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DigitalCommons@TMC-德克萨斯医学中心
方法和结果：CHD和异常临床CMA的患者来自9个儿科心脏中心。高度详细的心脏表型被系统地分类并分析了它们与CMA异常的关联。将每个患者分为1 CHD类别的分层分类促进了广泛的分析。 包容性分类允许每位患者多种CHD类型提供敏感描述。 在1363名注册表患者中，有28％的患者患有良好认可的冠心病疾病，有67％的临床报道拷贝数变异（CNV），较少或没有以前的CHD AS-AS-AS-SOBISICATION，而5％的副本具有无CNV的纯合性。 层次分类确定了基因组疾病和非特征性CHD中的预期CHD类别。 包容性表型提供了多种CHD类型的患者的敏感描述，通常发生。 与大型CNV相比，在具有罕见或没有冠心病关联的CNV中，对于更复杂的CHD，亚显微CNV富集了。 将包含策划的CHD基因的亚显微CNV富含左心室阻塞或间隔缺陷，而含有单个基因的CNV则富含共同缺陷。 神经元相关的途径在单基因CNV中过分代表，包括顶级候选病毒基因NRXN3，ADCY2和HCN1。将每个患者分为1 CHD类别的分层分类促进了广泛的分析。包容性分类允许每位患者多种CHD类型提供敏感描述。在1363名注册表患者中，有28％的患者患有良好认可的冠心病疾病，有67％的临床报道拷贝数变异（CNV），较少或没有以前的CHD AS-AS-AS-SOBISICATION，而5％的副本具有无CNV的纯合性。层次分类确定了基因组疾病和非特征性CHD中的预期CHD类别。包容性表型提供了多种CHD类型的患者的敏感描述，通常发生。与大型CNV相比，在具有罕见或没有冠心病关联的CNV中，对于更复杂的CHD，亚显微CNV富集了。将包含策划的CHD基因的亚显微CNV富含左心室阻塞或间隔缺陷，而含有单个基因的CNV则富含共同缺陷。神经元相关的途径在单基因CNV中过分代表，包括顶级候选病毒基因NRXN3，ADCY2和HCN1。
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1分子医学和外科系，卡罗林斯卡研究所，171 76瑞典斯德哥尔摩； 2 Karolinska Insitutet的生命实验室科学，171 65 Solna，瑞典； 3 Karolinska大学医院临床遗传学和基因组学系，瑞典斯德哥尔摩176； 4美国西部西雅图的太平洋西北研究所，美国华盛顿98122； 5分子和人类遗传学系，贝勒医学院，德克萨斯州休斯敦77030，美国； 6人类基因组测序中心，贝勒医学院，德克萨斯州休斯敦77030，美国； 7美国休斯敦休斯顿市休斯顿市，德克萨斯州休斯顿市77030的麦克威利亚姆斯生物医学信息学学院，麦克威利亚姆斯生物医学信息学中心7；美国德克萨斯州休斯顿市德克萨斯州77030，8; 9 Cain小儿神经病学研究实验室，Jan和Dan Duncan神经研究所，美国德克萨斯州休斯敦77030，美国； 10美国贝勒医学院儿科学系神经病学和发育神经科学系，美国德克萨斯州休斯敦77030； 11美国休斯敦贝勒医学院神经科学系11；美国77030； 12麦克奈尔医学院，罗伯特和珍妮丝·麦克奈尔基金会，德克萨斯州休斯敦77024，美国； 13美国贝勒医学院贝勒遗传学实验室，美国德克萨斯州休斯敦77021，美国； 14乌普萨拉大学免疫学，遗传学和病理学系生命实验室科学，瑞典751 85乌普萨拉； 15美国休斯顿莱斯大学计算机科学系77251，美国； 16哥德堡大学实验室医学系，瑞典哥德堡41345； 17 Sahlgrenska大学医院临床遗传学和基因组学系，瑞典哥德堡45 451分子医学和外科系，卡罗林斯卡研究所，171 76瑞典斯德哥尔摩； 2 Karolinska Insitutet的生命实验室科学，171 65 Solna，瑞典； 3 Karolinska大学医院临床遗传学和基因组学系，瑞典斯德哥尔摩176； 4美国西部西雅图的太平洋西北研究所，美国华盛顿98122； 5分子和人类遗传学系，贝勒医学院，德克萨斯州休斯敦77030，美国； 6人类基因组测序中心，贝勒医学院，德克萨斯州休斯敦77030，美国； 7美国休斯敦休斯顿市休斯顿市，德克萨斯州休斯顿市77030的麦克威利亚姆斯生物医学信息学学院，麦克威利亚姆斯生物医学信息学中心7；美国德克萨斯州休斯顿市德克萨斯州77030，8; 9 Cain小儿神经病学研究实验室，Jan和Dan Duncan神经研究所，美国德克萨斯州休斯敦77030，美国； 10美国贝勒医学院儿科学系神经病学和发育神经科学系，美国德克萨斯州休斯敦77030； 11美国休斯敦贝勒医学院神经科学系11；美国77030； 12麦克奈尔医学院，罗伯特和珍妮丝·麦克奈尔基金会，德克萨斯州休斯敦77024，美国； 13美国贝勒医学院贝勒遗传学实验室，美国德克萨斯州休斯敦77021，美国； 14乌普萨拉大学免疫学，遗传学和病理学系生命实验室科学，瑞典751 85乌普萨拉； 15美国休斯顿莱斯大学计算机科学系77251，美国； 16哥德堡大学实验室医学系，瑞典哥德堡41345； 17 Sahlgrenska大学医院临床遗传学和基因组学系，瑞典哥德堡45 45
强大的质量基础设施是安全有效地传递免疫效应细胞的关键：事实调查如何帮助
16 David L. Hahn（美国Intracell研究小组），本尼迪克特C. Albensi（美国东南部，美国诺瓦），詹姆斯·圣约翰（澳大利亚格里菲斯大学），詹妮·埃克伯格（澳大利亚格里菲斯大学），马克·尼尔森（Mark L.美国医学），朱迪思·惠特姆·哈德森（Judith Whittum-Hudson）（美国韦恩州立大学），艾伦·P·哈德森（美国韦恩州立大学），吉拉姆·萨科（Guillaume Sacco）（大学科特·德·阿祖尔大学Farmaceutici，意大利帕尔马），Nicklas Linz（KI Elements Ltd，Saarbrücken，德国），Nicole Danielle Bell（作者，“森林中潜伏的东西”），Shima T. Moein（气味和品味中心）英国爱丁堡医学院）。16 David L. Hahn（美国Intracell研究小组），本尼迪克特C. Albensi（美国东南部，美国诺瓦），詹姆斯·圣约翰（澳大利亚格里菲斯大学），詹妮·埃克伯格（澳大利亚格里菲斯大学），马克·尼尔森（Mark L.美国医学），朱迪思·惠特姆·哈德森（Judith Whittum-Hudson）（美国韦恩州立大学），艾伦·P·哈德森（美国韦恩州立大学），吉拉姆·萨科（Guillaume Sacco）（大学科特·德·阿祖尔大学Farmaceutici，意大利帕尔马），Nicklas Linz（KI Elements Ltd，Saarbrücken，德国），Nicole Danielle Bell（作者，“森林中潜伏的东西”），Shima T. Moein（气味和品味中心）英国爱丁堡医学院）。
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背景/目标：在许多癌症患者中产生持久反应的检查点抑制剂已彻底改变了癌症免疫疗法。然而，它们的治疗效率受到限制，与免疫相关的不良事件是严重的，尤其是针对针对细胞毒性T淋巴细胞的单克隆抗体治疗 - 相关蛋白4（CTLA-4），在预防自动抗性和抗codsy的CD8 b7 b7 b7 b7 b7 b7在预防自身抗性的情况下起着关键作用。小分子损害了CTLA-4/CD80相互作用；但是，它们直接靶向CD80，而不是CTLA-4。受试者/方法：在这项研究中，我们进行了人工智能（AI）的虚拟筛选，对大约一千万化合物进行了虚拟筛选，以识别那些靶向CTLA-4的化合物。我们用生物化学，生物物理，免疫学和实验动物分析验证了命中分子。结果：从虚拟筛选获得的主要命中率在体外和体内成功验证。然后，我们优化了铅化合物并获得了抑制剂（抑制浓度，1微米），该抑制剂破坏了CTLA-4/CD80相互作用而不会降解CTLA-4。结论：几种化合物在同步和CTLA - 4 - 人性化小鼠中以预防和治疗性地抑制肿瘤发育。使用基于AI的框架来设计针对癌症治疗的免疫检查点的小分子。
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已发表的指南建议基于时间经过的移植后的HCT接收者进行各种重新接种时间表，但是，最佳的重新接种时间是不确定的，从而导致了从3-12个月开始重新接种时间表的一系列时间。9–11关于疫苗反应的大多数数据已经评估了移植后一年不久启动的重新捕获计划。12普遍从HCT中延迟了一年的重新接种将增加有效反应疫苗的患者的比例，但也可能不必要地扩大具有反应能力对疫苗的患者的感染风险窗口。虽然需要更早的重新接种时间表，但如果在移植后部署过快，则可能是无效的，因为疫苗反应至少取决于至少部分的自适应免疫重构。为了平衡减少疫苗接种的时间与疫苗有效性的可能性，提出了一种个性化的重新接种方法。13
doi：https：//doi.org/10.38035/dijefa.v6i1 https://creativecommons.org/licenses/4.0/知识共享和组织崇拜的影响
doi：https：//doi.org/10.38035/dijefa.v6i1 https://creativecommons.org/licenses/4.0/知识共享和组织文化对工作满意度及其对员工绩效的影响Syukri Makmur 1* sek abshor abshor nuring nuring nuring nuring nuring nuring n nuring nuring nuring nuring nuringika， Ilmu Ekonomi Bangkinang，Riau，印度尼西亚，Achy.waey@gmail.com 1 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Ekonomi Bangkinang，Riau，Indonesia，abshormarantikabknorantikabkn@stiebangknang.ac.ac.ac.ac.ac.ac.id 1 Sekolah Tinggi Ilmu ekonangemiia bangkinang，riau iau riau，sekolah tinggi iilmu ekenang riau iiau， nurmanzakaria664@gmail.com *通讯作者：achy.waey@gmail.com摘要：在官僚级别上，信息和通信技术的使用已成为一种新趋势，从出现电子政府发行的出现开始，即基于电子政府。目前，区域政府发展，利用和应用知识（包括技术）的能力是成功发展的关键，因此，区域创新的系统发展非常重要，并决定了通信，信息学和加密货币机构对经济时代和知识渊博的社会的成功。这项研究是在Jalan Jend.A.A.Yani No.50 Bangkinang City上进行的通讯，信息学和加密服务进行的。这项研究的人口是Kampar Regency Communication，Informatics和Encryption Service的所有员工，总共有35人，所有人都被用作样本。本研究使用主要数据和辅助数据，这些数据是通过进行访谈，分发问卷，观察和搜索研究文件获得的。假设检验使用α5％。这项研究的目的是确定和分析：1）知识共享对员工工作满意度的影响； 2）组织文化对员工工作满意度的直接影响； 3）知识共享对员工绩效的直接影响； 4）组织文化对员工绩效的直接影响； 5）工作满意度对员工绩效的影响； 6）知识共享对员工绩效的直接影响通过工作满意度和7）组织文化通过工作满意度的直接影响对员工绩效的直接影响。所使用的数据分析工具是结构方程建模（SEM），并且使用SmartPls版本3.0程序包进行数据处理。这项研究的结果得出的结论是，1）知识共享已被证明对员工的工作满意度有重大影响。2）事实证明，组织文化对员工工作满意度有重大影响，3）知识共享对员工绩效有重大直接影响，事实证明，4）事实证明，组织文化对员工绩效没有直接的显着影响，对员工绩效没有显着影响，5）证明工作满意度对员工绩效具有重大影响，对员工的绩效具有重大影响，6）在工作中具有重大的效果。通过工作满意度对员工绩效的间接影响。
DigitalCommons@USU-犹他州立大学
1河南技术大学食品科学与工程学院，中国450001； nazishbioffer@gmail.com 2州植物疾病和虫害生物学的主要实验室，达利安技术大学生物工程学院，达利安，达利安，116024，中国； raziqkhan7355@gmail.com 3 Bal路支省信息技术大学生物技术系，工程与管理科学大学，Quetta 87300，巴基斯坦4日4生物信息技术和生物技术系Faisalabad，Faisalabad 38000，Pakistan，Faisalabad 38000； niazmkhan25@gcuf.edu.pk 5卡拉奇生物技术与基因工程研究所（Kibge），卡拉奇大学，卡拉奇大学，巴基斯坦75270； Bushra.sadia1@gmail.com 6伊斯兰堡45320，Quaid-i-Azam大学生物技术系； anbareengul9@gmail.com 7犹他州立大学生物工程，洛根，UT 84322，美国 *通信：muhammad.waseem@buitms.edu.pk（M.W.K.）; a02401663@usu.edu（H.U.）;电话。： +1-435-764-8194（H.U.）
回收拾音器的未来-UNL Digital Commons
该演示文稿由Nebraska University -Lincoln大学的环境与可持续性研究计划带给您免费和公开访问。已被授权的数字通信管理员@Nebraska University -Lincoln接受了它将环境参与的社区项目和产品纳入。
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483绿色道路，伦敦，N13 4B，英国数据保护：通过提交此表格，您同意本此处提供的个人信息可以由ABCD（Diabetes Care）Ltd及其隶属公司在全球范围内使用，以与您联系您的文章出版，并出于营销目的。我们尊重您的隐私。如果您不希望收到有关我们的产品和服务的新闻，促销和特别优惠，请以书面形式告知我们。BJDVD Ltd是一家有限公司（公司编号08632042）。BJDVD Ltd和ABCD（糖尿病护理）有限公司是糖尿病护理信托基金（ABCD）有限公司的全资子公司注册地址：Sterling House 1 Sheepscar Court Court Seywood Road Leeds Leeds LS7 2BB。通讯地址：ABCD（糖尿病护理）有限公司，483 Green Lanes，伦敦，N13 4BS，英国，电话：01675 477602。电子邮件：admin2@bjd-abcd.com网站：-http：//www.bjd-abcd.com
常识性推理的自动驾驶汽车系统
对于学术和行业研究，自1980年代以计算机视觉为中心的系统的引入以来，AV技术已经取得了令人难以置信的进步[3]。在这里，本文将为自动驾驶汽车提供一些正式的定义。根据自动化水平，SAE国际自动驾驶汽车定义为六个不同的级别，其中0级没有AU量，并且5级是完全驾驶自动化[6]。尽管AV研究是一个经过充分探索的领域，但仍然没有5级或完全自主的车辆。这在很大程度上是由于计算机视觉系统的缺陷以及需要人类驾驶员存在的更复杂驾驶任务的复杂性。对于安全至关重要的系统，例如AV系统，无法造成小错误。为此，重要的是，AV系统可以根据对周围环境的准确解释做出安全有理的决策。在AV系统的感知端有几种技术，例如光检测和射程（LIDAR）系统和基于摄像机的系统。这些系统与深度学习技术（例如卷积神经网络（CNN））相结合，这些技术用于对传感器数据进行分类[14]。但是，像所有机器学习系统一样，由于噪声，训练数据之外的场景，传感设备的退化以及其他外部因素，误导始终可能发生错误分类。Kahneman在2011年提出的两种系统思维类型[11]。第一个是“系统1”，它是快速，本能和情感思维。因此，AV系统应朝着使用混合AI系统或将深度学习与逻辑推理结合的AI迈进，以帮助减轻完全基于深度学习的方法的失败和缺点。第二个是“系统2”，它是缓慢，有意和逻辑的。对于人类驾驶员，我们在驾驶场景中使用这两个系统。使用System 1 Thinking迅速完成我们周围的对象，并进行较小的驾驶操作。但是，当我们遇到一个不熟悉或危险的情况时，我们使用系统2思考来确定一种安全的方式来驾驶这种情况。在最佳的混合AV系统中，快速系统的1个任务（例如感知和分类）应通过深度学习来处理，而缓慢的系统2任务应通过综合推理来处理。推理系统也可以用于对