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使用机器学习和多参数 MR/PET 区分人类胶质瘤中的 IDH 状态
方法：回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法，包括自组织映射和 K 均值算法，并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore，并将其用作性能指标。
位于喜马偕尔邦的 Dhaulasidh 水力发电项目 (2x33 = 66 MW) 考察报告，该项目由 SJVN Ltd. 负责实施。Shri Vontela Aravind Reddy，助理
由 SJVN 有限公司执行的喜马偕尔邦 Dhaulasidh 水电项目 (2x33 = 66 MW) 的参观报告。CEA HPA 部门 II 助理主任 Shri Vontela Aravind Reddy 于 2022 年 3 月 4 日至 5 日参观了由 SJVN 有限公司执行的喜马偕尔邦 Dhaulasidh 水电项目 (2x33=66 MW)，以审查项目各项工作的实际进展情况。与官员/工程师讨论了正在进行的工作的各个方面、问题区域以及为加快工作进度而采取的措施，目的是按计划及时投入使用项目。访问期间观察到的工作状态和关键区域/活动如下： 1.0 项目详情 拟建的 Dhaulasidh 水电项目 (DSHEP) 位于喜马偕尔邦的 Hamirpur 和 Kangra 区，由 SJVN 有限公司执行。该项目设计为比亚斯河上的径流式项目，设有小型实时蓄水设施，可在淡水季节提供峰值电力。该项目利用 46.37 米的总水头（45.33 米的净水头），在 90% 的可靠年份发电 304 MU，装机容量为 66MW。GoHP 通过 2008 年 6 月 28 日的信函将 Dhaulasidh HEP 分配给 SJVN 进行调查和后续开发。Dhaulasidh HEP 的 DPR 已从能源局、GoHP 通过 2011 年 6 月 25 日的信函（附于附录 I）获得技术经济同意 (TEC)，费用为 497.67 千万卢比（包括 IDC 和 FC），2010 年 9 月 PL 以 SJVN 有限公司为受益人。政府批准了 Dhaulasidh HE 项目。印度政府于 2020 年 10 月 1 日批准了该项目（见附录 II），金额为 687.97 亿卢比，其中包括项目成本 666.32 亿卢比（2020 年 5 月 PL）和印度政府为建设基础设施提供预算支持 21.65 亿卢比，建设期为 54 个月。成本详情如下：
定量系统药理学 (QSP) 模型框架
背景和背景：抗体-药物偶联物 (ADC) 是一类很有前途的靶向癌症疗法，它结合了单克隆抗体的特异性和化疗药物的细胞毒性。ADC 在将药物直接输送到癌细胞的同时，还显示出了巨大的潜力，可以最大限度地减少脱靶效应。然而，在临床环境中预测 ADC 的疗效和毒性仍然是一项重大挑战。经验模型通常无法准确捕捉与这些生物治疗相关的复杂药代动力学和药效学 (PKPD)。
利用机器学习潜力拓展量子计算在材料科学领域的应用范围
解决电子结构问题代表了量子计算机的一个有前途的应用领域。目前，人们投入了大量精力设计和优化近期量子处理器的量子算法，目的是使用有限的量子资源在选定的问题实例上超越经典算法。这些方法仍有望具有防止大规模和批量系统量子模拟的运行时间。在这项工作中，我们提出了一种策略，使用在量子模拟数据上训练的机器学习潜能将量子计算方法的范围扩展到大规模模拟。在当今的量子环境中应用机器学习潜能的挑战来自于影响电子能量和力的量子计算的几种噪声源。我们研究了选择各种噪声源的机器学习潜能的可训练性：统计、优化和硬件噪声。最后，我们从实际 IBM Quantum 处理器上计算的氢分子数据构建了第一个机器学习潜能。这已经使我们能够执行任意长且稳定的分子动力学模拟，优于所有当前分子动力学和结构优化的量子方法。
制药行业的AI准备就绪 - 最终报告
AI in the innovation pipeline..................................................................................................... 5 Corporate AI readiness.............................................................................................................. 7 External collaborations in AI................................................................................................... 11 Conclusions and recommendations............................................................................................14
CRISPR技术在植物药有效成分次级代谢途径中的应用及发展
CRISPR/Cas9系统作为一种高效的基因编辑工具，被广泛应用于研究和调控药用植物有效成分的生物合成途径，在提高药用植物有效成分的产量和质量方面具有巨大的潜力。通过精准调控关键酶和转录因子的表达，CRISPR技术不仅加深了我们对药用植物次生代谢途径的认识，也为药物研发和中药现代化开辟了新的途径。本文首先介绍了CRISPR技术的原理及其在基因编辑中的应用，然后详细讨论了其在药用植物次生代谢中的应用，包括有效成分的组成和CRISPR策略在代谢途径中的实施，以及Cas9蛋白变体和先进的CRISPR系统在该领域的影响。此外，本文还展望了CRISPR技术对药用植物研发进程的长远影响，并提出了目前研究中存在的问题，包括脱靶效应、基因组结构复杂、转化效率低、对代谢途径了解不足等，同时提出了一些见解，以期为CRISPR在药用植物中的后续应用提供新思路。总之，CRISPR技术在药用植物次生代谢研究中具有广阔的应用前景，有望促进生物医药和农业科学的进一步发展。随着技术进步和挑战的逐步解决，CRISPR技术有望在药用植物有效成分研究中发挥越来越重要的作用。
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相关的巨噬细胞和癌症相关的成纤维细胞
SC技术的出现使我们对包括癌症在内的多种疾病中的巨噬细胞表型，功能和可塑性的理解进行了快速革命。巨噬细胞状态的二进制视图：M1和M2，直到最近才统治着该领域。m1（pro弹药）与M2（替代或抗渗透性）pro文件是通过人和小鼠的体外观察得出的（1）。M1-巨噬细胞在体外通过1型细胞因子（例如IFN-G（和/或TNF- a））在体外获得的巨噬细胞显示出有效的吞噬作用，高水平的促炎细胞因子（即IFN-G，IL-12，TNF- a）和趋化因子（即 CCL2，CXCL10）。 相反，M2巨噬细胞的产生主要由IL-4和/或IL-13（1）等2型细胞因子诱导。 M2样巨噬细胞的特征是伤口愈合活性增加，吞噬作用降低和T细胞抗原表现能力（2，3）。 最近的发现表明，人类巨噬细胞在稳定状态和病理条件下是高度异质的，这表明了上下文和组织依赖性方法在欣赏其生物学特性的重要性。IFN-G，IL-12，TNF- a）和趋化因子（即CCL2，CXCL10）。相反，M2巨噬细胞的产生主要由IL-4和/或IL-13（1）等2型细胞因子诱导。M2样巨噬细胞的特征是伤口愈合活性增加，吞噬作用降低和T细胞抗原表现能力（2，3）。最近的发现表明，人类巨噬细胞在稳定状态和病理条件下是高度异质的，这表明了上下文和组织依赖性方法在欣赏其生物学特性的重要性。
药物基因组引导的功效和安全性...
抑郁症是造成残疾和自杀的最大贡献者之一，全球每年约有80万自杀（1）。在十年中，抑郁症的患病率增加了25％以上（2005-2015）（2，3）。这种增加与每年耗资数十亿美元的社会经济负担有关（4）。此外，COVID-19大流行进一步增加了病例，估计全球流行率为28％（2）。药物治疗是中度至重度抑郁症的第一线治疗方法（5）。但是，患者的显着比例未能对药物做出反应（6）。多达60％的抑郁症患者对他们的初始治疗没有反应，并且通常从第一种处方药转换为其他替代药物（6，7）。随后的治疗方法，患者具有临床阳性反应的可能性大大降低（6）。在某些个体/人群中，相同的抗抑郁药可能有效，但不具体，或者可能导致其他人的不良药物反应（ADR）（8）。因此，新策略专注于个性化抗抑郁药的处方。这是在临床实践中广泛努力的一部分，以使用精确药物技术（包括精确给药）改善患者的结果（9，10）。使用个体的基因型来帮助药物选择，称为药物基因组学，是一种有前途的方法，具有改善抑郁症治疗的潜力（9-13）。在非癌症药物中，精神病药物具有最高比例的药物，并具有FDA批准的PGX信息（17）。该领域最初被称为药物遗传学，因为它涉及单个基因或相对较少的基因的组合，但是它演变成药物基因组学（PGX），以适应整个基因组中许多基因的基因，从而影响基因相互作用（13）。有许多可用的商业PGX测试面板，包括Genesight，NeuroidGenetix，CNSDOSE，Neuropharmagen和Genecept（12）。一些面板除了提供PGX测试外，还提供与精神病药物有关的临床解释和决策支持工具（14、15）。医生可以主动为患者要求PGX测试，以指导新的药物处方，或者如果治疗失败。此外，还有监管机构（美国食品和药物管理局，FDA）和研究联盟（临床药物遗传学实施联盟，CPIC）提供了针对处方的建议和准则（12、14-16）。FDA标记了38种具有PGX预防措施的精神病药物，这些药物主要由两种主要的肝酶CYP2D6和CYP2C19代谢，分别由高度多型CYP2D6和CYP2C19基因编码（18）。然而，精神病学中PGX测试的临床使用仍然很低（19），由于许多原因，包括CYP酶反应，对药物治疗方案的依从性不佳，负面生活方式的影响（例如，烟草吸烟）以及有限的先例知识（20）。许多临床试验，荟萃分析和系统评价检查了PGX引导的药物选择以治疗抑郁症的效率和安全性。例如，Han等人。（24），报道了PGX指导治疗导致了A大多数研究发现，PGX引导的抗抑郁药处方优于治疗方法（处方不考虑PGX测试结果（21 - 24）。