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Tursky ML等。 “错误校正的超过下一代...
s7表：目标读取深度对相对于3000倍深度值所显示的成本和时间的影响。在500x，1000x，2000x，3000x，4000x和5000x的特定读取深度上进行参数与序列144个样本的比较，相对于3000x深度的值显示（BOLD表示）。生物信息学分析的时间涵盖了从RAW NGS数据到变体列表的输出的管道，不包括此列表的策划。可以通过在每次运行中包括较大数量的样本来实现较低的读取深度（500倍）。这需要每144个样本的成本和时间进行准备和定量，并且由于每次运行的样本数量增加和较小的原始数据文件，总成本降低了0.8倍，总时间减少了0.7。增加深度，以实现非常低的VAF的准确测序，总体上总成本和时间要求提高了1.1至1.3倍。以小时和澳元的原始值参考S8表。
在前列腺癌中使用PARP抑制剂
结果：21例（75％）患者可检测到CtDNA突变。最常见的突变基因是Crebbb（54％，15/28），KMT2D（50％，14/28），STAT6（29％，8/28），Card11（18％，5/28）（18％，5/28），PCLO（14％，4/28），EP300（14％，4/28），11％，BCL2（11％，3/28） 3/28），突变频率> 10％。患有可检测的CTDNA突变的患者倾向于出现晚期Ann Arbor期（III-IV）（p = 0.009），高FLIPI风险（3-5）（p = 0.023）和严重的淋巴结受累（编号涉及区域≥5）（p = 0.02）。此外，我们发现，晚期Ann Arbor阶段，高危FLIPI，乳酸脱氢酶升高（LDH：0 - 248U/L）的患者中的平均VAF较高，晚期病理学级，骨髓受累（BMI）和淋巴结的参与。此外，KMT2D，EP300和STAT6突变与下PFS相关（P <0.05）。
文章 石灰石采石场爆炸引起的地面振动预测：一种人工智能方法
摘要：地面振动是爆破活动最不利的环境影响之一，会对邻近的房屋和建筑物造成严重损坏。因此，有效预测其严重程度对于控制和减少其复发至关重要。不同的研究人员提出了几种常规振动预测方程，但大多数仅基于两个参数，即单位延迟使用的炸药量和爆炸面与监测点之间的距离。众所周知，爆破结果受许多爆破设计参数的影响，例如负担、间距、火药系数等。但这些都没有被考虑在任何可用的常规预测器中，因此它们在预测爆炸振动时显示出很高的误差。如今，人工智能已广泛应用于爆破工程。因此，本研究采用了三种人工智能方法，即高斯过程回归 (GPR)、极限学习机 (ELM) 和反向传播神经网络 (BPNN)，来估计印度 Shree Cement Ras 石灰石矿爆破引起的地面振动。为了实现该目标，从矿场收集了 101 个爆破数据集，其中粉末系数、平均深度、距离、间距、负担、装药重量和炮泥长度作为输入参数。为了进行比较，还使用相同的数据集构建了一个简单的多元回归分析 (MVRA) 模型以及一种称为多元自适应回归样条 (MARS) 的非参数回归技术。本研究是比较 GPR、BPNN、ELM、MARS 和 MVRA 以确定其各自预测性能的基础研究。八十一 (81) 个数据集（占总爆破数据集的 80%）用于构建和训练各种预测模型，而 20 个数据样本（20%）用于评估所开发的预测模型的预测能力。使用测试数据集，将主要性能指标，即均方误差 (MSE)、方差解释 (VAF)、相关系数 (R) 和判定系数 (R2) 进行比较，作为模型性能的统计评估指标。本研究表明，与 MARS、BPNN、ELM 和 MVRA 相比，GPR 模型表现出更出色的预测能力。GPR 模型显示最高的 VAF、R 和 R 2 值分别为 99.1728%、0.9985 和 0.9971，最低的 MSE 为 0.0903。因此，爆破工程师可以采用 GPR 作为预测爆破引起的地面振动的有效且合适的方法。
Dragen TSO 500分析软件发行说明
•已知某些区域难以顺序。一个例子是TERT启动子区域。尽管可以在TERT启动子区域进行测序，但由于测序区域的GC含量富含GC，该位置可能会导致覆盖率较低。另一个示例区域是PMS2基因，该基因与伪基和读取可能无法正确对齐。通常，TSO 500面板旨在针对独特的区域，并且该软件在小型变体中说明了每个基因组位置的背景噪声。此设计旨在防止误报。分析性能的分析性能是评估整个面板的，而不是每个基因或外显子。但是，由于这些挑战，由于高背景噪声，产品清单中涵盖的某些区域被排除在分析之外。使用标志在VCF中识别所有排除的变体。此块列表包括以下基因：HLA-A，HLA-B，HLA-C，KMT2B，KMT2C，KMT2D，KMT2D，CHRY和VAF> 1％的位置发生在60个基线样本中的六个或更多。可以根据当地Illumina代表的要求获得排除站点的块列表。
人工智能应用，用于在下弗里利亚平原（意大利东北）
地热能作为可持续和清洁能源取决于储层温度的准确估计。理解含水层温度对于优化低率地地热系统开发至关重要。预测算法的进步可以提高地热效率，而间接温度测量的常规方法和地球化学分析中的假设会导致不确定性。作为一种措施，本研究对六种机器学习算法进行了全面评估，包括极端梯度提升（XGBoost），决策树，广义回归神经网络，极端的随机树，径向基础功能和弹性网。我们采用了基本绩效指标，包括确定系数（R 2）得分，均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和差异（VAF）来阐明其预测精度和较低的Friulian Plain（Northerian Plain（Northerian Plain）（Northerev）（easterth）的预测准确性和普遍性作用。在经过审查的Al Gorithm中，XGBoost成为一个预测的示例，在测试数据集中取得了0.9930的显着r 2分数，始终为0.788，MAE为0.587，MAE为0.587，MAPE，MAPE为1.909，MAPE为1.909，高VAF为99.30，其出色的精确度和强大的精确度和强大的精确度。值得注意的是，其他四个模型的性能比XGBoost稍弱，而弹性网显示中等的预测能力，这说明了数据库的复杂性。进行了灵敏度分析，以确定影响温度预测的主要因素。与其他算法相比，Wilcoxon签名的秩检验证实了XGBoost在估计地热温度方面的出色性能，统计证据支持其精度和可靠性。用于不确定性分析的蒙特卡洛模拟强调了模型选择，准确性和不确定性管理在较低弗里利亚平原的地热项目计划中的重要性。在考虑的参数中，碳酸氢盐在0.51时的最高显着性，这对于准确的温度预测至关重要，因为它的缓冲能力直接影响水的热特性。镁和电导率每种都有0.11的贡献，也起着重要作用，因为它们对水的保留和分布能力的影响。水深为0.08，对预测模型中的温度曲线也有很大的影响。总而言之，在下部弗里利亚平原中，碳酸盐储层中XGBoost对含水层温度的准确预测强调了其优化地热资源的价值，并突出了对温度的最重要影响。
RMC-6291的初步安全性和抗肿瘤活动，A ...
缩写：AE，不利事件； AST，天冬氨酸转移酶； AUC，曲线下方的区域；出价，每天两次； C，循环； CDX，细胞系衍生的异种移植物； CR，完全响应； CRC，结直肠癌； ctDNA，循环肿瘤DNA； CYPA，环磷脂A； D，白天； DCR，疾病控制率； DLT，剂量限制毒性；心电图，心电图； ECOG-PS，东部合作肿瘤学组绩效状况； G12CI，G12C抑制剂； GDP，鸟苷二磷酸盐； GTP，三磷酸鸟嘌呤； Kras，Kirsten大鼠肉瘤病毒癌基因同源物； NSCLC，非小细胞肺癌； ORR，客观响应率； PD，进行性疾病； PDAC，胰腺导管腺癌； PDX，患者衍生的异种移植物； PK，药代动力学； PO，口头； PR，部分反应； PRU，未经证实的部分反应； QD，每天一次； RAF，快速加速的纤维肉瘤；拉斯，老鼠肉瘤； RBD，RAS结合域；恢复，实体瘤的反应评估标准； RTK，受体酪氨酸激酶； SAE，严重的不利事件； SD，稳定疾病；草皮;直径的总和； TRAE，与治疗相关的不良事件； VAF，变体等位基因频率； wt，野生型。
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提高亚太地区患者获得癌症NGS检测的机会：
ACE 护理效能机构 APAC 亚太地区 APCM 先进精准癌症医学 C-CAT 癌症基因组学和先进治疗中心 cDx 伴随诊断 CGP 综合基因组分析 CGT 临床遗传/基因组检测 CRC 结直肠癌 DALY 伤残调整生命年 DRUP 药物重新发现协议 EMR 电子病历 EU 欧洲 ESMO 欧洲肿瘤医学协会 FDA 食品药品管理局 GDP 国内生产总值 GEP 基因组学教育计划 GMC 基因组医学中心 GMS 基因组医学服务 HCP 医疗专业人士 HIRA 健康保险审查和评估服务 HTA 卫生技术评估 IVD 体外诊断 KPI 关键绩效指数 KPMNG 韩国精准医学网络小组 LDT 实验室开发测试 LIS 实验室信息系统 MIR 死亡率与发病率比 MFDS 食品药品安全部 MHLW 厚生劳动省 MSAC 医疗服务咨询委员会 MTB 分子肿瘤委员会 NCCP 国家癌症控制计划 NECA 国家循证医学医疗保健合作机构 NGP 国家基因组平台 NGS 下一代测序 NHS 国家医疗服务体系 NICE 国家健康与临床优化研究所 NSCLC 非小细胞肺癌 OS 总生存期 PAG 患者权益组织 PFS 无进展生存期 PMI 精准医疗计划 PPM 个性化和精准医疗 QALY 质量调整生命年 QoL 生活质量 RWE 真实世界证据 SGT 单基因检测 TMB 肿瘤突变负担 UK 英国 VAF 价值评估框架 WGS 全基因组测序
碳捕获，利用率和存储中的地下地形空间智能：离岸存储站点选择的机器学习方法
本研究介绍了一个创新的数据驱动和机器学习框架，旨在准确预测特定离岸CO 2存储站点的站点筛选研究中的站点分数。框架无缝将各种地下地面地面数据源与人类辅助专家加权标准集成在一起，从而提供了高分辨率筛选工具。量身定制，以适应不同的数据可访问性和标准的重要性，这种方法考虑了技术和非技术因素。其目的是促进与碳捕获，利用率和存储相关的项目的优先位置（CCUS）。通过汇总和分析地理空间数据集，该研究采用机器学习算法和专家加权模型来识别合适的地质CCUS区域。此过程遵守严格的安全性，风险控制和环境指南，以解决人类分析可能无法识别模式并在合适的现场筛选技术中提供详细见解的情况。这项研究的主要重点是弥合科学探究和实际应用之间的差距，从而促进了CCUS项目实施时明智的决策。严格的评估包括地质，海洋学和环保指标为决策者和行业领导者提供了宝贵的见解。确保已建立的离岸CO 2存储设施的准确性，效率和可扩展性，建议的机器学习方法进行基准测试。这种全面的评估包括使用机器学习算法，例如极端梯度提升（XGBoost），随机森林（RF），多层极限学习机器（MLELM）和深神经网络（DNN），以预测更合适的场地分数。在这些Al Gorithm中，DNN算法在现场得分预测中最有效。DNN算法的优势包括非线性建模，功能学习，规模不变性，处理高维数据，端到端学习，转移学习，表示形式学习和并行处理。The evaluation results of the DNN algorithm demonstrate high accuracy in the testing subset, with values of AAPD (Average Absolute Percentage Difference) = 1.486 %, WAAPD (Weighted Average Absolute Percentage Difference) = 0.0149 %, VAF (Variance Accounted For) = 0.9937, RMSE (Root Mean Square Error) = 0.9279, RSR (Root Sum of Squares Residuals) = 0.0068和r 2（确定系数）= 0.9937。