SYC1004 NCTC11168 Δ recA :: cat 本研究 SYC1006 NCTC11168 cj1426 :: astA Δ flaA :: kan 本研究 SYC1007 NCTC11168 cj1426 ON :: astA Δ flaA :: cat 本研究 SYC1008 NCTC11168 cj1426 OFF :: astA Δ flaA :: kan 本研究 SYC1P000K NCTC11168 Δ flaA :: kan cj1139 OFF cj1144 OFF cj1420 OFF cj1421 OFF cj1422 OFF cj1426 OFF cj1429 OFF cj1437 OFF
复杂疾病与多种细胞、生理和临床表型相关。为了加深我们对疾病机制的理解和治疗这些疾病的能力,阐明特定疾病表型的分子基础和治疗途径至关重要,尤其是与多种疾病相关的疾病表型。炎症过程构成了一种突出的表型,涉及多种健康问题,包括缺血性心脏病、中风、癌症、糖尿病、慢性肾病、非酒精性脂肪肝以及自身免疫和神经退行性疾病。虽然数百种基因可能在每种疾病的病因中发挥作用,但分离出与特定表型相关的基因(例如炎症“成分”)可以帮助我们了解这种表型在各种疾病中的潜在基因和途径,并预测针对该表型的潜在药物。在这里,我们提出了一种计算方法,该方法整合了基因相互作用网络、疾病/特征基因关联和药物靶标信息来实现这一目标。我们采用这种方法分离与慢性炎症相对应的复杂疾病的基因特征,并优先考虑药物以揭示新的治疗机会。
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证,该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途,共享,分发和复制,只要您与原始作者提供适当的信誉,并为您提供了符合创造性共识许可的链接,并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问h t p p://c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y-n c-n c-n c-n d/4。0/。
图 1. Cas9D10A 切口酶诱导 HD 和 DM1 iPSC 衍生细胞收缩。A) 顶部:用 S100β 和 DAPI 染色的 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的代表性共聚焦图像。底部:实验时间线。B) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的收缩,这些星形胶质细胞仅用 Cas9D10A 转导,或者用 Cas9D10A 切口酶和 sgCTG 转导 6 周。C) 对 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的小池 PCR 印迹进行量化。D) 顶部:用 β-Tubulin III 和 DAPI 染色的 HD iPSC 衍生皮质神经元的代表性共聚焦图像。底部:实验时间线。 E) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生的皮质神经元收缩,这些神经元仅用 Cas9D10A 转导或用 Cas9D10A 和 sgCTG 转导 6 周。F) 对 HD iPSC 衍生的皮质神经元的小池 PCR 印迹进行量化。G) 顶部:用 β-Tubulin III 和 DAPI 染色的 DM1 iPSC 衍生的皮质神经元的代表性共聚焦图像。底部:实验时间线。H) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生的皮质神经元收缩
目的:与普通人群相比,患有学习障碍的人(LD)通常面临更高的过早死亡率和长时间住院的发生率。预测LD患者和多个长期疾病(MLTC)的住院时间(LOS)对于改善患者护理和优化医疗资源分配至关重要。但是,关于机器学习(ML)模型在该人群中的应用(ML)的研究有限。此外,专为普通人群设计的方法通常缺乏通用性和公平性,尤其是在其同类中跨敏感群体中应用时。方法:本研究使用SAIL数据库中的电子健康记录(EHR)分析了威尔士9,618例LD患者的住院治疗。开发了一个随机森林(RF)ML模型,以预测医院LO,并结合人口统计学,药物病史,生活方式因素和39个长期条件。为了解决公平关注点,应用了两种偏置缓解技术:一种后处理阈值优化器和使用型梯度的临时减少方法。这些方法旨在最大程度地减少各个种族的绩效差异,同时确保稳健的模型绩效。结果:RF模型的表现优于其他最先进的模型,男性达到0.759的面积,女性达到0.756,男性为0.224,女性为0.229,男性为0.229,男性的平衡精度为0.690,男性为0.689,女性为0.689。偏差缓解算法降低了族裔群体的预测表现差异,阈值优化者产生了最显着的改进。性能指标,包括假阳性率和平衡的准确性,显示出男性队列公平性的显着增强。结论:这项研究证明了应用ML模型预测LD和MLTC患者的LOS的可行性,同时通过缓解偏见的技术来解决公平。发现使用EHR数据突出了进行公平医疗保健预测的潜力,为改善临床决策和资源管理铺平了道路。
在磁力-3研究(队列A)中,Elranatamab导致三级暴露的患者的ORR为61%,PFS的中位数为〜15个月,这些患者的中位数为5个先前的线。7靶向其他肿瘤抗原(IE,FC受体(例如5(FCRL5))和G蛋白偶联受体家族C第5组成员D [GPRC5D])在复发MM中也表现出令人鼓舞的活性。8最近,基于Monumental-1研究的结果,塔尔奎塔马布(Talquetamab)是另一位靶向GPRC5D的双重攻击性GPRC5D的Talquetamab。9,10在患有晚期,T细胞的患者中 - 重定向剂 - 未指导骨髓瘤(n = 145; 69%三级难治性,中位数为5个先前的线),tal- quetamamb(0.8 mg/kg bieweek)单位药物表现出72%的ORR为72%和中位数PF,为14个月14个月14个月。在暴露于T细胞 - 重定向剂(n = 51)的患者中,塔尔奎塔amab的ORR为64%,中位反应时间为11.9个月。尽管这种有利的效率证明了,但几乎三分之一的患者对双期治疗没有反应(初级分析)。此外,大多数用双科抗体治疗的反应患者最终会发展出疾病进展(获得性抗药性)。本综述旨在描述导致双感染性耐药性的肿瘤内部和肿瘤 - 肢体机制。
更广泛的治疗选择:针对共同的基因驱动因素可以开发出对多种癌症类型都有效的治疗方法。更快的药物获取:重新利用现有药物可以缩短新疗法到达患者手中的时间。个性化风险评估:使用基因特征,医生可以根据患者特定的转移风险量身定制治疗方案。
当前的大多数动作识别算法都是基于堆叠多个卷积,汇总和完全连接层的深网。虽然在文献中广泛研究了卷积和完全连接的操作,但处理动作识别的合并操作的设计,在行动类别中具有不同的时间颗粒状来源,但受到相对较少的关注,并且主要依赖于最大值或平均操作的解决方案。后者显然无能为力,无法完全表现出动作类别的实际时间粒度,从而构成了分类的瓶颈。在本文中,我们引入了一种新型的分层池设计,该设计在动作识别中捕获了不同级别的时间粒度。我们的设计原理是粗到精细的,并使用树结构网络实现;当我们自上而下时,当我们穿越该网络时,汇总操作的不变性越来越少,但及时坚决且本地化。通过解决一个约束的最小化问题来获得该网络中最适合给定的基础真相的操作组合(最适合给定的地面真相),该问题的解决方案对应于捕获全球层次层次合并过程中每个级别(及其时间粒度)贡献的权重分布。除了有原则性和扎根,提出的分层池也是视频长度和分辨率不可知的。对UCF-101,HMDB-51和JHMDB-21数据库进行挑战的广泛实验证实了所有这些陈述。关键字。多重聚合设计2流网络行动cop-nition
1 巴黎萨克雷大学,古斯塔夫鲁西,INSERM U981,维尔瑞夫; 2 药物开发部(DITEP),Gustave Roussy,维尔瑞夫; 3 维尔瑞夫古斯塔夫鲁西肿瘤医学系; 4 PRISM 研究所,Gustave Roussy,维尔瑞夫; 5 巴黎萨克雷大学 INSERM 生物统计学和流行病学办公室,Gustave Roussy,Oncostat U1018,标记为 Ligue Contre le Cancer,Villejuif; 6 实验和转化病理学平台(PETRA)、基因组平台 - 分子生物病理学单位(BMO)和生物资源中心、AMMICA、INSERM US23/CNRS UMS3655、Gustave Roussy、巴黎萨克雷大学、维尔瑞夫; 7 维尔瑞夫古斯塔夫鲁西医学生物学和病理学系; 8 介入放射学系,Gustave Roussy,维尔瑞夫; 9 法国马赛艾克斯马赛大学、法国国立科学研究院、法国国家健康与医学研究院、法国马赛临床医学研究中心
Malo Gaubert,BenoitCombès,Elise Bannier,Arthur Masson,Vivien Caron等。神经学神经免疫学与神经炎症,2025,12(1),pp.E200333。10.1212/nxi.0000000000200333。hal-04782133