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已接受文章
英国风湿病学会 (BSR) 最近发布了指导意见，帮助根据风险水平对患者进行分层，并建议高危人群患者采取自我隔离或防护措施 [1]。如果出现与 COVID-19 感染相符的症状，建议患者暂停免疫调节（糖皮质激素、羟氯喹和柳氮磺吡啶除外），并与风湿病学团队讨论重新开始治疗；病毒在症状消退后仍可能在某些人体内亚临床持续存在很长一段时间，这让医疗保健专业人员对在患者无症状时重新开始治疗感到一定程度的担忧。其他欧洲学会，例如西班牙风湿病学会 (SSR)，同样没有指定重新开始治疗的时间范围，而美国风湿病学会 (ACR) 建议在 COVID-19 检测呈阴性后或症状消退两周后重新开始治疗 [2,3]。与 BSR 不同的是，ACR 建议在出现感染症状时暂时停止使用柳氮磺吡啶，并建议停止使用非甾体抗炎药 (NSAID)，这与其他国际建议不同 [3]。尽管 SSR 没有具体说明是否继续使用羟氯喹，但他们指出，可以根据当地方案继续使用羟氯喹以及其他药物（例如白细胞介素 (IL)-6 或 IL-1 和 Janus 激酶 (JAK) 抑制剂）[2]；同样，ACR 建议在某些情况下可以继续使用 IL-6 抑制剂，作为共同决策过程的一部分 [3]。尽管各国机构一致同意对新诊断且疾病非常活跃的患者开始进行疾病改良治疗，从传统的低风险药物开始，但 BSR 提出了具体建议，例如在患者中酌情开始使用羟氯喹或柳氮磺吡啶，而不是甲氨蝶呤或来氟米特，或半衰期较短的药物（如依那西普）
接受的手稿
肥厚性心肌病（HCM）是最常见的心脏病，其特征是原发性左心室肥大通常是由肌节基因突变引起的。HCM中心脏重塑的基础机制仍然不完全理解。通过在多词水平上通过综合分析对HCM进行研究将有助于治疗HCM。使用HCM患者的心脏组织分别评估了分别通过核小体占用率和甲基甲基测序（NOME-SEQ）和RNA-SEQ评估 DNA甲基化和染色质访问性以及基因表达。与对照组相比，HCM心肌的转录组，DNA甲基甲基机和染色质可及性显示出多方面的差异。在转录组水平上，HCM心脏通过降低肉瘤和代谢基因表达并增加细胞外基质基因表达来返回胎儿基因程序。。在染色质可及性水平上，HCM心脏显示出不同基因组元素的变化。包括SP1和EGR1在内的几个转录因子（TF）在HCM中表现出胎儿样结合基序（NDRS）的胎儿样模式。尤其是，携带肌节突变的HCM小鼠模型中SP1或EGR1的抑制明显缓解了突变小鼠的HCM表型并逆转了胎儿基因重编程。总体而言，这项研究不仅提供了HCM心脏组织的高精度多摩学图，而且还通过介入HCM中的胎儿基因重编程来阐明治疗策略。
可接受疫苗清单
灭活疫苗 • KCONVAC • COVAXIN • BioNTech • Moderna • CanSinoBIO Convidecia • Spikevax • Janssen Claig COVID 疫苗 • AstraZeneca Vaxzevria • SK BIO Vaxzevria • SII Covishield • Gamaleya Sputnik V • Novavax Nuvaxovid • SII Covovax • Vector EpiVacCorona • ZhifeiLongcom ZIFIVAX • MVC-COV1901 42. 马来西亚 • 辉瑞 • Moderna • AstraZeneca • Sinovac • Sinopharm • Janssen • CanSinoBio
已接受稿件未经编辑
不同保真度之间的个体损失。他们展示了这些改进对几个基本多尺度材料建模挑战的影响，包括二维传热、相变和枝晶生长问题。在这些问题上，与没有此类约束的网络相比，所提出的多保真度、基于物理的约束将预测误差降低了一个数量级。这实现了与底层方程的直接数值解相当的精度。Sarkar 等人在题为“高维工程设计和校准的多保真度和多尺度贝叶斯框架”的论文中，提出了一种用于优化的多保真度建模和信息论顺序采样策略。该方法基于通过高斯过程对各种保真度信息源进行建模，并辅以有效的主动学习策略，这些策略涉及在多尺度架构中顺序选择最佳点。该策略通过压缩机转子的设计优化和微结构预测模型的校准来演示。在题为“工程设计深度强化学习案例研究：应用于流动雕刻微流体设备”的论文中，Lee 等人。通过克服基于进化优化的方法的一些关键弱点（即样本效率低和优化收敛速度慢），解决了如何设计微流体流动雕刻设备。本文将深度强化学习 (DRL) 技术应用于流体雕刻任务，并研究了迁移学习在加速目标流形设计方面的有效性。本文表明，与同类 GA 模型相比，DRL 能够使用明显更少的雕刻支柱来匹配 90% 的目标流形，并提供了一种解释学习模型的方法（使用主成分），而现有的流体雕刻方法无法提供这种解释。Lynch 等人在他们的论文《机器学习辅助拓扑优化数值参数调整》中，提出了一个基于 ML 的元学习框架来确定拓扑优化中的调整参数。这些参数是从过去进行的类似优化问题中学习到的，并根据当前的问题进行调整。这有助于避免手动参数调整中代价高昂的反复试验。在论文《数据驱动的设计空间探索和利用增材制造设计》中，Xiong 等人。提出了一种数据驱动的方法，用于在设计过程的连续阶段进行设计搜索和优化。他们在具体设计阶段使用贝叶斯网络分类器，在详细设计阶段使用高斯过程回归。通过定制踝关节支架的设计说明了该方法。Odonkor 和 Lewis 将数据驱动设计应用于复杂系统（特别是分布式能源资源）的运营策略设计。这篇论文的标题是“分布式能源系统控制策略的数据驱动设计”。最大化套利价值的问题被表述为优化问题，并使用重新解决
接受的文章预览
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