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cGMP sgRNA：用于基因和细胞治疗中优化基因编辑的样品杂质鉴定和评估的战略方法
为了进一步确定最终产品中各杂质的最大可容忍残留水平，且不增加脱靶编辑，我们分别以差异比例将脱靶风险最高的杂质A02U和U17A添加到FLP中。我们利用这些样本在原代T细胞中进行CRISPR基因编辑，并用Sanger测序评估每个样本在OT1位点（这两个杂质样本中脱靶率最高的位点）的编辑效率（图1）。结果显示，杂质A02U的残留水平为50%，杂质U17A的残留水平为10%会导致脱靶编辑显著增加。当杂质水平低于4%时，本例中观察到的脱靶效应最小。
基于人工智能算法的概念：通过 CEUS 图像和 HSP 分析来识别重症急性胰腺炎的早期实质变化
1 维尔纽斯大学医学院临床医学研究所、胃肠病学、外科、肾泌尿学诊所，M.K.Ciurlionio str.21，维尔纽斯 LT-03101，立陶宛 2 维尔纽斯大学医学院生物医学科学研究所、放射学、核医学和医学物理学系，M.K.Ciurlionio str.21，维尔纽斯 LT-03101，立陶宛 3 考纳斯理工大学超声波研究所，K. Donelaicio str.73，考纳斯 44249，立陶宛 4 考纳斯理工大学电力系统系，K. Donelaicio str.73，考纳斯 44249，立陶宛 5 乔治城大学医院外科部，3800 Reservoir Rd，NW，华盛顿特区 20007，美国 6 维尔纽斯大学数据科学与数字技术研究所，Akademijos 街。4，维尔纽斯，LT-08412，立陶宛 电子邮件：aiste.kielaite-gulla@mf.vu.lt，arturas.samuilis@santa.lt
使用实时自动识别系统 (AIS) 数据进行扩展卡尔曼滤波器设计和船舶运动预测
摘要 — 本文使用来自自动识别系统 (AIS) 的实时数据和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 设计来解决船舶运动估计问题。AIS 数据由全球船舶传输，甚高频 (VHF) AIS 接收器以美国国家海洋电子协会 (NMEA) 指定的格式接收编码的 ASCII 字符信号。因此，必须使用解析器解码 AIS 语句以获取实时船舶位置、航向和速度测量值。状态估计用于碰撞检测和实时可视化，这是现代决策支持系统的重要功能。使用来自挪威特隆赫姆港的实时 AIS 数据验证了 EKF，并证明了估计器可以实时跟踪船舶。还证明了 EKF 可以预测船舶的未来运动，并在防撞场景中分析了不同的规避动作。索引词——卡尔曼滤波器、状态估计、运动预测、碰撞检测、无人水面舰艇、船舶
将常见的认知模型应用于静息态 fMRI 可识别帕金森病中的异常功能连接
要全面了解人类的认知功能，必须结合网络化大脑区域之间的相互作用模型。这些网络相互作用的改变是许多神经退行性疾病认知障碍的根本原因，为大脑结构和认知功能之间提供了重要的生理联系。认知架构通常用于解释健康大脑如何运作，通常使用基于任务的活动。然而，这种描述是不完整的。大多数系统级大脑活动都是自发的或内在的，无论受试者是否在执行任务都会发生。在这里，我们提供证据表明，共同认知模型（一种从现有认知架构分析中得出的共识模型）可以（a）推广到解释静息状态下的大脑活动，而不是在执行任务期间，以及（b）正确识别帕金森病中基底神经节连接的差异。关键词：共同认知模型；静息态 fMRI；帕金森病；动态因果建模
对识别患者的前/后阶段与同一天手术后的射线照相和患者报告的批判性分析
4丹佛国际脊柱诊所脊柱外科，长老会圣卢克/落基山儿童医院，美国丹佛，美国科罗拉多州； 5美国罗德岛州沃伦·阿尔珀特医学院骨科系，美国6号普罗维登斯，6骨科外科系，华盛顿大学，华盛顿大学，圣路易斯，密苏里州7 7骨科外科系，圣地亚哥脊柱疾病中心，拉霍亚，拉乔拉，加利福尼亚州8月8日。路易斯安那州，什里夫波特，洛杉矶10号10号神经外科系，匹兹堡大学医学院，宾夕法尼亚州匹兹堡，匹兹堡，匹兹堡11号。北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心神经外科系15神经外科系，加利福尼亚大学旧金山分校，旧金山，加利福尼亚州
CMOS系列单极单孔发射/接收开关和基于物联网的射频标识 div>的低噪声放大器设计
摘要：当前射频标识（RFID）标准之间的不相容性导致需要通用和无线保真度（Wi-Fi）兼容物联网应用程序（IoT）应用程序的RFID。这样的通用RFID需要单极双掷开关（SPDT）开关和低噪声放大器（LNA）才能通过天线指导和扩增接收到的原始信号。SPDT患有低隔离，高插入损失和低功率处理能力，而LNA遭受较小的增益，笨重的模具面积，质量较小（Q）因子，有限的调整灵活性等。由于当前一代设备中的被动电感器使用情况。在这项研究中，提出了基于互补的金属氧化物半导体（CMOS）的无电感SPDT和LNA设计。SPDT采用了一系列拓扑以及平行的共振电路和电阻体漂浮，以实现改进的插入损失和隔离性能，而LNA设计则以Gyrator概念实现，其中频率选择性储罐电路与伴随的活跃电感器形成了伴随的频率，并由伴随的激活电感器形成。使用90 nm CMOS的cmos cmos过程的表明，我们的SPDT设计完成了0.83 dB的插入损失，45.3 dB的隔离和11.3 dBM的动力处理能力，而LNA则达到33 dB的频率为33 db，bandf of 30 mhz和30 mhzz和db nf的频率。 SPDT和LNA的布局非常紧凑，分别为0.003 mm 2和127.7μm2。 这样的SPDT和LNA设计将增强与Wi-Fi兼容的IoT RFID技术的广泛改编。表明，我们的SPDT设计完成了0.83 dB的插入损失，45.3 dB的隔离和11.3 dBM的动力处理能力，而LNA则达到33 dB的频率为33 db，bandf of 30 mhz和30 mhzz和db nf的频率。SPDT和LNA的布局非常紧凑，分别为0.003 mm 2和127.7μm2。这样的SPDT和LNA设计将增强与Wi-Fi兼容的IoT RFID技术的广泛改编。
在非–SMA
摘要◥人工智能（AI） - 有能力的方法越来越多地用作提取下部效率并改善诊断工作流量的组织病理学工具。另一方面，HI-PLEX方法被广泛采用以分析肿瘤标本中的免疫生态系统。在这里，我们旨在结合非小细胞肺癌（NSCLC）的AI辅助组织和Imagingmass细胞仪（IMC）toAnalyzetheecosystem。在158个NSCLC试样的苏木精和曙红（H＆E）切片上使用了一种基于AI的方法，以准确鉴定腺癌和鳞状癌细胞，并产生肿瘤细胞空间簇的分类。连续的组织切片用金属标记的抗体染色，并通过IMC工作流进行处理，从而可以定量检测与肿瘤细胞，组织结构，CD45Þ髓样糖和免疫
McCain Foods（GB）Ltd.-现代奴隶制陈述FY24
The Committee's remit, in addition to the preparation of this modern slavery statement and the ensuing actions, includes: • Identifying and addressing any modern slavery risks present in our operations and supply chain • Immediately driving action to remediate any incidents if and when they may be identified • Identifying means to reduce or mitigate the risk of modern slavery • Developing programs, practices, and procedures to enhance our response to modern slavery; •在现代奴隶制的重要问题上担任麦凯恩的一群思想领袖，以确保我们的人民了解麦凯恩在供应链中的耕作，包装和物流的接触增加了现代奴隶制的可能性 - 以及我们所有人必须采取的措施来减轻风险，并立即采取行动，并采取适当的措施。
SPVec: A Word2vec-Inspired Feature Representation Method for Drug-Target Interaction Prediction
Drug discovery is an academical and commercial process of global importance. Accurate identification of drug-target interactions (DTIs) can significantly facilitate the drug discovery process. Compared to the costly, labor-intensive and time-consuming experimental methods, machine learning (ML) plays an ever-increasingly important role in effective, efficient and high-throughput identification of DTIs. However, upstream feature extraction methods require tremendous human resources and expert insights, which limits the application of ML approaches. Inspired by the unsupervised representation learning methods like Word2vec, we here proposed SPVec, a novel way to automatically represent raw data such as SMILES strings and protein sequences into continuous, information-rich and lower-dimensional vectors, so as to avoid the sparseness and bit collisions from the cumbersomely manually extracted features. Visualization of SPVec nicely illustrated that the similar compounds or proteins occupy similar vector space, which indicated that SPVec not only encodes compound substructures or protein sequences efficiently, but also implicitly reveals some important biophysical and biochemical patterns. Compared with manually-designed features like MACCS fingerprints and amino acid composition (AAC), SPVec showed better performance with several state-of-art machine learning classifiers such as Gradient Boosting Decision Tree, Random Forest and Deep Neural Network on BindingDB. The performance and robustness of SPVec were also confirmed on independent test sets obtained from DrugBank database. Also, based on the whole DrugBank dataset, we predicted the possibilities of all unlabeled DTIs, where two of the top five predicted novel DTIs were supported by external evidences. These results indicated that SPVec can provide an effective and efficient way to discover reliable DTIs, which would be beneficial for drug reprofiling.