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重建宗教 - Chicago Unbound
如何解释这种转变？本文从外部政治角度阐述了自由行使和政教分离条款法理学的变化，将其视为相互竞争的利益集团之间的政治冲突的结果。通过关注宗教在政治两极分化、迅速脱离教派以及资助宗教学校的策略转变中的作用，这种政治视角具有超越传统法律文本、历史和先例的解释和预测能力。通过运用这种方法，我们预测结构性优先主义将改变第一修正案的原则，并为其自身的巩固提供物质基础。但宗教条款的政治历史也表明，法律范式可能会变得不稳定，并可能受到政治人口结构长期变化的威胁，这表明法院新兴的宗教自由模式既有外部限制，也有可能的阻力来源。
被禁止入狱 - Chicago Unbound
没有哪项新冠疫情刺激方案像多轮无附加条件的现金支付那样引起公众关注。第一轮支票由国会于 2020 年 3 月批准，在政治上取得了巨大成功，以至于特朗普总统坚持在邮件中附上一封私人信件；1 第二轮支票于 2020 年 12 月通过，可能已经扭转了参议院的控制权；2 第三轮支票是拜登总统 2021 年初立法议程的核心。3 每一轮支票都是在一连串的综合立法中通过的，在高度两极分化的国家环境中，这种情况越来越常见。4 在通过立法和分配刺激计划的巨大时间和后勤限制下，国会依靠税法和美国国税局 (IRS) 在疫情期间向数百万美国人紧急支付款项。5
人类决策权 - Chicago Unbound
计算技术的最新进展引发了人们对权力从人类转移到机器决策者的担忧。从监禁到贷款审批再到大学申请，企业和国家行为者越来越依赖机器学习工具（人工智能的一个子集）来分配商品和执行强制措施。人们认为机器学习工具正在以牺牲重要个人利益的方式取代甚至消灭人类机构。对这种担忧的一种新兴法律回应是人类决策权。欧洲法律已经在《通用数据保护条例》中采纳了这一想法。美国法律，特别是在刑事司法领域，已经朝着同一方向发展。但没有一个司法管辖区准确定义这项权利的含义，也没有为其创建提供明确的理由。本文探讨了人类决策权的法律可能性。我首先定义了该权利应用于国家行动的技术可行性条件。为了理解其技术谓词，我指定了机器决策与人类决策不同的边界。这种技术背景化使我们能够细致入微地探索人类和机器决策之间的差距是否具有规范意义。基于这种技术核算，我随后分析了人类决策权的规范性利害关系。我考虑了三个潜在的规范性理由：（a）呼吁个人利益参与和给出理由；（b）担心国家行动的推理不足或个性化；（c）基于负面外部性的论点。仔细分析这三个理由表明，国家采用人类决策权没有普遍的理由。对于缺乏充分理由或不准确的决定的规范性担忧，对法律想象力有着特别强大的影响力，最好通过其他方式来解决。同样，对于算法工具造成社会权力不对称的担忧，也不能通过人类决策权来抵消。事实上，现有证据并没有坚定地支持人类决策权，而是暂时指向一种与之相反的“经过良好校准的机器决策权”，认为它最终在规范上更有依据。
人类决策权 - Chicago Unbound
摘要 计算技术的最新进展引发了人们对权力从人类转移到机器决策者的担忧。从监禁到贷款审批再到大学申请，企业和国家行为者越来越依赖机器学习工具（人工智能的一个子集）来分配商品和执行强制措施。人们认为机器学习工具正在以牺牲重要个人利益的方式取代甚至消灭人类能动性。对这种担忧的一种新兴法律回应是人类决策权。欧洲法律已经在《通用数据保护条例》中采纳了这一想法。美国法律，尤其是在刑事司法领域，已经朝着同一方向发展。但没有一个司法管辖区准确定义这项权利的含义，也没有为其创建提供明确的理由。本文探讨了人类决策权的法律可能性。我首先定义了该权利应用于国家行动的技术可行性条件。为了理解其技术谓词，我指定了机器决策与人类决策不同的边界。这种技术背景化使我们能够细致入微地探索人类和机器决策之间的差距是否具有规范意义。基于这种技术核算，我随后分析了人类决策权的规范性利害关系。我考虑了三个潜在的规范性理由：（a）呼吁个人利益参与和给出理由；（b）担心国家行动的推理不足或个性化；（c）基于负面外部性的论点。仔细分析这三个理由表明，国家采用人类决策权没有普遍的理由。对于缺乏充分理由或不准确的决定的规范性担忧，对法律想象力有着特别强大的影响力，最好通过其他方式来解决。同样，对于算法工具造成社会权力不对称的担忧，也不能通过人类决策权来抵消。事实上，现有证据并没有坚定地支持人类决策权，而是暂时指向一种与之相反的“经过良好校准的机器决策权”，认为它最终在规范上更有依据。
2018-2019 学年法学院公告 - Chicago Unbound
Daniel Abebe，文学士、文学硕士、法学博士、哲学博士，副教务长，Harold J. 和 Marion F. Green 法学教授，Walter Mander 教学学者 Aziza Ahmed，文学士、理学硕士、法学博士，法学客座教授 Albert W. Alschuler，文学士、法学学士，Julius Kreeger 法学和犯罪学名誉教授 Clifford Ando，文学士、哲学博士，David B. 和 Clara E. Stern 教授；古典文学和历史学教授、古代宗教研究中心联席主任 Josh Avratin，文学士、法学博士，法学助理教授 Douglas G. Baird，文学士、法学博士，Harry A. Bigelow 杰出服务法学教授 William Baude，理学士、法学博士，法学教授和 Aaron 主任研究学者 Omri Ben-Shahar，文学士、法学士、博士、法学博士，Leo and Eileen Herzel 法学教授和 Kearney 科斯-桑多法律与经济研究所主任 Lisa E. Bernstein，文学士、法学博士，Wilson-Dickinson 法学教授 Emily Buss，文学士、法学博士，Mark and Barbara Fried 法学教授 Mary Anne Case，文学士、法学博士，Arnold I. Shure 法学教授 Anthony Casey，文学士，法学博士、法学教授
使用超绩效LC-MS/MS
lurbinectedIn（Zepzelca 1）（图1）是一种选择性抑制剂，它优先与位于DNA基因启动子的富含GC的调节区域中的鸟嘌呤结合[1，2]。因此，该药物阻止了转录因子与其识别序列的结合，抑制了致癌转录并导致肿瘤细胞凋亡[3]。通过抑制与肿瘤相关巨噬细胞的作用转录，Lurbinectedin还会影响肿瘤微环境景观[4]。2020年6月15日，美国食品药品监督管理局在小细胞肺癌中加速批准了lurbinectedin单药治疗，该疗法从基于铂的一线化学疗法中复发。迄今已报道了用于量化血浆中的lurbinectedin的两种生物分析测定。第一个专注于非人类等离子体中的lurbinectedin定量（即小鼠，大鼠，狗，非人类灵长类动物[NHPS]和mini-pig）[5]。第二个[6]改编了非人类方法，使其适用于旨在阐明com-pount的处置，消除和代谢分析的大规模平衡研究中收集的人类样本[7]。然而，早期和晚期临床试验需要更快的方法来准确量化较大样品批次中的lurbinectedin总血浆浓度。lurbinectedin的肝萃取比为0.19 [8]，并且是高度蛋白质结合的[7]。因此，通过暴露响应模型将安全性和有效性结果与与lberbinectedin治疗相关的安全性和有效性与治疗素的治疗相关时，lurbinectedin的未结合浓度比总浓度更为相关。人口药代动力学（PK）分析与443名癌症患者的数据显示，血浆蛋白结合（PPB）影响了lurbinectedin的总清除率；高α-1酸糖蛋白（AAG）和低白蛋白将总血浆清除率降低了28％和20％[8]。为此，进行了体外PPB实验，以估计AAG和白蛋白的分离速率常数，并与总浓度一起使用，并且患者的单个AAG和白蛋白水平可导致LurbinectedIn unbounted Innoffation浓度。这些体外实验的PPB方法是快速平衡透析（红色），其中血浆用磷酸盐缓冲盐水（PBS）稀释。因此，需要在血浆中定量Lurbinectedin的血浆方法的重新验证：需要PBS。在非临床物种（大鼠和NHP）以及在质量平衡研究中用无线电标记的lurbinectedin治疗的晚期癌症患者以及在质量平衡研究中用无线电标记的lurbinectedin治疗的晚期癌症患者中，在体外和体内实验描述了Lurbinectedin的倾向和代谢途径，并在其中描述了[7]。Plasma metabolic profiling demonstrated that major circulating metabolites (% compared with parent compound) were N -desmethyl-lurbinectedin or metabolite 6 (M6; 0.4% and 10.4% in NHPs and patients, respectively) and 1 0 ,3 0 -dihydroxy-lurbinectedin or metabo- lite 4 (M4; 0.9% and 14.3% in NHPs and patients, 分别）。因此，
2025-2028 年流行力量基金战略
2016 年，Unbound Philanthropy 资助了一项探索性研究，探讨了在英国发展流行文化以促进社会变革领域的潜力 1 。该研究的灵感来自美国建立流行文化协会的工作，Unbound 是该协会的创始管理合伙人之一。流行文化协会倡导讲故事和叙事转变，为种族社区和移民开展变革工作。2021 年，Alice Sachrajda 和 Marzena Zukowska 随后进行的研究发现，英国确实有潜力和兴趣设立这样一个基金，重点关注种族和移民正义 2 。受研究结果的启发，Alice Sachrajda 和 Unbound Philanthropy 着手将这一愿景变为现实。在引入另外四个资助伙伴后，流行音乐力量基金诞生了。
KSQ-4279：一种用于治疗具有同源重组缺陷癌症的第一类USP1抑制剂
•KSQ-4279是一种可逆的，具有ki = 1.2nm的USP1的变构抑制剂•ksq-4279绑定和未结合的USP1结构均已解决，揭示了诱导的拟合机构
使用机器学习建模算法确定小分子药物的血脑屏障渗透
1。Dolgikh E等。QSAR模型的脑对铂分隔系数，KP，UU，大脑：将P-糖蛋白外排纳入变量。2016。2。Friden M等。 使用大脑和脑脊髓液中未结合药物浓度的新型数据集的大鼠和人类结构 - 脑暴露关系。 2009。 3。 Pedregosa F等； Scikit-Learn：Python中的机器学习。 2011。 4。 rdkit：开源化学信息学； http://www.rdkit.orgFriden M等。使用大脑和脑脊髓液中未结合药物浓度的新型数据集的大鼠和人类结构 - 脑暴露关系。2009。3。Pedregosa F等； Scikit-Learn：Python中的机器学习。2011。4。rdkit：开源化学信息学； http://www.rdkit.org
pinder：蛋白质相互作用数据集和评估资源
蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）是理解生物学过程并在治疗进步中起关键作用的基础。作为PPI增益吸引力的深度学习对接方法，基准测试协议和针对有效培训的数据集，用于有效培训和评估其在现实世界情景中的一般性功能和绩效。旨在克服现有方法的局限性，我们引入了Pinder，这是一个全面的注释数据集，该数据集使用结构聚类来得出非冗余接口的数据拆分和In-Incon-Includes holo（bound），apo（Unbound），apo（Unbound）和组合预测的结构。Pinder由2,319,564个二聚体PPI系统（最高2500万个增强PPI）和1,955个高质量测试PPI组成，并删除了接口数据泄漏。在方面，Pinder提供了一个带有180个二聚体的测试子集，可与Alphafold-Multimer进行比较，而没有任何接口泄漏其训练集。毫不奇怪，Pinder-Bench-Mark表明，在漏水测试集评估时，现有对接模型的性能被高估了。最重要的是，通过在Pinder界面聚集的分裂上重新培训，我们表明训练分裂的基于接口群集的采样，以及多样化且较少的漏水验证拆分，可实现强大的概括改进。