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生成人工智能执行基本的结构生物学建模
ATOM 1 N ARG A 1 0.000 0.000 0.000 ATOM 2 CA ARG A 1 1.460 0.000 0.000 ATOM 3 C ARG A 1 2.160 1.370 0.000 ATOM 4 O ARG A 1 2.160 2.170 -1.080 ATOM 5 CB ARG A 1 2.090 -1.180 -0.670 ATOM 6 CG ARG A 1 2.790 -2.440 0.110 ATOM 7 CD ARG A 1 3.420 -3.620 -0.560原子8 NE ARG A 1 4.120 -4.880 0.220 ATOM 9 CZ ARG A 1 4.750 -5.170 1.380 1.380 ATOM 10 NH1 ARG A 1 4.750 -4.450 -4.450 2.450 2.490 ATOM 11 NH2 ATOM 11 NH2 ARG A 1 5.350 -6.340 1.550 1.550 1.550 1.550 1.550
正交IL-2/IL-2Rβ信号有选择地增强和维持合成效应子状态，并且表现优于组成型装甲方法
CAR T细胞疗法表现出对血液学恶性肿瘤的有望，但其功效通常受到有限的增殖，持久性和效应子功能的阻碍。我们证明，正交IL-2信号传导在抗性癌症模型中增强了CAR T细胞的抗肿瘤效力，并且在功效和毒性中都胜过现有的CAR-T装甲策略。正交IL-2驱动非常规效应细胞态，其特征是细胞周期进展和持久性增强以及应力反应减少。 从机械上讲，正交IL-2通过抑制蛋白酶体活性促进MYC的表达，从而促进效应子分化。 这些发现提供了有关IL-2如何调节T细胞命运的新型机械见解，并提供了可行的装甲策略，以将T细胞重编程为有利的效应子状态。正交IL-2驱动非常规效应细胞态，其特征是细胞周期进展和持久性增强以及应力反应减少。从机械上讲，正交IL-2通过抑制蛋白酶体活性促进MYC的表达，从而促进效应子分化。这些发现提供了有关IL-2如何调节T细胞命运的新型机械见解，并提供了可行的装甲策略，以将T细胞重编程为有利的效应子状态。
生成人工智能执行基本的结构生物学建模
ATOM 1 N ARG A 1 0.000 0.000 0.000 ATOM 2 CA ARG A 1 1.460 0.000 0.000 ATOM 3 C ARG A 1 2.160 1.370 0.000 ATOM 4 O ARG A 1 2.160 2.170 -1.080 ATOM 5 CB ARG A 1 2.090 -1.180 -0.670 ATOM 6 CG ARG A 1 2.790 -2.440 0.110 ATOM 7 CD ARG A 1 3.420 -3.620 -0.560原子8 NE ARG A 1 4.120 -4.880 0.220 ATOM 9 CZ ARG A 1 4.750 -5.170 1.380 1.380 ATOM 10 NH1 ARG A 1 4.750 -4.450 -4.450 2.450 2.490 ATOM 11 NH2 ATOM 11 NH2 ARG A 1 5.350 -6.340 1.550 1.550 1.550 1.550 1.550
生成人工智能执行基本的结构生物学建模
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生成人工智能执行基本的结构生物学建模
ATOM 1 N ARG A 1 0.000 0.000 0.000 ATOM 2 CA ARG A 1 1.460 0.000 0.000 ATOM 3 C ARG A 1 2.160 1.370 0.000 ATOM 4 O ARG A 1 2.160 2.170 -1.080 ATOM 5 CB ARG A 1 2.090 -1.180 -0.670 ATOM 6 CG ARG A 1 2.790 -2.440 0.110 ATOM 7 CD ARG A 1 3.420 -3.620 -0.560原子8 NE ARG A 1 4.120 -4.880 0.220 ATOM 9 CZ ARG A 1 4.750 -5.170 1.380 1.380 ATOM 10 NH1 ARG A 1 4.750 -4.450 -4.450 2.450 2.490 ATOM 11 NH2 ATOM 11 NH2 ARG A 1 5.350 -6.340 1.550 1.550 1.550 1.550 1.550
带有时间功能的人工智能在预测糖尿病中优于机器学习
2型糖尿病越来越被称为现代可预防的大流行，因为即使有出色的可用治疗方法，糖尿病并发症的速度也迅速增加。预测糖尿病并在早期阶段识别糖尿病可以使其更容易预防，从而使足够的时间在失控之前实施疗法。具有深度学习的纵向电子病历（EMR）数据具有巨大的糖尿病预测潜力。 本文研究了深度学习模型的预测能力与最先进的机器学习模型相反，以结合风险的时间维度。 拟议的研究研究了各种深度学习模型和预测糖尿病的特征。 对模型性能进行了评估，并与主要特征，风险因素，训练数据密度和访问历史相比进行了比较。 该框架是在从加拿大初级保健前哨监视网络（CPCSSN）中提取的19k超过19K患者的纵向EMR记录实施的。 经验发现表明，深度学习模型始终优于其他最先进的竞争者，预测准确性高于91％，而不会过分拟合。 空腹血糖，血红蛋白A1C和体重指数是未来糖尿病发作的关键预测指标。 超重，中年患者和高血压患者更容易患糖尿病，这与已经知道的糖尿病一致。 模型性能会随着训练数据密度或患者的访问历史的增加而提高。具有深度学习的纵向电子病历（EMR）数据具有巨大的糖尿病预测潜力。本文研究了深度学习模型的预测能力与最先进的机器学习模型相反，以结合风险的时间维度。拟议的研究研究了各种深度学习模型和预测糖尿病的特征。对模型性能进行了评估，并与主要特征，风险因素，训练数据密度和访问历史相比进行了比较。该框架是在从加拿大初级保健前哨监视网络（CPCSSN）中提取的19k超过19K患者的纵向EMR记录实施的。经验发现表明，深度学习模型始终优于其他最先进的竞争者，预测准确性高于91％，而不会过分拟合。空腹血糖，血红蛋白A1C和体重指数是未来糖尿病发作的关键预测指标。超重，中年患者和高血压患者更容易患糖尿病，这与已经知道的糖尿病一致。模型性能会随着训练数据密度或患者的访问历史的增加而提高。这项研究证实了LSTM深度学习模型将风险时间维度纳入其预分类能力的能力。
自动协方差模式分析的表现优于在变体进行性上核麻痹中的18F-荧光脱氧葡萄糖 - 点发射断层扫描（FDG -PET）的视觉阅读
1 1诊断和介入放射学和核医学系，汉堡 - 埃芬多夫，汉堡，德国汉堡2神经退行性疾病中心（DZNE）慕尼黑，德国慕尼黑7慕尼黑系统神经病学集群（Synergy），慕尼黑，德国慕尼黑8号8号神经病学系，汉堡大学医学中心，汉堡，汉堡，德国9号，汉堡，9月9日，德国核医学，奥格斯堡，穆尼尔，穆尼奇，穆尼奇，穆尼奇，穆尼，穆尼，德国汉诺威汉诺威医学院的诊断和介入神经放射学，12号医学和辐射保护保护，大学医院，奥格斯堡大学，德国奥格斯堡，奥格斯堡，德国奥格斯堡13 13莱比锡神经病学系，莱比锡，莱比锡，德国莱比锡，德国14号神经病学系，奥格斯堡，神经病学系。德国慕尼黑16美国纽约州曼海斯特医学研究机构Manhasset，美国17核医学系，莱比锡大学医院，莱比锡，德国1诊断和介入放射学和核医学系，汉堡 - 埃芬多夫，汉堡，德国汉堡2神经退行性疾病中心（DZNE）慕尼黑，德国慕尼黑7慕尼黑系统神经病学集群（Synergy），慕尼黑，德国慕尼黑8号8号神经病学系，汉堡大学医学中心，汉堡，汉堡，德国9号，汉堡，9月9日，德国核医学，奥格斯堡，穆尼尔，穆尼奇，穆尼奇，穆尼奇，穆尼，穆尼，德国汉诺威汉诺威医学院的诊断和介入神经放射学，12号医学和辐射保护保护，大学医院，奥格斯堡大学，德国奥格斯堡，奥格斯堡，德国奥格斯堡13 13莱比锡神经病学系，莱比锡，莱比锡，德国莱比锡，德国14号神经病学系，奥格斯堡，神经病学系。德国慕尼黑16美国纽约州曼海斯特医学研究机构Manhasset，美国17核医学系，莱比锡大学医院，莱比锡，德国
更快的人工智能和分析：SAS® Viya® 超越竞争对手
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HER2 靶向 DEP® SN-38 ADC 在 HER2+ 中表现优异......
Starpharma 的 HER2 靶向 DEP ® SN-38 ADC 的抗癌活性在已建立的 HER2+ 人类癌症异种移植模型中得到证实，该模型利用了过度表达 HER2 的 SKOV-3 卵巢癌细胞系。HER2 靶向 DEP ® SN-38 ADC 和 Enhertu ® 在研究的第 1、8 和 15 天静脉注射 (IV)，与盐水对照相比，显著抑制了肿瘤生长。在研究期间，HER2 靶向 DEP ® SN-38 ADC 的抗肿瘤作用在统计学上显著高于 Enhertu ® 的抗肿瘤作用 (p<0.0001)。 HER2 靶向 DEP ® SN-38 ADC 组的所有动物均存活至研究结束，与 Enhertu ® 和盐水对照组相比，HER2 靶向 DEP ® SN-38 ADC 治疗动物的生存率在统计学上显著更高（p<0.0002）。
在评估北冰洋微真核生物的多样性及其对环境变量的响应方面，RNA 优于基于 DNA 的宏条形码
北冰洋（AO）环境恶劣，温度低、冰盖大、海冰周期性冻结和融化，为微生物提供了多样化的栖息地。前期研究主要基于环境DNA对北冰洋上层水体或海冰中的微真核生物群落进行研究，而对北冰洋多样化环境中活跃微真核生物的组成成分则知之甚少。本研究通过对共提取的DNA和RNA进行高通量测序，对北冰洋从雪冰到1670 m深度海水范围内的微真核生物群落进行了垂直评估。与DNA提取物相比，RNA提取物能更准确地描述微真核生物群落结构和类群间相关性，对环境条件的反应也更为敏感。使用RNA：DNA比率作为主要分类群相对活性的代表，确定了主要微真核生物群落沿深度方向的代谢活性。共现网络分析表明，深海中的 Syndiniales 和甲藻/纤毛虫之间的寄生关系可能很重要。这项研究增加了我们对活跃微真核生物群落多样性的认识，并强调了使用基于 RNA 的测序而非基于 DNA 的测序来研究微真核生物群落与微真核生物对 AO 环境变量的反应之间的关系的重要性。