专业信息Avastin®25mg/ml浓缩物用于生产定性和定量组成:每个毫升浓缩物均包含25 mg贝伐单抗*。每个渗透到4 mL含有100 mg贝伐单抗。每次穿透至16 mL含有400 mg贝伐单抗。有关稀释和其他有关处理的信息,请参见专家信息的第6.6节。*bevacizumab是一种重组人源化的单克隆抗体,使用脱氧核糖核酸(DNA)技术(DNA)从中国仓鼠(CHO-CELLS)的卵巢细胞中获得。其他成分列表:trahalose二氢酸盐(Ph.Eur。),磷酸钠,多氧化盐20,用于注射目的的水:贝伐单抗与氟吡啶碱基上的化学疗法结合使用,以治疗成人转移性结肠或直肠癌患者。bevacizumab与紫杉醇结合使用,用于对转移性乳腺癌患者的第一线治疗。有关更多信息以及人类表皮生长因子受体2(HER2)状态,请参见专家信息的第5.1节。bevacizumab用于转移性乳腺癌的成年患者的第一线治疗,其中使用其他化学疗法的治疗(包括紫杉群或蒽环类药物)被认为不合适。有关更多信息以及HER2状态,请参见专家信息的第5.1节。物质。在辅助治疗框架内接受紫杉林和含蒽环类治疗方案的患者不应与卡皮替汀结合使用阿瓦斯汀进行治疗。bevacizumab除了含铂的化学疗法外,还使用了无法手术的晚期,转移或复发性非小细胞肺癌的一线治疗,除了上述上述的鳞状上皮组织学。bevacizumab与厄洛替尼结合使用,用于对无法手术的晚期,转移或经常性的非小细胞细胞 - 细胞非SQUAT深度深度癌的第一线治疗,并激活表皮生长因子受体(EGFR)的突变(请参阅第5.1节(请参阅5.1)专家信息)。bevacizumab用于患有晚期和/或转移性肾细胞癌的成年患者的第一线治疗。bevacizumab与卡泊粉蛋白和紫杉醇结合使用,用于针对晚期上皮卵巢癌,输卵管癌或原发性腹膜癌的成年患者的一级治疗。专家信息)。已经在VEGF受体上收到了物质(请参阅专家信息的第5.1节)。bevacizumab与卡泊粉蛋白和吉西他蛋白结合使用,或与卡泊粉蛋白和紫杉醇结合使用,用于治疗成年患者的初始铂 - 敏感性复发性上皮卵巢癌的敏感性复发,以前与以前曾经使用过的是腹膜癌或原来的腹膜癌症VEGF抑制剂或bevacizumab与紫杉醇,拓扑替康或乳状脂质体阿霉素结合使用,用于治疗成年患者的铂抗性卵巢癌的抗性耐药性复发,外皮癌的外皮癌或原发性治疗,以前用治疗疗法治疗,并以前曾经用过两种化学治疗。贝伐单抗或其他VEGF抑制剂或
结果:我们表明,我们的Enzbert Transformer模型通过蛋白质语言模型的专业化而受过训练,可预测酶佣金(EC)数量,仅基于序列而优于单功能酶类预测的最先进的工具。在EC40基准上的第二级预测EC数量的预测中,精度从84%提高到95%。为了评估第四级的预测质量,这是最详细的EC数字,我们构建了两个新的基于时间的基准测试,以与最先进的方法ECPRED和DEEPEC进行比较:Macro-F1分别从41%提高到54%,从20%提高到20%。最后,我们还表明,使用一个简单的注意力图与EC预测任务上的其他经典性方法相当,或者比其他经典性方法更好。更具体地,注意图鉴定出的重要残基倾向于对应于已知的催化位点。量化,我们报告的最高F-GEAIN评分为96.05%,而经典的可解释性方法最多达到91.44%。
自助力的概念网格与基础架构支持计划中的自助力接触的项目的年度相关概念,必须基于自助率接触的框架条件来创建基础架构支持计划区域帐篷(IFP STZ)。报告通过年度结构化事实报告进行。站立:26.02.2025
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
已评估了嵌合抗原受体(CAR)T细胞治疗的Lisocabtagene Maraleucel(Liso-Cel)的证据摘要,用于治疗各种B细胞恶性肿瘤,并提供了广泛的证据,支持其临床使用。Abramson等。(2020)在Transcend NHL 001队列中报道了1阶段的1次无缝设计试验试验在复发或难治性的大型B细胞淋巴瘤中,包括DLBCL,包括High Grade B-Cell淋巴瘤,主要的Mederstinal B-Cell淋巴瘤,初级B-Cell淋巴瘤,原代B-Cell淋巴瘤,原代B-Cell淋巴瘤,原代B-Cell淋巴瘤,原代B-CELL淋巴瘤,纤维瘤lymphoma lymphoma lymphoma lymphoma lymphoma lymphoma。在73%中观察到客观响应(OR),而完全响应(CR)为53%。无进展生存期(PFS)为6.8个月,估计总生存期(OS)为58%。细胞质,细胞因子释放综合征和神经系统事件很常见。在日本队列中有类似的结果在超越世界研究中具有相同的诊断(Makita等,2022)。
流感b维多利亚谱系细胞培养的1种候选疫苗病毒或重组疫苗抗原(S)用于开发和生产疫苗,用于在2025年2025年使用认证的细胞系中使用的2025年南半球流感季节人流感流感病毒(例如MDCK 33016 PF A,NIID-MDCK b)由WHO全球流感监测和响应系统(GISRS)的WHO合作中心(CCS)进行。WHO CCS还对细胞培养的候选疫苗病毒(CCCVV)进行抗原和遗传分析。除非另有说明,否则这些CCCVV已通过对细胞培养的双向出血抑制(HI)测试(HI)试验传播了与WHO建议2相匹配的原型病毒。WHO CCS对这些CCCVV进行了其他测试(包括不定代理)。国家或区域控制当局通常批准每个国家使用的流感疫苗的制造,组成和制定3。制造商应就使用这些CCCVV进行流感疫苗生产的适用性咨询相关的国家或区域控制当局。
人们普遍认为,微型网格是弥合撒哈拉以南非洲(SSA)高电力访问不足(SSA)的新途径,但很少有研究评估了SSA中现有的法规和关税政策如何影响其潜在的潜力,以吸引扩大扩展部署所需的私人投资数量。私人投资者的参与对于满足SSA的120美元Billons的年度电气化投资需求特别重要。我们研究坦桑尼亚迷你网格的监管框架,关税结构和补贴方案。此外,使用优化技术,我们从私人投资的角度评估了坦桑尼亚的微型电气化项目的盈利能力。我们发现已批准的标准化小功率Pro-
Pruccoli J.,Pettenuzzo I.,Parmeggiani Antonia。(2022)。低剂量奥氮平在治疗神经性厌食症的青少年:一项观察性自然主义病例对照研究。儿童和青少年心理药理学杂志,32(5),304-310 [10.1089/cap.2022.0003]。
由Maziar Divangahi领导的一组科学家,Maziar Divangahi是McGill医学和健康科学学院的教授,McGill University Health Center研究所的高级科学家,证明,在暴露于流感的小鼠之前,Beta-Glucan会降低肺部损害,降低肺部功能,并降低肺部功能,并降低肺部的风险和死亡的风险。
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的:(i)模拟隐藏的,可能是混乱的,动态的,并且(ii)预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤,在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成,并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的,证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能,最多两次Lyapunov时,检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示:预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低,但如果观察到少于模型域的一半,则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明,鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。