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Elenestinib是研究，下一代KIT D816V抑制剂，降低
纽约，纽约； 19挪威奥斯陆Rikshospitalet的奥斯陆大学医院血液学系； 20凯恩·诺曼迪医院中心，法国凯恩的血液学研究所； 21德国汉堡大学汉堡大学医学中心汉堡 - 埃潘多夫； 22意大利帕维亚大学分子医学和血液学和肿瘤学系； 23澳大利亚墨尔本的阿尔弗雷德医院； 24阿拉巴马大学伯明翰，伯明翰，阿拉巴马州； 25蓝图药品公司，马萨诸塞州剑桥； 26瑞士祖格的蓝图药品公司； 27德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，德克萨斯州休斯敦； 28 St John的皮肤病学研究所，盖伊和圣托马斯的NHS基金会信托基金会，英国伦敦； 29过敏性疾病分裂，蛋黄酱
妊娠降低了对新变体的疫苗免疫的疫苗免疫
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2025年2月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.29.25321357 doi：medrxiv preprint
输入细胞注意力机制降低循环神经网络的消失显着性
最近，为提高深度神经网络的可解释性，人们使用显著性来表征输入特征对模型预测的重要性。在循环神经网络 (RNN) 上使用基于显著性的方法进行可解释性研究主要针对语言任务，而它们对时间序列数据的适用性尚不明确。在本文中，我们分析了基于显著性的 RNN 方法，包括经典和门控单元架构。我们表明，RNN 显著性会随着时间的推移而消失，导致对显著特征的检测仅偏向于后续时间步骤，因此无法可靠地检测任意时间间隔内的重要特征。为了解决这个显著性消失问题，我们提出了一种新颖的 RNN 单元结构（输入单元注意力†），它可以扩展任何 RNN 单元架构。在每个时间步骤，输入单元注意力使用固定大小的矩阵嵌入，而不是只查看当前输入向量，矩阵的每一行都关注来自当前或之前时间步骤的不同输入。使用合成数据，我们表明，输入单元注意 RNN 生成的显着性图能够忠实地检测重要特征，无论它们在时间上发生如何。我们还将输入单元注意 RNN 应用于神经科学任务，该任务分析执行各种任务的人类受试者的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据。在这种情况下，我们使用显着性来表征大脑区域（输入特征），这些区域的活动对于区分任务很重要。我们表明，标准 RNN 架构只能在 fMRI 数据的最后几个时间步骤中检测重要的大脑区域，而输入单元注意模型能够跨时间检测重要的大脑区域活动，而不会在后面的时间步骤中产生偏差。
骑自行车可以降低人类成年人大脑皮层神经活动的熵
大脑复杂性 (BC) 已成功应用于研究健康和疾病状态下的脑电图信号 (EEG)。在本研究中，我们采用递归熵来量化与运动神经生理学相关的 BC，通过比较静息状态和骑车运动下的 BC。我们测量了 24 名健康成年人的脑电图，并将电极放置在大脑左右两侧的枕叶、顶叶、颞叶和额叶部位。我们根据骑车和静息状态下的脑电图测量结果计算了递归熵。对于所有分析的大脑区域，静息状态下的熵都高于骑车状态下的熵。这种复杂性的降低是骑车过程中重复运动的结果。这些运动会导致持续的感觉反馈，从而降低熵和感觉运动处理。
在小鼠上测试了降低乳腺癌转移的化合物
马德里 /巴塞罗那，2025年1月28日。< / div>乳腺癌是女性最常见的癌症，最致命的形式之一是转移性三阴性乳腺癌。这种类型会影响巨噬细胞的功能，即免疫系统的关键组成部分，在正常情况下，有助于消除病原体，抗击病毒并促进伤口愈合。肿瘤改变了这些细胞的活性，这些细胞周围形成血管，并发送引起T淋巴细胞中免疫抑制的信号。换句话说，它们不会攻击肿瘤，从而扩散。
liraglutide降低了2型糖尿病患者的血浆二氢可胺水平
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
迁移到 AWS 云如何减少碳排放
AWS 委托 Accenture 研究本地部署与 AWS 部署的可持续性指标，该指标基于绿色软件基金会通过 ISO 认证的 (ISO/IEC 21031:202) 软件碳强度 (SCI) 标准，该标准定义了一种计算软件系统碳排放率的方法（见下页方框）。Accenture 使用具有代表性的存储密集型工作负载和计算密集型工作负载，分析了模拟本地部署和 AWS 部署的能源消耗概况。它超越了 SCI 方法（侧重于绝对碳减排），包括企业采购无碳能源，从而减少电力消耗产生的排放。Accenture 根据二手研究及其与托管这些中心的组织合作的经验，整合了本地数据中心采购的无碳能源数据。此外，报告中还包括 AWS 采购的无碳能源数据。
Nestin的过表达降低了胃癌细胞对曲妥珠单抗的敏感性
肿瘤细胞（2）。根据先前的研究，HER2充当了驱动GC中肿瘤发生的主要生物标志物和关键因素（3,4），并且在7-34％的胃肿瘤中检测到HER2过表达（5-7）。最近，大规模临床研究的第三阶段TOGA试验显示，与单独的化学疗法相比，对曲妥珠单抗（TRA）和常规化学疗法组成的联合治疗后，HER2阳性GC患者具有显着的生存优势。这表明HER2是GC治疗的关键目标。尽管在Toga试验中使用了TRA，但12％的患者经历了疾病进展（8）。此外，在辅助和转移性条件下临床环境中进行TRA后，据报道，HER2阳性乳腺癌患者的生存时间延长（9）。然而，在大多数对治疗作出反应的患者中，治疗后一年内产生了TRA耐药性（10）。Zhang等。 调查了转化疗法在最初无法切除的转移性癌症中的有效性，其阳性HER2状态对化学疗法和TRA做出了反应。 他们注意到TRA治疗后接受转化胃切除术的HER2阳性患者的预后良好（11）。 即使这样，一些研究人员还是开始探索乳腺癌患者可以抵抗TRA的分子机制（12,13）。 由于类似机制在GC中的参与尚不清楚，因此解释负责TRA敏感性的机制非常重要，从而有助于开发新的GC治疗策略。Zhang等。调查了转化疗法在最初无法切除的转移性癌症中的有效性，其阳性HER2状态对化学疗法和TRA做出了反应。他们注意到TRA治疗后接受转化胃切除术的HER2阳性患者的预后良好（11）。即使这样，一些研究人员还是开始探索乳腺癌患者可以抵抗TRA的分子机制（12,13）。由于类似机制在GC中的参与尚不清楚，因此解释负责TRA敏感性的机制非常重要，从而有助于开发新的GC治疗策略。
AI在乳腺癌诊断中将假阳性降低37.3％
多项研究表明，AI正在显着提高诊断准确性。在自然传播中发表的一项研究表明，放射科医生级的AI系统可帮助放射科医生在乳房超声诊断中降低其假阳性率37.3％。同样，由NHS测试的AI工具分析了10,000多种乳房X线照片，识别了所有乳腺癌病例，包括人类医生错过的11例。
混合动力催化剂加载减少成本和碳足迹
工业经验表明，反应器顶部的催化剂量的至少25％可以用复兴的催化剂填充而不会对单位性能产生负面影响。当复兴的催化剂和新鲜猫Alyst之间的活性差异相对较小 - 小于25％时，这尤其如此。两种催化剂之间的相对活性差异越小，与重新催化催化剂的新鲜催化剂的位移不利影响整体单位性能的可能性越小。例如，上一代的复兴催化剂通常比最新一代新鲜催化剂低20-25％。这种活性差异将使反应堆体积的30％或更多，而无需降低整体单位性能而充满活力的催化剂。