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结直肠癌（CRC）是全球最致命，通常被诊断出的肿瘤之一。几个基因参与其发展和进展。最常见的突变涉及APC，KRAS，SMAD4和TP53基因，这表明CRC依赖于相关途径的伴随改变。但是，使用经典的分子方法，同时分析这些途径之间的互连并不容易。为了克服这一局限性，最近这些途径已包括在一个巨大的化学反应网络（CRN）中，描述了健康的结直肠细胞处理如何通过生长因子从环境中感知的信息。从此CRN开始，我们提出了一个计算模型，该模型模拟了全局信号网络对单个或多个并发突变引起的效果。该模型已在三种情况下进行了测试。首先，我们通过APC，KRAS，SMAD4或TP53中的突变量化了网络蛋白浓度所引起的变化。第二，我们计算了由多达两个影响网络上游蛋白的并发突变引起的p53浓度的变化。第三，我们考虑了受KRAS功能增长影响的突变细胞，并模拟了Dabrafenib的作用，表明该模型可用于确定将最有效的药物传递到细胞中。通常，所提出的方法显示出几个优点，因为它允许量化由单个或多个给定突变引起的蛋白质浓度的变化。此外，可以使用CRC全局信号网络的模拟来识别新的治疗靶标，或者披露所涉及途径之间的意外相互作用。
从核心到认知：探索人工智能中的不确定性量化技术
索引术语 - 不确定性量化，人工智能，态度和认识论不确定性，深度学习模型，高风险应用，评估基准摘要 - 不确定性量化（UQ）是人工智能系统的关键方面，尤其是在高级技术中，尤其是诸如健康状况，诸如Nearthancianal-neveral-sarke and Navtial-sarke，诸如健康状况，以及自定义的医疗服务，过程必须考虑不确定性。本综述探讨了AI中不确定性量化技术的演变，区分了核心和认知不确定性，并讨论了用于量化这些不确定性的数学障碍和方法。我们提供了先进技术的概述，包括概率方法，集合学习，基于抽样的方法和生成模型，同时还强调了整合域特异性知识的混合方法。此外，我们研究了UQ在各种领域的各种应用，强调了其对决策，预测准确性和系统鲁棒性的影响。该评论还解决了关键挑战，例如可扩展性，效率和与可解释的AI的整合，并概述了在这个快速发展的领域的未来研究方向。通过这项全面的调查，我们旨在更深入地了解UQ在增强AI系统的可靠性，安全性和可信度方面的作用。
比较固体器官移植受者的血浆中供体衍生的无细胞DNA定量的方法
在同种异体器官移植受体的同种异体移植监测中，使用供体衍生的无细胞无细胞DNA（DD-CFDNA）在等离子体中的液体活检已成为一种新型方法。尽管对技术进行了早期临床实施和分析验证，但仍缺乏对DD-CFDNA定量方法的直接比较。此外，关于尿液中DD-CFDNA的数据是稀缺的，到目前为止，基于高通量测序的方法尚未利用独特的分子识别剂（UMIS）来实现绝对DDDNNA量化。在肾脏和肝脏受体的尿液和血浆中比较了不同的DD-CFDNA定量方法：a）使用等位基因特异性检测的液滴数字PCR（DDPCR），可检测七个常见的HLA-DRB1等位基因和Y染色体； b）使用定制的QIASEQ DNA面板的高通量测序（HTS），该面板的靶向121个常见多态性； c）商业DD-CFDNA定量方法（Alloseq®CFDNA，Caredx）。dd-cfDNA定量为％dd-cfDNA，用于DDPCR和HTS，并使用UMIS作为供体副本。此外，在临床稳定的受体中比较了尿液和血浆中的相对和绝对DD-CFDNA水平。此处介绍的HTS方法表明，％dd-cfDNA与ddpcr（r 2 = 0.98）和Alloseq®CfDNA（R 2 = 0.99）之间的相关性很强，仅显示最小的比例偏见。绝对DD-CFDNA拷贝也与UMI和DDPCR之间的HTS之间也有很强的相关性（τ= 0.78），尽管具有相当比例的偏置（斜率：0.25; 95％-CI：0.19 - 0.26）。在30个稳定的肾脏移植受者中，尿液中的中值％dd-cfDNA为39.5％（四分位数，IQR：21.8 - 58.5％），含36.6份/μmol尿肌氨酸（IQR：18.4 - 109）和0.19％（IQR：0.01 - 0.01 - 0.01 - 0.01 - 0.01 - 0.01 - 0.01-01）： 12.9）在体液之间没有任何相关性的等离子体中。来自八个稳定肝脏受体的血浆中的中位数％DD-CFDNA为2.2％（IQR：0.72 - 4.1％），使用120份/ml（IQR：85.0 - 138），中位DDDNNA拷贝/ml低于0.1，尿液中低于0.1。尿液和等离子体中DD-CFDNA绝对和相对定量的方法的第一个正面比较，支持与方法无关的％DD-CFDNA截止
Kozyavkina，Nataliya，Vovchyna，Yuliya，Voronych-Semchenko，Nataliya，Zukow，Walery，Popovych，Dariya＆Popovych，Igor。量子的免疫伴奏 div>
©作者2022;本文发表在波兰托伦的Nicolaus Copernicus University的被许可人Open Journal Systems开放访问权限。本文根据创意共享归因非商业许可的条款分发，该许可允许在任何媒介中进行任何非商业用途，分发和复制，前提是原始作者和来源被记住。这是根据Creative Commons归因于非商业许可证共享的条款许可的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/），只要适当地引用了工作，就可以在任何媒介中不受限制，非商业用途，分发和复制。作者宣布，关于本文的出版没有利益冲突。
che 10。化学工程职业简介1 Chem 32。定量无机分析3 Chem 18。大学化学3 Chem 32.1。 Quanti
che 30。化学工程的基本原理4 ENSC 26。工程中的计算机应用3 ENSC 10.1。工程图形实验室2 CHE 32。工业化学计量3 EE 1。基本电气工程3 ENSC 12.刚体的动力学3 Chem 32。定量无机分析3 ENSC 21。工程学中的数学方法3 Chem 32.1。定量无机分析实验室2化学111。物理化学I 3化学40。基本有机化学4化学160。入门生物化学3 Chem 40.1。基本有机化学实验室1 GE 2 3 HK 12/13。人类动力学活动/先进的人动力学活动（2）HK 12/13。人类动力学活动/先进的人动力学
将独立数据与Spike-In Silac（DIA-SIS）结合起来改善蛋白质组覆盖范围和定量
与数据无关的采集（DIA）越来越优于数据依赖性的获取，因为其吞吐量较高，缺失值较少。尽管数据依赖性采集通常使用稳定的同位素来改善量化，但DIA主要依赖于无标签的方法。将DIA与同位素标记整合的努力包括化学方法，例如用于相对和绝对定量和二甲基标记的质量差异标签，虽然有效地使样品制备复杂化。通过氨基酸在细胞培养物（SILAC）中通过氨基酸标记稳定的同位素标记，通过将重标记纳入体内蛋白质的代谢掺入中，实现了高标记的效率。但是，对代谢掺入的需求限制了在临床方案和某些高通量实验中的直接使用。Spike-In Silac（SIS）方法使用外部生成的重样品作为内部参考，即使对于无法直接标记的样品，也可以基于SILAC的定量。在这里，我们结合了DIA-SIS，利用SILAC的稳健定量，而没有与化学标记相关的复杂性。我们开发了DIA-SIS，并严格评估了其性能，并在散装和单细胞样水平上的混合物种基准样品进行了评估。我们证明，与无标签方法相比，DIA-SIS显着改善了蛋白质组的覆盖范围和定量，并减少了错误量化的蛋白质。此外，DIA-SIS被证明可有效分析低输入福尔马林固定的paraffiffinembedded组织切片中的蛋白质。dia-sis结合了稳定的基于同位素的量化的精度和无标签样品制备的简单性，促进了简单，准确且全面的蛋白质。
MEMS在冲击环境中的可靠性：2000–2020
摘要：电击环境中MEMS的可靠性是一个复杂的领域，涉及结构动力学，断裂力学和系统可靠性理论等。随着在汽车，物联网，航空航天和其他恶劣环境中使用MEMS的增长，需要深入了解电击环境中MEMS的可靠性。尽管有许多文章的贡献，这些文章概述了MEMS的可靠性，但迄今为止，该审查论文特别关注MEMS的可靠性研究。This paper reviews studies which examine the reliability of MEMS in shock environments from 2000 to 2020 in six sub-areas, which are: (i) response model of microstructure, (ii) shock experimental progresses, (iii) shock resistant microstructures, (iv) reliability quantification models of microstructure, (v) electronics- system-level reliability, and (vi) the coupling phenomenon of shock with其他因素。本文围绕电击环境中MEMS可靠性的概述填写差距。通过这六个子区域的框架，我们提出了一些可能值得关注的方向来进行未来的研究。
![arXiv:2207.03088v1 [cs.LG] 2022 年 7 月 7 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6aed2ae97f3828187168ca2934089f3e02d8e419.webp)
arXiv:2207.03088v1 [cs.LG] 2022 年 7 月 7 日
摘要 目前神经网络模型的量化方法主要分为训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）。训练后量化只需要一小部分数据即可完成量化过程，但是其量化模型的性能不如量化感知训练。本文提出一种新的量化方法Attention Round，该方法让参数w有机会在量化过程中被映射到所有可能的量化值上，而不仅仅是w附近的两个量化值，且被映射到不同量化值的概率与量化值与w的距离负相关，并以高斯函数衰减。此外，本文以有损编码长度为度量为模型不同层分配位宽来解决混合精度量化问题，有效避免了求解组合优化问题。本文还对不同的模型进行了定量实验，结果证实了所提方法的有效性。对于ResNet18和MobileNetV2，本文提出的训练后量化仅需要1,024个训练数据和10分钟即可完成量化过程，可以达到与量化感知训练相当的量化性能。
![arXiv:2110.09427v2 [quant-ph] 2022 年 3 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6830125d478a57636490f602e7ae4cb51d8e1511.webp)
arXiv:2110.09427v2 [quant-ph] 2022 年 3 月 22 日
局域量子不确定性（LQU）和局域量子 Fisher 信息（LQFI）都是用来捕捉多部分量子系统中纯量子关联的两种工具。在本文中，我们研究了多部分 Glauber 相干态（包括 GHZ（Greenberger-Horne-Zeilinger）和 Werner 态）中的这些量化器。我们对孤立系统中的 LQFI 和 LQU 进行了比较研究。此外，通过使用 Kraus 算子表示，我们研究了这些量化器在失相通道上的行为，以研究它们在退相干效应下的性能。此外，还研究了这两个量化器对退相干效应的稳健性。我们进一步研究了涉及多部分 Glauber 相干态的情况，以确定探测态作为量子估计协议资源的灵敏度。
GDF-11的缺乏加速了TAC诱导的心脏和NBSPGDF-11的缺乏加速了TAC诱导的心脏和NBSP
（蓝色）。CD31阳性细胞在条形图（比例尺bar¼50m m）（n¼12）中进行定量。*** P <0.001 vs cre。（b）用-smooth肌肉肌动蛋白（SMA）（绿色），肌钙蛋白I（红色）和DAPI（蓝色）和SMA阳性细胞的定量（刻度BAR¼50m m）（n¼25）的定量（n¼25）。（c）定量