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科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
科学机器学习的兴起：将机械建模与系统生物学的机器学习结合的观点
从经典上讲，系统生物学主要集中于使用动态机械模型来阐明自然现象的基础。应用的流行模型形式主义包括普通和部分微分方程（分别为ODES和PDE），布尔网络，培养皿网，蜂窝自动机，基于个体的模型以及这些组合。机械模型的属性（包括方程式或规则的类型，初始条件或参数值）取决于所涉及的研究人员的领域，感兴趣问题以及专业知识，并且经常受到实验数据的可用性和质量的确定或约束。虽然经典，低维模型可以拟合一系列浓度，时间和空间依赖于空间的数据集（Michaelis and Menten，1913; 1913; Lotka，1920; Volterra，1926; Hodgkin and Huxkin and Huxkin and Huxkin and Huxley，1952），对于较大的，高度的高维生物学系统，可以扩散到
通过结合机器学习和超高通量筛选
优化酶在新型化学环境中起作用是合成生物学的核心目标，但通常会因崎,、膨胀的蛋白质搜索空间和昂贵的实验而阻碍优化。在这项工作中，我们提出了电信，这是一种将进化和实验数据融合到设计多种蛋白质变体文库的ML框架，并采用它来改善核酸酶酶的催化活性，从而降解在慢性伤口上积累的生物膜。在使用触觉和标准定向进化（DE）方法的多轮高通量实验（并行）之后，我们发现我们的方法发现，与DE相比，最高表现的酶变体明显更好，在发现多样化的高级活动性变体方面具有更好的命中率，甚至无法使用高强度的初始实验数据来设计高度，甚至能够设计出高度的初始实验数据。我们发布了一个55K核酸酶变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一，以推动ML引导设计的进一步进展。
通过结合来自...的领先行业专业知识
是对备受信赖的 FPSO（浮式生产、储存和卸油）概念的改进和进一步增强，FPSO 是一种自 20 世纪 70 年代初以来就已得到验证的能源设施概念。通过在陆地和海洋的交汇处运营，我们将绿色能源从电源或电网转移到海上贸易路线，同时最大限度地减少影响。
第1阶段研究将elotuzumab与自体干细胞移植和多纳度胺结合在一起，用于多发性骨髓瘤
诱导疗法后的抽象背景自体干细胞移植（ASCT）可改善多发性骨髓瘤（MM）患者的无病生存率。ASCT的目的是使疾病状态最少，但它也与消除免疫抑制细胞有关，我们假设在ASCT之后早期引入免疫疗法可能会提供一个机会窗口以提高治疗功效。方法我们进行了1期临床试验，以研究自体淋巴细胞输注和抗SlamF7单克隆抗体Elotuzumab在ASCT中的应用，该抗体是在接受诱导治疗的新诊断的MM患者中的应用。除了CD34+干细胞外，在移植前还收集外周血单核细胞，并在干细胞输注后的第3天注入以加速免疫重建，并提供自体天然杀伤（NK）细胞，这对于Elotuzumab的机制至关重要。Elotuzumab是从第4天开始管理的，然后在ASCT后1年后每28天进行管理。循环4–12是通过护理标准的Lenalidomide维持施用的。结果评估了所有受试者的安全性，15名受试者中有13个完成了治疗方案。在ASCT后1年，入学受试者的疾病状况如下：五个严格的完全反应，一项完全反应，六个很好的部分反应，一个部分反应，一种部分反应和两种进行性疾病。 治疗计划的耐受性很好，大多数3级和4级AE都被预期与ASCT相关的血液学毒性。 试用注册号NCT02655458。在ASCT后1年，入学受试者的疾病状况如下：五个严格的完全反应，一项完全反应，六个很好的部分反应，一个部分反应，一种部分反应和两种进行性疾病。治疗计划的耐受性很好，大多数3级和4级AE都被预期与ASCT相关的血液学毒性。试用注册号NCT02655458。对免疫微环境的相关性分析表明，在移植后的头三个月，调节性T细胞的趋势趋于降低调节性T细胞，然后在NK细胞和单核细胞增加的患者中增加了趋势。结论本第1阶段的临床试验表明，ASCT后早期引入免疫疗法的耐受性良好，并显示了MM患者的疾病控制，并伴随着免疫微环境的有利变化。
体内哺乳动物干细胞中的G1/s转变自主受细胞尺寸的自主调节
＃相应的作者隶属关系：1联合和结缔组织疾病生物化学的部门，德国乌尔姆大学骨科系，骨科系：骨关节炎，鼻溶治疗，鼻溶治疗，衰老，衰老，dasatinib，dasatinib，dasatinib，dasatinib，dasatinib，dasatinib，dasatinib，烟素，槲皮素，脊髓素，小节型与老年人的相关性是扮演的较高的娱乐性，该效果是扮演的较高的病原体，是扮演较大的疾病，是扮演的较高的病原体，并且是缺陷的作用。骨关节炎（OA）。基于此，我们使用dasatinib（d）和槲皮素（Q）（Q）测试了鼻溶性组合疗法（Q），对年龄的人类关节软骨细胞（HAC）以及在OA影响的软骨组织（OARSI 1-2级）中测试了鼻溶治疗。用D+Q刺激在软骨外植体和孤立的HAC中选择性地消除了衰老细胞。此外，该疗法显着促进了软骨代谢，如COL2A1，ACAN和SOX9的基因表达水平增加，以及II型胶原蛋白II型和糖胺聚糖生物合成的升高所证明。此外，D+Q处理显着降低了SASP因子的释放（IL6，CXCL1）。RNA测序分析表明，合成代谢因子Inter，Inter，FGF18，IGF1和TGFB2的上调，以及对细胞因子和YAP-1信号传导途径的抑制作用，并解释了在治疗后软体动物促进的基础机制。因此，用D+Q处理的细胞的条件培养基对未处理的HAC刺激，同样诱导了软骨的表达。详细的分析表明，软骨代谢作用主要归因于dasatinib，而槲皮素或Navitoclax的单疗法应用并未促进软骨代谢。总体而言，D+Q治疗恢复了OA HAC中的软骨表型，最有可能通过减少SASP因子和增长因子上调来创建亲核代谢环境。因此，这种鼻溶性方法可能是一种有前途的候选者，可以作为一种疾病修饰骨关节炎药物。
Aurigene.AI 是一种端到端的小分子药物发现解决方案，将 AI 和 ML 功能与 Aurigene 在合成和体内外测试分子方面的核心专业知识相结合。 该平台由一个精心策划的数据库组成，可用作训练数据。 模块化平台允许用户从一组生成、预测和计算算法中灵活地选择合适的 AI 模型。 它利用迭代 ML 过程进行合理有效的化学设计，并根据合成的可处理性和 ADME（吸收、分布、代谢、排泄）和效力等特性进行优先排序。
Aurigene Pharmaceutical Services 是一家全球合同研究、开发和制造组织 (CRDMO)。我们以加速创新的传统为基础，并在小分子和大分子药物发现、开发和制造方面拥有丰富的经验，我们的使命是坚持不懈地为客户的成功而努力，并通过整体方法建立长期关系，以加速分子从实验室到市场的进程。我们为发现化学、生物治疗药物发现、发现生物学、临床 I-III 期计划、监管提交批次和商业制造的开发和制造服务提供集成和独立服务。Aurigene 的独特之处在于其集成的 API 和配方服务，涵盖从关键起始材料、高级中间体和 API 到成品（如口服固体、无菌产品、鼻腔溶液等）。英国、墨西哥、美国和印度的 GMP 商业制造设施补充了我们在印度的开发和制药 API 制造服务。
一种新型的心肌炎检测，结合了深钢筋学习和改进的差异进化算法
抽象的心肌炎是一种严重的心血管疾病，如果不及时治疗，可能会导致严重的后果。它是由病毒感染触发的，并出现诸如胸痛和心脏功能障碍之类的症状。早期检测对于成功的治疗至关重要，心脏磁共振成像（CMR）是识别这种情况的宝贵工具。但是，由于对比度较低，噪声可变以及每名患者的多个高CMR切片的存在，使用CMR图像检测心肌炎可能具有挑战性。为了克服这些挑战，该方法融合了先进的技术，例如卷积神经网络（CNN），改进的差异进化（DE）算法（DE）算法以及用于培训的基于增强学习（RL）模型。开发这种方法由于来自德黑兰OMID医院的Z- Alizadeh Sani心肌炎的分类不平衡，提出了重大挑战。为了解决这个问题，培训过程被构建为一个顺序决策过程，在该过程中，代理会获得更高的奖励/罚款，以正确/错误地对Mi-Nority/多数派类进行分类。此外，作者提出了一种增强的DE算法来启动反向传播（BP）过程，从而克服了基于梯度的方法的初始化灵敏度问题，例如训练阶段的后退传播。通过基于标准性能指标的实验结果证明了拟议模型诊断心肌炎的有效性。总的来说，这种方法显示出加快CMR图像的分类，以自动筛查，促进早期检测和成功治疗心肌炎。
通过将癌症化学治疗剂与细菌DNA修复抑制剂相结合来开发新型抗菌剂
癌症化学治疗剂杀死迅速分裂的细胞，其中包括免疫系统的细胞。由此产生的中性粒细胞减少使患者感染，这延迟了治疗，是发病率和死亡率的主要原因。为解决这个问题，我们分离了几种抑制细菌DNA修复的化合物，仅它们是无毒的，但是与DNA损害抗癌药物结合使用，它们可以防止细菌生长。通过筛选抗癌化合物顺铂的筛选中的FDA批准的药物库来鉴定这些化合物。使用一系列分类测试，将筛选减少为少数药物，这些药物已被测试，这些药物针对细菌核核切除DNA修复（NER）进行了特异性活性。出现了五种化合物，其中三种具有承诺的抗菌特性，包括细胞渗透率，以及在多药耐药性临床上相关e中阻断复制的能力。大肠杆菌菌株。这项研究表明，靶向NER可以通过与靶向DNA修复的辅助疗法进行癌症化学疗法，为癌症患者的感染提供新的治疗方法。
多视图卷积神经网络方法结合了诊断自闭症谱系障碍的注意机制
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育疾病，其当前精神诊断过程是主观的，并且基于行为。相比之下，功能磁共振成像（fMRI）可以客观地测量脑活动，对于识别脑部疾病很有用。但是，迄今为止采用的ASD诊断模型尚未达到令人满意的准确性水平。这项研究提出了使用MAACNN的使用，MAACNN是一种与注意力机构识别多规模fMRI中识别ASD的识别Mecha-Nisisms相结合的多视图卷积神经网络（CNN）的方法。所提出的算法有效地结合了无监督和监督的学习。在初始阶段，我们采用了堆叠的denoising自动编码器，这是一种无监督的学习方法，用于特征提取方法，该方法提供了不同的节点以适应多尺度数据。在随后的阶段，我们通过采用多视图CNN进行分类并获得最终结果来进行监督学习。最后，使用注意融合机制可以实现多尺度数据融合。遵守数据集用于评估我们提出的模型。实验结果表明，MAACNN的准确性为75.12％，AUC在Abide-I方面取得了出色的性能，而Abide-I的准确性为72.88％，在Abide-II上可以实现0.76 AUC。所提出的方法与ASD的临床诊断显着结合。