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日期：04/02/2025的申请被邀请从合适的候选人中填补一个项目科学家I在DBT项目中纯粹的临时位置，题为“ PLAN GENOMICS，GENE调节网络和新型RNA分子”，“在“生物信息学和计算生物学中心（BIC）建立新的Delhi”下，New New Delhi，New New New Delhi，New New Delhi，New New New delhi sh n sh n new New delhi的建立。该职位的详细信息如下：Project Scientist-i（一篇文章）：Emoluments`。56 000/ - 加上每月批准的HRA。资格：拥有M.Tech（工程或技术）或Ph。生命科学 /生物技术 /植物分子生物学或任何其他相关领域的学位（授予）学位（授予），并履行了Fic e Me Me Me Me Me a N d u M sr / s9 / Z -05 / 2019 d的指南 /规范。候选人应具有生物信息学方面的研究经验。希望至少在同行评审的国际期刊上首次撰写的出版物，这将是列出面试的标准。偏好将被授予具有生物信息学领域经验的候选人。该职位的上限为35年。
胰岛素 icodec (Awiqli)® RMP 摘要
PL 第 2 节规定，一次性额外剂量不能在后续剂量中继续服用 必须指导不确定正确剂量的患者咨询医生以获得进一步指导（SmPC 第 4.4 节） SmPC 第 4.4 节和 PL 第 2 节建议仅在医生监督下从另一种胰岛素转换为 icodec 胰岛素 PL 第 3 节讨论了转换为 icodec 胰岛素，并特别提到医生应为您开出第一剂和第二剂，后续剂量应在咨询医生后确定 SmPC 第 4.9 节具体警告，如果在后续剂量中继续服用一次性额外剂量，则有过量服用的风险。 SmPC 第 4.4 节和 PL 第 3 节中的建议指出，视力受损的患者需要视力良好的人的帮助 产品信息以外的其他风险最小化措施：
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所需技能：具有嵌入式系统和微控制器（例如 Arduino、STM32 或 Raspberry Pi）使用经验。具有生物力学或以人为本的可穿戴设备设计背景。了解用于意图预测或控制优化的机器学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch）。了解软机器人中常用的气动驱动系统。具有使用 3D 打印或类似快速制造技术进行原型设计和测试的经验。具有意图识别算法（例如用于人机交互的机器学习或信号处理）使用经验。了解控制系统及其在软机器人中的应用。熟悉可穿戴系统中使用的常见传感器（例如 lMU、力传感器）和执行器。
呋喹替尼（Fruzaqla）
一项 III 期双盲随机对照试验 (RCT) (FRESCO-2；N = 691) 表明，对于先前接受过标准化疗、抗 VEGF 药物和抗 EGFR 药物（如果是 RAS 野生型）治疗，并且在接受曲氟尿苷-替吡嘧啶或瑞戈非尼治疗后病情进展或不耐受的 mCRC 成人患者，与安慰剂加 BSC 相比，接受呋喹替尼加最佳支持治疗 (BSC) 治疗可使总生存期 (OS) 和无进展生存期 (PFS) 获得统计学上显着且具有临床意义的改善。呋喹替尼联合 BSC 组的中位 OS 为 7.4 个月（95% 置信区间 [CI]，6.7 至 8.2 个月），安慰剂联合 BSC 组的中位 OS 为 4.8 个月（95% CI，4.0 至 5.8 个月），风险比 (HR) 为 0.66（95% CI，0.55 至 0.80；P < 0.001）。呋喹替尼联合 BSC 组的中位 PFS 为 3.7 个月（95% CI，3.5 至 3.8 个月），安慰剂联合 BSC 组的中位 PFS 为 1.8 个月（95% CI，1.8 至 1.9 个月），HR 为 0.32（95% CI，0.27 至 0.39；P < 0.001）。与安慰剂加 BSC 相比，呋喹替尼加 BSC 的 3 级或以上副作用（包括手足综合征和高血压）发生率更高。尽管如此，pERC 认为呋喹替尼的安全性与已知的 VEGF 受体抑制剂的安全性一致。
Awiqli FlexTouch®（活性物质：胰岛素 ico-dec）
Awiqli FlexTouch 是 Access Consortium 联合计划的一部分，该计划是澳大利亚（治疗用品管理局，TGA）、加拿大（加拿大卫生部，HC）、新加坡（卫生科学局，HSA）、英国（药品和保健产品管理局，MHRA）和瑞士医药管理局的药品监管机构之间的合作项目。该计划协调了至少在五个国家中的两个国家提交的新活性物质授权申请的评估。Awiqli FlexTouch 的授权申请已提交给澳大利亚、加拿大、新加坡和瑞士的药品监管机构。每个国家都评估了申请的一部分，然后分享和讨论了结果。最后
瑞士公共评估报告Zolgensma
1L一线2L二线ADA抗药物抗体吸收，分布，新陈代谢，消除AE不良事件ALT ALT丙氨酸氨基转移酶Aspartate aspartate氨基转移酶API API API活性药物活性药物ATC ATC解剖学化学化学分类系统AUCAUD AUCMATION AUCMATIITS AUCMATIITS AUCMATIITS AUCMATION AUCMATION AUCMATIITS AUCMATIITS AUCMATINE AUCMATION AUC AUCMATION AUC AR AUC AR AUC AR AUC AR AUC AR AUC AR AUC AR AR A A AR缩减为4 curve for the 24-hour dosing interval BCS Biopharmaceutics classification system BSC Best supportive care CI Confidence interval C max Maximum observed plasma/serum concentration of drug CRC Colorectal cancer CYP Cytochrome P450 DDI Drug-drug interaction DOR Duration of response ECOG Eastern Cooperative Oncology Group EGFR Epidermal growth factor receptor EMA European Medicines Agency ER Exposure-response ERA Environmental risk assessment FDA Food and Drug Administration (USA) GLP Good Laboratory Practice HPLC High-performance liquid chromatography HR Hazard ratio IC/EC 50 Half-maximal inhibitory/effective concentration ICH International Council for Harmonisation Ig Immunoglobulin INN International non-proprietary name ITT Intention-to-treat LoQ List of Questions MAH Marketing Authorisation Holder Max Maximum mCRC Metastatic colorectal cancer Min Minimum MRHD Maximum recommended human dose MTD Maximum tolerated dose N/A Not applicable NCCN National Comprehensive Cancer Network NO(A)EL No observed (adverse) effect level ORR Objective response rate OS Overall survival PBPK Physiology-based pharmacokinetics PD Pharmacodynamics PFS Progression-free survival PIP Paediatric Investigation Plan (EMA) PK Pharmacokinetics PopPK Population pharmacokinetics PSP Pediatric study plan (US fda）QD每天
flumist-qlaiv-rododuct-monograph-en.pdf
本节中提供的一般临床数据包括使用Flumist [流感疫苗（活衰减）]进行的研究，这是一种含有三种菌株的流感疫苗。这些数据是相关的，因为Flumist四价和Flumist是使用相同过程制造的，并且具有重叠的组成。在服用任何剂量的flumist二次剂量之前，应询问疫苗接收者有关个人病史，家族病史，最近和当前的健康状况，包括免疫史，主要过敏症和与以前的免疫相关的任何不良事件（请参见2个禁忌症）。与大多数疫苗，受过适当培训的医疗保健专业人员的监督和治疗一样，在疫苗管理后发生过敏反应的情况下，应始终可用。流感病毒是无法预测的，因为可能不时发生抗原变化。目前，当前的流感病毒疫苗对所有可能的流感菌株均无效。保护对疫苗的制备或紧密相关菌株的病毒菌株的保护最高。
QLAE047.pdf
摘要。我们研究了1942年至2020年爱尔兰极端温度的频率，大小和空间程度的变化。我们开发了一个极值模型，该模型在极端的每日最高温度数据中捕获空间和时间非平稳性。我们使用一般的帕累托分布和极端事件的空间依赖性对边缘变量的尾巴进行建模，并通过半参数棕色resnick r-pareto过程，每个模型的参数允许随时间变化。我们使用气象站观测值来建模极端事件，因为来自气候模型的数据（不是在观测数据上）可以过度平滑这些事件，并具有由特定气候模型配置确定的趋势。但是，气候模型确实提供了有关爱尔兰和相关气候反应的详细生理学的宝贵信息。我们提出了新的方法，这些方法利用气候模型数据来克服与观察者的稀疏和偏见采样有关的问题。我们的分析确定了研究域上极端温度事件的边际行为的时间变化，这比该时间窗口中平均温度水平的变化大得多。我们说明了这些特征如何导致超过临界温度的事件的空间覆盖率增加。
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