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环磷酰胺是一种细胞毒性氮芥末衍生物，广泛用于癌症化学疗法中，通过在癌细胞中交联遗传物质来起作用，可防止DNA解开和复制，从而防止细胞分裂（1，2）。在某些剂量下，环磷酰胺还可以通过T细胞介导的机制增强抗肿瘤免疫反应。环磷酰胺被确定为优先癌症医学，因为它具有广泛的儿童癌症适应症，并且有机会开发出降低毒性的配方，在较低强度下，在非液体口服剂量配方中更容易滴定较低的毒性，这也有可能在采购方面具有更大的动力（4）。值得注意的是，患者的护理人员的胶囊胶囊和片剂处理和操纵可能会引起危险风险。一种儿童友好的配方在低收入国家（LMIC）中很有用，在姑息磷酰胺中，在姑息治疗计划中有明显的用法。
fem-circuit共同模拟超导同步风发电机，使用麦克斯韦方程的同质j-a配方连接到直流网络
摘要。高温超导体（HTS）非常有吸引力的高效和高能量密度功率设备。它们与需要轻型和紧凑型机器（例如风力发电）的应用特别相关。在这种情况下，为了确保超导器机器的正确设计及其在电力系统中的可靠操作，那么开发可以准确包含其物理功能但也可以正确描述其与系统的相互作用的模型很重要。为了实现这样一个目标，一种方法是共同模拟。这种数值技术可以通过有限元模型（FEM）带来机器的细几何和物理细节，同时处理整个系统的操作，该系统包含了机器，以及由外部电路代表的电网的子集。当前工作的目的是在涉及超导组件时使用这种数值技术。在这里，提出了一个案例研究，该案例研究涉及通过整流器及其相关滤波器与直流电流（DC）网络耦合到直流电流（DC）网络的15 MW杂交超导同步发电机（HTS转子和常规定子）。与风能应用有关的案例研究允许在使用与HTS机器的共同模拟时抓住技术问题。发电机的FEM是在商用软件COMSOL多物理学中完成的，该商品通过内置功能模拟单元（FMU）与电路模拟器Simulink进行交互。因此，它是在本研究中，引入了最新版本的最新版本J-与均化技术结合使用的配方，与T -A公式相比，计算时间更快。分布式变量和全局变量，例如前者和电压，电流，电磁扭矩以及后者的功率质量的电流密度，磁通量密度和局部损失，并进行了比较。这个想法是在计算速度，准确性和数值稳定性的标准下找到最适合的组合FEM电路。
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procarbazine是WHO儿童基本药物清单中霍奇金淋巴瘤列出的治疗方案的一部分（EMLC）（3）。它也用于治疗中枢神经系统（CNS）肿瘤。它可以根据当地护理标准来用于一线治疗，也可以用于复发/难治设置。靶标产品（TPP）开发小组指出，procarbazine在胶质瘤和髓母细胞瘤实践中更常用于hodgkin淋巴瘤列出的指示多年来，由于毒性和访问问题，霍奇金淋巴瘤列出的指示下降了，并被达卡巴嗪替换。在霍奇金淋巴瘤的情况下，它的使用现在已经变得非常有限，因为它已被替换为具有相似效应和毒性较小的方案（OEPA-COPDAC）。BEACOPP仍包括用于治疗霍奇金斯疾病的procarbazine的治疗方案，其不育的相对风险显着，超过50％的男孩比女孩多。用于治疗髓鞘瘤，可以与Lomustine和Vincristine结合使用。评估现有制剂的配方可在口服50 mg胶囊中使用，可满足成人剂量（典型的小儿剂量50-100 mg/m2身体表面积）。注意到，由于吞咽性而导致儿童的剂量灵活性和可接受性有限，有时不得不将剂量分为两分。
基于路径的汽车行业入站物流优化公式
在汽车行业中，装配厂由多个接收码头 (D) 组成，每个码头专门接收一个或多个供应商 (S) 的特定类型的零件。在混合入站物流网络中，零件通过直接装运（直接在供应商和工厂之间）、循环装运（多个供应商之间的巡回装运）或间接装运（通过交叉对接平台）运送到工厂，通过无限数量的同质车辆（装载米和公斤两种装载能力）运送到工厂。多个利益相关者，每个利益相关者都有不同的运营要求，参与设计运输计划。因此，实际计划应遵守他们的要求和约束。例如，为了减少运输计划的变化，并提高驾驶员对路线的熟悉度，对供应商的最大数量 (MaxS)、接收码头 (MaxD) 和车辆在两个连续供应商之间行驶的最大距离 (MaxL) 施加了限制。此外，必须将供应商划分为已知最大规模 k 的集群。图 1 说明了包含聚类约束的混合入站物流网络的示例。我们的目标是设计一个满足约束条件的运输计划，同时最小化为运输策略分配供应商的总成本。我们问题的可行解决方案决定了运输策略，以及直接供应商和循环供应商的最佳提货行程访问顺序、收集量和频率。
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
校正：探索分子相互作用，负责GI友好型微型制剂的抗炎属性，flurbyprofen和丁香油
然而，未解决的炎症会导致慢性炎症性疾病，例如感染，胃炎，免疫介导的疾病，神经退行性疾病，心脏疾病疾病和癌症（Chen等人（Chen等人）2018; Arooj等。2023）。
formulary-assurance.pdf
什么是原始的生物产品，它们与生物仿制药有何关系？在配方上，当我们指的是药物时，这可能意味着药物或生物产物。生物产品是比典型药物更复杂的药物。由于生物产物比典型药物更复杂，而不是具有通用形式，因此它们具有称为生物仿制药的替代品。一般而言，生物仿制药与原始生物产品一样起作用，而且成本可能更低。有一些原始生物产品的生物仿制药替代品。某些生物仿制药是可互换的生物仿制药，根据州法律，可以在药房中代替原始的生物学产品，而无需新的处方，就像仿制药可以代替品牌名称药物一样。
量子技术的伦理：一个有问题的表述
摘要：在本次会议上，我们想在哲学论证的框架内首次提出与量子技术伦理相关的问题。这些技术还不是很发达。它们仍然属于科学研究的逻辑（以及与之相关的伦理）。但是，如果我们听媒体的话，量子技术的革命正在发生，或者很快就会发生。当这些技术进入市场创新阶段时，将适用什么样的伦理？最后，我们如何根据科学技术研究当前提出的科学与社会共同构建的假设，设想一种基于这些技术的传播以及这些技术在社会中实施的利益相关者之间的互动的伦理？关键词：量子、物理学和计算机科学、技术、伦理、创新、功利主义