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圆形方法观测项目
BAV中有几种尺寸的技术，包括环形尺寸，超尺寸尺寸和气球尺寸，但仍未就最合适的技术达成共识。尽管环形尺寸仍然是大多数BAV患者的主要方法，但某些BAV解剖学可能会从上张尺寸上获利。最近发表了关于BAV中的大小和定位气球膨胀的Edwards Sapien 3经导管心脏阀（THV）的共识，描述了影响尺寸优化的解剖学特征（1）。在存在独特的解剖因素并在上隔层的情况下进行大小的也提出了新的圆圈技术。 此方法特别有助于视觉上识别解剖特征，表明在连接处的密封区，在视觉上放心的大小和位置以及对大annuli的患者进行治疗。 当前，有限的数据验证了BAV患者中TAVI的尺寸和定位的圆形方法。也提出了新的圆圈技术。此方法特别有助于视觉上识别解剖特征，表明在连接处的密封区，在视觉上放心的大小和位置以及对大annuli的患者进行治疗。当前，有限的数据验证了BAV患者中TAVI的尺寸和定位的圆形方法。
最先进的评论
为¼主动脉狭窄； AVR¼主动脉瓣更换；可以扩展¼气球；最好的¼气球张开与自膨胀的经导管心脏阀； BP¼血压；经导管主动脉瓣植入后dapatavi¼Dapaglilozin; DM¼糖尿病；与无症状严重主动脉狭窄患者的监测相比，TAVR的早期TAVR¼评估；容易 - 在严重的无症状主动脉狭窄研究中，早期瓣膜置换术； ETT¼运动跑步机测试；在无症状主动脉狭窄试验的无症状患者中，以左心室代偿性生物标志物为指导的¼早期瓣膜更换。 GFR¼肾小球效力率； GDMT¼指导的医疗疗法； GLS¼全球纵向应变； HF¼心力衰竭； Lp（a）¼脂蛋白（a）; LVEF¼左心室射血分数； MDCT¼多探测器计算机断层扫描； MRI¼磁共振成像； NT-PROBNP¼N末端Pro - B型纳地尿肽；通过临床监测或TAVR进行中度主动脉狭窄的进展¼管理； Rastavi¼肾素 - 血管紧张素系统阻断了经导管主动脉瓣植入后临床进化和心室重塑的益处； Rheia¼在女性中随机研究所有患有主动脉狭窄的人； se¼自扩展； Safr¼手术主动脉瓣更换；智能¼小环体随机进化为TM或Sapien TM试验； STS¼胸外科医师社会； TAVR¼经导管主动脉瓣更换； THV¼经导管心脏阀。
使用机器学习模型减少食物浪费分子检测和抗抗菌 - 敏感性 -Muhammad Waqar Mazhar等。 Omicron B.A 2
The whole phenomena for designing vaccine of BA.2 (omicron) a variant of severe acute respiratory syndrome coronavirus2 (SARC-CoV2) is based on five major steps which are (1) sequence retrieval and its structure analysis (2) Epitopsis prediction (B&T-cell epitopsis prediction) (3) Vaccine Construction (4) Secondary & Tertiary structure Extrapolation and Validation （5）分子动力学和表达分析。用于构建潜在疫苗，具有登录号的Omicron的核蛋白磷蛋白序列。ujp23613.1从NCBI（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/）中检索，然后将序列放入expasy ProtPAM工具中，以找出靶蛋白的生理化学特性。通过PSIPRED工具（https://www.expasy.org/）预测蛋白质的二级结构。vaxijen v2.0检查了蛋白质的抗原概率。对于更高的特异性，阈值设置为≥0.4。 Allertop v2.0检查了蛋白质的过敏性。使用trroasetta（https://yanglab.nankai.edu.cn/trrosetta/）检查Omicron蛋白的三级结构。通过使用Bepipred线性表位预测来预测表位。该工具使用隐藏的基于马尔可夫模型的算法，这是一种最佳的线性表位计算方法之一。HOMO SAPIEN被选为MHC来源的ANN 4.0方法，以研究人类中不同的MHC HLA等位基因。IEBD工具根据IC50 nm单元提供了表位的HLA结合亲和力的输出接口。用于构建完整的疫苗5 B细胞表位，分别使用了MHC级I的12个T-Cell表位和MHC级II的19个表位。
从可解释的人工智能中了解 CRISPR-Cas9 sgRNA 效率的量子生物学见解
1 计算和预测生物学，生物科学，橡树岭国家实验室，美国田纳西州橡树岭 2 田纳西大学诺克斯维尔分校布雷迪森跨学科研究与研究生教育中心，美国田纳西州橡树岭 3 合成生物学，橡树岭国家实验室，美国田纳西州橡树岭 4 计算科学与工程，橡树岭国家实验室，美国田纳西州橡树岭 本稿件由 UT-Battelle, LLC 根据与美国能源部签订的合同编号 DE-AC05- 00OR22725 撰写。美国政府保留；并且出版商在接受文章发表时，承认美国政府保留非独占的、已付费的、不可撤销的全球许可，可以为美国政府的目的出版或复制本稿件的已出版形式，或允许他人这样做。能源部将根据能源部公共访问计划 ( http://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan ) 向公众开放这些联邦资助研究的成果。摘要：CRISPR-Cas9 工具已经彻底改变了实验室的基因操作能力。经验法则仅针对少数模型生物建立，而 sgRNA 效率的机制基础仍然知之甚少。这项工作建立了一个使用量子化学张量生成的新特征集和新公共资源，用于解释和预测 sgRNA 效率。sgRNA 效率的特征工程是使用可解释的人工智能模型；迭代随机森林 (iRF) 执行的。通过对大肠杆菌 sgRNA 的位置特异性序列的定量属性进行编码，我们确定了细菌物种中 sgRNA 设计的重要性状。此外，我们还表明，将位置编码扩展到碱基对、二聚体、三聚体和四聚体序列的量子描述符可以捕获目标 DNA 局部和邻近核苷酸中复杂的相互作用。这些特征凸显了大肠杆菌和智人基因组之间 CRISPR-Cas9 sgRNA 动力学的差异。这些新颖的 sgRNA 编码极大地增强了我们对 CRISPR-Cas9 机制中涉及的复杂量子生物过程的理解。