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独特的临床前和监管包
关于Cynbiose Cynbiose是一种主要的临床前CRO，专门使用非人类灵长类动物模型来研究人类疾病。侧重于转化研究，Cynbiose提供了全面的服务，包括模型开发，药理学研究和监管支持，以推动药物发现和开发。有关更多信息，请访问www.cynbiose.com。是一个领先的研究组织，致力于理解和治疗神经退行性疾病。通过创新的研究和药物开发，MOTAC神经科学旨在为患有帕金森氏病和阿尔茨海默氏病等疾病的患者带来有效的疗法。有关更多信息，请访问www.motacneuroscience.com。媒体联系人：cynbiose：erwan corcuff cbo erwan.corcuff@cynbiose.com +33 6 08 41 21 86用于Motac Neuroscience：Leslie Largeais社区经理Leslie.Largeais@motac@motac@motac@motac.com +33 533 51 48 63 51 48 63
UCIe 2.0 规范：推进封装芯片创新的开放生态系统
− 访问最终规范（例如：1.0、1.1、2.0 等）− 按照协议中概述的 IP 保护实施 − 有权参加董事会确定的公司贸易展览或其他行业活动 − 参与技术工作组 − 影响技术方向 − 访问中级（点级）规范 − 每年半数董事会成员任期结束时，选举进入发起人级别/董事会
aAV2.7M8封装包的异质矢量基因组高于AAV2
重组腺相关病毒（RAAV）载体目前是通过基因疗法治疗眼科疾病的唯一经过验证的车辆。目前正在采用针对眼部疾病的广泛基因治疗计划。将近20年的研究已经增强了靶向视网膜组织并改善转基因对特定细胞类型的效率。工程化的AAV CAPSID，AAV2.7M8目前是玻璃体内（IVT）注射后转导视网膜的最佳衣壳之一。然而，在视网膜在临床试验中施用AAV2.7M8载体后，已经报道了包括眼内炎症在内的不良反应。此外，我们一直观察到AAV2.7M8表现出低包装滴度，而与矢量构造设计无关。在本报告中，我们发现AAV2.7M8包装矢量基因组具有比AAV2更高的程度。我们还发现，基因组加载的AAV2.7M8刺激了IVT给药后小鼠视网膜中小胶质细胞的纤维化，而对基因组负载的AAV2和空的AAV2.7M8 capsids的反应产生了很多较轻的响应。这个发现表明，IVT施用AAV2.7M8载体可能会刺激视网膜免疫反应，部分原因是它偏爱包装和提供非单位长度基因组。
区域MOM6：用于自动生成模块化海洋模型6型区域配置的Python软件包
区域海洋模型仅在规定的地区模拟海洋，这是全球海洋的一个子集。为此，我们需要在该地区边界上应用开放的边界条件，也就是说，我们需要施加模仿我们不模拟的海洋流量的条件（Orlanski，1976）。例如，图1显示了使用区域MOM6封装配置的塔斯曼海地区海洋模拟的表面电流。图1中描述的域的边界被强迫从全球海洋重新分析产物的海洋流动。高分辨率的区域海洋模型改善了较小规模运动的表示，例如潮汐束，混合，中尺度和次级尺度尺度循环，以及对较小的测深或沿海特征的海洋反应（例如较小的测深或沿海特征）（例如岬角，山地，岛屿，海上，海面，海底或下层峡谷）和表面上（例如表面上）和强度的前进。区域建模进一步允许粗分辨率全球海洋或气候模型的“降尺度”，从而允许在当地条件下的变化表示，否则这些变化只能包含在少数（甚至是一个！）在全局模型中模型网格单元。
使用R bioconductor套件进行大量RNA-Seq de ...
pic源顶部：带有samtools的核心分析数据的屏幕截图bam文件pic源底部：samtools github页面https://samtools.github.io/hts-specs/samv1.pdf
使用Sommer软件包的定量遗传学
SOMMER软件包的开发是为了为R用户提供功能强大可靠的多元混合模型求解器，用于在二倍体和多倍体生物中的不同遗传和非遗传分析。此软件包允许用户估算混合模型的差异组件，并具有指定随机效应的方差 - 稳定率结构的优势，指定异质方差，并获得其他参数，并获得其他参数，例如浮肿，布鲁斯，蓝调，残留的值，填充的值，for for for for for for for for for for for for for for for for for for for of of of。使用Armadillo库将软件包的核心算法编码在C ++中，以优化DERECT INVERTION算法中常见的密集矩阵操作。尽管Vignette显示了使用MMER函数的示例，但是使用MMEC功能可以比供估计的系数多的记录更快，我们强烈建议您转移到MMEC功能的使用。
孟加拉国世界卫生组织心形高血压控制套件的评估：准实验试验
抽象背景世界卫生组织（WHO）促进了心脏技术包，以改善全球高血压控制，但尚未对其有效性进行严格评估。目的是比较实施心脏与诊所的诊所中的高血压结局，以继续在孟加拉国农村进行常规高血压护理。方法在孟加拉国农村进行了Upazila Health Complex（UHCS；初级医疗机构）中匹配的PAIR集群准实验试验。招募了不受控制的高血压（血压（BP）≥140/90 mm Hg的3935例患者（70.5％的女性），无论治疗史均≥140/90 mm Hg）：1950名来自7次心脏UHC的患者，来自7个心脏UHC和1985例来自7种匹配的常规护理UHC的患者。主要结果是在患者家中测得的6个月时的收缩BP；次要结局是舒张压，高血压控制率（<140/90 mm Hg）和随访的损失。多变量混合效应线性和泊松模型。在干预组中基线平均收缩期BP为158.4 mm Hg，通常的护理组为158.8 mm Hg。在6个月时，95.5％的参与者完成了随访。与通常的护理相比，干预措施显着降低了收缩压（-23.7 mm Hg vs -20.0 mm Hg;净差-3.7 mm Hg（95％CI -5.5.1至2.2））和舒张BP（-10.2 mm Hg vs -hg vs -8.3 mm hg; ng差异; 95 MM Hg; n.2.95 MM HG; 95 MM HG；至–1.1））并改善了高血压控制（62.0％vs 49.7％，净差为12.3％（95％CI 9.0至16.8））。干预组中错过的诊所就诊率较低（8.8％vs 39.3％，p <0.001）。试用注册号NCT04992039。WHOTS套餐在孟加拉国农村实施后的结论降低，与通常的护理相比，高血压控制得到了显着改善。
最新协议旨在推进芯片封装的热压和混合键合方法
小芯片将 SOC 分解成复合部件，从而形成更小的芯片，然后可以将其封装在一起作为单个系统运行，从而提供潜在的优势，包括提高能源效率、缩短系统开发周期和降低成本。然而，在 AI 计算快速创新的推动下，需要封装方面的进步才能更快、更高效地将小芯片从研究转移到量产。
twang软件包的指南
通过估计和评估二进制，多项式和时变的倾向得分和相关权重，用于对观察数据的因果关系以及相关权重，用于支持观察数据的因果模型的一组功能和程序，用于对观察数据的因果建模，进行了加权和分析工具包。 此软件包在2004年开发。 Twang包在2012年和2020年进行了大量修订。 从版本2.0开始，Twang软件包包括改善计算效率的修订版。 为Twang的先前版本编写的代码仍应在没有修改的情况下运行。 但是，在某些情况下，Twang更新版本的结果将不再复制先前的结果。 如果用户希望从先前版本的Twang复制结果，则必须指定一个新的选项（版本=“传统”）。 本教程提供了twang的介绍，并通过说明性示例演示了其用途。 感兴趣的读者可以在https://www.rand.org/statistics/twang/tutorials.html上查看两个以上治疗组的相关教程和时间变化的治疗。 Twang支持的方法的基础是倾向得分。 倾向得分是将特定情况分配或暴露于治疗条件的概率。 Rosenbaum＆Rubin（1983）表明，知道倾向得分足以将治疗对结果的影响与观察到的混杂因素分开，只要有必要的条件。 文献中现在有许多倾向评分方法。进行了加权和分析工具包。此软件包在2004年开发。Twang包在2012年和2020年进行了大量修订。从版本2.0开始，Twang软件包包括改善计算效率的修订版。为Twang的先前版本编写的代码仍应在没有修改的情况下运行。但是，在某些情况下，Twang更新版本的结果将不再复制先前的结果。如果用户希望从先前版本的Twang复制结果，则必须指定一个新的选项（版本=“传统”）。本教程提供了twang的介绍，并通过说明性示例演示了其用途。感兴趣的读者可以在https://www.rand.org/statistics/twang/tutorials.html上查看两个以上治疗组的相关教程和时间变化的治疗。Twang支持的方法的基础是倾向得分。倾向得分是将特定情况分配或暴露于治疗条件的概率。Rosenbaum＆Rubin（1983）表明，知道倾向得分足以将治疗对结果的影响与观察到的混杂因素分开，只要有必要的条件。文献中现在有许多倾向评分方法。倾向得分具有平衡属性，鉴于倾向得分的倾向分数分布治疗案例的特征分布与控制案例的特征相同。通常尚不清楚治疗选择概率，但对它们的良好估计值可以有效地减少或消除治疗群体差异和治疗结果之间在治疗效果时的混淆。他们差异如何估计倾向得分（例如逻辑回归，购物车），目标估计（例如对处理过的人口治疗效果的影响，以及它们如何利用所得的估计倾向得分（例如层次，匹配，加权，双重稳健估计器）。我们最初开发了一个特定过程的Twang包装，即广泛的增强回归，以估计比较病例的倾向得分和加权，以估计处理过的（ATT）的平均治疗效果。但是，我们已经更新了包裹，以有意义地处理利益在于使用人口权重的情况（例如，比较和治疗案例的加权和治疗案例以估计人口平均治疗效果，ATE）。
sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。