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新疗法时代未知原发性转移性黑色素瘤患者的临床结果
引用MA，J.，Zon，G。van der，Sanchez Duffhues，G。和Dijke，P。Ten。（2021）。TGF-beta介导的内皮对间充质转变（ENDMT）以及使用CRISPR/CAS9基因编辑对ENDMT效应子进行功能评估。可视化实验杂志（168）。doi：10.3791/62198
可持续发展的私人慈善事业，2018-20
作者对经合组织的教育和技能局的同事表示感谢，以获得宝贵的意见和建议。JulianaGonzálezRodríguez在整个报告的整个准备过程中提供了支持。Ricardo Sanchez Torres和Dongwook Choi在数据收集过程中提供了管理支持；里卡多·桑切斯·托雷斯（Ricardo Sanchez Torres）还支持该报告的生产。Francois盯着最初的研究设计。SolèneBurtz，Young Chang，Jonathan James，Jason McGrath和Christopher Olivares支持了数据收集工具的开发。Duncan Crawford，Sophie Vayssettes和Michael Ward提供了报告草案的反馈。在萨沙·拉米雷斯·休斯（Sasha Ramirez Hughes）的指导下，夏洛特·贝尔（Charlotte Baer）和德拉·辛（Della Shin）为生产和交流提供了支持。该团队还要感谢Andreas Schleicher（教育和技能总监）和Yuri Belfali（幼儿和学校部门负责人）对报告的整体指导和反馈。Yuri Belfali还支持第6章的数据收集和分析。
伽马珠蛋白基因启动子的碱基编辑可产生胎儿血红蛋白的持久表达，用于治疗镰状细胞病
Adrian P. Rybak、Elsie Zahr Akrawi、Conrad Rinaldi、Scott J. Haskett、Ling Lin、Jeffrey Marshall、Alexander Liquori、Luis Barrera、Jenny Olins、S. Haihua Chu、Jeremy Decker、Minerva Sanchez、Yeh-Chuin Poh、Matt Humes、Michael S. Packer、Nicole M. Gaudelli、Sarah Smith、Adam Hartigan 和 Giuseppe Ciaramella。
基于模型的系统工程方法...
特别感谢实验室里我敬佩的朋友 Andrew Jeyaraj、Ezhil Shakti、Hasti Jahanara、Florian Sanchez、Noah Sadaka、Abdul Malik 和其他许多人，他们在实验室会议上耐心地忍受我的长篇演讲，并在整个工作期间为我提供建设性的建议和想法。我还要感谢 Seyyede Shahrzad 和 Mahdi Riazat 给予我精神上的支持，使我完成了这篇论文。
引用本文：Gianluca Franceschini、Elena Jane Mason、Armando Orlandi、Sabatino D'Archi、Alejandro Martin Sanchez 和 Riccardo Masetti (2021) 人工智能将如何影响乳腺癌研究效率？，抗癌治疗专家评论，21:10，1067-1070，DOI：10.1080/14737140.2021.1951240
计算机辅助检测 (CAD) 是第一款宣布用于临床乳腺癌诊断的软件，自 20 世纪 90 年代末推出以来，人们寄予厚望，但期望并未完全实现[2]。该技术依赖于编程算法来分析数字乳房 X 光检查结果，以寻找放射科医生在阅读检查时寻找的恶性肿瘤特征（即形状、大小、不对称等）：因此，“旧”人工智能被认为是人类智能的增强，可以与处理大量数据的人工智能优势相匹配。尽管初步结果令人鼓舞，但多年的 CAD 临床应用并未发现综合筛查表现的显著改善，普遍的炒作逐渐消退，直到 2010 年代初，一场新的深度学习 (DL) 革命引发了第二波热情[3]。
社区领袖信息论坛 (CLIF)
• 计划、培训、动员和安全局 (DPTMS) Charly Peddy • 人力资源局 (DHR) Marc Kelly • 紧急服务局 (DES) LTC Miguel Sanchez • 公共工程局 (DPW) Aaron Close • 家庭、士气、福利和娱乐 (FMWR) Josh Soldan • 为单身士兵提供更好的机会 (FMWR-BOSS) Sebastian Arias • 宗教支持办公室 (驻军牧师) LTC Karlyn Maschhoff • 后勤准备中心局 (LRC) Zac Miller