碳捕获,用法和存储(CCUS)对于到2050年的净净零至关重要,气候变化委员会指出,CCUS是“必要性不是选择” 1。CCU在工业的脱碳中很重要(例如水泥,化学物质和精炼)在许多情况下,过程排放意味着它是唯一以满足我们的碳预算和净零目标所需的规模脱碳的可行途径。我们的清洁能源超级大国任务是基于到2030年提供清洁能力并加速净零的双重目标,以提高能源独立性,保护消费者并为全国各地的就业提供支持。CCUS是脱碳,减少剩余废物管理的影响,并启动低碳氢生产和工程温室气体(GGR)行业的关键。
本报告旨在识别和描述隆德大学隆德干细胞中心正在进行的早期项目。报告概述了正在开发的疗法,调查了相关工作的进展情况,并提出了在地方、区域和国家层面加速ATMP发展的建议。通过收集和呈现这些数据,我们希望能够更好地了解隆德的ATMP生态系统,从而为瑞典量身定制的ATMP研发管线的基础设施设计提供参考。这些基础设施随后可以为开发者提供支持,将项目与投资者和行业合作伙伴进行匹配,并促进ATMP领域内的高效探索。
RG6330 divarasib 单药治疗 + 联合治疗 实体瘤 RG6344 BRAF 抑制剂 (3) 实体瘤 RG6411 - 实体瘤 RG6440 抗潜伏 TGF- β1 (SOF10) 实体瘤 RG6457 WRN 共价抑制剂 实体瘤 RG6468 - 实体瘤 RG6524 DLL3 三特异性实体瘤 RG6537 AR 降解剂 mCRPC RG6538 1 P-BCMA-ALLO1 血红素肿瘤 RG6540 1 P-CD19 x CD20 - ALLO1 血红素肿瘤 RG6596 2 HER2 TKI HER2+ BC RG6614 USP1 抑制剂 实体瘤 RG6648 5 cMET ADC 实体瘤 RG7827 FAP-4-1BBL 联合治疗 实体瘤 RG7828 Lunsumio 单药治疗 +组合血红素肿瘤RGXXXX**CDK4/2i (RGT-419B) (HR+)乳腺癌
本文探讨了人工智能 (AI) 在增强 DevOps 流程方面的变革性作用,重点关注持续集成 (CI)、持续交付 (CD) 和基础设施管理自动化。随着组织越来越多地采用 DevOps 方法来简化软件开发和交付流程,AI 技术的集成为提高效率、质量和响应能力提供了巨大的潜力。本研究回顾了 CI/CD 的当前实践,并研究了 AI 驱动的工具如何自动执行重复任务、优化资源分配并促进预测分析以进行主动决策。此外,本文还讨论了与 DevOps 中的 AI 集成相关的挑战和注意事项,包括文化转变、数据治理和对熟练人员的需求。对未来发展的预测突出了 AI 创建更智能、更具适应性的 DevOps 环境的潜力,以满足不断变化的行业需求。通过确定关键趋势和创新,本研究全面概述了 DevOps 的未来前景,将 AI 定位为敏捷性和性能的关键推动因素。
许多神经系统疾病都存在潜在的代谢或线粒体缺陷,这些缺陷要么直接导致疾病的病理生理,要么对疾病的病理生理学有重大影响。Cerecin 专注于开发针对这些代谢目标的药物,是该领域的先驱公司之一。通过此次从波士顿科学公司收购,Cerecin 现在拥有五个项目和三种神经代谢产品。Cerecin 的主要候选药物是 CER-0001,即三辛普林。CER-0001 是一种专有的结构化脂质口服制剂,可作为酮体的前体药物。在大脑代谢不足的情况下,线粒体会利用 β-羟基丁酸来增强 ATP 生成,减少活性氧,减少神经炎症,最终降低代谢负担。CER-0001 目前正进入轻度至中度阿尔茨海默病的 3 期临床试验,并处于偏头痛和婴儿痉挛的 2/3 期临床试验计划阶段。
免疫肽组的工作流程对于分析数据独立获取(DIA)质谱数据,尤其是在免疫学和癌症研究方面变得越来越重要。免疫肽,通过主要的组织相容性复合物(MHC)分子在细胞表面呈现的短肽片段,在免疫系统识别和反应异物或改变自身抗原的能力中起着至关重要的作用。这些肽通常存在于低丰度和表现出高度的多样性,对使用传统数据依赖性获取(DDA)方法提出了重大挑战。DIA质谱法提供了明显的优势。它始终捕获多个技术重复的低丰度肽的MS2光谱,从而增强了其识别和定量的可能性。然而,DIA光谱的复杂性质,再加上HLA肽的巨大搜索空间,在准确识别和量化这些重要分子方面带来了新的困难。
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在临床科学和实践中,文本数据(例如临床信件或程序报告)以非结构化的方式存储。这种类型的数据不是任何定量研究的可量化资源,任何手动审查或结构化信息检索都是耗时且昂贵的。大语言模型(LLMS)的功能标志着自然语言处理的范式转移,并为结构化信息提取(IE)提供了新的可能性。本协议描述了基于LLM的信息提取(LLM-AIX)的工作流程,从而可以使用隐私保留LLMS从非结构化文本中提取预定义的实体。通过将非结构化的临床文本转换为结构化数据,LLM-AIX解决了临床研究和实践中的关键障碍,在这种临床研究和实践中,有效提取信息对于证明临床决策,增强患者结果并促进大规模数据分析至关重要。该协议由四个主要处理步骤组成:1)问题定义和数据准备,2)数据预处理,3)基于LLM的IE和4)输出评估。LLM-AIX允许在本地医院硬件上集成,而无需将任何患者数据传输到外部服务器。作为示例任务,我们将LLM-AIX应用于肺栓塞患者的虚拟临床信件的匿名化。此外,我们提取了这些虚拟字母的肺栓塞的症状和横向性。我们通过在现实世界数据集上使用IE,癌症基因组图集计划(TCGA)(TCGA)的100个病理报道来证明管道中潜在问题的故障排除,以进行TNM阶段提取。LLM-AIX可以通过易于使用的界面执行任何程序知识,并且在不超过几分钟或几个小时的时间内执行,从而在所选的LLM模型上删除。
病情:急性淋巴细胞白血病 (ALL),也称为急性淋巴细胞白血病,是一种癌症,当未成熟淋巴细胞(一种在骨髓中形成的白细胞)开始失控生长并超过血液时发生。如果不进行治疗,ALL 会扩散到男性的淋巴结、脾脏、肝脏、大脑和脊髓以及睾丸。虽然有两种类型的淋巴细胞,但 B 细胞负责制造抗体,这些抗体会附着在细菌上并启动免疫反应来攻击它们。ALL 的症状通常是由于正常血细胞减少引起的,包括疲劳、虚弱、头晕、呼吸急促、皮肤苍白、频繁或无法治疗的感染、出血和瘀伤、不明原因的体重减轻、发烧、盗汗和食欲不振。¹
2024 年 7 月 30 日 — 针对毒蕈碱受体的药物可以为这种异质性疾病提供急需的新治疗方案。在两项名为 EMERGENT-2 的关键 III 期试验中...