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对HLA-HAPLOIDENTIL的前瞻性研究
摘要尚未充分检查移植后环磷酰胺（PTCY）的最佳剂量，用于接受HLA-HAPloidentic造血细胞的患者使用移植后环磷酰胺（PTCY-HAPLO）使用。这项研究评估了HLA - 帕克洛斯造血细胞移植的安全性和功效，对预后不良的患者或患有难治性血液学恶性肿瘤患者的PTCY剂量降低。我们使用改良的PTCY剂量方案对PTCY-HAPLO进行了前瞻性临床研究，该研究是在移植后第3天由50 mg/kg组成的，在第4天，第4天的剂量减少了25 mg/kg。在移植后第100天，II级至III和IV急性移植抗宿主病（GVHD）的累积发生率分别为30％和0％。移植后中度至重度慢性GVHD的累积发生率为7.0％。移植后1年中非逆转死亡率的累积发生率为6.1％。1年的总生存期（OS）为66％。此外，受限制的立方晶状体COX回归分析显示，注入的CD34 +细胞和CD3 +细胞的数量与OS之间的非线性关系。> 4.54×10 6 /kg CD34 +细胞和> 1.85×10 8 /kg但≤3.70×10 8 /kg CD3 +细胞的移植物组成与更好的生存率显着相关，无论疾病比率，0.13; 95％置信区； 95％的置信区间，0.04-0.41-0.41; p <0.00 001）。这些结果表明，使用PBSC使用PTCY-HAPLO使用50 mg/kg的DE-HAPLO在第3天和25 mg/kg进行降低的剂量，第4天移植后第4天是可行的选择。
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■ Have N non-overlapping ID ranges defined by (startID, sizeID) for each range ■ num = hash(unique_identifier_of_ID_server) % N ■ offset = f(unique_attribute_value) % sizeID[num] ■ POSIX-ID = startID[num] + offset ○ Hash is a configurable message digest function with configurable seed ○ f is configurable function取决于来自对象属性的唯一属性/索赔
AI驱动的机器学习方法确定了与支架大象植入的总主动脉弓置换后30天死亡率相关的风险因素
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PolypharmDB 是一种基于深度学习的资源，可快速识别 COVID-19 的再利用候选药物
迫切需要发现治疗 COVID-19（由 SARS-CoV-2 病毒引起的流行病）的方法。考虑到发现、开发和临床测试的时间表，从库筛选开始的标准小分子药物发现工作流程是不切实际的。为了加快患者测试的时间，我们在此探索了在临床环境中经过一定程度测试的小分子药物（包括已批准的药物）作为 COVID-19 的可能治疗干预措施的治疗潜力。我们这个过程的动机是一个称为多药理学的概念，即可能具有治疗潜力的脱靶相互作用。在这项工作中，我们使用了深度学习药物设计平台 Ligand Design 来查询获得联邦批准或正在进行临床试验的内部小分子药物集合的多药理学概况，目的是识别预计会调节与 COVID-19 治疗相关的靶标的分子。我们努力的成果是 PolypharmDB，这是一种药物资源，以及它们在人类蛋白质组中预测的蛋白质靶标结合。挖掘 PolypharmDB 产生了预测与 COVID-19 的人类和病毒药物靶标相互作用的分子，包括与病毒进入和增殖相关的宿主蛋白以及与病毒生命周期相关的关键病毒蛋白。此外，我们收集了针对两个特定宿主靶标 TMPRSS2 和组织蛋白酶 B 的优先批准药物集合，最近显示它们的联合抑制可以阻止 SARS-CoV-2 病毒进入宿主细胞。总体而言，我们证明了我们的方法有助于快速响应，确定了 30 种优先候选药物，用于测试它们可能用作抗 COVID 药物。使用 PolypharmDB 资源，可以在一个工作日内为新发现的靶标确定重新利用的候选药物。我们正在免费向合作伙伴提供我们确定的分子的完整列表，以便合作伙伴能够对它们的功效进行体外和/或临床测试。关键词：SARS-CoV-2 病毒、COVID-19、冠状病毒、TMPRSS2、组织蛋白酶 B、宿主-靶标、多药理学、脱靶相互作用 缩写：SARS-CoV-2：严重急性呼吸综合征相关冠状病毒 COVID-19：冠状病毒病-2019 3CLpro：木瓜蛋白酶样蛋白酶 PLpro：主要蛋白酶 RdRp：非结构蛋白 ACE2：血管紧张素转换酶 2 TMPRSS2：跨膜蛋白酶丝氨酸 2
针对住宅区的基于社区的PV系统的标题可行性分析：现场集中和分布式PV安装的比较
出版商的陈述，这是作者的作品版本，该作品被接受以供可再生能源出版。由出版过程产生的变化，例如同行评审，编辑，校正，结构格式和其他质量控制机制，可能不会反映在本文档中。自从提交出版以来，可能已经对这项工作进行了更改。随后发表了一个确定的版本，以可再生能源（157，（2020））https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.05.024
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• 中西部可再生能源协会通过教育和示范推广可再生能源、能源效率和可持续生活。• MREA 制定了 Solarize 计划和教育内容，并负责总体计划管理。
基于计算机视觉的位移识别及其在操作条件下的桥梁状况评估中的应用
摘要：桥梁损坏检测对于确保桥梁结构的安全性和完整性至关重要。传统的损伤检测方法通常依赖于手动检查或基于传感器的测量结果，这可能是耗时且昂贵的。近年来，计算机视觉技术在桥梁位移测量和损伤检测中显示了有希望。这项研究的目的是从基于计算机视觉的方法测量的位移中提取可靠的特征，这些方法对结构条件变化敏感，同时对操作条件的变化有牢固的变化。特别是，本研究论文使用基于基于计算机视觉的位移测量的横向影响比（DTIR）定义的指标提出了一种新颖的桥梁损伤检测方法。所提出的方法利用计算机视觉算法在移动负载下提取桥梁的位移响应。DTIR指示器定义为在两个相邻梁之间的车辆诱导的桥梁准静态位移比，被提取为对损伤敏感的特征。理论推导证明，DTIR指标仅与车辆在甲板上的结构状况和横向位置有关，而与车辆重量和速度的变化无关。为了验证所提出的方法的有效性，在具有不同结构条件的多束梁桥上进行了一系列驱动实验。结果证明了所提出的方法准确检测结构损伤的发生和可能位置的能力。此外，本文讨论了用于桥梁损坏检测的DTIR指标的优点和局限性，以及如何将所提出的方法推广到具有两个以上的交通车道的桥梁。总而言之，提出的方法为在操作条件下的桥梁提供低成本，易于部署和可扩展的健康监控解决方案提供了有希望的解决方案。