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最初发表于：分离器，Violetta； Jarzabkowski，宝拉； Seidl，David（2023）。中层管理人员在公开s
摘要在本文中，我们研究了中层管理人员在参与策略过程中作为战略家的主题地位的斗争。基于对公司进行开放战略过程的纵向案例研究，我们展示了在制定新战略中更广泛地包含前线员工，这会破坏中层管理人员的传统主题。基于这些发现，我们开发了一个过程模型，描述了中间管理人员在面对员工范围内保持其主题位置的屈服动态。通过这些发现，我们通过促进了我们对员工参与对中层管理人员作为战略家的主题的影响的理解及其收回其主题地位的不同方式，从而为中层管理人员的文献做出了贡献。我们还通过揭示了对传统战略参与者的影响以及通过解释参与的过程动态的启示，从而向有关开放战略的文献贡献。
椭圆体的 Minkowski 和与协方差矩阵的均值
摘要。两个椭球集的闵可夫斯基和与差一般不是椭球形的。然而，在许多应用中，需要计算在某种意义上近似闵可夫斯基运算的椭球集。在本研究中，考虑了一种基于所谓椭球微积分的方法，该方法提供了参数化的外部和内部椭球族，可以紧密近似于闵可夫斯基椭球的和与差。近似沿方向 l 是紧密的，因为椭球在 l 上的支撑函数等于和与差在 l 上的支撑函数。然后可以根据相应椭球的体积或迹的最小（或最大）测量值来选择基于外部（或内部）支撑函数的近似。建立了利用欧几里得几何或黎曼几何对两个正定矩阵的闵可夫斯基和与差的基于体积的近似及其均值之间的联系，这也与它们的 Bures-Wasserstein 均值有关。
Anne Bronikowski，博士 b''
摘要：Bronikowski博士通过整合遗传学，生理学和生物人口统计学领域来研究压力和衰老的生物学。她的实验室研究了涉及复杂压力表型的基因网络的分子演化，这些网络对衰老率和寿命的扰动的影响以及应激反应的生理原因和影响。实验室采用了实验方法，可以补充模型生物中表型的突变研究，并且他们研究了各种物种的进化过程，以揭示解决压力弹性降低和性能降低的解决方案。Bronikowski博士的重点是线粒体基因组，线粒体功能，效率，氧化应激和全或Ganism代谢，以了解压力和早期环境的影响。她还专注于基因组基因局和对年龄和压力的转录响应，并在羊膜中产生了和分析了保守应力网络中分子进化特征的核基因组。最近，他们获得了资金来研究男性和女性在跨动物的生命率和寿命方面的差异。在这些实验中，它们集中在羊膜的野生种群上，并随着年龄的增长检查：染色质访问，基因表达，DNA修复效率和线粒体健康。使用系统发育比较方法在Evo litutionary上下文中分析了这些结果。
影响载脂蛋白AI淀粉样蛋白行为的进化和结构限制Gisonno RA a，#，Masson T b，#，*，Ramella N a，Barrera EE c，Romanowski V b，Tricerri MA a，*
摘要载脂蛋白 AI (apoA-I) 在高密度脂蛋白 (HDL) 颗粒介导的胆固醇逆向转运中起着关键作用。然而，apoA-I 单点突变体的聚集可导致遗传性淀粉样蛋白病理。尽管已有多项研究探讨了这些突变引起的生物物理和结构影响，但很少有信息涉及导致 apoA-I 淀粉样蛋白行为的进化特征和结构特征之间的关系。我们结合进化研究、计算机模拟饱和诱变和分子动力学 (MD) 模拟，对 apoA-I 中存在的聚集易发区 (APR) 的保守性和致病作用进行了全面分析。序列分析表明，N 端 ɑ 螺旋束内 APR（此处称为 APR1）具有普遍的保守性。此外，使用 FoldX 引擎进行的稳定性分析表明，该基序有助于 apoA-I 的边缘稳定性。全长 apoA-I 模型的结构特性表明，通过将 APR 放入其结构中高度密集和刚性的部分可以避免聚集。与从 gnomAD 数据库中提取的 HDL 缺乏或天然沉默变体相比，与淀粉样蛋白病理相关的 apoA-I 点突变的热力学和致病影响表现出更高的不稳定效应。淀粉样蛋白变体 G26R 的 MD 模拟证明了 ɑ 螺旋束的部分展开和 apoA-I C 端出现 β 链次级元件。我们的研究结果强调了 APR1 是 apoA-I 结构完整性的相关成分，并强调了导致 APR 暴露的淀粉样蛋白变体的不稳定作用。这些信息有助于我们了解具有高度结构灵活性的 apoA-I 如何在其天然结构和形成淀粉样蛋白聚集体的内在趋势之间保持微妙的平衡。此外，我们的稳定性测量可以用作解释影响 apoA-I 的新突变的结构影响的代理。关键词：聚集、淀粉样变性、载脂蛋白、进化保守、变体。
引用：Marko B、Palmowski L、Nowak H 等人。利用人工智能优化重症监护病房脓毒症抗生素剂量：前瞻性观察研究 (KI.SEP) 的研究方案。BMJ Open 2024；14：e086094。doi:10.1136/ bmjopen-2024-086094
摘要 简介 在脓毒症治疗中，实现和维持有效的抗生素治疗至关重要。然而，由于脓毒症患者之间存在很大差异，最佳抗生素剂量面临挑战。治疗药物监测 (TDM) 是目前的黄金标准，缺乏初始剂量调整和全球可用性。即使进行每日 TDM，抗生素血清浓度 (ASC) 也经常偏离治疗范围。本研究通过开发基于机器学习 (ML) 的 ASC 预测模型来解决这些挑战，该模型能够处理可变数据输入并涵盖各种临床、实验室、微生物学和蛋白质组学参数，而无需每日 TDM。方法 这项前瞻性观察研究是在德国大学医院重症监护室进行的。符合条件的脓毒症患者在 24 小时内接受哌拉西林/他唑巴坦 (n=100) 或美罗培南 (n=100) 持续抗生素治疗。排除标准包括拒绝、怀孕、哺乳和严重贫血 (血红蛋白 <8 g/dL)。在第 1-8 天和第 30 天或出院时从患者身上采集 TDM 血液样本以及临床和实验室参数。预测第 1 天至第 8 天之间 ASC 的 ML 模型作为主要和关键次要终点。我们将使用收集的数据开发多方面的基于 ML 的算法，旨在优化脓毒症中的抗生素剂量。我们的双向方法涉及创建两种不同的算法：第一种算法使用常规临床参数关注预测准确性和普遍性，而第二种算法利用扩展数据集，其中包括目前尚未充分探索且在标准临床实践中不可用但可能有助于提高精度的大量因素。最终，这些模型有望集成到患者数据管理系统中的临床决策支持系统中，促进对败血症的自动化、个性化治疗建议。道德与传播 该研究获得了波鸿鲁尔大学医学院伦理委员会的批准（编号23-7905）。研究结果将是
pawełSobczuk，Elêbietabylin，Anna Klimczak，Piotr Rutkowski软组织部，骨/肉瘤和黑色素瘤，Maria Sklodowska-Curie国家肿瘤学研究所，Warsaw，Warsaw，PL，PL， div>>/ div>>> div>>> div>>> div>>>
Katarzyna Kozak：发言人Honoraria - BMS，MSD，Novartis，Pierre Fabre，Sanofi；顾问委员会-BMS，MSD； Pawel Sobczuk：发言人Honoraria - BMS，Swixx Biopharma，Gilead；旅行补助金 - BMS，MSD，诺华，皮埃尔·法布尔；顾问委员会 - Sandoz；股东 - Celon Pharma；董事会成员 - 波兰临床肿瘤学会； Tomaszświtaj：发言人Honoraria - BMS，MSD，Novartis，Pierre Fabre，Sanofi；旅行补助金 - BMS，MSD，诺华，皮埃尔·法布尔； PawełTeterycz：发言人Honoraria - BMS，MSD，Novartis，Pierre Fabre；旅行补助金 - BMS，MSD，诺华，皮埃尔·法布尔； Aneta Borkowska和Sylwiakopeć宣布没有利益冲突； Piotr Rutkowski：发言人Honoraria - BMS，Merck，MSD，Novartis，Pierre Fabre，Sanofi；顾问委员会 - 蓝图药物，BMS，默克，MSD，Philogen，Pierre Fabre，Sanofi；研究资金 - BMS，辉瑞。
Alex Lewandowski
数学与统计科学系助教2016 - 2018年»在应用统计，统计信息I/II，应用回归分析和时间序列分析中进行了帮助会议。»在Decima Robinson支持中心的所有第一年和二年级的数学和统计学课程中为学生提供了个性化的学术支持
士官长安德里亚·L·马丁诺夫斯基
马丁诺夫斯基总长杰出的职业生涯包括两次担任海上指挥，担任密西西比州格尔夫波特的 USCGC RAZORBILL 和纽约州蒙托克的 USCGC RIDLEY 的负责人。其他职务包括：新泽西州开普梅海岸警卫队训练中心连长、学校负责人、部门指挥官和新兵连长；德克萨斯州南帕德里岛海岸警卫队站作战负责人；加利福尼亚州圣地亚哥 USCGC PETREL 中尉和高级军士；关岛马里亚纳海区搜救控制员；马萨诸塞州新贝德福德 USCGC TAHOMA；阿拉斯加州科迪亚克通信站。