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LMRnews - navfac exwc - Navy.mil
这项工作的两个主要成果包括 R 软件包“espresso”和一个模拟工具。R 软件包 (https://pjbouchet.github.io/espresso) 允许跨功能形式、物种和协变量进行剂量反应建模，以及跨物种和协变量进行模型选择。这是以前的方法无法实现的新功能。该软件包旨在灵活供研究界和海军环境合规团队使用。它包括使用 RJMCMC 进行多物种贝叶斯剂量反应模型选择的分步示例，以及根据需要和问题打开和关闭模型选择的不同元素的选项。一些软件包功能专门满足海军的需求，包括对来自俘虏研究的 CEE 数据所需的左删失，以及纳入风险函数数据。模拟工具探索了卫星标签数据在未来剂量反应函数中的作用。该工具和出版物扩大了在数据可用时将卫星标签数据纳入海军模型的讨论。
rnalys：用于转录组数据分析的交互式Web应用程序和
1。Afgan E，Baker D，Batut B，Van Den Beek M，Bouvier D，čechM等。 可访问，可重现和协作生物医学分析的银河平台：2018年更新。 核酸res。 2018; 46：W537–44。Afgan E，Baker D，Batut B，Van Den Beek M，Bouvier D，čechM等。可访问，可重现和协作生物医学分析的银河平台：2018年更新。核酸res。2018; 46：W537–44。2018; 46：W537–44。
RnBeads – DNA 甲基化数据的综合分析
4 定制分析：RnBeads 模块 13 4.1 数据导入 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 4.4.2 细胞类型贡献的推断....................................................................................................................25
PCORnet 资源为有影响力的代谢研究提供动力
PCORnet ® 旨在通过提供大型、高度具有代表性的健康数据、研究专业知识和患者见解网络，提高国家有效开展以患者为中心的健康研究的能力，尤其是比较临床效果研究 (CER)。PCORnet 的开发资金来自以患者为中心的结果研究机构 ® (PCORI ® )。
确保机器学习项目中的公平性
抽象的亚符号方法，例如机器学习（ML），深度学习和大型语言模型（LLMS）具有明显的高级人工智能，在问题回答和本体论匹配等任务中都表现出色。尽管他们成功了，但LLMS培训数据集和源代码中缺乏开放性带来了挑战。例如，一些基于ML的模型不共享培训数据，从而限制了透明度。诸如schema.org之类的当前标准为数据集和软件元数据提供了一个框架，但缺乏ML特定指南。该立场论文通过提出与公平（可发现性，可访问性，互操作性，可重复使用性）原理相一致的ML模型元数据的全面模式来解决这一差距。我们旨在提供有关ML模型必不可少的元数据格式的必要性，展示其集成到ML存储库平台中的必要性，并展示该模式与数据集元数据结合在一起，可以评估ML模型对公平原理，促进ML开发中的公平性。
LegalRnD AI Studio 讲义：- DennisKennedy.Blog
• 标记：标记可以是单词或单词的一部分。它是 LLM 处理的最小文本单位。• 单词：构成我们在语言中理解的单词的字符集合。• LLMS 使用标记，而不是单词。将生成式 AI 视为“预测下一个单词”并不是理解正在发生的事情的准确方法，并且可能会导致混淆。生成式 AI 工具不会以任何人类的方式“理解”它们给您的答案。关键点：LLM 基于标记来计数和处理输入，这意味着它们解释和生成文本的能力受到标记限制，从而影响其输出的长度和细节。当问题在模型中运行时，它们本质上会为您提供最可能或“最适合”的答案，并带有一些随机因素、护栏和其他调整。AI 专家 Emily Bender 将这些工具称为“合成文本挤压机”，我发现这是一个有用的类比。温度 AI 模型中的温度设置会影响其响应的随机性。较低的温度会产生更可预测和保守的输出，而较高的温度则会激发创造力，产生更加多样化、有时甚至出乎意料的结果。对于法律应用而言，适中的温度通常会在可靠性和有见地的响应之间取得平衡。温度的效用有限，最好使用提示来实现您想要的结果。提示提示是精心设计输入以让 AI 生成所需输出的艺术。有效的提示清晰、具体，并提供指导 AI 生成相关和准确信息的背景。在法律工作中，提示的范围可以从要求提供判例法摘要到起草特定的法律论据。
Efgartigimod 作为治疗自身免疫性疾病的新型 FcRn 抑制剂
摘要 免疫球蛋白G（IgG）自身抗体可通过Fab和/或Fc介导的与宿主分子以及活化的T细胞相互作用导致自身免疫性疾病的形成。新生儿Fc受体（FcRn）在酸性pH下与IgG和白蛋白结合，延长血清IgG半衰期的机制是促使IgG不被溶酶体降解并回到细胞表面而重新进入循环。鉴于FcRn受体在IgG稳态中的关键作用，促进内源性IgG快速降解的策略之一是抑制FcRn的功能，这有利于治疗重症肌无力（MG）、慢性炎症性脱髓鞘性多发性神经根神经病（CIDP）、僵人综合征和免疫性血小板减少症（ITP）等IgG驱动的自身免疫性疾病。我们仔细阅读了有关依加替莫德的文献，系统地综述了这种新型FcRn抑制剂在自身免疫性疾病中的研究进展和临床应用。依加替莫德是第一个开发的FcRn拮抗剂，于2021年12月17日被美国批准用于治疗乙酰胆碱受体阳性的MG。2022年1月，依加替莫德在日本获得第二个监管批准。此外，欧洲的上市许可申请已于2021年8月提交并获得批准。中国国家药品监督管理局于2022年7月13日正式受理了依加替莫德的上市申请。抑制FcRn的功能，有利于治疗IgG驱动的自身免疫性疾病，如MG、CIDP、ITP和僵人综合征。我们回顾了依加替莫德治疗自身免疫性疾病的原理、临床证据和未来前景。