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用于预测患者预后的机器学习
机器学习的进步（ML）正在通过基于复杂的多维数据来预测患者结果，从而改变了医疗保健行业。本研究探讨了ML模型在各种医疗状况中预测治疗功效的使用，重点是改善患者的结果和个性化治疗计划。预测结果的传统方法，例如临床判断和统计模型，通常在处理大量患者数据和治疗反应的可变性方面通常缺乏。相比之下，ML算法，包括决策树，支持向量机和神经网络，为更准确和数据驱动的预测提供了潜力。
arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
递归编辑通过重新定位不想要的结果来改善同源指导的维修
CRISPR-CAS诱导的同源指导修复（HDR）可以通过外源供体模板安装广泛的精确基因组修饰。然而，HDR在人类细胞中的应用通常受到差异差的效率阻碍，这是由于偏爱易于容易产生的途径而产生短插入和缺失的途径。在这里，我们描述了递归编辑，这是一种HDR改进策略，该策略有选择地重新制定不希望的Indel结果，以创造更多的机会来生产所需的HDR等位基因。我们介绍了一个名为Retarget的软件工具，该工具可以使递归编辑实验的合理设计。在单个编辑反应中，使用重编设计的指南RNA，递归编辑可以同时提高HDR效率并减少不希望的indels。我们还利用重新定位来生成数据库，以特别有效地递归编辑位点，以内源性标记蛋白质并靶向致病性突变。递归编辑构成了一种易于使用的方法，而没有潜在的细胞操作，也很少增加实验负担。
课程成果批次：2023-27 A.Y
C125.1通过淋巴结和网格分析了解基本电路。了解C125.2将网络定理应用于复杂的网络。应用C125.3找到网络的瞬态响应和稳态响应。应用C125.4了解耦合电路的基本概念了解C125.5解释Laplace域中的电网。了解C125.6计算两个端口网络的参数。应用工程研讨会（23A0302P）C126.1在现实生活中应用木材工作技能应用C126.2 C126.2在现实生活中，使用金属纸构建不同零件的应用C126.3应用C126.3在工业应用中开发各种拟合模型应用于工业应用中，应用C126.4应用于C126.5应用程序应用于诸如基本电路的各种型号应用于C126.5应用交流英语实验室（23A0010P）C127.1了解英语语音，压力和语调以更好地听力练习
文章的风险因素和先天性心脏病的儿童在体外膜中氧合 - 十年单中心报告
摘要：对于患有先天性心脏缺陷（CHD）的儿童，可能需要进行体外生活支持。这项回顾性的单中心研究旨在调查体外膜氧合（ECMO）儿童的结果，重点是各种危险因素。在88例患者中，有36例（41％）具有单腹膜心脏缺陷，而52（59％）的患者患有双心脏缺陷。总共有25个（28％）幸存，第一个组中有7（8％），后者有18个（20％）。p值为0.19，表明存活率没有显着差异。患有双室心脏的儿童的ECMO持续时间较短，但在重症监护室中停留更长的时间。单个心室的儿童（赔率[OR] 1.57，95％的置信间隔[CI] 0.67–3.7）的儿童ECMO并发症的总体率更高。在两组中，出血都是最常见的并发症。单个心室患者（22％比9.6％），第二次ECMO运行的发生更为常见。ECMO对于包括单腹膜患者在内的先天性心脏缺陷的儿童有效。出血仍然是与较差的结果相关的严重并发症。需要在30天内进行第二次ECMO运行的患者的存活率较低。
母乳喂养和更大的大脑。首先是什么？
致编辑，我们感谢Verd and Ginovart（2013）对我们的论文的深刻意识，强调了在生命的第一个2个月内独家母乳喂养和大脑发展之间的关联，最特定的是，大多数情况下是造成神经节的直径al2013）。他们批评了我们无法嘲笑母乳喂养训练与早期大脑发育之间的机制。的确，这是准实验设计的固有局限性。但是，必须注意的是，我们的调查是在大规模的纵向研究的背景下进行的，并在产前期间从收集的大量变量进行了深入的数据，从而，我们能够调整我们的横向环境及其横向范围的多种选择的分析，以调整我们的分析，以表现出基本的家族环境，并且能够反映出该基本的家族环境，并且能够反映出该基本的环境。她的婴儿，包括可能会影响母乳质量或成分的因素（例如怀孕期间吸烟和遵守地中海饮食模式）。Verd等。（2013）强调了产前吸烟在两种牛奶生产中的作用（Andersen等人1982）和大脑发育，并质疑吸烟如何影响我们在独家母乳喂养和早期大脑发育之间发现的关联。他们还质疑在母乳喂养开始之前，吸烟会如何影响头围。2007）。2007）。在我们的研究中，我们确实确实发现，与在2个月大（19.4％）瓶装的婴儿相比，专门母乳喂养婴儿的妇女（6.6％）的孕产妇吸烟率显着降低（6.6％）。RE Generation R研究中的先前工作表明，吸烟与胎儿健康增长降低有关（Roza等人因此，我们认为这是在我们的所有分析中进行调整的重要因素，并经过调整，以在整个Pre-div>中继续吸烟
HIF-1A对免疫血管微环境中免疫疗法结果的研究进度
缺氧诱导因子-1 A（HIF-1 A）在促进细胞对缺氧的适应中起关键作用，深刻影响了免疫血管微环境（IVM）和免疫疗法结果。HIF -1 A介导的肿瘤缺氧驱动血管生成，免疫抑制和细胞外基质重塑，创造了一种环境，可促进肿瘤进展和对免疫疗法的抗性。HIF-1 A调节关键途径，包括血管内皮生长因子的表达和免疫检查点上调，从而导致肿瘤 - 纤维化淋巴细胞功能障碍以及募集免疫抑制细胞（如调节性T细胞和髓样细胞）和髓样细胞的抑制细胞。这些改变降低了检查点抑制剂和其他免疫疗法的效率。最近的研究强调了针对HIF-1 A的治疗策略，例如使用药理学抑制剂，基因编辑技术和进行缺氧的治疗方法，这在增强对免疫疗法的反应方面表现出了希望。本评论探讨了IVM中HIF-1 A的作用的分子机制，其对免疫疗法抗性的影响以及潜在的干预措施，强调了需要创新方法来规避低氧驱动的免疫抑制在癌症治疗中。
量化步态和共同试验的平衡结果
摘要摘要，以疾病改良的药物在地平线上进行性行为性共济失调，生态有效，细粒度，数字健康指标非常有必要增加临床和患者报告的结果指标。步态和平衡干扰最常作为退化性小脑共济失调的第一个迹象，并且是疾病进展中据报最多的残疾特征。因此，数字步态和平衡度量构成了临床试验的有希望的和相关的绩效结果。这次叙述性综述和嵌入式共识将描述数字步态和平衡测量值的敏感性的证据，以评估共济失调的严重程度和进展，提出了一种共识方案，用于在自然史研究和临床试验中建立步态和平衡指标，并讨论将其用作绩效结果的相关问题。