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引用Sapienza G，Castronovo M，Tringali S，Bono R，Rotolo C，MulèA，Calafore V，Patti C，Agueli C，Randazzo V，Santoro A，Santoro A，Matranga D和Castag d和Castag d和Castag
急性髓样白血病（AML）是一种复杂而异质的血液系统恶性肿瘤，其特征在于各种遗传异常。FMS样酪氨酸激酶3突变（FLT3M）被认为是由于高复发率和生存率较低而赋予预后不良的。flt3突变，在近膜膜域中具有内部串联重复（ITD）是最常见的FLT3M。对FLT3抑制剂（FLT3I）（例如Midostorin与标准化疗相关的）的一线常规处理被认为是金标准（1）。 与同种异体干细胞移植（Allo-SCT）合并经常在FLT3M患者中进行，以降低疾病复发的风险（2）。 尽管Allo-SCT的治疗性进步取得了进步，但疾病复发的风险仍然存在，促使探索其他治疗策略。 索拉非尼是第一代II型FLT3I，已被发现有效阻止多个途径。 在各种回顾性和随机相2和3试验中，它已被证明可以有效地减少Allo-SCT后的复发率（3-6）。 在这些研究中，大多数患者在诱导和巩固阶段没有接受FLT3I。 在我们的分析中，我们特别关注在常规治疗阶段接受中肠龙治疗的患者，随后在Allo-SCT后接受了索拉非尼的维持疗法。对FLT3抑制剂（FLT3I）（例如Midostorin与标准化疗相关的）的一线常规处理被认为是金标准（1）。与同种异体干细胞移植（Allo-SCT）合并经常在FLT3M患者中进行，以降低疾病复发的风险（2）。尽管Allo-SCT的治疗性进步取得了进步，但疾病复发的风险仍然存在，促使探索其他治疗策略。索拉非尼是第一代II型FLT3I，已被发现有效阻止多个途径。在各种回顾性和随机相2和3试验中，它已被证明可以有效地减少Allo-SCT后的复发率（3-6）。在这些研究中，大多数患者在诱导和巩固阶段没有接受FLT3I。在我们的分析中，我们特别关注在常规治疗阶段接受中肠龙治疗的患者，随后在Allo-SCT后接受了索拉非尼的维持疗法。
引用Sapienza G，Castronovo M，Tringali S，Bono R，Rotolo C，MulèA，Calafore V，Patti C，Agueli C，Randazzo V，Santoro A，Santoro A，Matranga D和Castag d和Castag d和Castag
急性髓样白血病（AML）是一种复杂而异质的血液系统恶性肿瘤，其特征在于各种遗传异常。FMS样酪氨酸激酶3突变（FLT3M）被认为是由于高复发率和生存率较低而赋予预后不良的。flt3突变，在近膜膜域中具有内部串联重复（ITD）是最常见的FLT3M。对FLT3抑制剂（FLT3I）（例如Midostorin与标准化疗相关的）的一线常规处理被认为是金标准（1）。 与同种异体干细胞移植（Allo-SCT）合并经常在FLT3M患者中进行，以降低疾病复发的风险（2）。 尽管Allo-SCT的治疗性进步取得了进步，但疾病复发的风险仍然存在，促使探索其他治疗策略。 索拉非尼是第一代II型FLT3I，已被发现有效阻止多个途径。 在各种回顾性和随机相2和3试验中，它已被证明可以有效地减少Allo-SCT后的复发率（3-6）。 在这些研究中，大多数患者在诱导和巩固阶段没有接受FLT3I。 在我们的分析中，我们特别关注在常规治疗阶段接受中肠龙治疗的患者，随后在Allo-SCT后接受了索拉非尼的维持疗法。对FLT3抑制剂（FLT3I）（例如Midostorin与标准化疗相关的）的一线常规处理被认为是金标准（1）。与同种异体干细胞移植（Allo-SCT）合并经常在FLT3M患者中进行，以降低疾病复发的风险（2）。尽管Allo-SCT的治疗性进步取得了进步，但疾病复发的风险仍然存在，促使探索其他治疗策略。索拉非尼是第一代II型FLT3I，已被发现有效阻止多个途径。在各种回顾性和随机相2和3试验中，它已被证明可以有效地减少Allo-SCT后的复发率（3-6）。在这些研究中，大多数患者在诱导和巩固阶段没有接受FLT3I。在我们的分析中，我们特别关注在常规治疗阶段接受中肠龙治疗的患者，随后在Allo-SCT后接受了索拉非尼的维持疗法。
随机定位机作为空间模拟 - 网络
以下论文讨论了使用微重力模拟器研究微重力效应的可能方法：随机定位机。此外，该研究旨在验证生物学和机械水平上的RPM性能。测试了RPM，以确保其准确模拟适合平面物的微重力环境，并为了找到最能模拟这种情况的机器的特性。随机定位机的研究和验证对于继续使用至关重要。它将RPM建立为可靠的微重力模拟器，为未来的研究和严格研究为微重力领域提供了科学基础。
从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
使用随机森林的心力衰竭预测和XG提升，Aidan Gao
心力衰竭（HF）是一种心血管疾病（CVD），是一种普遍的疾病，可能导致危险情况。每年，全球大约有1790万患者死于这种疾病。对于心脏专家和外科医生来说，准确预测心力衰竭是具有挑战性的。幸运的是，可以使用分类和预测模型，可以使用医疗数据有效地帮助医疗领域。这项研究的目的是通过预测由11个患者属性的五组数据组成的Kaggle数据集来提高心力衰竭预测的准确性。使用多种机器学习方法来了解数据和医学数据库中心力衰竭的可能性。结果和比较表明，预测心力衰竭的精度得分明显提高。将此模型整合到医疗系统中将有助于帮助医生预测患者心脏病的预测
根据规范扩张的最佳非线性外推方法的最佳非线性外推方法
摘要 - 向量随机函数的非线性外推在许多科学和工程应用中起关键作用，例如信号处理，财务预测，机器学习和湍流建模。传统的线性外推技术，包括Wiener滤波和自回归移动平均值（ARMA）模型，通常无法说明非高斯数据中存在的复杂依赖关系和高阶相互作用。虽然规范扩展通过正交基函数分解提供了向量随机函数的最佳表示，但它们仍然不足以进行有效的非线性外推。需要一种更高级的方法来捕获复杂的现实世界数据集中固有的高阶依赖性和多尺度结构。本研究探讨了传统方法的局限性，并提出了一个可靠的非线性外推框架，以应对非高斯统计和多尺度可变性所带来的挑战。
o r i g i n a l r e s a r c h剖析免疫细胞，血浆代谢产物和冠状动脉粥样硬化之间的因果关系：Mendelian Rando
背景：循环免疫细胞和代谢产物与冠状动脉粥样硬化有关，但是特定的因果关系以及代谢物作为介质的作用仍不清楚。方法：来自免疫细胞GWAS数据集的摘要统计数据（n = 3,757），循环代谢物（n = 8,299）和冠状动脉粥样硬化（病例n = 51,589;对照n = 343,079）使用BiDirectirectional Mendelal Mendelal Mendelal Mendelal Mendelal Mendelal Mendelal Ryneral分析。两步和多元孟德尔随机化被用来识别介导的代谢产物，并以逆差异加权（IVW）为主要方法。结果：我们确定了九种免疫细胞表型，包括特定的T细胞和单核细胞种群，与冠状动脉粥样硬化有显着的因果关系。此外，鉴定出41个跨四个代谢途径的血浆代谢产物，包括3-羟基-2-乙基丙酸和反式2-己烯酰甘氨酸甘氨酸甘氨酸。调解分析表明，3-羟基-2-乙基丙酸酯介导了IgD+ CD24+ B细胞对冠状动脉粥样硬化的影响（介导效应：0.961; 95％CI：95％CI：0.955-0.967），而Trans-2-Hexenoylglycine调节+ CD24+ b-b-b-cellsiors+ b-b-b-cellsiors+ b-b-cellsiiors， （中介效应：0.983; 95％CI：0.981–0.986）。结论：关键的免疫细胞表型和血浆代谢产物与冠状动脉粥样硬化有关。3-羟基-2-乙基丙酸和反式2-己烯酰基甘氨酸甘氨酸在调节B细胞功能中的作用表明了预防和治疗的潜在治疗靶标。关键字：免疫细胞，冠状动脉粥样硬化，血浆代谢产物，孟德尔随机化，B细胞功能