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BeMoBIL Pipeline 用于自动分析多模式移动大脑和身体成像数据
硬件技术和分析方法的进步使脑电图 (EEG) 实验具有越来越多的移动性。除了神经活动之外，移动大脑/身体成像 (MoBI) 研究还可以记录各种类型的数据，例如运动或眼动追踪。尽管有可用的选项可以以标准化的方式分析 EEG 数据，但它们并不能完全涵盖来自移动实验的复杂多模态数据。因此，我们提出了 BeMoBIL 管道，这是 MATLAB 中一个易于使用的管道，支持时间同步处理多模态数据。它基于 EEGLAB 和 fieldtrip，由用于 EEG 预处理和随后的源分离的自动化功能组成。它还提供用于运动数据处理和从不同数据模态中提取事件标记的功能，包括使用独立成分分析从 EEG 中提取眼动和步态相关事件。该管道引入了一种新的稳健方法，用于基于感兴趣区域的独立 EEG 成分的组级聚类。最后，BeMoBIL 管道在各个处理步骤中提供分析可视化，保持分析透明并允许对结果进行质量检查。所有参数和步骤都记录在数据结构中，可以使用相同的脚本完全复制。该流程使（移动）EEG 和身体数据的处理和分析更加可靠，并且不受个别研究人员的先前经验的影响，从而促进了 EEG 的一般使用，特别是 MoBI。这是一个开源项目，可在 https://github.com/BeMoBIL/bemobil-pipeline 下载，允许将来进行社区驱动的改编。
BeMoBIL Pipeline 用于自动分析多模式移动大脑和身体成像数据
硬件技术和分析方法的进步使脑电图 (EEG) 实验具有越来越多的移动性。除了神经活动之外，移动大脑/身体成像 (MoBI) 研究还可以记录各种类型的数据，例如运动或眼动追踪。尽管有可用的选项可以以标准化的方式分析 EEG 数据，但它们并不能完全涵盖来自移动实验的复杂多模态数据。因此，我们提出了 BeMoBIL 管道，这是 MATLAB 中一个易于使用的管道，支持时间同步处理多模态数据。它基于 EEGLAB 和 fieldtrip，由用于 EEG 预处理和随后的源分离的自动化功能组成。它还提供用于运动数据处理和从不同数据模态中提取事件标记的功能，包括使用独立成分分析从 EEG 中提取事件。该管道引入了一种新的稳健方法，用于基于感兴趣区域的独立 EEG 成分的组级聚类。最后，BeMoBIL 管道在各个处理步骤中提供分析可视化，保持分析透明并允许对结果进行质量检查。所有参数和步骤都记录在数据结构中，可以使用相同的脚本完全复制。该流程使（移动）EEG 和身体数据的处理和分析更加可靠，并且不受个别研究人员的先前经验的影响，从而促进了 EEG 的一般使用，特别是 MoBI。这是一个开源项目，可在 https://github.com/BeMoBIL/bemobil-pipeline 下载，允许将来进行社区驱动的改编。
了解预测处理管道中的机器学习模型
算法/应用绩效指标改进（％）随机梯度下降融合速度35小型批量处理训练效率48粒子群群优化参数搜索效率42遗传算法参数空间探索38自适应学习时间降低时间降低时间降低时间降低时间降低45适应性绩效绩效绩效绩效27型模型分析4型模型分析4应用风险评估47元学习方法验证效率51不确定性量化可靠性评估43
弹性增长管道
当前和未来的投资组合持有均面临风险。投资团队选择的投资组合证券的价值可能会因公司、市场、经济、政治、监管或其他新闻而上涨或下跌，有时甚至会高于市场或基准指数。投资组合的环境、社会和治理（“ESG”）考虑因素可能会限制可用的投资机会，因此，投资组合可能会放弃某些投资机会，并且表现不如不考虑 ESG 因素的投资组合。国际投资涉及特殊风险，包括货币波动、流动性较低、会计方法和经济政治制度不同以及交易成本较高。这些风险通常在新兴市场和欠发达市场（包括前沿市场）中更大。中小型公司的证券往往经营历史较短、波动性较大、流动性较差，在某些时期可能表现不如大公司的证券。成长型证券在特定时期内的表现可能不及其他资产类型。
辉瑞管道
实际结果可能与此类陈述明示或暗示的结果存在重大差异。对于管道产品，无法保证临床研究会成功，产品会进入下一开发阶段，产品会获得必要的监管批准或证明其在商业上取得成功。如果基本假设被证明不准确或风险或不确定性成为现实，实际结果可能与前瞻性陈述中规定或暗示的结果存在重大差异。有关这些因素和其他因素的更多信息，可在辉瑞截至 2023 年 12 月 31 日财年的 10-K 表年度报告及其后续 10-Q 表报告中找到，包括其中标题为“风险因素”和“前瞻性信息和可能影响未来结果的因素”的部分，以及辉瑞后续的 8-K 表报告，所有这些报告均已提交给美国证券交易委员会，可在 www.sec.gov 和 www.pfizer.com 上查阅。
主要研发管线：5DXd ADC ①
I-DXd R-DXd (DS-6000) AGA：可操作的基因组改变、BTC：胆道癌、BC：乳腺癌、CRC：结直肠癌、CRPC：去势抵抗性前列腺癌、ESCC：食管鳞状细胞癌、ES-SCLC：广泛期小细胞肺癌、GC：胃癌、HCC：肝细胞癌、NSCLC：非小细胞肺癌、SCLC：小细胞肺癌、TBA：待公布、TNBC：三阴性乳腺癌
genepi：用于整个基因组测序分析的GPU增强的下一代生物信息学管道
驱动了对高级计算基础架构进行分析这些大数据集的需求。这项工作的目的是引入一条创新的生物信息学管道，名为Genepi，以进行WGS简短配对读数的有效和精确分析。构建在具有模块化结构的NextFlow框架上，Genepi结合了GPU加速算法并支持多种工作流程配置。管道可自动从生物学WGS数据中提取生物学相关的见解，包括：与疾病相关的变体，例如单核苷酸变体（SNV），小插入或缺失（Indels），拷贝数变体（CNV）和结构变体（SVS）。针对高性能计算（HPC）环境进行了优化，它利用了工作 - 安排的提交，并行处理以及为每个分析步骤量身定制的资源分配。对合成数据集进行了测试，Genepi准确地识别了基因组变量，并且具有与最新工具相当的性能。这些功能使Genepi成为研究和临床环境中大规模分析的宝贵工具，这是朝着建立国家计算和技术医学中心的关键一步。