临床药理学作用机理:MeropeNem是一种抗菌药物。MeropeNem的杀菌活性是由于细胞壁合成的抑制作用。mero-penem穿透了大多数革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌的细胞壁,以达到青霉素结合蛋白(PBP)靶标。Meropenem与大肠杆菌和假单胞菌的Pbps 2、3和4结合;金黄色葡萄球菌的Pbps 1、2和4。杀菌浓度(在12小时至24小时内以3 log10降低为3 log10)通常是Meropenem抑菌抑制浓度的1-2倍,除了单核细胞增生李斯特菌的单核细胞增生,其杀伤性活性不服用。Meropenem在β-乳糖酶,革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌产生的β-乳糖苷酶和头孢菌素酶的水解方面具有显着稳定性。药代动力学:血浆浓度:在30分钟静脉输注的单剂量OLVER I.V.在健康的志愿者中,对于1克剂量的500mg剂量的MeropeNem的平均峰值血浆浓度约为500mg剂量的23 mcg/ml(范围14-26),49 mcg/mL(范围39-58)。使用500mg的治疗疗法观察到血浆中的Meropenem在血浆中观察到每8小时或每6小时每6小时服用每6小时的肾功能正常的健康志愿者。分布:MeropeNem的血浆蛋白结合约为2%。代谢:有一种在微生物学上无活性的代谢产物。排泄:MeropeNem主要由肾脏不改变。在12小时内将大约70%(50% - 75%)的剂量不变。
近年来,深度学习和基于人工智能的分子信息学发展迅猛。AlphaFold 的成功引发了人们对将深度学习应用于多个子领域的兴趣,包括合成化学的数字化转型、从科学文献中提取化学信息以及基于天然产物的药物发现中的人工智能。人工智能在分子信息学中的应用仍然受到这样一个事实的限制:用于训练和测试深度学习模型的大多数数据都不是 FAIR 和开放数据。随着开放科学实践越来越受欢迎,FAIR 数据运动、开放数据和开源软件等举措应运而生。对于分子信息学领域的研究人员来说,拥抱开放科学并提交支持其研究的数据和软件变得越来越重要。随着开源深度学习框架和云计算平台的出现,学术研究人员现在能够轻松部署和测试自己的深度学习算法。随着深度学习的新硬件和更快硬件的发展,以及数字研究数据管理基础设施的不断增加,以及促进开放数据、开源和开放科学的文化,人工智能驱动的分子信息学将继续发展。本综述探讨了分子信息学中开放数据和开放算法的现状,以及未来可以改进的方法。
适合 5 年级及以上:2 小时模拟太空任务适合 5 年级及以上学生。实地考察是学校课堂上 5-6 周学习单元的总结。在访问我们的中心之前,必须至少学习五节 20 分钟的课程,以便学生为亲身体验做好准备。课程涵盖应用科学、数学、技术和语言艺术。此外,模拟结构提供了强大的团队建设组件。学生在八个团队中的一个工作,每个团队都有自己的数据收集、实验,是成功完成任务不可或缺的一部分。有三个不同的场景,每个场景都在一年中的特定时间飞行。选择包括:
胰腺癌是最致命的恶性肿瘤之一,这是对人类健康和生命的严重威胁,预计胰腺癌可能是到2030年发达国家癌症死亡的第二大主要原因。claudin18.2是一种在正常胃粘膜组织中表达的紧密连接蛋白,它参与细胞之间紧密连接的形成并影响细胞细胞细胞的渗透性。claudin18.2在胰腺癌中高度表达,与癌症的起始,进展,转移和预后有关,因此被认为是潜在的治疗靶点。到目前为止,正在进行许多Claudin18.2的临床试验,包括胰腺癌和胃癌等实体瘤,这些试验的结果尚未宣布。此手稿效果描述了Claudia蛋白,Cluadin18在癌症中的双重作用,并总结了针对Claudin18.2的正在进行的临床试验,以整合Claudin18.2靶向治疗的研究进度。此外,该手稿还引入了claudin18.2阳性胰腺癌的临床研究进度,包括单克隆抗体,双药抗体,抗体 - 药物偶联物,CAR-T细胞治疗,并希望为Claudin18.2阳性癌症提供可行的临床治疗。
在过去的几十年中,描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而,目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台,DECIMER.ai(化学图像识别深度学习)致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包,光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。
我们认识到,到 2030 年将可再生能源产能增加三倍代表着“气候行动的巨大飞跃”。这需要各国政府与工业界和金融界合作,加快政策和监管,扩大项目储备,为能源部门带来新一轮投资,并建设基础设施,包括输电线路和供应链枢纽。这需要国际团结,确保调动财政和技术资源,支持发展中经济体参与全球能源转型。最后,这需要采取整体方法进行能源系统转型,包括到 2030 年将能源效率提高一倍并进行大规模电气化。
COVID-19 疫情改变了全球的市场、组织、个人、行业、行为和技术发展(Breier 等人,2021 年)。各种类型和规模的公司都被迫以非常快速和敏捷的方式适应,以在巨变的时代生存下来。值得注意的是,这种变化被认为是暂时的。然而,事实并非如此。这场疫情彻底改变了许多方面,并将在未来几年和几十年影响更多方面。这与文献一致,文献表明,充满挑战的时代和巨大的挑战可以刺激新的增长道路(Bertello 等人,2022a、2022b)。因此,企业必须适应并在充满挑战的时代创造生存条件。这不是开发新产品或新工艺的问题(Sukumar 等人,2020 年)。相反,这种根本性的变化需要重新思考商业模式(Piccolo 等人,2022 年)。商业模式创新通常涉及数字化流程
本关键信息备忘录 (KIM) 列出了潜在投资者在投资前应该了解的信息。有关计划/共同基金的更多详细信息、资产管理公司尽职调查证书、关键人员、投资者权利和服务、风险因素、处罚和未决诉讼等,投资者在投资前应参阅计划信息文件和补充信息声明,这些文件和声明可在任何投资者服务中心或分销商处免费获取,也可从网站 www.miraeassetmf.co.in 获取。计划细节根据 1996 年印度证券交易委员会 (共同基金) 条例(迄今已修订)编制,并已提交印度证券交易委员会 (SEBI)。SEBI 尚未批准或否决公开认购的单位,SEBI 也未认证本 KIM 的准确性或充分性。本关键信息备忘录的日期为 2024 年 11 月 30 日
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日