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深海：大型语言模型揭示了全球海洋微生物组的隐藏生物合成潜力
图2：在隐性BGC的验证数据集（n = 940）的验证数据集上的现有方法的比较。a，BGC的数量通过每种方法预测至少一个化学有效的结构，并以每种方法（成功率）的至少一个为每种BGC预测的化学有效结构的百分比（成功率）。b，每种方法预测的化学有效SM结构的数量，并用每种方法预测的独特结构的百分比（唯一性）。c，通过每种方法的预测SM结构的化学空间。d，通过每种方法的分子量的分子量分布。e，通过每种方法的综合可访问性（合成可访问性得分）的分布。f，通过每种方法对预测的SM结构的QED分布（药物的定量估计值）。源数据在源数据文件中提供。
（2024）DeanThropomorphisting NLP：语言模型可以意识到吗？ Plos One，19（12）。 E0307521 ISSN 1932-6203
这项工作旨在作为先前主张的讨论中的声音，即基于变压器模型体系结构的验证大型语言模型（LLM）可能是一种陈述。已经对LAMDA模型提出了此类主张，也是关于LLM驱动的聊天机器人（例如Chatgpt）的当前浪潮的。如果确认，由于广泛使用类似模型，该主张将在自然语言处理（NLP）社区中产生严重的影响。但是，在这里，我们认为这样的大语言模型无法意识到，尤其是LAMDA比其他类似的模型没有任何进步。我们通过通过综合信息理论分析变压器架构来证明这一点。我们将感性的主张视为在NLP报告中使用拟人化语言的更广泛倾向的一部分。不管主张的真实性如何，我们认为这是一个合适的时机，可以盘点语言建模的进步并考虑任务的道德含义。为了使这项工作对NLP社区以外的读者有所帮助，我们还提出了语言建模的必要背景。
比较医学概念表示和患者轨迹预测的神经语言模型
医学概念的有效表示对于电子健康记录的次要分析至关重要。神经语言模型在自动从临床数据中得出医学概念表示方面已显示出希望。但是，尚未对不同语言模型的比较性能，用于创建这些经验表示形式及其编码医学语义的程度，尚未得到广泛的研究。本研究旨在通过评估三种流行语言模型的有效性 - word2vec，fastText和手套 - 在创建捕获其语义含义的医学概念嵌入中的有效性。通过使用大量的数字健康记录数据集，我们创建了患者轨迹，并用它们来训练语言模型。然后，我们通过与生物医学术语进行明确比较来评估学到的嵌入式编码语义的能力，并通过预测具有不同级别可用信息的患者结果和轨迹来隐含。我们的定性分析表明，FastText学到的嵌入的经验簇与从生物医学术语获得的理论聚类模式表现出最高的相似性，分别在0.88、0.80和0.92的经验簇和0.92之间的诊断，过程和医疗代码分别为0.88、0.80和0.92之间。相反，为了预测，Word2Vec和Glove倾向于优于快速文本，而前者的AUROC分别高达0.78、0.62和0.85，分别用于现场长度，再入院和死亡率预测。在预测患者轨迹中的医疗法规时，手套在诊断和药物代码（分别为0.45和0.81）的最高级别上达到了语义层次结构的最高性能（AUPRC分别为0.45和0.81），而FastText优于其他模型的过程代码（AUPRC为0.66）。我们的研究表明，子词信息对于学习医学概念表示至关重要，但是全球嵌入向量更适合于更高级别的下游任务，例如轨迹预测。因此，可以利用这些模型来学习传达临床意义的表示形式，而我们的见解突出了使用机器学习技术来编码医学数据的潜力。
atezolizumab和bevacizumab，用于不可切除或转移性的肝细胞癌 - 胆管癌：一项多中心回顾性研究
罕见的原发性肝癌。JHEPREP。2021; 3（1）：100174。 https：// doi。 org/10.1016/j.jhepr.2020.100174 2。 Sempoux C，Kakar S，Kondo F，Schirmacher P.合并肝细胞壁 - 胆管癌和未分化的原发性肝癌。 in：Arends MJ，Fukuyama M，Fukuyama M，Klimstra DS，Klimstra DS等人，编辑。 谁的肿瘤分类：消化系统肿瘤。 第五。 里昂：IARC; 2019年。 260。 3。 Brunt E，Aishima S，Clavien PA，Fowler K，Goodman Z，Gores G等。 CHCC -CCA：原发性肝癌的识别术语，具有肝细胞和胆管细胞的分化。 肝病学。 2018; 68（1）：113–26。 https://doi.org/10.1002/hep.29789 4。 Gigante E，Ronot M，Bertin C，Ciolina M，Bouattour M，Dondero F等。 结合成像和肿瘤活检可改善肝细胞 - 胆管癌联合的诊断。 肝脏Int。 2019; 39（12）：2386–96。 https://doi.org/10.1111/liv.14261 5。 BeaufrèreA，Calderaro J，Paradis V.结合肝细胞 - 胆管癌：更新。 J hepatol。 2021; 74（5）：1212–24。 https://doi.org/10.1016/j.jhep.2021.01.035 6。 Gentile D，Donadon M，Lleo A，Aghemo A，Roncalli M，Di Tommaso L等。 肝癌的手术治疗：系统评价。 肝癌。 2020; 9（1）：15–27。 https://doi.org/10.1159/ 000503719 7。 Xue R，Chen L，Zhang C，Fujita M，Li R，Yan SM等。 癌细胞。 2019; 35（6）：932–47.e8。 PO.20.00397。JHEPREP。2021; 3（1）：100174。 https：// doi。org/10.1016/j.jhepr.2020.100174 2。Sempoux C，Kakar S，Kondo F，Schirmacher P.合并肝细胞壁 - 胆管癌和未分化的原发性肝癌。in：Arends MJ，Fukuyama M，Fukuyama M，Klimstra DS，Klimstra DS等人，编辑。谁的肿瘤分类：消化系统肿瘤。第五。里昂：IARC; 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最初发表于：Schön，Viola；丹尼尔（Daniel）的Stocker； Jüngst，Christoph；莱因哈德（Reinhard）的假人； Ramelyte，Egle（2023）。免疫相关的硬化性cholangi
摘要：免疫检查点抑制剂已改善了许多癌症的治疗方法。但是，免疫相关（IR）不良事件可能会限制其使用。罕见但潜在的IR不良事件是IR-胆管炎，主要是由反编程细胞死亡1（PD1）抗体诱导的，通常是耐皮质类固醇。因此，增加了免疫疗法的疗法，这会干扰抗肿瘤反应并承受感染的风险。我们报告了2例BRAF V600E突变黑色素瘤患者，他们在三胞胎治疗下与Atezolizumab [抗 - 程序性细胞死亡配体1（PD-L1）抗体]，Vemurafenib（BRAF抑制剂）和cobimetinib（Mek Mek Inbibitor）一起出现了IR骨状胆管炎。在这两种情况下，皮质类固醇的给药最初都会导致边缘改善，但随后是胆汁酶的反弹，随后出现了伴有细菌血症的化脓性肝脓肿。肝脓肿在没有先前的侵入性手术的情况下开发，这意味着应考虑采用更严格的IR抑制性疗法治疗IR-胆管炎的方法。就我们的知识，我们报告了第一个2例IR-胆管炎病例和随后的肝脓肿，而没有先前的浸润性干预，这是三胞胎治疗引起的第一个IR-胆管炎病例，其中2例抗PD-L1中有2例在抗PD-L1诱发的病例中，有助于抗PD1和抗抗PD1和抗抗抗血症抗血脂症。需要改善IR-胆管炎的治疗策略，以防止威胁生命的感染并发症。
批准了博士学位的博士学位。医学（1），博士医学凹痕。 （2）和博士生物。 HOM（3）
工作主题：“静脉免疫球蛋白（IVIG）为期五天的治疗对BZELL激活因子（挡板）的浓度和表达以及诱导增殖的配体（4月）的浓度和表达的影响（4月）以及伴有疗程疗法和免疫疗法患者的子弹受体在子弹受体中的表达
Caixabank本月在所有分支机构上成功推出了其手语语言视频互动服务
Caixabank社会行动促进了社会计划，活动和运动，其中一些与La Caixa基金会合作。使用西班牙最大的分支网络，Caixabank可以有效地识别和满足本地需求，从而提供密切的支持。此外，它还有助于La Caixa基金会向社会实体指导财政援助。由于其在全国范围内的存在，其分支网络（西班牙最大的分支网络）可以检测到当地的需求和近距离的帮助，并支持La Caixa基金会向社会实体传达经济援助。此外，通过财务活动，银行为所有类型的人提供服务和解决方案。
IOT的应用在供应链中归档供应商可持续性，参考TSRTC Telangana
最终，通过为供应商的可持续性归档提供物联网，TSRTC不仅可以改善其自身的环境和社会绩效，而且可以促进更具可持续性和负责任的运输生态系统。对可持续性的承诺将提高TSRTC的声誉，建立利益相关者的信任，并为更美好的未来及以后做出贡献。成功的关键在于仔细计划，战略实施以及对所采用的物联网解决方案的持续评估，以确保它们与TSRTC的整体可持续性目标保持一致并提供可衡量的结果。
具有摩擦触点的软机器人的可微分模拟胆管癌
InsermEteré1242，法国雷恩斯通讯作者：Gael S Roth博士，MD -PHD肝脏 - 加astroentology and Dimentolology and Dimctrotive肿瘤学系格雷诺布尔 - 阿尔普斯大学医院，法国抗alpes，癌症团队免疫学和癌症研究所 - 高级生物科学研究所 - Grenoble Bioscience -Grenoble inserm userm userm u1209- cnrande -cnr fren fren fren fren cnrbles -umr 5309 -renbble： groth@chu-grenoble.fr电话：+33 4 76 76 76 51 68关键字：cholangiocarcinoma，胆汁癌，分子分析，人格化