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采用 Orbitrap Astral 质谱仪进行高通量 PROTAC 化合物筛选工作流程，针对目标蛋白质降解进行精确的非标记定量
通用实验室设备。不用于诊断程序。© 2024 Thermo Fisher Scientific Inc. 保留所有权利。除非另有说明，所有商标均为 Thermo Fisher Scientific 及其子公司的财产。Waters 和 MassPREP 是 Waters Corp 的商标。Promega 是 Promega Corp 的商标。IonOpticks 和 Aurora Frontier 是 IonOpticks Pty Ltd 的商标。Spectronaut 和 directDIA 是 Biognosys AG 的商标。MSAID 和 CHIMERYS 是 MSAID GmbH 的商标。Python 是 Python 软件基金会的商标。AN003390-EN 1124
揭开克罗恩病的面纱：抗聚糖抗体（ACCA、ALCA、AMCA）可提高诊断准确性，同时提供预后价值，尤其是对于 ASCA 血清阴性患者
抗聚糖抗体 (AGA) 包括 ACCA（抗壳聚糖苷）、ALCA（抗层状聚糖苷）和 AMCA（抗甘露二糖苷），是克罗恩病 (CD) 特异性抗体，靶向微生物（例如白色念珠菌和酿酒酵母）中的聚糖（多糖）。它们可能会改变对真菌菌群失调的免疫反应。与 gASCA（抗酿酒酵母）一起使用时，患者血清中 AGA 的存在可将 CD 与溃疡性结肠炎 (UC) 和非 IBD 区分开来，特异性约为 85%。此外，2 个或更多 AGA 同时呈阳性会增加 CD 特异性（>95%），并预测会更快进展为更严重的疾病，并伴有狭窄和瘘管。AGA 的诊断准确性已得到十几项独立的同行评审研究的验证，这些研究涉及 4,000 多名 IBD 患者。 1 AGA 在临床实践中的最新应用和实际表现尚未得到表征。
关键的及时工程策略以平衡成本，绩效和准确性
首先，您将需要在提示中清楚地定义所需的响应，以避免AI的误解。例如，如果您要求提供一个新颖的摘要，则清楚地表明您正在寻找摘要，而不是详细的分析。这有助于AI仅专注于您的请求，并提供与您的目标保持一致的响应。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
一种基于计算机视觉的航空视频中准确提取车辆轨迹的方法
车辆轨迹数据拥有有价值的信息，用于高级驾驶开发和交通分析。虽然无人机（UAV）提供了更广泛的视角，但视频框架中小规模车辆的检测仍然遭受低精度的折磨，甚至错过了。本研究提出了一个全面的技术框架，以进行准确的车辆轨迹提取，包括六个主要组成部分：视频稳定，车辆检测，车辆跟踪，车道标记检测，坐标转换和数据denosing。为了减轻视频抖动，使用了冲浪和绒布稳定算法。仅一旦使用X（Yolox）进行多目标车辆检测，就只能看一下一个增强的检测器，并在检测头中包含一个浅特征提取模块，以提高低级和小规模特征的性能。有效的通道注意力（ECA）模块在颈部之前集成，以进一步提高表现力。此外，在输入阶段还应用了滑动窗口推理方法，以防止压缩高分辨率的视频帧。Savitzky-Golay过滤器用于轨迹降低。验证结果表明，改进的Yolox的平均平均精度（地图）为88.7％，比原模型的增强5.6％。与Advanced Yolov7和Yolov8模型相比，所提出的方法分别将MAP@50增加到7.63％和1.07％。此外，已经开发了车辆轨迹数据集，并且可以在www.cqskyeyex.com上公开访问。大多数跟踪（MT）轨迹度量达到98.9％，单侧定位的根平方误差约为0.05 m。这些结果证实，所提出的框架是交通研究中高准确性车辆轨迹数据收集的有效工具。
引用本文为：Giray E，IlerezÖG，Korkmaz MD，Capan N，Karadag Extive E，AydınR。
数字时代，尤其是随着强大的搜索引擎的兴起，使公众更容易获得医疗信息。因此，咨询在线搜索引擎已成为患者及其亲戚寻求理解症状并决定医疗管理的普遍做法。鉴于大型语言模型（LLMS）的庞大数据库和自然语言能力，它们可能会成为未来初步医疗咨询的重要工具。由于大多数CHATGPT用户的年龄为13至44岁，与许多患者及其父母可能对Scheuermann的Kyphphosis有疑问的年龄相对应，我们预计Chatgpt将成为这些关键资源。[5]但是，使用聊天机器人（例如Chatgpt）进行医疗建议会带来风险。虽然搜索引擎和基于LLM的聊天机器人通常会警告用户他们的反应不能替代专业的医疗建议，但许多患者可能会依靠这些信息并得出自己的诊断或治疗结论。这可能导致症状误解，导致对疾病的错误信念，增加焦虑以及潜在的有害自我治疗或避免治疗。但是，不应低估LLM的功能和有效性。利用Chatgpt作为成功导航USMLE（美国医疗许可检查）的工具，这表明LLMS可以对医疗查询提供准确的响应并选择合适的治疗选择。[6]
利用线粒体编程的细胞死亡动力学来增强肺腺癌的预后准确性和免疫疗法疗效
抽象背景肺腺癌（LUAD）是一种高度异质性疾病，对准确的预后预测构成了重大挑战。线粒体在真核细胞的能量代谢中起着核心作用，并可能影响程序性细胞死亡（PCD）机制，这对于肿瘤发生和癌症的进展至关重要。然而，线粒体功能与pCD之间相互作用的预后意义需要进一步研究。方法我们使用机器学习分析了来自七个全球队列中1231名LUAD患者的数据，以开发与线粒体相关的PCD签名（MPCD）。使用六种免疫疗法队列（LUAD，黑色素瘤，透明细胞肾细胞癌； n = 935）和21种肿瘤类型的PAN-CACTER队列进行验证。内部luad组织队列（n = 100）证实了核苷双磷酸激酶4（NME4）的预后意义。体内和体外实验探索了NME4在免疫排除中的作用。结果，MPCD在LUAD患者的预后表现出强烈的预测性能，超过了先前发表的LUAD特征的114个。此外，MPCD有效地预测了免疫疗法患者的结局（包括患有LUAD，黑色素瘤和透明细胞肾细胞癌的患者）。从生物学上讲，MPCD与免疫特征显着相关，高MPCD组表现出降低的免疫活性和冷肿瘤的趋势。nMe4是MPCD中的一个关键基因（相关= 0.55，p <0.05），与高表达的LUAD患者的预后较差有关，特别是在CD8沙漠表型中，通过我们的内部同学验证。多重免疫荧光证实了NME4与免疫细胞（例如CD3+ T细胞和CD20+ B细胞）之间的空间共定位和排除关系。进一步的实验表明，NME4在体外和体内调节了LUAD细胞的增殖和侵袭。重要的是，抑制NME4增加了CD8+ T细胞的丰度和活性，并增强了体内抗编程细胞死亡蛋白-1疗法的抗肿瘤免疫力。结论MPCD为个别LUAD患者提供个性化的风险评估和免疫疗法干预措施。nme4是MPCD中的关键基因，已被确定为一种新型癌基因
残余应力和微观结构对溅射生长的 Cu/W 纳米多层机械性能的影响请确认 ORCID 准确无误。如果您希望为没有 ORCID 的作者添加 ORCID，您可以立即添加。有关 ORCID 的更多信息，请参阅 https://orcid.org/。G. Lorenzin 0000-0003-4206-4443 FF Klimashin 0000-0002-2152-7165 J. Yeom 0000-0002-6937-5551 Y. Hu 0000-0001-9845-362X
W 的高耐磨性和机械强度与 Cu 的高热导率相结合，使 Cu/W 系统成为等离子体实验中散热器和耐辐射应用的有吸引力的候选材料。然而，多层膜和涂层的最终机械性能在很大程度上取决于层的微观结构。在这项工作中，系统地研究了具有不同内部界面密度的 Cu/W 纳米多层膜在两种相反的面内应力状态下的机械性能，并与文献进行了批判性讨论。使用具有最先进的神经网络势的原子模拟来解释杨氏模量和硬度的实验结果。结果表明，微观结构，特别是与应力状态相互关联的孔隙率和界面无序相关的过量自由体积，对机械性能有很大影响，尤其是 Cu/W 纳米多层膜的杨氏模量。