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Farnesyl转移酶KO-2806将复发性肿瘤重新敏感为RAS抑制
这项研究采用纳米颗粒亲和力珠技术来分离石油的DNA。研究确定了来自石油提取物（PDNA）的3,159,020个DNA序列，主要来自环境DNA（EDNA）。这项研究表明，石油如何通过与周围环境的分子交流捕获大量的埃德纳，包括古代（paedna）和更近代的碎片（predna）。建立了一种学术上严格的“大型筛查方法”来识别这些碎片，揭示了最原始的原位DNA（Oridna）的显着损失。有趣的是，Paedna的持久性提供了超过传统化石的宝贵生态和进化见解。石油被认为是新发现的化石，它通过发现海洋物种，祖先鸟类和未分类的古代人类种类的古老存在，揭示了地球的隐藏历史。此外，该研究还阐明了当地灭绝的动物的轨道，包括牛，火鸡和猕猴桃鸟。值得注意的是，这些古老的DNA（ADNA）片段不显示
在语音元结构中揭示多功能机械智能，利用物理储层计算
自主系统的最新进展促使对下一代自适应结构和材料的强烈需求，以在其机械域中拥有更多的内置智能，即所谓的机械智能（MI）。以前的MI尝试主要集中在特定的设计和案例研究上，以实现MI的有限方面，并且在以有效而有效的方式构建和整合智能的不同元素时缺乏系统的基础。在这里，我们提出了一种新方法，以通过物理储层计算（PRC）框架实现集成的多功能MI来创建所需的基础。也就是说，同时体现了计算能力和智力的各种要素，即直接在机械领域中的感知，决策和指挥，从传统的自适应结构中推进了仅依赖附加数字计算机的常规自适应结构，这些结构仅依赖于附加的数字计算机和大量的电子设备来实现智能。作为一个示例平台，我们通过利用隐藏在其高度自由的非线性动力学中的PRC功率来构建具有MI集成元素的机械智能语音元结构。通过分析和实验研究，我们发现了从自我调整波控制到基于波浪的逻辑门的多种自适应结构功能。这项研究将为建立未来的新结构提供基础，这些新结构将极大地超过最新的现状，例如降低功耗，更直接的互动以及在严酷的环境或在网络攻击下更好的生存能力。此外，它将在不承担板载计算机的负担不足的情况下向系统中添加新功能和自主权。
揭示蛋白质集合：用于X射线晶体学和冷冻EM
1加利福尼亚大学旧金山分校的生物工程和治疗科学系，加利福尼亚州旧金山，美国2结构生物学计划，CUNY高级科学研究中心，纽约，纽约，纽约，10031 3博士。生物学计划，研究生中心 - 纽约市纽约市，纽约，纽约10016 4 Atomwise，Inc。，旧金山，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国5化学和生物化学系，纽约市城市学院，纽约，纽约，纽约，10031年，10031年10031 6 Ph.D.生物化学，生物学和化学方案，研究生中心 - 纽约市城市大学，纽约，纽约10016†当前地址：重播，5555 Oberlin Drive，Ste。 120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。 传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。 然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。 为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。 但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。 为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。 Phenix，Refmac，Buster）。生物学计划，研究生中心 - 纽约市纽约市，纽约，纽约10016 4 Atomwise，Inc。，旧金山，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国5化学和生物化学系，纽约市城市学院，纽约，纽约，纽约，10031年，10031年10031 6 Ph.D.生物化学，生物学和化学方案，研究生中心 - 纽约市城市大学，纽约，纽约10016†当前地址：重播，5555 Oberlin Drive，Ste。120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。 传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。 然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。 为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。 但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。 为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。 Phenix，Refmac，Buster）。120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。Phenix，Refmac，Buster）。这些QFIT中的这些算法改进是由跨蛋白质范围的上级和几何指标证实的。重要的是，与更复杂的多拷贝集合模型不同，可以在大多数主要的模型构建软件中手动修改QFIT生产的多构形式模型（例如，coot）和拟合度可以通过使用标准管道来进一步改善（例如通过减少创建多配量模型的障碍，QFIT可以促进有关大分子构象动力学和功能之间关系的新假设的发展。
使用无监督机器学习揭示进行性核上性麻痹的萎缩时空模式
我们的队列包括 426 例进行性核上性麻痹病例，其中 367 例至少接受过一次随访扫描，另 290 例为对照。在进行性核上性麻痹病例中，357 例临床诊断为进行性核上性麻痹 - 理查森综合征，52 例为进行性核上性麻痹 - 皮质变异（进行性核上性麻痹 - 额叶、进行性核上性麻痹 - 言语/语言或进行性核上性麻痹 - 皮质基底节），17 例为进行性核上性麻痹 - 皮质下变异（进行性核上性麻痹 - 帕金森病或进行性核上性麻痹 - 进行性步态冻结）。亚型和分期推断应用于从基线结构（T1 加权）MRI 扫描中提取的体积 MRI 特征，然后用于对随访扫描进行亚型和分期。随访中的亚型和分期用于验证亚型和分期分配的纵向一致性。我们进一步比较了每种亚型的临床表型，以深入了解进行性核上性麻痹病理、萎缩模式和临床表现之间的关系。
通过机器学习Web应用程序揭示人类安全策略的可持续发展目标
本文介绍了基于机器学习（ML）的方法来整合人类安全（HS）和可持续发展目标（SDG）。起源于1990年代，HS专注于战略性，以人为中心的干预措施，以确保全面的福利和韧性。它与可持续发展目标紧密一致，共同构成了全球可持续发展计划的基础。我们的方法涉及使用专家宣传的关键字和高级ML技术将44个报告映射到17个可持续发展目标，从而产生了基于Web的SDG映射工具。该工具专门针对HS-SDG Nexus量身定制，从而可以分析13个新报告及其与可持续发展目标的连接。通过此，我们发现了详细的见解，并在报告与全球目标之间建立了牢固的联系，从而对HS与可持续发展之间的相互作用有细微的了解。这项研究提供了一个可扩展的框架，以探索HS与巴黎议程之间的关系，为学者和决策者提供了实用，有效的资源。
对子宫内膜异位症的诊断景观的全面综述：评估工具，揭示优势和确认局限性
子宫内膜异位症是一种普遍但经常诊断的疾病，其特征是子宫外的子宫内膜样组织，导致明显的发病率和生活质量受损。及时，准确的子宫内膜异位症对于有效管理和改善患者预后至关重要。本综述提供了当前子宫内膜异位症诊断局势的全面概述，包括临床评估，成像方式，生物标志物和腹腔镜检查。对每种诊断方法的优势和局限性进行了严格评估，以及诸如诊断延迟和发现误解之类的挑战。审查强调了多学科合作，标准化诊断方案以及正在进行的研究以提高诊断准确性并促进早期干预的重要性。通过应对这些挑战并利用新兴技术，医疗保健专业人员可以改善子宫内膜异位症的诊断和管理，最终增强受影响个人的福祉。
揭示影响OTT享受的最重要因素：印度学生的定量研究
[1]。Bhetwal，d。，＆Scaria，f。研究消费者行为和影响OTT流媒体平台采用的因素。（http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/bitstream/repository/18740/1/group%209.pdf on 12/3/2024）[2]。Ghalawat，S.，Yadav，E.，Kumar，M.，Kumari，N.，Goyal，M.，Girdhar，A。，＆Agarwal，S。（2021）。影响消费者在顶部（OTT）平台上进行流媒体选择的因素。印度扩展教育杂志，57（3），99-101。 [3]。 Gupta，A.，Verma，M。S.，Toteja，R。和Narang，D。（2021）。 对影响用户对OTT行业采用的因素的探索性分析。 国际科学，工程与管理杂志（IJSEM），6（5），44-49。 [4]。 Kumari，T。（2020）。 一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。 国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。 [5]。 Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。印度扩展教育杂志，57（3），99-101。[3]。Gupta，A.，Verma，M。S.，Toteja，R。和Narang，D。（2021）。 对影响用户对OTT行业采用的因素的探索性分析。 国际科学，工程与管理杂志（IJSEM），6（5），44-49。 [4]。 Kumari，T。（2020）。 一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。 国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。 [5]。 Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。Gupta，A.，Verma，M。S.，Toteja，R。和Narang，D。（2021）。对影响用户对OTT行业采用的因素的探索性分析。国际科学，工程与管理杂志（IJSEM），6（5），44-49。[4]。Kumari，T。（2020）。 一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。 国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。 [5]。 Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。Kumari，T。（2020）。一项关于印度高层（OTT）视频服务增长的研究。国际人文与社会科学研究杂志（IJLRHSS），第3（9）期，第68-73页。[5]。Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。 影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。 国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。 [6]。 lim，C。（2021）。 检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。 [7]。 Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。 是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？ 混合方法探索。 国际人类交互杂志，1-17。 [8]。 Sant，S。（2019）。Lee，C。C.，Lee，L。W.和Lim，H。S.（2019）。影响超级服务的因素：扩展的技术接受模型。国际跨学科研究杂志，8（1），1-21。[6]。lim，C。（2021）。检查影响本地IPTV用户通过其本地IPTV服务订阅全球OTT服务的因素。[7]。Periaiya，S。和Nandukrishna，A。T.（2023）。是什么推动了OTT视频流平台中的用户粘性和满意度？混合方法探索。国际人类交互杂志，1-17。[8]。Sant，S。（2019）。Sant，S。（2019）。一项研究导致在印度千禧一代消费者中采用OTT服务的因素。国际多学科研究与技术杂志，1（2），30-47。（从https://ijmrtjournal.com/wp- content/uploads/2020/09/a-study-on-in-factors-in-factors-to-adeption-of-ott-ott-ott-ijmrt.pdf）[9]。Sridevi，R。（2021）。对OTT平台上消费者偏好的比较研究，特别提及Netflix和Hotstar。UTKAL历史研究杂志，ISSN：0976-2132 Vol.-34（XX），12-131。从（https://www.researchgate.net/profile/dr-r-rsridevi/publication/371377827_a_comparative_study_study_on_the_consumer_preference_preference_on__ ott_platform_with_special_reference_to_netflix_and_hotstar/links/64815cccb3dfd73b776b eced/a-comparative-study-on-the-consumer-preference-on-ott-platform-with-special- reference-to-netflix-and-hotstar.pdf) [10].Tsai，J.C.，Chen，L。Y.，＆Cai，M。H.（2023）。 探索使用OTT视频流平台的意图，《国际组织创新杂志》，第15（4）页。Tsai，J.C.，Chen，L。Y.，＆Cai，M。H.（2023）。探索使用OTT视频流平台的意图，《国际组织创新杂志》，第15（4）页。
利用初级视觉皮层的生物物理模拟揭示电流源和电流吸收器的电路机制
摘要 局部场电位 (LFP) 记录反映了脑组织中电流源密度 (CSD) 的动态。突触、细胞和电路对电流汇和源的贡献尚不清楚。我们使用公共 Neuropixels 记录和基于模拟 17 种细胞类型的 50,000 多个神经元的 Hodgkin-Huxley 动力学的详细电路模型在小鼠初级视觉皮层中研究了这些情况。该模型同时捕获了脉冲和 CSD 反应并展示了双向分离：通过调整突触权重可以改变放电率，对 CSD 模式的影响很小，通过调整树突上的突触位置可以改变 CSD，对放电率的影响很小。我们描述了丘脑皮层输入和循环连接如何在视觉反应早期塑造特定的汇和源，而皮层反馈在后期对它们产生重大改变。这些结果建立了宏观脑测量（LFP/CSD）与基于微观生物物理学的神经元动力学理解之间的定量联系，并表明 CSD 分析为建模提供了强大的约束，超出了考虑尖峰的约束。
使用一组可解释的人工智能模型揭示协同药物反应的表达特征
复杂的机器学习模型有望通过帮助医生根据分子特征选择最佳的抗癌药物组合来彻底改变急性髓系白血病 (AML) 等疾病的治疗。虽然准确的预测很重要，但了解抗癌药物协同作用的潜在分子基础也同样重要。可解释的人工智能 (XAI) 为数据驱动的癌症药理学提供了一种有前途的新途径，将高度准确的模型与可解释的模型决策见解相结合。然而，由于癌症转录组数据具有高度相关性和高维性，我们发现现有的 XAI 方法在应用于大型转录组数据集时并不理想。我们展示了一种基于模型集成的新方法如何帮助提高解释的质量。然后，我们使用我们的方法来证明造血分化特征是各种抗 AML 药物组合协同作用的基础。
在人工耳蜗电极阵列插入中发现脆弱的阶段：体外模型的见解
目标：这项研究的目的是提高我们对插入侧壁耳蜗电极阵列涉及的机械的理解。设计：三名经验丰富的外科医生进行了一系列30个插入实验。根据已建立的软手术指南，在先前验证的人工颞骨模型中进行了实验。使用体外设置使我们能够全面评估相关参数，例如插入力，当经压力内压力和精确的电极阵列在受控且可重复的环境中。结果：我们的发现表明，在插入的后半部分中，强烈的后偏压瞬变更频繁，并且重新填充电极阵列是这种现象中的一个明显因素。对于选择最佳插入速度，我们表明，平衡缓慢运动以限制速度限制持续时间的缓慢运动至关重要，以限制震颤引起的压力尖峰，这挑战了一个普遍的假设