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用于评估和优化靶向嵌合体（Protacs）
摘要：靶向蛋白质降解的领域呈指数增长。然而，对提供机械见解的药代动力学/药效学模型的需求未满足，同时在药物发现环境中实际上也很有用。因此，我们已经开发了一个全面的建模框架，可以应用于常规项目的实验数据，到：（1）基于准确的降解指标评估Protac，（2）指导最关键参数的化合物优化，（3）将降解降解到下游药物效应。所提出的框架包含了许多第一个特征：（1）一种机械模型，可以在Protac浓度降解中效应钩子效应，（2）（2）量化靶占用作用在Protac动作机制中的作用和（3）靶向降解和靶标的proticat效应的效应的靶标在protak protica的作用机制中的作用和靶标的proticat效应的效应。为了说明适用性并建立信心，我们采用了这三种模型来分析来自不同项目和目标的各种化合物的示例性数据。提出的框架使研究人员可以量身定制其实验性工作，并更好地了解其结果，最终导致更成功的Protac发现。这里的重点在于体外药理学实验，但还讨论了体内研究的关键含义。
IH＆RC 2025 -IHRC SBV -SRI BOLOGY VIDAPETHS
我们很高兴宣布即将举行的III国际健康与研究大会，计划于2025年2月3日至6日举行。2025年IH＆RC旨在将前两次IH＆R公约的成功建立在基础上，旨在将领先的研究人员，健康专业教育的先驱，医疗保健专业人员，女性领导者以及来自世界各地的行业专家汇集在一起，以讨论医疗保健，研究，教育和领导力的最新进步和创新。
在kamojang-geothermal- ...
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沃伦参议员致肯尼迪秘书的信
1 ABC News, “Some experts question RFK Jr. calling measles outbreak ‘not unusual',” Cheyenne Haslett, Youri Benadjaoud, and Will McDuffie, February 27, 2025, https://abcnews.go.com/Politics/experts-question-rfk-jr-calling-麻疹爆发 - 不寻常/故事？id = 119221816。2纽约时报，“参议院证实了肯尼迪，肯尼迪是卫生秘书的杰出疫苗，” Sheryl Gay Stolberg，2025年2月13日，https://www.nytimes.com/2025/2025/02/02/13/13/us/rfk-jrfk-jr-jr-hhsenate-confirm-confirm.htmll.html.html.html.html.html.html.html.htm t。3 ID。 4美国办公室 参议员比尔·卡西迪（Bill Cassidy），“卡西迪（Cassidy）发表了支持RFK的地板演讲。 5纽约时报，“参议院确认肯尼迪是卫生秘书的著名疫苗怀疑论者，” Sheryl Gay Stolberg，2025年2月13日，https://wwwww.nytimes.com/2025/2025/02/02/13/13/us/rfk-jr-jr-jr-hhhsenate-confirm-confirm.html.html.html.html.html.html.html.html.html.htm t。3 ID。4美国办公室参议员比尔·卡西迪（Bill Cassidy），“卡西迪（Cassidy）发表了支持RFK的地板演讲。5纽约时报，“参议院确认肯尼迪是卫生秘书的著名疫苗怀疑论者，” Sheryl Gay Stolberg，2025年2月13日，https://wwwww.nytimes.com/2025/2025/02/02/13/13/us/rfk-jr-jr-jr-hhhsenate-confirm-confirm.html.html.html.html.html.html.html.html.html.htm t。
WI AI 研究委员会证词，10-15-24
需要明确的是，这并不是说现行法律完美地解决了所有可以想象到的人工智能危害，或者在某些领域可能不需要深思熟虑、有针对性的更新。但如今，规范负责任的人工智能开发和使用的核心框架已经非常到位。政策制定者和公众可以放心，我们现有的法律结构总体上已经能够很好地预防和补救最高风险的人工智能故障。随着法律或法规关注具体的行为和结果而不是广泛的工具类别，这种安慰将继续存在。这种方法将确保法律能够适应快速发展的人工智能格局，同时仍然保护个人和整个社会的权利和利益。
贪婪主动学习策略分析
标准模型（比如 PAC 框架）并未捕捉到标记数据和未标记数据之间的区别，而这种区别催生了主动学习领域，在主动学习中，学习者可以要求特定点的标签，但每个标签都需要付费。这些查询点通常从未标记的数据集中选择，这种做法称为基于池的学习 [10]。目前也有一些关于人工创建查询点的研究，包括大量理论成果 [1, 2]，但这种方法存在两个问题：首先，从实用角度来看，这样产生的查询可能非常不自然，因此人类很难进行分类 [3]；其次，由于这些查询不是从底层数据分布中挑选出来的，因此它们在泛化方面的价值可能有限。在本文中，我们重点关注基于池的学习。
诺曼底发射火箭的台风战斗机：
法莱斯隘口战役吕蒂奇行动的失败使摩尔坦周围的德军陷入了困境，而且情况每天都在恶化。强大的美国装甲部队从摩尔坦南部进发，然后转向东北，威胁要包围整个德军。然而，直到 8 月 11 日，希特勒仍在命令他的指挥官尽快恢复向西的海上推进24。三天后，他也发现局势难以维持，并授权大规模撤退。8 月 12 日至 21 日期间，撤退很快演变成溃败，因为德军试图杀出包围圈并到达塞纳河东岸相对安全的地方。当部队试图向东移动时，他们几乎不停地遭到空袭和炮火的攻击。大量部队逃出了包围圈，但他们被迫留下大量重型装备。
不同领域的体育活动与糖尿病肾脏疾病的关联：一项基于人群的研究
结果：在控制所有混杂因素之后，多元逻辑回归分析表明，体育活动的各个领域与糖尿病肾脏疾病的患病率之间缺乏相关性。多个广义线性回归分析表明，PA的持续时间（B = 0.05，95％CI，0.01 - 0.09，P = 0.012）和TPA（B = 0.32，95％CI，0.10 - 0.55，0.55，P = 0.006）与EGFR水平有积极相关的； LTPA持续时间与UACR水平成反比（b = -5.97，95％CI，-10.50 -1.44，p = 0.011）。RCS曲线表明PA，OPA和EGFR之间存在非线性关系，以及PA和ACR之间的非线性相关性。亚组和灵敏度分析在很大程度上与多元广义线性回归的结果一致，从而强调了我们发现的鲁棒性。
建立和验证IV期非小细胞肺癌的生存预测模型：一项现实世界研究
方法：从Shanxi Cancer Hospital收集的晚期非小细胞肺癌的462例患者被随机分配（以7：3的比例）与训练队列和内部验证队列分配。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。 使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。 单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。
原始文章进行了为期8周的可行性研究，对上肢运动性能和功能性
原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究，以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习，Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation，使偏远地区的患者更容易获得康复，并且在运输挑战方面已被广泛实施，以恢复中风。随着通信技术的发展，Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知，但是，这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性，单组，治疗性试验中的材料和方法，根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后，对患者进行了身体评估，并熟悉患者。患者通过现场会议，每周3天接受了基于电视的监督，每周3天，每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前，有30秒的休息时间。分别在基线，第4周和8周干预的基线时采取了结果指标，FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性，采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的，因此进行了重复测量ANOVA和事后分析，以评估小组内基线，第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善（p <0.05）。根据组内分析，在FMA UE和Mesupes（p <0.001）中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。