背景:晚期软组织肉瘤 (STS) 患者预后不佳,且有效的治疗选择很少。同源重组修复 (HRR) 通路缺陷会积累 DNA 修复错误和基因突变,从而导致肿瘤发生。BRCAness 描述的是缺乏种系 BRCA1/2 突变且存在 HRR 缺陷 (HRD) 的肿瘤。然而,STS 中 BRCAness 的特征仍然很大程度上未知。因此,本研究旨在利用全外显子组测序 (WES) 探索 STS 中 BRCAness 的基因组和分子图谱,以找到 STS 治疗的潜在靶点。方法:对来自中山大学附属第一医院的 22 个 STS 样本进行 WES,以揭示可能的基因组和分子特征。然后使用来自 Cancer Genome Atlas (TCGA) 数据库的 224 个 STS 样本的数据和体外数据验证这些特征。对 BRCAness 的潜在生物标志物进行分析。在 STS 细胞系、细胞系来源的异种移植瘤 (CDX) 和患者来源的异种移植瘤 (PDX) 中评估了 STS 的靶向药物敏感性和化疗药物的联合疗法筛选。结果:与 30 种癌症体细胞突变特征相比,使用非负矩阵分解在 22 个 STS 样本中确定了 HRD 特征的高余弦相似度 (0.75)。单核苷酸多态性表明 22 个 STS 样本中 BRCA1/2 的突变率较低(分别为 11.76% 和 5.88%)。然而,拷贝数变异分析显示染色体普遍不稳定性;此外,54.55% 的 STS 样本(12/22)携带 BRCAness 性状。随后,在来自 TCGA 和体外的 224 个 STS 样本中也检测到了相似的基因组和分子特征。聚(ADP-核糖)聚合酶(PARP)-1 可能是 HRD 和治疗反应的一个有希望的反映。此外,PAR 形成水平被发现与 PARP-1 相关。随后,确定 STS 细胞系对 PARP 抑制剂(PARPi)尼拉帕尼敏感。此外,基于五种常见 PARPis 的筛选试验和阿霉素、异环磷酰胺、达卡巴嗪和替莫唑胺(TMZ)的组合试验,尼拉帕尼和 TMZ 在 STS 细胞系中具有最强的协同作用。尼拉帕尼和 TMZ 组合的协同作用和安全性也在 CDX 和 PDX 中得到证实。
使用人工智能 (AI) 以低成本成功分析大规模数据,使其成为分析学生数据以发现可以为教育决策者提供信息的模型的有吸引力的工具。本文研究了学生满意度模型的决策案例,研究了英国高等教育机构十年(2008-17 年)全国学生调查 (NSS) 结果。它回顾了衡量学生满意度所涉及的问题,表明数据中存在有用的模式,并提出了在没有更深入理解的情况下检查数据中价值所涉及的问题,对比了手动分析数据和使用人工智能分析数据的结果。本文讨论了使用人工智能的风险,并说明了为什么当人工智能应用于不明确、不理解和不被广泛认可的教育领域时,它不仅会带来可以消除成本节约的风险,而且无论法律要求如何,它都无法提供算法问责制。
北阿拉帕霍部落非常重视黑山周围地区的文化,因为黑山对他们来说是一个具有宗教和历史意义的地方。它以前是 1851 年《拉勒米条约》中苏族、夏延族、阿拉帕霍族、克罗族、曼丹族、希达察族、阿里卡拉族和阿西尼博因族宣称拥有的领土的一部分。北阿拉帕霍人参加了该地区的重要战役,风洞对许多阿尔冈昆部落具有重要的精神意义,该地区用于传统和精神采集许多植物和药物,用于文化活动,例如 Sundance,附近有一个重要的历史采石场,称为西班牙矿区,部落经常到该地区狩猎和举行仪式。
At the interagency level , wraparound requires the development of explicit collaborative proto cols to guide the operation of the integrated sys tem of care, the maintenance of ongoing commu nication and quality improvement to insure the effectiveness of the assistance being offered to children and families with complex needs, and the development of a boundary-spanning infra structure to support large-scale implementation, funding and data-tracking for the system of care.参与各个机构间团队的经理和管理人员进行了有效运营所需的三个款项,必须具有认识和解决将困扰整合努力的复杂政治,经济和技术问题所需的知识,理解和技能;他们必须得到董事会的支持,而领导者则需要推动这些障碍。