XiaoMi-AI文件搜索系统
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软件包“预测”
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高通量代谢组学预测药物
化学探针是了解生物系统的重要工具。然而，由于靶标和潜在化合物的组合空间巨大，传统的化学筛选无法系统地应用于寻找所有可能的药物靶标的探针。在这里，我们展示了一个克服这一挑战的新概念，即利用高通量代谢组学和过表达来预测药物-靶标相互作用。收集了用来自化学库的 1,280 种化合物处理的酵母的代谢组谱，并将其与可诱导的酵母膜蛋白过表达菌株的代谢组谱进行比较。通过匹配代谢组谱，我们预测了哪些小分子靶向哪些信号系统并恢复了已知的相互作用。在所研究的 86 个基因中生成了药物-靶标预测，包括难以研究的膜蛋白。测试和验证了这些预测的一个子集，包括布洛芬对 GPR 1 信号的新靶向。这些结果证明了使用高通量代谢组学预测真核蛋白的药物-靶标关系的可行性。
多元生物标志物预测sacituzumab govitecan（...
sacituzumab govitecan（sg）是一种trop-2 ADC，将人源化的抗Trop2单克隆抗体与拓扑异构酶I抑制剂SN-38结合在一起，通过可切除的CL2A链接器5。sg用于两次或多个先前的全身疗法5之后的不可切除或转移性三阴性乳腺癌（TNBC），以及以前曾接受过含铂化学疗法的局部晚期或转移性膀胱癌患者，并且PD-1或PD-1或PD-L1抑制剂6。trop2蛋白的表达，尽管所有客观反应发生在中等或强染色的患者中，但这几乎代表了所有研究人群（88％），提供了层次7的机会7。在Immu-12-01篮子试验中，在9种或更多患者的9种实体瘤类型中的8种观察到了客观反应，其反应率从胰腺癌的0％（0 /16）到TNBC中的33.3％（36/108）8。鉴于在肿瘤类型中观察到的客观反应率的显着差异，我们试图开发SG反应的预测生物标志物。由于我们无法提供来自临床试验的组织样本，因此我们利用了来自晚期实体瘤队列（N = 23,968）的基于可用的下一代测序（NGS）的分子促进数据，以开发多元生物标记物算法，以预测跨毛瘤类型跨瘤物类型的经过观察的目标响应。
人工智能体验预测人类认同
摘要：人工智能正在成为人类的潜在外群，根据社会认同理论，这可能会使人类更加突出。为了探索对人类的认同与接触人工智能之间的关系，我们开发了一份人工智能体验问卷来衡量这种关系，并证明人工智能体验可以积极预测人类身份（研究 1a，N = 806）。在控制人工智能威胁、教育水平、国际流动经验、性别和年龄时，这种相关性仍然成立（研究 2，N = 981，M 年龄 = 27.55 ± 6.74；448 名男性，533 名女性）。研究 1a 还表明，人工智能意识（包括感知到的拟人化和感知到的接近度）介导了人工智能体验与人类身份之间的关系。半年后复制了这一中介模型（研究 1b，N = 886）。此外，调节分析表明，对于东方人和西方人来说，人工智能经验与人类认同之间存在显著的正相关关系；然而，西方文化放大了这种相关性（研究 3；N = 177，M 年龄 = 32.35 ± 10.99；90 名东方人，87 名西方人）。总而言之，拥有更多人工智能经验的人可能更倾向于将人工智能视为人类的外群体，因此人工智能经验可以积极地预测对人类的认同。
自省信心可预测自我脑电图解码
图 2 状态之间的振荡差异（分神 - 专注，N = 25）随探测开始（0 秒）时间的变化。（a）时间频率分解在电极位置处取平均值。虚线黑色矩形表示反映显著差异的光谱时间聚类（p < .025，双侧聚类置换检验），灰色矩形表示趋势水平（.025 < p < .05）聚类。（b - d）α（8 - 13 Hz）、θ（4 - 7 Hz）和δ（2 - 3 Hz）光谱功率在聚类的电极位置处取平均值（黑条 = 显著，灰条 = 趋势）。（e）聚类内不同子窗口的聚类拓扑结构（黑色标记表示在每个时间窗口内至少 50% 的样本上存在的电极，白色电极标记趋势水平效应的拓扑结构）
PRECISE+ 通过非侵入式方法预测患者的药物反应...
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 7 月 29 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.06.29.177139 doi：bioRxiv 预印本
FLT3 配体动力学特征预测反应
Pierre Peterlin，JoëlleGaschet，Pascal Turlure，Marie-Pierre Gourin，Pierre-Yves Dumas，Sylvain ThePot，Ana Berceanu，Sophie Park，Marie-Anne医院，Thomas Cluzeau，Jose-Miguel Torregrosa Diaz，Louis Drevon，sophie sophie sophie， IME Jullien，Pierre Fenaux和Patrice Chevallier收到：2024年6月6日。接受：2024年11月13日。引用：Pierre Peterlin，JoëlleGaschet，Pascal Turlure，Marie-Pierre Gourin，Pierre-yves dumas，Pierre-yves dumas，sylvain thepot thepot thepots theboosa， Iaz，Louis Drevon，Rosa Sapena，Fatiha Chermat，Lionel Ades，Sophie Dimicoli-Salazar，Maxime Jullien、Pierre Fenaux 和 Patrice Chevallier。 FLT3 配体动力学特征可预测接受 CPX-351 治疗的高危骨髓增生异常综合征/慢性粒单核细胞白血病患者对治疗的反应：法语国家骨髓增生异常综合征小组的一项研究。血液学。 2024 年 11 月 21 日。doi：10.3324/haematol.2024.286025 [印刷前电子出版] 出版商免责声明。先于印刷的电子出版对于科学的快速传播越来越重要。因此，Haematologica 正在以电子方式发布已完成定期同行评审并被接受出版的手稿早期版本的 PDF 文件。该 PDF 文件的电子出版已获作者批准。稿件在印刷前进行电子出版后，将经过技术和英语编辑、排版、校对，并提交作者最终审批；手稿的最终版本将会出现在期刊的常规期刊中。所有适用于期刊的法律免责声明也适用于此制作过程。
1等离子体P-TAU217预测体内脑病理学和...
1。哥伦比亚麦德林安提阿基大学。2。马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院，美国马萨诸塞州，美国。3。美国亚利桑那州凤凰城学院。4。。5。。6。英国伦敦皇后广场。7。英国痴呆症研究所和英国。 8。 中国香港的透明水湾。 9。 。 10。 临床临床科学马尔默，瑞典。 11。 印第安纳大学Medipolis的印第安纳大学学校，印第安纳州。 12。 美国马萨诸塞州波士顿医学院医院。英国痴呆症研究所和英国。8。中国香港的透明水湾。9。。10。临床临床科学马尔默，瑞典。11。印第安纳大学Medipolis的印第安纳大学学校，印第安纳州。12。美国马萨诸塞州波士顿医学院医院。
机器学习预测哪些河流，流和...
摘要：我们评估《清洁水法》保护的哪些水以及最高法院和白宫规则如何改变这一法规。我们使用空中图像和地球物理数据训练一个深度学习模型，以预测陆军工程兵团的150,000个管辖权确定，每个人都决定对一种水资源进行监管。根据2006年最高法院的裁决，《清水法》保护了美国三分之二的溪流和一半以上的湿地；根据2020年的白宫统治，它可以保护一半以下的溪流和四分之一的湿地，这意味着放松了690,000英里，3500万英亩的湿地英亩和30％的饮用水源。我们的框架可以支持在监管实施问题中的允许，政策设计和机器学习的使用。
预测 2022 年：现代化软件开发是关键...
无服务器的采用需要应用程序架构和设计实践的重大转变。作为一种架构模式，无服务器在大多数企业中并不常见。但是，当前使用事件驱动、以 API 为中心、云原生或微服务架构的组织非常适合采用无服务器功能。Gartner 的 2021 年软件工程领导者调查显示，64% 的组织目前使用事件驱动架构，同样比例的组织进行架构重构和现代化（见图 3）。