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最初发表于：Marius的Tröndle； Popov，tzvetan； Dziemian，Sabine；尼古拉斯·兰格（Langer）（2022）。分解
抽象的童年和青春期是人类寿命的关键阶段，在该阶段发生了基础神经重组过程。大量文献研究了伴随神经生理学变化，重点是人类脑电图的最主要特征：α振荡。EEG信号处理中的最新发展表明，α功率的调用度量被各种因素混淆，并且需要将其分解为周期性和周期性组件，这代表了不同的潜在脑机制。因此，尚不清楚信号的每个部分在大脑成熟过程中如何变化。使用多变量的贝叶斯广义线性模型，我们检查了在最大的开放式儿科数据集中的α活性的大约和周期性参数（n = 2529，年龄5-22岁），并在对独立验证样本（n = 369岁，年龄22岁，6-22岁）的预先检查的分析中对这些发现进行了补充。首先，复制了文献良好的年龄与年龄相关的降低。但是，在控制上的信号成分时，我们的发现为大道调节的α功率增加了与年龄相关的增加的证据。如前所述，相对α功率也显示出成熟的增加，但表明在周期性α功率和脑成熟度之间存在基本关系。随着年龄的增长，特性截距和斜率下降，并且与总α功率高度相关。因此，需要重新考虑对总α功率的年龄相关变化的早期解释，因为消除了主动突触而不是与上型间隔间的减少联系。相反，对扩散张量成像数据的分析表明，在丘脑皮层连接性的增加有关，其成熟度调整后的α功率的成熟增加与增加有关。从功能上讲，我们的结果表明，丘脑对皮质α功率的控制增加与大脑成熟过程中的提高性能有关。
最初发表于：分离器，Violetta； Jarzabkowski，宝拉； Seidl，David（2023）。中层管理人员在公开s
摘要在本文中，我们研究了中层管理人员在参与策略过程中作为战略家的主题地位的斗争。基于对公司进行开放战略过程的纵向案例研究，我们展示了在制定新战略中更广泛地包含前线员工，这会破坏中层管理人员的传统主题。基于这些发现，我们开发了一个过程模型，描述了中间管理人员在面对员工范围内保持其主题位置的屈服动态。通过这些发现，我们通过促进了我们对员工参与对中层管理人员作为战略家的主题的影响的理解及其收回其主题地位的不同方式，从而为中层管理人员的文献做出了贡献。我们还通过揭示了对传统战略参与者的影响以及通过解释参与的过程动态的启示，从而向有关开放战略的文献贡献。
最初发表于：Kline, Cassie；Jain, Payal；Kilburn, Lindsay；Bonner, Erin R；Gupta, Nalin；Crawford, John R；Banerjee, Anu；Packer, Roger J；
摘要 ◥ 目的：PNOC003 是一项针对新诊断为弥漫性内在性脑桥神经胶质瘤 (DIPG) 的儿童和年轻人的多中心精准医学试验。患者和方法：患者 (3 – 25 岁) 入选依据是影像学检查符合 DIPG。收集活检组织进行全外显子组和 mRNA 测序。放射治疗 (RT) 后，根据分子肿瘤委员会的建议，患者被分配最多四种 FDA 批准的药物。纵向测量 H3K27M 突变型循环肿瘤 DNA (ctDNA)。使用全基因组测序和 DNA 甲基化分析来表征肿瘤组织和匹配的原代细胞系。在适用的情况下，在来自儿童脑肿瘤网络 (CBTN) 的独立队列中验证结果。结果：在入选的 38 名患者中，有 28 名患者 (中位数年龄 6 岁，10 名女性) 接受了分子肿瘤委员会的审查。其中 19
BSC_CON_2.10 肿瘤学：循环肿瘤 DNA 和循环肿瘤细胞（液体活检） 原始政策日期：2023 年 6 月 1 日 生效日期：2 月 1 日
1. IV 期或转移性肺腺癌，或 2. IV 期或转移性大细胞肺癌，或 3. IV 期或转移性鳞状细胞肺癌，或 4. IV 期或转移性非小细胞肺癌（NSCLC）未另作规定（NOS），或 5. 局部晚期或转移性胰腺腺癌，或 6. 转移性或晚期胃癌，或 7. 转移性或晚期食管或食管胃连接处癌，或 8. 转移性前列腺癌，或 9. III 期或更晚期皮肤黑色素瘤，或 10. 转移性结直肠癌，或 11. 局部晚期或转移性壶腹部腺癌，或 12. 持续性或复发性宫颈癌，或 13. 不可切除或转移性胆道癌，或 14. 疑似或确诊的组织细胞肿瘤，或 15. 局部区域不可切除或转移性肺外低分化神经内分泌癌，或 16. 局部区域不可切除或转移性大细胞或小细胞癌，或 17. 局部区域不可切除或转移性混合神经内分泌-非神经内分泌肿瘤，或 18. 初步确定组织学的疑似转移性恶性肿瘤，或 19. 复发性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌，或 20. 复发性或 IV 期乳腺癌，并且 B. 如果正在通过循环肿瘤 DNA 进行广泛的分子分析小组测试
最初发表于：Amweg, Austeja；Tusup, Marina；Cheng, Phil；Picardi, Ernesto；Dummer, Reinhard；Levesque, Mitchell P；French, Lars E；Guenova
摘要 RNA 编辑是指在转录后和核糖体翻译之前发生的非瞬时 RNA 修饰。RNA 编辑在癌细胞中比在未转化细胞中更广泛，并且与各种癌症组织的肿瘤形成有关。然而，RNA 编辑也可以产生新抗原，使肿瘤细胞暴露于宿主的免疫监视。目前，黑色素瘤中的全局 RNA 编辑及其与临床结果的相关性仍未得到很好的表征。本研究比较了黑色素瘤患者（无转移生存期短或长）、免疫和靶向治疗后复发或未复发的患者以及携带 BRAF 或 NRAS 突变的肿瘤）的肿瘤细胞系中的 RNA 编辑和基因表达。总体而言，我们的结果表明 NTRK 基因表达可以作为对 BRAF 和 MEK 抑制的抗性的标志，并为作为潜在生物标志物的候选基因提供了一些见解。此外，这项研究还发现，Alu 区域和非重复区域中腺苷到肌苷的编辑有所增加，包括靶向治疗期间复发肿瘤样本中 MOK 和 DZIP3 基因的过度编辑以及 NRAS 突变黑色素瘤细胞中 ZBTB11 基因的过度编辑。因此，RNA 编辑可能是一种有前途的工具，可用于识别预测标记、肿瘤新抗原和可靶向通路，从而有助于预防免疫或靶向治疗期间的复发。
最初发表于：Tatout，Christophe； Mougeot，Guillaume；帕里，杰兰特；巴鲁，西莉亚；普拉迪略，莫妮卡；埃文斯（David Evans）（2022 年）。深度（我
本社区资源文件介绍了由 INDEPTH（核域对基因表达和植物性状的影响）COST 行动开发的一系列材料，这些材料通过 INDEPTH 学院提供。最近，人们对表观遗传控制在植物和作物科学中的重要性的理解迅速增长，导致需要共享的高质量资源、标准化协议和开放获取数据存储库。INDEPTH 学院提供一系列大师级教程、标准化协议和教学网络研讨会，以及一个快速发展的存储库，以支持细胞核的成像和空间分析以及用于自动分析的深度学习。这些资源的开发部分是为了应对 COVID-19 大流行，但也受到来自 32 个国家/地区 80 个实验室的约 200 名研究人员的 INDEPTH 社区确定的需求和机会的推动。本社区报告概述了所制作的资源以及它们将如何扩展到 INDEPTH 项目之外，但也旨在鼓励更广泛的社区通过访问这些资源来参与表观遗传学和核结构。
最初发表于：Jürgensen, Anna-Maria；哈利利，阿夫辛；奇卡，伊丽莎白；因迪韦里，贾科莫； Nawrot，马丁·保罗（2021 年）。神经形态模型
摘要动物神经系统在处理感官输入方面非常高效。神经形态计算范式旨在硬件实现神经网络计算，以支持构建大脑启发式计算系统的新解决方案。在这里，我们从果蝇幼虫神经系统中的感官处理中获得灵感。由于其计算资源非常有限，只有不到 200 个神经元和不到 1,000 个突触，幼虫嗅觉通路采用基本计算将外围广泛调节的受体输入转换为中央大脑中节能的稀疏代码。我们展示了这种方法如何让我们在脉冲神经网络中实现稀疏编码和刺激模式的可分离性提高，并通过软件模拟和混合信号实时神经形态硬件上的硬件仿真进行了验证。我们验证了反馈抑制是支持整个神经元群体中空间域稀疏性的中心主题，而脉冲频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的实验表明，这种小型的、生物现实的神经网络在神经形态硬件上有效地实现，能够实现全时间分辨率下感官输入的并行处理和有效编码。
最初发表于：Pauli, Chantal；De Boni, Lamberto；Pauwels, Jonathan E；Chen, Yanjiang；Planas-Paz, Lara；Shaw, Reid；Emerling, Brooke M；Gra
摘要 ◥ 在这个精准医疗时代，已经开发出许多针对常见肿瘤类型中高复发性突变的工作流程，让患有罕见疾病的患者几乎没有选择。在这里，我们实施了一种功能精准肿瘤学方法，利用全面的基因组分析与高通量药物筛选相结合，为患有粘液纤维肉瘤等罕见肿瘤类型的患者确定肿瘤特异性药物敏感性。从一位参加英格兰精准医学研究所 (EIPM) 项目的高级别粘液纤维肉瘤患者那里，我们建立了患者衍生的 3D 肉球和异种移植模型，用于功能测试。由于缺乏大量临床相似病例，因此对患者来源的细胞进行了高通量药物筛选，并与另外两种粘液纤维肉瘤系和一种良性成纤维细胞系进行了比较，以功能性地识别肿瘤特异性药物敏感性。
最初发表于：Jonsdottir, Sigridur；Fettelschoss, Victoria；Olomski, Florian；Talker, Stephanie C；Mirkovitch, Jelena；Rhiner, Tanya；Birkm
1 伯尔尼大学 Vetsuisse 学院 VPH 临床研究系临床免疫学组，Länggassstrasse 124, 3012 伯尔尼，瑞士；sigridur.jonsdottir@vetsuisse.unibe.ch (SJ)；jelena.mirkovitch@vetsuisse.unibe.ch (JM)；eliane.marti@vetsuisse.unibe.ch (EM) 2 苏黎世大学医院皮肤病学系，Wagistrasse 12, 8952 Schlieren，瑞士；victoria.fettelschoss@usz.ch (VF)；florian.olomski@usz.ch (FO)；tanya.rhiner@uzh.ch (TR)； franziskazabel@hotmail.com (FT) 3 苏黎世大学医学院，8091 苏黎世，瑞士 4 Evax AG，Hörnlistrass 3, 9542 Münchwilen，瑞士；katharina@evax.ch 5 病毒学和免疫学研究所，Länggassstrasse 122, 3012 伯尔尼，瑞士；stephanie.talker@vetsuisse.unibe.ch 6 伯尔尼大学兽医学院传染病和病理生物学系，Länggassstrasse 122, 3012 伯尔尼，瑞士 7 康奈尔大学兽医学院人口医学和诊断科学系，纽约州伊萨卡 14853-0001，美国； bw73@cornell.edu 8 RIA 免疫学，伯尔尼大学医院，3012 伯尔尼，瑞士；Martin.Bachmann@insel.ch 9 詹纳研究所，纽菲尔德医学系，亨利·威尔科克分子生理学大楼，牛津大学，OX1 2JD 牛津，英国 10 苏黎世大学医院皮肤病学系，Gloriastrasse 31，8091 苏黎世，瑞士；Thomas.kuendig@usz.ch * 通信地址：antonia.gabriel@usz.ch
文章类型：原创研究 如何引用本文：Taghizad Gh、Panahian H、Ghodrati H. (2025)。财务困境预测的估计
目标：本研究旨在提出一种基于偏最小二乘法 (PLS) 和支持向量机 (SVM) 的混合模型来预测企业财务困境，并提高预测过程的准确性和稳定性。方法：本研究使用了两年内 120 家公司的数据集，其中包括 56 家破产公司和 64 家非破产公司。首先，分析财务数据，并使用偏最小二乘法 (PLS) 提取关键特征。然后采用支持向量机 (SVM) 算法，利用网格搜索技术和 5 倍交叉验证来优化模型参数。将所提模型的性能与逻辑回归和人工神经网络等传统方法进行了比较。结果：实证结果表明，混合 PLS-SVM 模型在测试集上的准确率达到 87%，优于传统模型和其他机器学习技术。此外，该模型成功地确定了预测财务困境最相关的财务指标，并确定了每个变量在预测过程中的作用。结论：由于其高准确性、可解释性和显著的稳定性，所提出的模型可以作为金融机构在风险管理、信贷审批和财务规划过程中的有效工具。本研究表明，结合机器学习方法可以提高财务预测能力。关键词：模型、机器学习技术、非线性、复杂相关性、破产。