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AI临床试验计划对筛查，匹配的影响，...
作者：Dale Shepard（克利夫兰诊所）Matthias Weiss（TheDacare）Bert O'Neil（社区健康网络）Amol Rao（纪念馆）Nihal Abdulla（癌症和血液研究中心）艾哈迈德·扎尔祖尔（Ahmad Zarzour） Parsons（Gundersen Health System）Paul La Porte（TOI临床研究）Samantha Mallahan，Chelsea Osterman，Danielle Skelly，Emily Patnaude，Amy Gordon Franzen，Ezra Cohen，Ezra Cohen，Matthewewnewoney（Matthewewoney（tempus）
通过机器学习和异质性细胞模型的高通量筛选鉴定针对胶质母细胞瘤的候选药物
3爱丁堡大学生物科学学院，Max Born Crescent，Edinburgh，EH9 3BF，英国。 *相应的作者：d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形（GBM）是一种侵略性的原发性脑肿瘤，由于其复杂的病理和异质性，引起了重大治疗挑战。 缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍，在二十年中，没有向患者提供新的有效GBM疗法。 在这里，我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。 我们的方法采用机器学习（ML）的预测指标的细胞存活率，这些细胞存活在高通量，基于图像的，基于图像的表型筛选数据中，用于3,561种化合物，以多个浓度，跨六个异质，患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。 我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。 对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证，导致了三种化合物对GBM表型的活性。 值得注意的是，我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一，靶向消除所有六个GBM干细胞系，其IC50在纳莫尔范围内。 其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动，为将来的个性化医学运动提供了途径。 患者的预后较差，治疗方案有限（通常是手术，然后进行化学放疗），导致抗药性的出现。3爱丁堡大学生物科学学院，Max Born Crescent，Edinburgh，EH9 3BF，英国。*相应的作者：d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形（GBM）是一种侵略性的原发性脑肿瘤，由于其复杂的病理和异质性，引起了重大治疗挑战。缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍，在二十年中，没有向患者提供新的有效GBM疗法。在这里，我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。我们的方法采用机器学习（ML）的预测指标的细胞存活率，这些细胞存活在高通量，基于图像的，基于图像的表型筛选数据中，用于3,561种化合物，以多个浓度，跨六个异质，患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证，导致了三种化合物对GBM表型的活性。值得注意的是，我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一，靶向消除所有六个GBM干细胞系，其IC50在纳莫尔范围内。其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动，为将来的个性化医学运动提供了途径。患者的预后较差，治疗方案有限（通常是手术，然后进行化学放疗），导致抗药性的出现。我们的工作证明了在与ML串联串联中使用表型筛选的使用可以有效地识别具有很少已知分子靶标的高度异质指示中个性化处理的治疗铅。关键字：胶质母细胞瘤，人工智能，药物发现，机器学习简介胶质母细胞瘤多形（GBM）是人类成年人中最常见和最具侵略性的原发性脑肿瘤，其特征是遗传驱动因素的实质异质性和肿瘤微环境1-3。在过去20年中，新诊断的GBM患者的护理标准包括手术，替莫唑胺（TMZ）和电离辐射（IR），延长了12个月至15个月患者的总体生存期4,5。大规模的基因组分析增强了我们对GBM分子生物学的理解，后者支持
探索用于疾病筛查和健康监测的声音生物标记
最后，我要感谢我的家人，感谢你们一直以来的支持。我希望我让你们为我感到骄傲，并将继续这样做。爸爸，谢谢你们一直相信我。伊萨姆，我的哥哥，我希望我能成为你们的灵感源泉，正如你一直告诉我的那样。我最亲爱的妈妈和我的妹妹海法，这一成就，以及你们所说的成功，是对你们无尽的支持、爱和牺牲的证明。妈妈，你不懈的努力、对我的信任以及在所有挑战中陪伴着我，一直是我的力量源泉。海法，你的鼓励和陪伴让我脚踏实地，充满动力。我希望这一里程碑能带给你们和你带给我生命中的快乐和自豪一样多。我会一直努力让你们为我感到骄傲，因为你们塑造了今天的我。还有我的妹妹胡埃达，我为她感到无比自豪，你教会了我很多东西，我永远敬佩你。你的毅力、自信和取得更大成就的动力是我不断的灵感源泉。你每天都让我惊叹不已。Pitouti，我爱你。Wenti outi，wenti zeda，wenti zeda，wenti zeda……。
NIRB筛查申请＃125713 Coral Harbor Solar and Sovel Storage Project
英语：珊瑚港社区是Nunavut领土上第一个公用事业规模可再生能源和电池存储系统之一的拟议地点。合并的太阳能产生和存储项目将与社区的微电网集成在一起，该项目是由Qulliq Energy Corporation（QEC）运行的区域电气公用网络的一部分。建议该项目包括0.96 MW的太阳能PV安装，并配备1 MWH电池。一起，该系统将有能力提供社区现有的现有能源需求的31％，估计每年占360,000升柴油燃料消耗，或该项目的30年寿命超过1000万升。这相当于总碳排放节省约28,000吨二氧化碳。该项目始于珊瑚港社区能源计划（The CEP）的制定，该计划是通过土著柴油倡议资助的。CEP是与社区利益相关者合作创建的，并与2022年6月在Coral Harbour主持的社区开放日结束。通过CEP的工作，该项目团队将其降低碳缩小的重点范围缩小为开发太阳能PV Energy项目，该项目将有助于实现社区的可再生能源目标：一个清洁能源系统，能够在Nunavut在Nunavut的即将到来的独立的独立电力生产商中开发和操作的清洁能源系统。项目团队还聘请了承包商来进行即将进行的岩土评估工作。计划在2022 - 2024年进行进一步的开发工作。迄今为止，建立社区能源计划后的初步可行性工作包括将项目范围缩小到适当的尺寸和能源生产的类型，与关键的利益相关者互动，选择项目地点，开发太阳能项目设计，开发初步的能源能源输出，对项目预算进行建模，创建项目预算以及对项目项目的地形调查。这项工作将包括在现场执行岩土技术评估，详细的设计和工程，确保土地租赁，环境和监管许可，承包商和供应商采购以及与QEC的互连研究。该项目还在等待QEC的独立电力生产商政策的发布，目前正在与Nunavut政府合作制定，这是为了在Nunavut内构建和运营的非私人能源项目所必需的。最后，该项目的建设计划于2024年进行。建筑活动将包括购买资本设备，准备现场的准备，用于交付和安装所有设备的合同执行，包括太阳能电池板，电池，微电网控制器以及支持电气基础设施，以及项目和开发管理服务，调试和清理。永久性结构将建造在2.6公顷（6.5英亩）的场地区域中：太阳能PV阵列，几个逆变器，变形金刚，电气仪，互连设备的点，电池和电池壳，一个微电网控制系统，地下和台面电气收集系统以及所有设备的相关混凝土垫。此外，还可能需要将项目站点连接到QEC Powerhouse的新的或更新的电气配电线。该项目已获得到2024年的早期开发工作的资金，并正在为部分建筑活动寻求额外的资金。
绿色钢
在2021年，CEEW再次在2020年Global Go To Think Tank指数报告中再次广泛地介绍了十个类别，包括连续第八年被评为我们类别中的南亚顶级智囊团（全球第15个）。ceew在运行第三年也被评为南亚的最高能源和资源智囊团。它一直在世界上最优秀和独立的智囊团中介绍，并且是世界20个最佳气候智囊团的两次。在十年的运营中，理事会从事278个研究项目，出版了212份同行评审的书籍，政策报告和论文，创建了100多个新数据库或改进的数据访问，向世界各地的政府提供了近700次建议，促进了双边和多边倡议，并在80多个场合和有组织的350岁以上的350岁以上和有组织的中心和有组织的中心和Cherferences。2019年7月，Dharmendra Pradhan部长和Fatih Birol博士（IEA）启动了CEEW能源融资中心。2020年8月，由Piyush Goyal先生Rajiv Kumar博士（Niti Aayog）和H.E.发起了COEW和VILLGRO倡议的生计（CEEW和VILLGRO倡议）和H.E.发起的。Damilola Ogunbiyi女士（Seforall）。最近出版了工作，增长和可持续性：印度复苏的新社会契约。理事会的主要贡献包括：印度第12五年计划的584页国家水资源框架研究；国家太阳能任务的首次独立评估；印度关于全球治理的首次报告，提交给国家安全顾问；比哈尔邦的灌溉改革；清洁能源获取网络的诞生； PMO为可再生能源，电力部门改革，环境清除，Swachh Bharat的加速目标工作；巴黎协定，HFC交易，航空排放协议和国际气候技术合作的突破性工作；国际太阳能联盟（ISA）的概念和策略；常见的风险缓解机制（CRMM）；印度制造的关键矿物质；为印度低碳途径的200多个场景中的不确定性建模；印度最大的多维能源访问调查（Access）；气候地球工程治理；水和废物的循环经济；以及旗舰活动，能源视野。
绿色 - 绿色 - 碳 - 碳排放-2022-2023。 ...
方法论，本报告是使用32家完成了2022-2023财政年度Albert Carbon Footprint报告的数据生成的。Albert Carbon足迹被定义为使用Albert Carbon Carculator由生产人员最大程度地了解的是使用Albert Carbon Carculator完成的碳足迹，此后，Albert验证和批准了足迹。Radio-Canada不会验证本报告一部分提供的信息的准确性。有关阿尔伯特碳计算器如何确定与每种生产活动相关的碳排放的信息，请单击此处以获取Albert方法论。
可生物降解的金属 - 有机框架的基于...
为绿化经济的社会努力通常伴随着关于公司或政府法规的自愿倡议是否更有效的争议。最近的研究认为，公众舆论在这方面起着重要作用，因为当民主政策制定者决定时，公民的偏好至关重要。我们调查了公民对私营部门与政府之间关系的一般态度是否可以帮助解释其政策偏好。我们认为，公民是否将国家私人部门的关系视为协同或拮抗作用，对他们对私营部门自我调节或政府监管的支持有影响。我们根据瑞士的代表性调查（n = 1677）的信息评估了这一论点。我们发现，在环境政策制定中将国家私人部门关系视为协同偏爱私营部门自我调节的公民。相比之下，将国家私人部门关系视为对抗的花旗Zens更喜欢自我调节或政府干预。我们还观察到，关于公司是否从事自我调节以获得竞争性生态提名优势的观点塑造了对协同国家私人部门关系的感知。我们的发现与当前的绿色经济辩论有关，因为欧洲和其他地方的决策者试图超越监管环境政治中的“公司或国家”范式。
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
绿色AI：人工智能和能源革命的政策议程
2024年5月Kenddrick Chan Devorah West Marie Teo Harriet Harriet Brown Tom Westgarth Thomas Smith