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igld -stand-法兰克福2025年3月6日，星期四
Stefan Momma，神经学研究所 - 埃丁研究所，法兰克福大学法兰克福大学10：30-11：00 Break 11：00-12：30联合会议：高级治疗药品 - 更新2025室：高原1+2椅子1：Karen Bieback，Instf。ufakMannheim，海德堡大学，曼海姆；主席2：汉尼斯·克隆普（Hannes Klump），大学医院Rvvth Aachen，输血医学和细胞治疗学院，亚兴；Mannheim，海德堡大学，曼海姆；主席2：汉尼斯·克隆普（Hannes Klump），大学医院Rvvth Aachen，输血医学和细胞治疗学院，亚兴；
农村火灾和劳动力发展中心计划
堪萨斯森林服务局（KFS）和堪萨斯州立大学农业学院（KSU COAG）的简介/需求声明，长期以来一直通过教学，研究和外展来解决堪萨斯州的韧性。在1960年代，KFS通过美国森林服务局的联邦额外财产计划（FEPP）开始重新利用澳大利亚农村消防部门的盈余联邦车辆和其他设备。在随后的几年中，预算和人员削减导致车辆维修店的空间减少，以有效地进行工作。自那时以来，堪萨斯州农村消防部门的需求增加了，KFS加入了为堪萨斯州消防服务服务的另外两个过多的财产计划。这导致了一系列的工作，并且需要其当前KFS商店无法支持的其他机制。此外，随着KFS内的几个程序的发展，办公空间并没有增长。有限的KFS能够雇用劳动力发展/培训人员来支持其工作。KSU COAG是农业，食品和自然资源教育，研究和扩展领域公认的领导者。 大学课程包括农业技术和力学课程，以及劳动力培训和发展。 由于学院没有自己的实验室/商店空间，因此目前在校外设施中教授这些课程的课程。 KFS和KSU COAG的需求重叠，可以在单个联合用途的设施中有效，经济满足。 项目站点和地图该项目位于2610 Claflin Rd的KSU拥有的KFS/KSU电动池property。KSU COAG是农业，食品和自然资源教育，研究和扩展领域公认的领导者。大学课程包括农业技术和力学课程，以及劳动力培训和发展。由于学院没有自己的实验室/商店空间，因此目前在校外设施中教授这些课程的课程。KFS和KSU COAG的需求重叠，可以在单个联合用途的设施中有效，经济满足。项目站点和地图该项目位于2610 Claflin Rd的KSU拥有的KFS/KSU电动池property。我们提出了一家现代化的消防设备商店的设施，提议农村消防与劳动力发展中心（RFWDC）；一个用于应急响应，国家农业技术以及力学培训和办公空间的教学实验室；以及用于教学和劳动力培训与发展的多功能课堂。该联合设施将生产用于社区灾难响应使用的车辆，增强堪萨斯州社区的火灾准备，并为学术和地区劳动力发展计划提供教学空间。拟议的项目地点位于该地点的东北角。
强大的劳动力计划本地和区域计划关闭要求
to：首席执行官首席教学官首席业务官职业技术教育院长区域财团椅区域财团财政代理人来自：Anthony Cordova，劳动力和经济发展副校长Anthony Cordova
纤维素纳米纤维的微观机制修饰的胶结脉冲回填材料
摘要加强胶结回填材料以回收脉管和尾矿的性能对于矿产资源和采矿废物管理的可持续发展至关重要。然而，在低成本，高废物比，低碳排放和低粘合剂消耗的实际限制下，巩固了毒性，毛孔和对具有卓越特性的水泥回填材料的采矿废物的升级，这是固有的矛盾和挑战性的。这项研究报告了一种废物到富裕途径，该途径通过纤维素纳米纤维来改善胶结的螺栓回填材料，以回收采矿废物并部分取代水泥。Mechanical compression, X-ray diffraction, thermogravimetry, mercury intrusion porosimetry, scanning electron microscopy tests, fractal quantitative analyses of microstructures, and molecular dynamics simulations were carried out to reveal the action mechanism of TEMPO-modified cellulose nanofibers on cemented gangue backfill materials.分析了节气改性纤维素纳米纤维和机械纤维素纳米纤维对胶结螺栓回填材料强度的贡献的差异。The results show a series of microscopic improvements of cellulose nanofibers on cemented gangue backfill materials, including regulating cemented gel polymerization, increasing hydration nucleation, inhibiting carbonization, densifying pore structure, enhanc- ing Ca-O connections and H bonds, and preventing C-S–H fracture along interlayer water.通过纤维素纳米纤维诱导的这种胶结材料的强度和能量吸收增强，具有最佳剂量可达到30〜50％。还发现过多的纤维素纳米纤维对这种复合材料有害，主要是通过延迟水合结晶并通过捕获空气增加孔，而尽管强度恶化，但它仍然表现出改善的变形抗性和能量吸收。
将量子计算纳入药物设计工作流程的见解
尽管许多量子计算 (QC) 方法都有望在理论上优于传统方法，但量子硬件仍然有限。因此，在计算机辅助药物设计 (CADD) 中利用近期 QC 需要明智地划分经典计算和量子计算。我们提出了 HypaCADD，这是一种混合经典量子工作流程，用于寻找与蛋白质结合的配体，同时考虑基因突变。我们明确确定了我们药物设计工作流程中目前可以通过 QC 替换的模块：非直观地，我们将突变影响预测因子确定为最佳候选者。因此，HypaCADD 将经典对接和分子动力学与量子机器学习 (QML) 相结合，以推断突变的影响。我们以 SARS-CoV-2 蛋白酶和相关突变体为例进行了案例研究。我们使用由量子比特旋转门构建的神经网络将经典机器学习模块映射到 QC 上。我们已经在模拟和两台商用量子计算机上实现了这一点。我们发现 QML 模型的性能可以与经典基线相媲美，甚至更好。总之，HypaCADD 为利用 QC 实现 CADD 提供了一种成功的策略。
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。
制定英国专业公共卫生劳动力2025-2030
鉴于未来大流行的许多现实威胁，以及从以前的大流行中学习，因此有必要增加专家和通才健康保护劳动力。在英格兰，这应该包括增强EPR，IPC和免疫的ICS劳动力能力和能力。在可预防疾病建模，疫苗策略，疫苗开发和劳动力能力以及交付能力方面投资和优先考虑劳动力至关重要。这将防止可预防疫苗的疾病复兴，支持爆发反应并减少覆盖范围的不平等现象。应该进行更大的教育/培训，以建立能力，以防止和减轻与抗菌素抵抗和医疗保健相关感染相关的风险，通过更好地预防和控制各级感染。这应该超越专业公共卫生顾问，并为在公共卫生技能框架的第3至6级的人们提供清晰的职业途径，以解决接触跟踪等领域。应该对疫苗接种的建模和发展以及专业现场流行病学培训（FET）的作用进行更多的教育和培训。ukhsa和权力下放的国家的其他国家公共卫生机构在该领域中提供系统领导和主题专业知识，但在国家，地区和地方一级之间的协调性更高，而对公共卫生和地方当局的董事的作用提高了，最值得注意的是在英格兰。
GREPore-seq：通过长距离 PCR 和纳米孔测序检测基因编辑后变化的强大工作流程
为了充分发挥基因编辑技术在临床治疗中的巨大潜力，需要彻底评估靶向编辑和非预期编辑的后果。然而，目前缺乏一种全面、流水线化、大规模且经济的工作流程来检测基因组编辑结果，特别是插入或删除大片段。在这里，我们描述了一种通过对条形码长距离 PCR 产物进行纳米孔池测序来有效准确地检测 CRISPR-Cas9 编辑后的多个基因变化的方法。为了克服纳米孔测序的高错误率和插入缺失，我们开发了一种流程，通过对纳米孔扩增子测序 (GREPore-seq) 的读取进行 grepping 来捕获条形码序列。GREPore-seq 可以检测 NHEJ 介导的双链寡脱氧核苷酸 (dsODN) 插入，其准确度与 Illumina 下一代测序 (NGS) 相当。GREPore-seq 还可以识别 HDR 介导的大基因敲入，这与 FACS 分析数据高度相关。还检测到了 HDR 编辑后的低水平质粒骨架插入。我们建立了一个实用的工作流程来识别遗传变化，包括量化 dsODN 插入、敲入、质粒骨架插入和 CRISPR 编辑后的大片段缺失。该工具包用于对汇集的长扩增子进行纳米孔测序，在评估靶向 HDR 编辑和超过 1 kb 的意外大插入缺失方面应具有广泛的应用。GREPore-seq 可在 GitHub 上免费获取（https://github.com/lisiang/GREPore-seq）。