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基于效率的 - 型 - 基于模型-DNA-nano ...
X射线衍射（XRD）是一种直接且强大的表征技术，可提供有关晶格结构和晶体材料中远程顺序的详细信息。近几十年来，由于在线晶体结构数据库的出现，可用的晶体结构数据库的出现，现场和操作方法的使用增加以及可访问用户可访问的光束线。新的数据还催生了越来越多的机器学习（ML）来构建已建立分析的高通量替代物，或从大型数据集中提取模式。然而，XRD光谱已通过Rietveld的细化已解决了多年，而大多数ML技术只是物理 - 非替代的复杂统计评估方法。数据分析与潜在物理学之间的差异可能导致结论不正确和/或限制ML技术的广泛采用。在这篇综述中，我们通过针对新的数据科学家和对与ML引导的光谱分析有关的问题感兴趣的新数据科学家和实验者设计的简介弥合了ML和XRD光谱之间的差距。我们介绍了如何使用监督的ML方法来预测纯样本和混合样本中的可能对称性和相位，包括与实验伪像和模型解释有关的挑战。我们还回顾了无监督方法在提取隐藏在高维数据中的模式中的最新用途，例如在原位和微观研究中。我们提倡对ML方法进行更大的审查，文献中的介绍方式以及如何负责任地进行数据驱动的研究。最后，我们讨论了问题制定，数据可传输性和报告与最新案例研究的重要性，并在整个过程中提供了各种资源，以加快XRD或ML新读者的学习曲线。
一项针对长期植入基本震颤患者的数据驱动自适应深脑刺激的试点研究
深脑刺激（DBS）是帕金森氏病（PD）和Essential-Tremor（ET）的已建立疗法。在自适应DBS（ADB）系统中，刺激参数随着神经信号的函数的在线调整可能会改善治疗效率并减少副作用。最新的ADBS系统使用源自神经信号的症状替代物（NMS如此称呼的神经标记（NMS）），并在患者组水平上确定，并假设症状和NMS的平稳性控制策略。我们旨在通过（1）一种数据驱动的方法来改进这些ADBS系统，用于识别患者和会议的NMS以及（2）使用短期非平稳动态的控制策略应对。两个构建块的实现如下：（1）数据驱动的NM基于机器学习模型，该模型估计了电视学信号的震颤强度。（2）控制策略解释了震颤统计的局部变异性。我们对三名长期植入ET患者进行的研究等于五个在线课程。从加速度计数据中量化的震颤表明，症状抑制至少等效于在4种在线测试中的3个在3个在线测试中的连续DBS策略，同时大大降低了净刺激（至少24％）。在剩余的在线测试中，症状抑制与连续策略或无治疗条件的抑制作用没有显着差异。我们引入了ET的新型ADB系统。是基于（1）机器学习模型的第一个ADBS系统，用于识别会话特定的NMS，以及（2）具有短期非平稳动力学的控制策略应对。我们展示了ADB对ET的适用性，这为其在较大的患者人群中进一步研究打开了大门。
Baker Wortter-testimony.pdf
2025年2月6日，亲爱的主席梅斯（Mace），排名布朗（Brown）的成员和小组委员会成员：非常感谢您有机会作证。我的名字叫伊丽莎白·贝克（Elizabeth Baker）。在医师责任医学委员会的我与科学家，医师，律师和其他专业人员组成的团队一起将医学研究，产品测试和医学培训转移到使用动物的情况下。 有很多充分的理由去做这项工作，我感谢小组委员会对这个关键主题的关注。 结束联邦政府资助的动物实验早就该了。 世代相传，税金已支付了科学家的行为，以震惊大多数美国人的良心。 狗，猫，猴子，兔子，猪和其他动物用于痛苦，压力且通常致命的实验中。 越来越多地在研究和测试领域被认识到，动物对人类不是良好的代理。 最近有超过85％的美国人同意，应逐步淘汰基于动物的研究，以支持不使用动物的方法。 1国会和政府都必须采取行动，以确保政府的资金和动物实验的要求被停止，而部分资金则被重新投资到更有效的基于人类的方法中。 我们的第一个总体建议是结束联邦对浪费和无效的动物研究和测试的支持。 我们的组织可以提供许多单独的例子，但是重要的是要看大局。 3支付这些失败是部分原因，为什么一种药物可以花费十年多，而花费超过$ 1我与科学家，医师，律师和其他专业人员组成的团队一起将医学研究，产品测试和医学培训转移到使用动物的情况下。有很多充分的理由去做这项工作，我感谢小组委员会对这个关键主题的关注。结束联邦政府资助的动物实验早就该了。世代相传，税金已支付了科学家的行为，以震惊大多数美国人的良心。狗，猫，猴子，兔子，猪和其他动物用于痛苦，压力且通常致命的实验中。越来越多地在研究和测试领域被认识到，动物对人类不是良好的代理。最近有超过85％的美国人同意，应逐步淘汰基于动物的研究，以支持不使用动物的方法。1国会和政府都必须采取行动，以确保政府的资金和动物实验的要求被停止，而部分资金则被重新投资到更有效的基于人类的方法中。我们的第一个总体建议是结束联邦对浪费和无效的动物研究和测试的支持。我们的组织可以提供许多单独的例子，但是重要的是要看大局。3支付这些失败是部分原因，为什么一种药物可以花费十年多，而花费超过$ 1动物研究通常不会转化为人类，因为在解剖学，生理学，寿命，疾病特征等方面存在无法克服的物种差异。2众所周知，对于新药，在动物中似乎成功的10种治疗方法中有9种在人类中失败。
使用连续的葡萄糖监测和机器学习预测2型糖尿病代谢表型
2型糖尿病（T2D）和糖尿病前期是由空腹葡萄糖或替代物（例如血红蛋白HBA1C）的水平来定义的。此分类未考虑葡萄糖失调的病理生理学的异质性，葡萄糖失调的鉴定可以为糖尿病治疗和预防和/或预测临床结果的有针对性方法提供信息。我们在早期葡萄糖失调的个体中进行了金色标准的代谢检测，并量化了四种已知有助于葡萄糖失调和T2D的独特代谢亚表格：肌肉胰岛素抵抗，β细胞功能障碍，β细胞功能障碍，抑制型尿布蛋白动作和尿布胰岛素的耐药性。我们揭示了实质性的异质性，其中34％的个体在肌肉和/或肝脏IR中表现出优势或共同占主导地位，而40％的人在β细胞和/或君型肠缺乏症中表现出优势或共同率。此外，通过经常采样的口服葡萄糖耐量测试（OGTT），我们开发了一种新型的机器学习框架，以使用来自葡萄糖时序的动态模式（“葡萄糖曲线的形状”）的特征来预测代谢亚表现型。葡萄糖时序的特征鉴定出胰岛素抵抗，β细胞缺乏症和肠降低素缺陷，AUROCS分别为95％，89％和88％。这些数字优于当前使用的估计。使用独立队列验证了肌肉胰岛素抵抗和β细胞缺乏症的预测。然后，我们测试了由居住OGTT期间连续葡萄糖监测仪（CGM）产生的葡萄糖曲线的能力，以预测胰岛素抵抗和β细胞缺乏症，分别产生88％和84％的AUROC。因此，我们证明了糖尿病前期的特征是代谢异质性，可以通过使用CGM在临床研究单元或居住环境中执行的标准化OGTT期间的葡萄糖曲线形状来定义。使用室内CGM来鉴定肌肉胰岛素抵抗和β细胞缺乏症构成了一种实用且可扩展的方法，通过该方法，通过该方法将早期葡萄糖失调的个体分层分层，并为靶向治疗提供了导致的治疗方法，以防止T2D。
使用连续的葡萄糖监测和机器学习预测2型糖尿病代谢表型
2型糖尿病（T2D）和糖尿病前期是由空腹葡萄糖或替代物（例如血红蛋白HBA1C）的水平来定义的。此分类未考虑葡萄糖失调的病理生理学的异质性，葡萄糖失调的鉴定可以为糖尿病治疗和预防和/或预测临床结果的有针对性方法提供信息。我们在早期葡萄糖失调的个体中进行了金色标准的代谢检测，并量化了四种已知有助于葡萄糖失调和T2D的独特代谢亚表格：肌肉胰岛素抵抗，β细胞功能障碍，β细胞功能障碍，抑制型尿布蛋白动作和尿布胰岛素的耐药性。我们揭示了实质性的异质性，其中34％的个体在肌肉和/或肝脏IR中表现出优势或共同占主导地位，而40％的人在β细胞和/或君型肠缺乏症中表现出优势或共同率。此外，通过经常采样的口服葡萄糖耐量测试（OGTT），我们开发了一种新型的机器学习框架，以使用来自葡萄糖时序的动态模式（“葡萄糖曲线的形状”）的特征来预测代谢亚表现型。葡萄糖时序的特征鉴定出胰岛素抵抗，β细胞缺乏症和肠降低素缺陷，AUROCS分别为95％，89％和88％。这些数字优于当前使用的估计。使用独立队列验证了肌肉胰岛素抵抗和β细胞缺乏症的预测。然后，我们测试了由居住OGTT期间连续葡萄糖监测仪（CGM）产生的葡萄糖曲线的能力，以预测胰岛素抵抗和β细胞缺乏症，分别产生88％和84％的AUROC。因此，我们证明了糖尿病前期的特征是代谢异质性，可以通过使用CGM在临床研究单元或居住环境中执行的标准化OGTT期间的葡萄糖曲线形状来定义。使用室内CGM来鉴定肌肉胰岛素抵抗和β细胞缺乏症构成了一种实用且可扩展的方法，通过该方法，通过该方法将早期葡萄糖失调的个体分层分层，并为靶向治疗提供了导致的治疗方法，以防止T2D。
药理学研究日
促卵泡激素 (FSH) 是哺乳动物生殖的重要调节剂，尤其是对雌性而言。抑制素是性腺中产生的 TGFβ 家族配体，可抑制垂体促性腺激素细胞合成 FSH。抑制素需要辅助受体 betaglycan 或 TGFBR3L 来介导其功能。与对照组相比，促性腺激素特异性 betaglycan 缺失或 Tgfbr3l 整体缺失的雌性小鼠的卵泡发育、排卵卵子数量和产仔数均有所增强。两个辅助受体均被敲除的雌性小鼠（以下称为 dKO）的 FSH 水平、卵巢大小和自然周期排卵卵子数量均显著增加。dKO 卵子具有受精能力，雌性小鼠会怀孕，并且胚胎第 7.5 天 (E7.5) 植入的胚胎数量显著增加。然而，dKO 雌性小鼠不会生下活的后代。到 E10.5 时，dKO 雌性小鼠的胎盘单位重量下降，许多胚胎出现形态异常。到 E14.5 时，dKO 雌性小鼠的大多数胚胎已死亡并被吸收。野生型代孕小鼠在移植对照组或 dKO 雌性小鼠的胚胎后生下活体幼崽。相反，对照组小鼠而非 dKO 雌性小鼠会将野生型胚胎带到足月。这些数据表明 dKO 小鼠的母体环境无法支持成功怀孕。事实上，使用阿那曲唑抑制怀孕的 dKO 雌性小鼠的雌激素产生可增加 E12.5 时的活体胚胎数量，这表明雌激素在怀孕期间升高，不利于胚胎发育。FSH 在妊娠期间也会升高。FSH 和雌激素都与胎盘血管生成有关。我们目前正在研究 E7.5 和 E10.5 时的胎盘单元形态，以确定异常胎盘发育是否可能导致 dKO 女性不孕。这些实验将显示垂体促性腺激素抑制素作用的丧失如何阻碍胚胎存活。
自然积极城市研讨会
今天在城市发展项目中提供生物多样性保护，通常被视为黄金海岸市的自然城市战略是一项跨越25年以上的环境战略，跨越了25年的交付，以创建一个自然阳性的城市，增强其自然环境网络，并旨在实现和谐平衡以维持自然界的城市。既定的绩效措施之一是致力于该市本地植被的51％覆盖率。为了支持目标的交付和健康的自然环境，建立了一项关键的战略计划，以恢复整个城市拥有的保护区（约13,789公顷）的本地森林。该计划利用重建，辅助再生和自然再生。每年从纳税人那里收取征收征收，这有助于资助恢复和维护3,700公顷/年的城市拥有的保护区。该计划是通过创新的决策工具（ORESTORE）来管理的，用于在时空上智能分配恢复资金。修复动力项目评估了修复计划的成功。在这里，我们对2005年至2022年之间采取的恢复行动进行定量评估。我们对时间光检测和范围（LIDAR）点云数据，空中RGB光学成像和基于现场的生物条件调查进行了跨学科分析，以评估植被状况。遥感（LIDAR和RGB光学图像）可以用作生物条件的替代物，但是物种鉴定需要现场调查来确定非本地植物覆盖。在高大的开放桉树森林中，自然再生经常被持续存在数十年的杂草物种所抑制，而干预（辅助再生）需要促进开放的桉树森林的恢复。黄金海岸市正在与大学和行业合作伙伴合作，以使用地理空间分析来开发一个复杂的工具箱，用于管理整个保护区的修复计划，环境报告和灾难管理。
肿瘤学前沿-10-00843.pdf
新的肿瘤消融方法在临床前模型中表现出令人兴奋的疗效，但在临床上往往取得有限的成功。由于原发性恶性组织标本的质量或数量不足，治疗开发和优化研究通常在健康组织或细胞系衍生的啮齿动物肿瘤上进行，无法对机械、化学和生物特性进行高分辨率建模。这些替代品不能准确地重现肿瘤微环境的许多关键成分，这些成分可能会影响原位治疗的成功。在这里，我们建议利用患者来源的异种移植 (PDX) 模型来繁殖临床相关的肿瘤标本，以优化和开发新的肿瘤消融方式。来自三名胰腺导管腺癌 (PDAC) 患者的标本被用于生成 PDX 模型。这个过程产生了 15-18 个肿瘤，这些肿瘤在 50-70 天内直径扩大到 1.5 厘米。 PDX 肿瘤在形态和病理上与原发性肿瘤组织相同。同样，PDX 肿瘤在生理上也优于基于永生化细胞系的其他体外和离体模型。我们利用 PDX 肿瘤来改进和优化不可逆电穿孔 (IRE) 治疗参数。IRE 是一种新型的非热肿瘤消融方式，正在包括胰腺癌在内的多种癌症临床试验中进行评估。将 PDX 肿瘤与 Pan02 小鼠衍生的肿瘤或人类 PDAC 患者的切除组织进行比较。在 IRE 治疗后，PDX 肿瘤表现出相似的电导率和焦耳加热变化。计算建模显示，PDX 肿瘤的预测消融大小具有高度相似性，与使用原发性人胰腺肿瘤组织生成的数据密切相关。基因表达分析显示，IRE 治疗导致与
社论：结合模型降阶和数据科学的先进材料建模
材料建模一直是一个具有挑战性的问题。此类建模中出现了许多复杂性，例如非线性材料行为、复杂物理和大变形，以及多物理现象。此外，材料通常会表现出丰富的厚度响应行为，这阻碍了使用经典简化方法，并且在使用经典模拟技术时需要极其精细的网格。模型简化技术似乎是减少计算时间的合适解决方案。许多应用和材料成型过程都受益于模型简化技术提供的优势，包括固体变形、传热和流体流动。此外，数据驱动建模的最新发展为材料建模开辟了新的可能性。事实上，使用数据建模对模拟进行校正或更新导致了所谓的“数字孪生”模型的形成，从而通过数据驱动建模改进了模拟。通过使用机器学习算法，也可以对当前模型不准确的材料进行数据驱动建模。因此，在材料制造过程和材料建模框架内有效构建数字孪生的问题如今已成为一个越来越受关注的话题。数字孪生技术的最新进展是使用实验结果来校正模拟，同时也在无法通过实验定义基本事实时将其变化纳入正在运行的模拟中。本研究主题讨论了模型简化技术、数据驱动建模和数字孪生技术的最新发展，以及它们在材料建模和材料成型过程中的应用。在 Victor Champaney 等人的论文中，作者解决了非平凡插值的问题，例如，当曲线中的临界点（例如弹塑性转变点）移动位置时就会出现这种问题。为了找到该问题的有效解决方案，本文展示了几种方法，结合了模型简化技术和代理建模。此外，还展示了通过为预测曲线提供统计界限来量化和传播不确定性的替代品。本文展示了几种应用，以经典材料力学问题为例。
法医微生物学的未来
法医科学是一个广泛而不断发展的主题，旨在使用最尖端的方法来解决法律问题[1]。有许多法医科学子场。仅举几例，大多数人都知道弹道疗法，毒理学，DNA分析和指纹比较。法医微生物学是法医科学的相对较新的领域[2]。在2001年，炭疽芽孢杆菌对美国邮政系统的攻击导致了对法医微生物学的首次广泛认可。细菌和真菌与特定物种配对的细菌和真菌培养物是早期有关该受试者的唯一法医微生物学程序。在过去几年中，法医专家开始研究使用微生物组继承的生存能力来推断后验尸间隔，因为微生物在后验证后分解中起着作用，并具有遵循可预测模式的继承[3]。事后改变，确定死亡原因，测量验证后间隔和痕量证据分析是一些对医疗和刑事调查重要的微生物学领域。研究人员现在可以探索具有前所未有的分辨率和跨学科环境的微生物群落，因为对于测序技术的最新进步[4]。在处理方面，法医微生物学研究与其他法医研究非常相似。他们涉及审查犯罪现场，监护程序链，收集，处理和运输证据，其分析，解释以及在法庭上的介绍。除了收集和检查常规法医证据外，法医研究还将努力识别因果剂及其病因，通常以类似于流行病学研究的方式。但是，归因需要更高的表征[5]。对法医微生物学研究的兴趣增加是最近微生物学进步的结果。在其中一些研究中，非人类动物替代物被用作模型，而在其他情况下则使用了捐赠的人尸体。其中一些研究集中在人类遗体的分解微生物生态上。分解研究对取证具有潜在的重要性，但是两种方法都有优势和缺点[6]。