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wysocki Piotr，Kwinta生产，PotockiPaweł，Konopka Kamil，Streb Joanna，Wojtukiewicz Marek，Radecka Barbara，Tomczak Piotr，JarząBMichał，Kawecki A
COVID-19（SARS-COV-2）大流行已成为现实，并且在欧洲每天都有越来越多的人被感染和死亡。在这项研究发表时，在全球范围内已经有100万例新病例和50,000例死亡人数，波兰分别有2,700和51人[1]。即使对于有组织和资助的最佳人才，医疗保健系统上迅速增加的医疗保健系统负担也可能是无法忍受的。毫无疑问，在波兰，与所有国家类似，关于大流行期的持续时间，重新住院或重症监护的患者人数增加的动态以及组织支持快速增长的医疗保健需求的组织支持的动态。在过去的一个月中，我国的许多医院都变成了所谓的统一不熟悉的医院，事实上，除了Covid-19以外的其他疾病患者，事实是关闭的。越来越多的癌症中心和单位限制了由于员工感染或强制性隔离而限制其活动。不幸的是，这种情况导致了越来越有限或
运输问题
1。Bylinko L.: Integration of an urban transportation system as an element of mobility plans ........................................................................................................................................... 5 2.Warchoł-Jakubowska A.，Krejtz K.，SzczecińskiP。，Wisiecka K.，Duchowski A.T.，Krejtz I。Brozović V., Kezić D., Krile S., Brozović F.: A hardware platform for a maritime collision avoidance system....................................................................................................... 31 4.KozłowskiM.，Czerepicki A.，Dzido p。：低计算功率微控制器控制的自动驾驶汽车模型的车道跟踪算法 Kozicki B., Skrabacz A.: A comparative analysis of injuries and deaths caused by road traffic accidents in Poland and selected EU countries ............................................................. 57 6. MałyszM.，Tomczak P.，Szmytkie R.，Jurkowski W。：基于wroclaw凝聚中的核心层面环境连接的示例，可访问巴士运输的空间区别 węgrzynT.，szczucka-lasota B.，Szymczak T.，olazarz B.，Piwnik J.KozłowskiM.，Czerepicki A.，Dzido p。：低计算功率微控制器控制的自动驾驶汽车模型的车道跟踪算法Kozicki B., Skrabacz A.: A comparative analysis of injuries and deaths caused by road traffic accidents in Poland and selected EU countries ............................................................. 57 6.MałyszM.，Tomczak P.，Szmytkie R.，Jurkowski W。：基于wroclaw凝聚中的核心层面环境连接的示例，可访问巴士运输的空间区别 węgrzynT.，szczucka-lasota B.，Szymczak T.，olazarz B.，Piwnik J.MałyszM.，Tomczak P.，Szmytkie R.，Jurkowski W。：基于wroclaw凝聚中的核心层面环境连接的示例，可访问巴士运输的空间区别węgrzynT.，szczucka-lasota B.，Szymczak T.，olazarz B.，Piwnik J.Juzek M., Słowiński P.: The impact of accelerometer mounting on the correctness of the results obtained in NDT-type tests ..................................................................................... 97 9.Shkvar Ye., Kandume J., Redchyts D.: The key role of modern aerodynamic trends in increasing the energy efficiency of high-speed vehicles........................................................ 107 10.Odachowska-Rogalska E.
慢性淋巴细胞性白血病中的机器学习和多词数据：精密医学的未来？
在过去的十年中，下一代测序（NGS）的突破导致全基因组中的OMICS数据的体积和复杂性增加（Bulk）（Bulk）（Lander等，2001; Venter等，2001），并且在单细胞水平上更深。NGS allowed the scienti fi c community to study various biological mechanisms such as genetics (whole- genome sequencing), gene expression (RNA-seq), and epigenetics [DNA methylation (e.g., whole-genome bisul fi te sequencing), chromatin accessibility (ATAC-seq), chromatin immunoprecipitation assays with sequencing (e.g., ChIP-seq对于组蛋白标记）]导致高维度数据（Reuter等，2015）。除了基因组范围的方法外，单细胞技术还提供了研究不同模态（例如基因表达（SCRNA-SEQ）和染色质可及性（SCATAC-SEQ））的机会（Heumos等人，2023年）。这项技术比大量数据显示出不同的优势，尤其是在捕获肿瘤微环境的克隆结构和细胞类型组成方面。此外，全球科学社区和财团，例如癌症基因组图集（TCGA）（TOMCZAK等人，2015年），国际癌症基因组联盟（ICGC）（国际癌症基因组等，2010），，Martens和Blueprint（Martens and Stunnenberg，2013），人类Cell Atlas（HCA）（HCA）（HCA）（LINDEN）（LIND），综合。每个人都可以通过发布OMICS数据和元数据提供相关的结果，从而为进一步的探索和数据集成提供了机会。但是，可以通过机器学习（ML）算法来分析大量复杂的OMIC数据，以发现生物标志物或预测性特征，以更好地患者分层和治疗选择。
将数字病理与多部的整合
参考文献1。Tomczak，K.，P。Czerwinska和M. Wiznerowicz，《癌症基因组地图集》（TCGA）：不可估量的知识来源。当代Oncol（POZN），2015年。19（1a）：p。 A68-77。2。Vandereyken，K.，A。Sifrim，B。Thienpont和T. Voet，单细胞和空间多词的方法和应用。nat Rev Genet，2023。24（8）：p。 494-515。3。nahm，F.S。，接收器操作特征曲线：临床医生的概述和实际用途。韩国J麻醉剂，2022年。75（1）：p。 25-36。4。Bray，F。等，《 2018年全球癌症统计：Globocan在185个国家 /地区在全球36家癌症的发病率和死亡率估计。 ca Cancer J Clin，2018年。 68（6）：p。 394-424。 5。 Chen，L。等人，组织病理学图像和多词的整合预测肺腺癌的分子特征和存活。 前牢房Dev Biol，2021。 9：p。 720110。 6。 McQuin，C。等人，Cellprofiler 3.0：生物学的下一代图像处理。 PLOS Biol，2018年。 16（7）：p。 E2005970。 7。 Sung，H。等，《全球癌症统计》 2020年：Globocan在185个国家 /地区在全球36种癌症的发病率和死亡率估计。 ca Cancer J Clin，2021。 71（3）：p。 209-249。 8。 Kay，C。等人，HR+/HER2+乳腺癌治疗的当前趋势。 Future Oncol，2021。 17（13）：p。 1665-1681。 9。 J Thorac Dis，2023。 15（5）：p。 2528-2543。 10。Bray，F。等，《 2018年全球癌症统计：Globocan在185个国家 /地区在全球36家癌症的发病率和死亡率估计。ca Cancer J Clin，2018年。68（6）：p。 394-424。5。Chen，L。等人，组织病理学图像和多词的整合预测肺腺癌的分子特征和存活。前牢房Dev Biol，2021。9：p。 720110。6。McQuin，C。等人，Cellprofiler 3.0：生物学的下一代图像处理。PLOS Biol，2018年。16（7）：p。 E2005970。7。Sung，H。等，《全球癌症统计》 2020年：Globocan在185个国家 /地区在全球36种癌症的发病率和死亡率估计。 ca Cancer J Clin，2021。 71（3）：p。 209-249。 8。 Kay，C。等人，HR+/HER2+乳腺癌治疗的当前趋势。 Future Oncol，2021。 17（13）：p。 1665-1681。 9。 J Thorac Dis，2023。 15（5）：p。 2528-2543。 10。Sung，H。等，《全球癌症统计》 2020年：Globocan在185个国家 /地区在全球36种癌症的发病率和死亡率估计。ca Cancer J Clin，2021。71（3）：p。 209-249。8。Kay，C。等人，HR+/HER2+乳腺癌治疗的当前趋势。Future Oncol，2021。17（13）：p。 1665-1681。9。J Thorac Dis，2023。15（5）：p。 2528-2543。10。Hu，J。等人，基于数字病理学和HR（+）/HER2（ - ）乳腺癌基于数字病理和深度学习的临床病理特征，多摩学事件和预后的预测。Koch，S.，J。Schmidtke，M。Krawczak和A. Caliebe，多基因风险评分的临床实用性：关键的2023年评估。 J社区基因，2023年。 11。 OTA，M。和K. Fujio，《免疫介导疾病精确医学的多摩学方法》。 炎症，2021年。 41（1）：p。 23。 12。 Arehart，C。等人，聚词风险评分预测炎症性肠病的诊断。 Biorxiv，2022。 13。Vander Laak，J。，G。Litjens和F. Ciompi，《组织病理学深度学习：通往诊所的道路》。 nat Med，2021。 27（5）：p。 775-784。 14。 ehteshami bejnordi，B。等人，对乳腺癌女性淋巴结转移的深度学习算法的诊断评估。 Jama，2017年。 318（22）：p。 2199-2210。 15。 Varga，Z。等人，KI-67免疫组织化学在2级乳腺癌中的可靠性如何？ 瑞士乳房和妇科病理学家的质量检查研究。 PLOS ONE，2012年。 7（5）：p。 E37379。 16。 Weinstein，R.S。等人，远程病理学，虚拟显微镜和整个幻灯片成像的概述：未来的前景。 Hum Pathol，2009年。 40（8）：p。 1057-69。 17。 办公室，N.A。，政府数字化转型：解决效率的障碍。 2023。 18。 2016，马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。Koch，S.，J。Schmidtke，M。Krawczak和A. Caliebe，多基因风险评分的临床实用性：关键的2023年评估。J社区基因，2023年。11。OTA，M。和K. Fujio，《免疫介导疾病精确医学的多摩学方法》。炎症，2021年。41（1）：p。 23。12。Arehart，C。等人，聚词风险评分预测炎症性肠病的诊断。Biorxiv，2022。13。Vander Laak，J。，G。Litjens和F. Ciompi，《组织病理学深度学习：通往诊所的道路》。nat Med，2021。27（5）：p。 775-784。14。ehteshami bejnordi，B。等人，对乳腺癌女性淋巴结转移的深度学习算法的诊断评估。Jama，2017年。318（22）：p。 2199-2210。15。Varga，Z。等人，KI-67免疫组织化学在2级乳腺癌中的可靠性如何？瑞士乳房和妇科病理学家的质量检查研究。PLOS ONE，2012年。7（5）：p。 E37379。16。Weinstein，R.S。等人，远程病理学，虚拟显微镜和整个幻灯片成像的概述：未来的前景。Hum Pathol，2009年。40（8）：p。 1057-69。17。办公室，N.A。，政府数字化转型：解决效率的障碍。2023。18。2016，马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。Goodfellow I，B.Y.，Courville A，深度学习。