性和促进健康的特性，几种双杆菌，乳酸杆菌和肠球菌已被分类为益生菌。这些微生物通常在各种栖息地中发现，例如乳制品和非乳制发酵产物，哺乳动物胃肠道菌群和环境。为了将新的菌株分类为益生菌，应满足许多标准：抗胃肠道转移的抵抗力，缺乏毒力和可传播的抗生素耐药性基因以及促进健康的活性（例如抗菌，免疫抑制性和抗毒剂和抗毒剂）。监管机构已经建立了常规的微生物学测定，以评估这些表型（FAO/WHO，2001）。此外，现在正在使用高通量多词方法来补充现有方法，并将更深层次的分子和细胞见解与益生菌 - 宿主相互作用（Kiousi等，2021）。在（元）基因组学时代，益生菌菌株的整个基因组序列（WGS）的可用性呈指数增长。基因组元素在益生菌研究中的整合支持了新菌株的安全性和功能性的预测。此外，由于其较高的歧视能力，WGS是将新分离株分类为物种分类分类的“黄金标准”。的确，WGS的可用性增加促进了多样化的乳杆菌属的重新分类。基于共同的生态和代谢特性，分为25属（Zheng等，2020）。目前，EFSA需要在食物链中使用微生物WG，以监测关注的基因（例如，毒力因子，抗生素耐药性基因）（EFSA，2024年）。在这种情况下，Wei等人进行了补充了体外测定的基因组分析。评估limosilactobacillus reuteri A51的安全性和功能性状，这是先前从Yak酸奶中分离出来的菌株。菌株被发现编码与胃肠道应力反应，生存和附着的基因以及用于抗菌化合物和外多糖的生物合成簇。该菌株还表现出对模拟胃肠道条件以及抗氧化剂和
散装转录组分析，inmoose，python中的综合多摩管开源环境
我们引入了Inmoose，这是一种旨在OMIC数据分析的开源Python环境。我们说明了其批量转录组数据分析的功能。由于其广泛的采用，Python在对生物信息学管道（例如数据科学，机器学习或人工智能（AI））中越来越重要的领域中已成为一种事实上的标准。作为一种通用语言，Python的多功能性和可扩展性也被认可。Inmoose旨在将历史上用R的最先进的工具带入Python生态系统。我们的目的是为R工具提供替换，因此我们的方法专注于对原始工具成果的忠诚。第一个开发阶段集中于批量转录组数据，当前功能包括数据模拟，批处理效应校正以及差分分析和荟萃分析。
引用：Omotayo，T和Moghayedi，A和Awuzie，B和Ajayi，S（2021）Smart Campuses的基础设施元素：书目分析。 Sustainab
摘要：可持续发展可以在微观层次上实现，并且在世界各地拥有智能校园为实现全市范围的智慧提供了机会。在在校园中获得智慧的过程中，必须研究需要注意的要素。Smart Campuses上有许多出版物，这项调查使用了文献计量分析方法来识别过去十年来生产的此类出版物。由578个节点和3217个边缘组成的矩阵是由285个Smart Campus建筑和采购的出版物开发的。通过文献计量分析产生了15个集群主题。发现中国在Smart Campus上贡献了所有发表文章的48.4％。这些发现提出了群集主题的框架，该框架是建筑或重新利用，技术和IT网络，持续改进以及智能学习和教学管理的四个广泛基础架构领域。确定的发现的含义是，IT项目管理，传统采购策略以及新工程合同（NEC）和联合合同法庭（JCT）等合同的标准形式适用于智能城市的采购。
敏感性：在结构化的OMICS数据上利用生成的大语言模型来优化药物敏感性预测
摘要目的：癌细胞系的大量药物基因组学数据的快速积累为药物敏感性预测（DSP）提供了前所未有的机会，这是促进精度肿瘤学的关键先决条件。最近，生成的大语言模型（LLM）表明了自然语言处理领域（NLP）领域的各种任务的性能和概括。然而，药物基因组学数据的结构化格式对DSP中LLM的实用性提出了挑战。因此，这项研究的目的是多重的：适应结构化药物基因组学数据的及时工程，以优化LLM的DSP性能，评估LLM在现实世界DSP方案中的概括，并比较LLM的DSP性能与目前的Science-Science Baselines。方法：我们系统地研究了生成性预训练的变压器（GPT）作为四个公开基准药物基因组学数据集的DSP模型，这些模型由五种癌症组织类型的细胞系和肿瘤学和非综合药物进行分层。本质上，通过四个学习范式评估了GPT的预测格局在DSP任务中的有效性：零射击学习，几乎没有学习，微调和聚类预处理的嵌入。通过实施三个及时的模板（即指令，指导，预定，披肩）并将与药剂基因组相关的特征集成到提示中，为了促进GPT无缝处理结构化的药物基因组学数据，采用了域特异性新颖的及时工程。与最先进的DSP基准相比，GPT主张了卓越的F1性能我们验证了GPT在不同的现实世界DSP方案中的表现：跨组织概括，盲试和药物校园关联的分析以及顶级灵敏/抗性细胞系。此外，我们对GPT进行了比较评估，该评估是针对多个基于变压器的预验证模型和现有的DSP基准的。结果：在五个组织组的药物基因组学数据集上进行的广泛实验表明，微调GPT会产生最佳的DSP性能（28％F1增加，P值= 0.0003），然后群集预处理的GPT嵌入了GPT嵌入（26％F1增加，P-value = 0.0005），很少有gpt（I.但是，在零射击设置中的GPT具有很大的F1间隙，导致表现最差。在迅速工程的范围内，通过直接指导GPT有关DSP任务并诉诸简洁上下文格式（即指令 - 预备）来实现性能提高，从而导致F1性能增长22％；同时，从基因组学和/或分子特征衍生出的药物细胞线及时及格环境将F1得分进一步提高了2％。
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70 智能原型的霍斯学学习 使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
我们解决了为经典广播渠道编码的问题，该问题需要通过在广播频道上发送固定数量的消息来最大化成功概率。对于[1] a（1- e-e-1）在多项式时间内运行的[1] A（1- e-e-1）中发现的Barman和Fawzi的，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。
omisirge（omidubicel-onlv）
如Horwitz等人报道的那样，基于来自关键的3阶段随机对照试验的令人信服的证据，Omidubicel-Onlv（Omisirge）的证据摘要获得了FDA批准。（2021）。This landmark study compared the therapy to standard myeloablative umbilical cord blood transplantation (UCBT) in patients with various hematologic malignancies, including acute myeloid leukemia (AML), acute lymphoblastic leukemia (ALL), myelodysplastic syndromes (MDS), and chronic myelogenous leukemia (CML).该试验通过特定的包含和排除标准仔细定义了目标人群。合格的患者在12至65岁之间，被诊断为血液系统恶性肿瘤，需要同种异性造血干细胞移植，并且缺乏合适的匹配同胞或无关的供体。重要的是，患者需要有资格接受骨髓性调节。这项研究排除了患有不受控制的感染，器官功能障碍，先前的同种异体移植病史，主动中枢神经系统涉及恶性肿瘤或同时参与其他研究治疗试验的患者。标准UCBT的主要终点是中性粒细胞植入的中值时间为12天（95％CI：10-15），而标准UCBT的22天（95％CI：19-25）（p <0.0001）。植入成功率也更高，其中96％的omidubicel患者获得了嗜中性粒细胞植入，而对照组为89％。次要终点，包括血小板的植入和感染，对omidubicel也比标准UCBT优越。在Majhail等人对同一研究的次要分析中。Lin等人的合并分析。（2023），接受omidubicel治疗的患者在移植后的头100天内停留的时间短，与接受标准UCBT治疗的患者相比，其他医疗保健服务的利用率较低（包括ICU，ICU，门诊就诊和输送的天数）。（2023）包括上述研究的患者，以及血液系统恶性肿瘤患者的四个较小的1-2阶段试验（Horwitz等人。2018）和镰状细胞疾病（Parikh等人2021）。在合并的分析中，在中位随访22个月（幸存者中的36个月）之后，观察到了耐用的三利菌造血，并且次级移植失败在5％中发生。估计3年的总生存期为63％，无病生存率为56％，慢性移植疾病与宿主病的3年累积发生率为37％。移植后淋巴细胞增生性疾病发生在2％，供体衍生的骨髓增生综合征为1％。与标准UCBT相比，未来的研究将需要解决omidubicel的现实经验和成本效益。与FDA标签一致，MGB健康计划认为Omisirge对于具有同种异体移植治疗的血液系统恶性肿瘤是医学上必不可少的，这些成员没有适当的供体，因此需要适当的供体，因此需要与Horwitz et al horwitz et an fivotal transplantation相似的脐带细胞移植。（2021）。
混合学：OMICS数据集成项目
描述多元方法非常适合大型幻象数据集，其中变量数（例如基因，蛋白质，代谢产物）比样品数量（含量，细胞，小鼠）大得多。它们具有通过使用仪器变量（组件）来降低数据尺寸的吸引力，这些变量定义为所有变量的组合。这些组件随后用于生成有用的图形外，从而可以更好地理解整合的不同数据集之间的关系和相关结构。Mixomics提供了多种多种方法，用于探索和整合生物数据集，并在可变选择上具有特定的fosus。包装提出了几种稀疏的多变量模型，我们已经确定了高度相关的关键变量和/或解释感兴趣的生物学外。可以用混合学分析的数据可能来自高渗透测序技术，例如OMICS数据（转录组学，代谢组学，Promics，temomics，Metagenomics等），但也超出了Omics领域（例如光谱想象）。混合组学中实施的方法还可以处理缺失的值，而无需删除整个行中缺少数据的行。一种非详尽的方法列表包括多种广义规范相关分析，稀疏的部分最小二乘和稀疏分析分析。最近，我们实施了集成方法来结合多PLE数据集：N-N-Integration与广义规范相关分析的变体和P-集成与多组部分最小二乘的变体的变体。
Attomics：基于注意的诊断和预后的架构
不同的生物过程（BPS）的破坏会对生物体产生负面影响并导致疾病状态。早期疾病在精确医学中起着重要作用，以改善临床决策。高通量方法的开发通过为每个患者（称为OMICS概况）轻松获取大量生物学信息，从而影响了精度医学。omics曲线是许多分子实体的相互作用引起的高维复杂特征。精密医学中使用的大多数机器学习方法中的第一个共同步骤是一个特征选择程序，可降低数据的大小以从单词构建分类器（Kourou等人。2015）。由于选择过程与前字典任务分离，因此仅将选定的功能用于下游预测（Liu等人。2019）。仅使用选定的功能限制了模型从省略的功能中提取隐藏信息的能力。深度学习可以从所有功能及其相互作用中提取和利用完整的信息。此特征可能对实现更好的预测性能很有用。在计算机视觉或自然语言处理中深度学习的最新成功之后（Lecun等人2015），不同的深度学习体系结构成功地应用于OMICS数据。它允许具有非线性建模的特征的高度抽象，并且可以处理复杂