XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhol
转录组状态在癌症中的定义和应用
摘要癌症的分类已经在数千年中演变而成，几个世纪的工作为现代癌症分类奠定了基础，随着我们对癌症生物学的理解，随着技术，工具和框架的改进，这种分类的发展继续发展。本文通过整合单细胞转录组方法来探索癌症的分子复杂性和肿瘤内异质性（ITH），建立在癌症分类的历史遗产上。通过定义和分析三种侵袭性癌症类型的多种转录态（GB），三个阴性乳腺癌（TNBC）（TNBC）和弥漫性中线胶质瘤（DMG） - 这项工作可提供更精良和精确的透镜，从而使象征性的策略更加精确。使用高分辨率的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ），空间分辨的转录组学（SRT）和患者衍生的类器官模型，我们确定了塑造肿瘤进展，耐药性和患者结果的不同元图。从DMG开始，我们使用空间转录组学来映射肿瘤特异性表型，发现与肿瘤微环境相互作用的新型神经干细胞样种群。由关键祖细胞标记定义的这种表型表现出可塑性，可能导致DMG对治疗的抗性。通过研究DMG微环境中的非恶性细胞，我们提出特定的细胞类型支持肿瘤生长和进化，强调潜在的治疗干预措施。然后，我们将SCRNA-SEQ应用于GB，揭示了多个元图的存在，包括与茎状特性，侵袭和免疫逃避相关的元图。这些元图提供了有关GB细胞如何根据其微环境适应和进化的见解，从而发现了这种高度抗性癌症的潜在治疗靶标。在TNBC中，我们通过整合来自患者活检的单细胞数据库来开发全面的TNBC-MAP，从而确定了九个核心恶性元图。这些元图涵盖了生物学过程，例如免疫调节，上皮到间质转变（EMT）和血管生成模仿。通过将这些元图与患者存活相关联，我们确定了分子活性的不同模式，可以指导TNBC的更个性化和有效的治疗方法的发展。在这些研究中，我们评估了元数据分析剖析癌症异质性的能力，从而更深入地了解驱动肿瘤进展的功能状态。此知识可以识别患者特定的分子特征，为精确医学方法铺平了道路。本论文为基于元图的癌症诊断奠定了基础，并为未来的多摩尼克精度医学策略整合奠定了基础，该策略以特定的癌细胞状态为目标，最终改善了患者的结果。
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
关于温带行星硅酸盐风化的岩性控制
在行星表面的硅酸盐岩石的风化可以从大气中划出CO 2，以最终在行星内部埋葬和长期存储。这个过程被认为是对碳酸盐硅酸盐循环（碳循环）的基本负反馈，以维持地球上的克莱门特气候和潜在的温带系外行星。我们实施热力学，以确定风化速率是表面岩性（岩石类型）的函数。这些速率提供了上限，允许估计调节气候的最大风化速率。该建模表明，在给定岩石而非单个矿物质中矿物组合的风化对于确定行星表面上的风化速率至关重要。通过实施流体传输控制方法，我们进一步模拟了化学动力学和热力学，以确定受地球大陆和海洋壳构造及其上层岩石的启发的三种岩石的风化速率。我们发现，类似大陆壳的岩性的热力学风化速率比海洋壳的岩性特征低约一到两个数量级。我们表明，当CO 2二压压力降低或表面温度升高时，热力学而不是动力学会对风化产生强大的控制。在动力学和热力学上有限的风化状态取决于岩性，而供应限制的风化与岩性无关。我们的结果表明，热力学有限的硅酸盐风化的温度敏感性可能会激发对碳循环的正反馈，在这种情况下，随着表面温度的增加，风化速率降低。
分布式认知 - eScholarship
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
![59参考[1] Chollet，F。（2018）。深度学习...](/simg/1/1f29087d56cc6482beaf288f27005e41ff13c407.webp)
59参考[1] Chollet，F。（2018）。深度学习...
[13] Ramjee，S.，Ju，S.，Yang，D.，Liu，X.，Gammal，A.E。，＆Eldar，Y。C.（2019）。 快速快速
Cosyne 2024 -Helmholtz海马
摘要生成模型最近彻底改变了机器学习，并长期以来一直认为是生物智能的基础。在动物中，数据表明海马形成学习并使用生成模型来支持其在空间和非空间记忆中的作用。在这里，我们引入了海马形成的生物学上合理模型，该模型将我们应用于连续的输入流中的Helmholtz机器。快速theta波段振荡（5-10 Hz）门通过网络流动的方向，训练它类似于高频唤醒式睡算法。我们的模型可以从感觉刺激中准确地推断潜在状态，并在离线上产生逼真的感觉预测。在导航任务上接受了训练，它通过开发环圈吸引子来学习可以集成的导航任务，并可以在与以前的理论但生物学上难以置信的建议之间灵活地传输这种结构。虽然许多模型具有一般性的生物学合理性，但我们的模型在一个简单和局部的学习规则下捕获了各种海马认知功能。
数字i的标准形式。表达完整...
老师的活动：要求学生大声分享一些答案，并解释他们如何到达解决方案。审查以标准形式编写数字的步骤：将小数点放在第一个重要数字之后。计算小数移动以确定10的功率的位置数。纠正任何常见错误（例如，编写“ 56×10^6”，而不是“ 5.6×10^6”）。
华盛顿罗马天主教大主教诉 John Doe 等人，第 9 号，2024 年 9 月任期；哈福德县教育委员会等人诉 John Doe，
2017 年，大会颁布了一项立法，除其他事项外，该立法还修改了适用于提起儿童性虐待索赔的现有时限，并设立了新的时限。新规定指出，“在任何情况下”，不得在“受害者成年之日起 20 年以上”对未被指控为虐待实施者的被告提起儿童性虐待民事诉讼。2023 年，大会颁布了《2023 年儿童受害者法案》。该法律取消了适用于儿童性虐待索赔的所有时限限制，包括 2017 年增加的新规定。2017 年法律中的新规定是普通诉讼时效，诉讼时效期满并不产生免于承担责任的既得权利。因此，2023 年《儿童受害者法案》取消了 2017 年的诉讼时效，但并没有追溯废除违反《马里兰州宪法》和《马里兰州权利宣言》的既得权利。
苯磺酰胺衍生物作为霍乱弧菌碳酸酐酶抑制剂：计算人工智能
摘要 由于抗生素耐药性的增加，霍乱弧菌在低收入国家造成了危及生命的感染。人们研究了创新的药理学靶点，霍乱弧菌编码的碳酸酐酶 (CAs，EC：4.2.1.1) (Vch CAs) 成为一个有价值的选择。最近，我们开发了一个大型对苯和间苯磺酰胺库，其特征是具有不同柔韧性程度的部分作为 CAs 抑制剂。基于停止流的酶促测定表明该库对 Vch a CA 有强烈的抑制作用，而对其他同工型的亲和力较低。特别是环脲 9c 对 Vch a CA 的抑制作用达到纳摩尔水平（KI ¼ 4.7 nM），并且对人类同工酶具有高选择性（SI 90）。计算研究揭示了部分柔韧性对抑制活性和同工型选择性的影响，并允许进行准确的 SAR。然而，尽管 Vch CA 与细菌的毒力有关而非其存活率，我们评估了此类化合物的抗菌活性，结果没有直接活性。
怀疑真菌病真菌：皮肤科医生和病理学家的噩梦
方法这项研究得到了卫生科学大学伦理委员会的批准（批准号：2021.11.251，日期：2021年12月20日）。从所有临时患者中获得书面知情同意。由皮肤科部门组成，并在2020年6月至2021年8月之间由皮肤科部门进行了总共254例患者及其皮肤活检。从医院记录和病理报告中明显地收集了临床和病理数据。从医院记录中获得了患者信息，包括年龄，性别，活检位置和前临床诊断。Preliminary clinical diagnoses were grouped as follows: group 1 (erythematous scaly patch, papule and plaque, tumor, erythro- derma), group 2 (petechiae, purpura), group 3 (pigmentation dis- order), group 4 (follicular involvement), and group 5 (other, such as alopecia, atrophy/poikiloderma, nonspecified病变）。在患者表现出多种临床模式的情况下，他们被视为“单个”或“多个”临床表现。由于某些患者有多次临床表现，因此1例患者可能会超过1组。在初步临床诊断中诊断为MF的患者根据诊断顺序分为组：“第一”，“第二”，“第三”或“第四及以上”。