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chiLife：一个用于计算机自旋标记和 4 的开源 Python 包
。CC-BY 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 12 月 24 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.12.23.521725 doi：bioRxiv 预印本
动脉自旋标记灌注 MRI 信号处理...
脑血流量 (CBF) 是反映区域脑功能和神经血管状况的基本生理量。区域 CBF 变化长期以来一直是神经和神经精神疾病评估所必需的。CBF 可以使用不同的方法测量，但动脉自旋标记 (ASL) 灌注 MRI 仍然是唯一用于测量区域 CBF 的非侵入性技术 [1,2]。如图 1 所示，ASL 灌注 MRI 使用射频 (RF) 脉冲在靠近成像位置的地方磁性地调制供血动脉中的动脉血信号。标记血液传输到要成像的地方后，它将与组织水交换并降低组织信号。该信号变化与灌注量成正比。在通过完全放松的 MR 信号 (M0) 进行标准化并考虑信号衰减后，可以将其转换为以 mL/100 g/min 为单位的定量 CBF。为了从背景中提取灌注加权信号，ASL MRI 通常使用
人类解剖学的图表中的平均亲切标记
图理论涉及对所称图的数学结构的检查，这些数学结构是说明数学和计算机科学等学科实体之间成对连接的工具（Prathik等，2016）。图形标记是图理论中的一个字段，该字段是数学的一个分支，它侧重于根据某些规则（Gallian，2022）将标签（通常数字）分配给边缘或顶点，或两者兼而有之。图形标记至关重要，因为它在各个领域的广泛应用，包括电路设计，雷达技术，通信网络寻址等。在计算机科学和通信网络的各个方面，网络表示起着至关重要的作用（Pir等，2023）。（Pir＆Parthiban，2022）的研究论文介绍了广义彼得森图和周期的主要距离标记，探索了不同的标记技术，研究突出了有趣的应用，包括基于图形的密码学中的潜在用途。这种创新的方法可以增强密码系统的安全措施。图形标签在Web设计中也具有重要的应用。在网络图中，网页由顶点表示，而超链接则通过边缘表示。标记这些元素有助于有效查找和组织有吸引力的信息。另一个应用程序在网站社区中，顶点表示对象和边缘的类别表示它们之间的连接。在图理论中，它形成一个完整的图，称为k n，每个顶点都连接到其他每个顶点。这种完整的互连性促进了网络社区内的全面分析和导航（Dhanalakshmi等，2022）。主要目标是探索通信部门中图形标记的功能。此外，图形标记简化了各种与网络相关的域中的任务，使其成为功能强大的工具。此摘要说明了该概念，帮助研究人员
2024年1月19日安全标签变更通知信
2024年1月19日，朱诺治疗公司，布里斯托尔 - 明年的squibb公司的注意：梅根·菲茨杰拉德（Megan Fitzgerald）1000 Dexter Ave.《联邦食品，药物和化妆品法》（FDCA）的第505（o）（4）条授权FDA要求批准的药物和有执照的生物产品应用程序持有人，以根据批准药物或生物学产品后获得的新安全信息进行安全标签更改。自从2021年2月5日批准了利斯甲基省马拉莱甲基（Breyanzi）以来，我们已经意识到用T细胞恶性肿瘤的风险，包括严重的结果，包括住院和死亡，在BCMA-和CD19指导的基因基因遗传学T细胞免疫疗法中进行了治疗。FDA在用BCMA和CD19指导的遗传自体T细胞免疫疗法治疗后，确定了销售后不良事件和临床试验报告，描述了发生成熟T细胞恶性肿瘤，包括CAR阳性肿瘤。有关其他信息，请参阅CBER安全通信的标题为“ FDA调查BCMA导向或CD19指导自体嵌合抗原受体（CAR）T细胞免疫疗法后T细胞恶性肿瘤的严重风险”，并于2023年7月 - 9月至9月 - | FDA不良事件报告系统（FAERS）确定的严重风险/新安全信息的潜在信号| FDA用于BCMA或CD19的转基自体T细胞免疫疗法。我们将此信息视为FDCA第505-1（b）（3）节中定义的“新安全信息”。此外，我们认为T细胞恶性肿瘤的严重风险适用于所有BCMA和CD19指导的转基自体T细胞免疫疗法。根据FDCA的第505（o）（4）条，我们通知您，基于上述新的安全信息，并在2024年1月19日在Telecon上进行了讨论，我们已经确定应将新的安全信息包括在所有BCMA和CD19和CD19的标签中，并进行了基因遗传改良的
用于癌症诊断和治疗的肿瘤靶向荧光标记系统
缩写：Ad5，腺病毒 5 型；Ad35，腺病毒 35 型；AFP，甲胎蛋白；CAR，柯萨奇病毒和腺病毒受体；CEA，癌胚抗原；CTC，循环肿瘤细胞；ctDNA，无细胞肿瘤 DNA；EGFP，增强型绿色荧光蛋白；EMT，上皮-间质转化；EV，细胞外囊泡；FSP1，成纤维细胞特异性蛋白 1；GFP，绿色荧光蛋白；HCC，肝细胞癌；HSV1，人类单纯病毒 1 型；hTERT，人类端粒酶逆转录酶；Id1，DNA 结合抑制剂 1；IL-1β，白细胞介素-1β；miRNA，微小 RNA；PDAC，胰腺导管腺癌；PDT，光动力疗法；PSA，前列腺特异性抗原；PSES，前列腺特异性增强子序列； PSMA，前列腺特异性膜抗原；RFP，红色荧光蛋白；ROS，活性氧；SEAP，分泌性胚胎碱性磷酸酶；TME，肿瘤微环境。
2024年1月19日安全标签变更通知信
2024年1月19日Janssen Biotech，Inc。注意：Aline de Oliveira Janssen Research＆Development，LLC 902 US Highway 202 Raritan，NJ 08869亲爱的De Oliveira女士：请参阅根据Ciltacabtagene Autoleolecelecelecelecelecelecelecelecelecelecelecelecelecelecelecelecelecelecelecelecelecti（Carvykti）提交的生物学许可申请（BLA）。《联邦食品，药物和化妆品法》（FDCA）的第505（o）（4）条授权FDA要求批准的药物和有执照的生物产品应用程序持有人，以根据批准药物或生物学产品后获得的新安全信息进行安全标签更改。由于Ciltacabtagene Autoleucel（Carvykti）于2022年2月28日获得批准，因此我们已经意识到了T细胞恶性肿瘤的风险，包括严重的疾病，包括住院和死亡，在BCMA-和CD19指导的基因遗传学的Tellogols T细胞免疫疗法后进行了治疗。FDA在用BCMA和CD19指导的遗传自体T细胞免疫疗法治疗后，确定了销售后不良事件和临床试验报告，描述了发生成熟T细胞恶性肿瘤，包括CAR阳性肿瘤。有关其他信息，请参阅CBER安全通信的标题为“ FDA调查BCMA导向或CD19指导自体嵌合抗原受体（CAR）T细胞免疫疗法后T细胞恶性肿瘤的严重风险”，并于2023年7月 - 9月至9月 - | FDA不良事件报告系统（FAERS）确定的严重风险/新安全信息的潜在信号| FDA用于BCMA或CD19的转基自体T细胞免疫疗法。我们将此信息视为FDCA第505-1（b）（3）节中定义的“新安全信息”。此外，我们认为T细胞恶性肿瘤的严重风险适用于所有BCMA和CD19指导的转基自体T细胞免疫疗法。根据FDCA的第505（o）（4）条，我们通知您，基于上述新的安全信息，并在2024年1月19日的电信会议期间进行了讨论，我们已经确定新的安全信息应包含在所有BCMA和CD19中的标签中
合成DNA数据存储的熵编码器的旋转标记
摘要 - 过去几年，数据存储需求的不断增长的趋势激发了对替代数据存储系统的研究。由于其生化特征，合成DNA分子被认为是新存储范式的潜在候选者。由于这种趋势，在过去几年中提出了几种编码解决方案，以将数字信息存储到DNA中。尽管是一个有前途的解决方案，但DNA存储仍面临两个主要障碍：合成的巨大成本和测序过程中引入的噪声。此外，当未尊重生化定义的编码约束时，这种噪声会增加：避免均聚物和模式以及平衡GC含量。本文描述了一种新颖的熵编码器，该编码器可以嵌入到任何基于块的图像编码模式中，并旨在鲁棒化解码结果。我们提出的解决方案在生成的第四纪流中引入了可变性，减少了均聚物和重复模式的量，以降低发生错误的可能性。在限制代码以更好地满足约束的同时会降低压缩效率，但在这项工作中，我们提出了一种替代方法，以进一步稳健地稳健地稳健不存在的代码而不会影响压缩率。为此，我们将提出的熵编码器集成到了四个现有的JPEG启发的DNA编码器中。然后，我们通过提供特定的评估指标来评估所有不同方法的编码数据的质量。
抗KIT DNA适体用于胃肠道间质瘤的靶向标记
胃肠道间质瘤 (GIST) 是最常见的肉瘤，其特征是 KIT 蛋白过度表达，肿瘤通常由致癌 KIT 突变驱动。针对性抑制 KIT 彻底改变了 GIST 治疗，开启了治疗实体恶性肿瘤的精准医疗时代。在这里，我们首次使用 KIT 特异性 DNA 适体进行 GIST 的靶向标记。我们发现抗 KIT DNA 适体以 KIT 依赖的方式结合细胞，并且在体外对 GIST 细胞标记具有高度特异性。在功能上，KIT 适体以类似于 KIT 单克隆抗体染色的方式结合细胞外 KIT，并在体外在细胞内运输。KIT 适体以突变不可知的方式结合分离的原代人类 GIST 细胞，因此标记了具有 KIT 和 PDGFRA 突变的肿瘤。此外，KIT 适体还特异性标记了完整的人类 GIST 组织（体外），以及小鼠腹膜异种移植，灵敏度高。这些结果代表了首次使用基于适体的方法在体外和体内进行 GIST 的靶向检测。
基于脑电图的心理标签长期压力分类
摘要：压力研究是脑电图 (EEG) 信号处理领域的一个快速发展的领域。在缺乏心理健康设施等情况下，使用 EEG 作为经济有效和个性化压力管理的客观衡量标准变得非常重要。在本研究中，使用机器学习算法通过静息状态 EEG 信号记录对长期压力进行分类。使用两种目前接受的临床实践对压力组和对照组进行标记：(i) 感知压力量表评分和 (ii) 专家评估。除了额叶和颞叶 alpha 和 beta 不对称外，还从五通道 EEG 记录中提取了频域特征。alpha 不对称是从四个通道计算出来的，并用作特征。还进行了特征选择，以确定压力组和对照组的统计显著特征（通过 t 检验）。我们发现，当使用 alpha 不对称作为特征时，支持向量机最适合对长期人类压力进行分类。观察发现，基于专家评估的标记方法可将分类准确率提高高达 85.20%。基于这些结果，我们得出结论，当使用专家评估分配标签时，alpha 不对称可用作压力分类的潜在生物标记。
通过生成伪标签
密集的检索方法在多语言信息检索中表现出了有希望的表现，其中查询和文档可以使用不同的语言。然而，密集的检索器通常需要大量的配对数据，这在多语言方案中带来了更大的挑战。本文介绍了UMR，这是一个未经任何配对数据的训练的ultialual ultilitual contriever r etriever。我们的方法利用了多语言语言模型的序列估计功能，以获取用于培训密集猎犬的伪标签。我们提出了一个两阶段的框架，该框架迭代地改善了多语言密集猎犬的功能。两个基准数据集的实现结果表明，UMR的表现优于监督的基线，展示了训练Mul-listingual语言检索器而没有配对数据的潜力，从而增强了其实用性。1