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2025; 16（6）：2001-2014。 doi：10.7150/jca.105171研究论文一种机器学习模型，利用CT放射线特征和外周血炎症
目的：研究机器学习模型的价值，该模型在预测接受PD-1抑制剂的不可切除的食管鳞状细胞癌（ESCC）患者的预后中整合了放射性特征和外周血炎症标志物的预后。方法：进行了回顾性收集，涉及105例无法切除的ESSC患者，他们在2020年1月至2023年8月在中国科学和技术大学的第一家附属医院接受了PD-1抑制剂以及同时进行的化学放疗。这些患者被随机分为训练集（n = 74）和验证集（n = 31）。放射素学特征，并使用Pearson相关和Lasso-Cox方法进行了特征选择。基线临床特征，并在免疫疗法开始之前和治疗后4-6周内收集血液学参数，以计算炎症标记。随后，使用多元COX比例危害模型鉴定了影响患者预后的独立放射素学特征，并将这些特征纳入基于临床特征的多元COX模型中，以得出结合放射线和临床特征的独立预后因素。根据涉及临床特征，放射线特征和联合指标的COX分析结果，构建了拟议图以预测患者的2年无进展生存期（PFS）。使用ROC曲线和校准曲线对模型进行评估和评估。结果：在训练队列中，临床模型的AUC为0.705，放射素模型为0.573，合并模型为0.834。在验证队列中，临床模型的AUC为0.784，放射素模型为0.775，合并模型为0.872。结论：整合放射素特征NGTDM-busyness，炎症标记δNLR和临床特征M级的组合模型为患者的2年PFS提供了最佳的预测值。
使用疟原虫作为筛选疟原虫血液阶段疟疾疫苗靶标的模型揭示了新的候选
疟原虫造成非洲以外的大多数疟疾病例。与p不同。恶意，p。Vivax生命周期包括休眠的肝脏，催眠症，在没有蚊子传播的情况下会引起感染。一种针对p的有效疫苗。Vivax血液阶段将限制这种复发感染的症状和病理，因此可能在控制该物种的控制中起关键作用。p。vivax落后于p。恶性菌，有许多识别的tar-得到了几个转换为II期测试。相比之下，只有一个p。基于Divax血液阶段疫苗基于DUFFY结合蛋白（PVDBP）的候选疫苗已达到IA期，这在很大程度上是因为缺乏p的持续体外培养系统。Vivax限制了新候选人的系统筛选。我们使用了p之间的密切系统发育关系。vivax和p。knowlesi（人类红细胞中存在体外培养系统），以测试系统反疫苗学的可扩展性以识别和确定p的优先级。Vivax血液阶段目标。p。在哺乳动物的表达系统中，预测在红细胞侵袭中起作用的可在红细胞侵袭中起作用。 这些抗原中的八种用于产生多克隆抗体，这些抗体被筛选，以识别p中的直系同源蛋白的能力。 knowlesi。 knowlesi和嵌合p。 knowlesi基因与他们的p。在哺乳动物的表达系统中，预测在红细胞侵袭中起作用的可在红细胞侵袭中起作用。这些抗原中的八种用于产生多克隆抗体，这些抗体被筛选，以识别p中的直系同源蛋白的能力。knowlesi。knowlesi和嵌合p。knowlesi基因与他们的p。然后对这些抗体进行了测试，以抑制两种野生型P的生长和侵袭。使用CRISPR/CAS9进行修改以交换p。Vivax直系同源物。诱导抑制抗体的候选者
比较记忆诊所队列中阿尔茨海默氏病诊断的血液基淀粉样生物标志物的超敏和质谱定量
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
通过简单的血液样本进行结直肠癌的早期筛查
普通的英语摘要背景和研究目标是结直肠癌是男性中第三大常见的癌症，在女性中是第二个癌症，占全球所有癌症的10％。它在癌症相关的死亡方面排名第二，仅次于肺癌。在某些欧洲成员国中，近年来50岁及以上的人在粪便样本中寻找隐秘血液中寻找隐匿性血液的筛查测试。尽管此方法易于执行，但它仅检测到已经有症状的疾病阶段。因此，尽管更具侵入性的结肠镜检查仍然是最可靠的结直肠癌筛查方法，因为它可以使用摄像机使用内窥镜可视化息肉和其他病变。结肠镜检查后结直肠癌的风险已显示为70-90％。早期检测和去除前癌性息肉可以防止其发展为肿瘤。这样，结肠镜检查挽救了许多生命。然而，尽管由于筛查，长期等待和准备时间进行结肠镜检查，现在将结直肠癌视为一种易于预防的疾病，以阻止实施大规模筛查，以进行系统的监测和随访。自1990年代以来，成年人的结直肠癌发生率逐渐增加。尽管原因尚不清楚，但有人提出影响微生物组（肠道细菌）的环境和行为变化是50岁以下的人的结直肠癌的根源。其他目的：1。因此，迫切需要开发大规模，廉价且非侵入性的方法来早期检测结直肠癌的方法。本研究旨在开发所有年龄段的常规血液测试，以确定原本不会根据当前欧洲或国家准则对其进行筛查的人。Dioptra项目的前一部分将在大约200名参与者中鉴定出一个蛋白质群，其数量在结肠癌的癌前阶段有所不同。通过量化这组蛋白质，该血液检查将能够识别那些绝对应该通过结肠镜检查进一步筛查的公民。为了验证这种方法，邀请参与者在结肠镜检查访问胃肠病学部门时提供血液样本。一旦得到证实，该血液检查就具有许多优势：它几乎是无创的，廉价的，并且大多数人群都可以接受。结果，Dioptra将自己定位在未来日益个性化的药物中，能够适应每个人的特殊性。除了早期检测方法用于结肠癌外，许多科学研究
与牛组织分离的DNA：血液，精液或任何类型的组织，包括耳朵活检
当我们使用商业精子吸管进行萃取时，我们并不总是知道这些吸管的组成，所含的材料量，稀释剂的性质和所使用的防腐剂。这就是为什么有时需要使用几种吸管获得足够的测序材料的原因。有时也是明智的做法（请参见步骤3），以消除稀释剂和防腐剂中的污染物。
个性化的，自我监督的深度学习血糖预测
当前监测糖尿病患者血糖水平的标准是连续的葡萄糖监测（CGM）设备，这些设备昂贵且具有并发症的风险，例如用于将CGM传感器连接到皮肤的粘合剂的过敏反应或皮肤刺激。CGM设备也很明显，因此可以作为糖尿病患者的不适疾病标记。为了减轻这些问题，我们开发并测试了一种新颖的深度学习方法，该方法仅通过使用个性化和自我监视学习，能够使用非侵入性预测变量预测血糖水平，而目标变量的数量很少。每周仅使用两次血糖测量，我们的方法（4925.47葡萄糖特异性MSE）的表现优于传统的深度学习，该深度学习用小时测量（5137.80葡萄糖特异性MSE）。在六个实验中，血糖测量相距超过四个小时，我们的方法在没有例外的情况下优于传统的深度学习。我们的发现表明，自我监督，个性化的深度学习可以为CGM设备提供替代方案的途径，而CGM设备的成本较小，无创，因此更容易访问。
COVID-19 新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病 研究强调了孕妇鸟类流感疫苗的关键需求 可含胶囊可以将药物直接泵入胃肠道的壁 分子“邮政编码”将杀手T细胞吸引到脑肿瘤 使用计算机和AI使医学工作更聪明 乌干达看到埃博拉疫苗试验的“最快推出”：WHO 研究人员确定了未来心力衰竭疗法的潜在药物目标 使用Elon Musk的大脑芯片是什么感觉？它如何工作？ 转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 - 改进的大脑解码器对失语症患者的交流有望 疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明 受脑启发的神经网络揭示了对关系学习的生物学基础的见解 全球研究将数百万糖尿病和心脏病病例与含糖饮料联系起来 调查显示，许多美国人不知道怀孕患心脏病的长期风险 自毁疫苗可增强对猴子结核病的保护 研究发现停止了儿童脑肿瘤，然后才形成 DNA甲基化介导了儿童逆境与抑郁症之间的联系，研究表明
从两年的Proseco研究中发现，这一发现很重要，因为血液癌患者损害了免疫系统，无论是由于癌症还是癌症治疗。这使他们比其他人更容易受到COVID-19的影响，并就他们对疫苗接种的反应如何提出了疑问。该研究的最新发现发表在《柳叶刀》杂志上。
比较印度尼西亚的巴厘岛，马杜拉和ongole杂交牛的瘤胃生态和血液谱的比较
Corresponding Author: Bess Tiesnamurti E-mail : bess002@brin.go.id Received: 19-04-2024, Accepted: 28-08-2024, Published: 15-01-2025 Co-authors: YNA: yenn012@brin.go.id, PWP: peni005@brin.go.id, MNA: moza001@brin.go.id, YW：raye001@brin.go.id，dp：dick013@brin.go.id，mm：mari052@brin.go.id.id，nhk：noor021@brin.go.id，ra：risa003@brin.go.id.id， mnas001@brin.go.id，wn：wind006@brin.go.id，esr：enis007@brin.go.id.id，ff：firs001@brin.go.id，wts：wahi003@brin.go.id whahi.go.id如何引用： Mariyono M，Krishna NH，Antari R，Setiasih S，Tiesnamurti B，Rofiq MN，Negara W，Rohaeni ES，Firsoni F和Sasongko WT（2025）比较Bali，Madura，Madura，Madura，Maderred Crossbred Caltred cottry cottery Worldiary Worldiary of Worldinary：3（39），3（2025年），3.2（2）18（2）。
胰腺血管细胞图揭示了潜在的糖尿病治疗途径
“我们在这项研究中生成的数据集是第一个捕获胰腺内皮细胞的全部多样性的数据集，我们希望它将成为我们的研究小组和许多其他人的重要资源。” '17，Hartman Hartman治疗器官再生研究所的计算生物学助理教授。