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肺癌和乳腺癌的5-氟尿嘧啶的化学耐药机制
化学疗法药物5-氟尿嘧啶（5-FU）是许多癌症的主要治疗方法。但是，其功效受到化学抗性的限制。在这里，我们研究了肺部和乳腺癌细胞中5-FU的耐药机制和逆转策略。使用多种5-FU的肺癌和乳腺癌细胞模型，我们揭示了不同癌症类型之间5-FU耐药性的差异性细胞和分子特征。我们进一步揭示了具有5-FU电阻的免疫相关过程，Notch和Wnt信号的含义。在肺癌中，Wnt/β-catenin信号传导的激活促进了抗药性，并阻止了该信号的耐药性，使耐药细胞重新敏感到5-FU处理。 我们的研究不仅揭示了不同癌症的5-FU耐药性的差异特征和机制，而且还提出了针对这种抵抗力的潜在策略。在肺癌中，Wnt/β-catenin信号传导的激活促进了抗药性，并阻止了该信号的耐药性，使耐药细胞重新敏感到5-FU处理。我们的研究不仅揭示了不同癌症的5-FU耐药性的差异特征和机制，而且还提出了针对这种抵抗力的潜在策略。
心脏病学中的生成对抗网络
生成对抗网络（GAN）是用于合成图像和其他数据的最新神经网络模型。gans对合成数据的质量有了可观的改进，迅速成为数据生成任务的标准。在这项工作中，我们总结了甘斯在心脏病学领域的应用，包括生成逼真的心脏图像，心电图信号和合成电子健康记录。关于研究，临床护理和学术界的gan生成数据的效用。此外，我们介绍了gan生成的心脏磁共振和超声心动图图像的说明性示例，显示了六个不同模型的图像质量的演变，这与真实图像几乎没有区别。最后，我们讨论了未来的应用，例如模态翻译或患者轨迹建模。此外，我们讨论了甘斯（Gans）需要克服的尚待挑战，即他们的培训动态，医疗保真度或数据法规和道德问题，以集成在心脏病工作流程中。
编辑蛇基因组以停止背部鳞片的产生
许多蛇类以背部和侧面的六边形图案而闻名。先前的研究表明，这种图案存在于外皮鳞片中，这些图案来自斑块，斑块是皮肤上的微小结构。对于大多数动物物种来说，斑块在皮肤上的位置是随机的。对于蛇类来说，情况并非如此。相反，它们以有组织的方式发育。它们是如此有组织，以至于艾伦·图灵能够用数学公式来描述它们。在这项新的研究中，研究小组想知道这种井然有序的六边形图案是如何在蛇身上形成的。
ordinærgeneralforsamling i alk-abellóa/s den13。marts2025 Alk（alkb：dc/omx：alk b/akblf）：ordinær-generalforsamling i alk-abellóa/s fin 媒体更新在AAAAI提出的新数据突出显示了Sanofi跨炎症性疾病的科学领导 新闻稿Sarclisa在日本批准了新诊断为多发性骨髓瘤的患者 Novo Nordisk的销售额在丹麦Kroner中增长了24％，在2024年的前六个月中，以持续汇率的持续汇率增长了25％ 内部信息：Nexstim PLC宣布计划与Sinaptica Therapeutics，Inc。的Alzheimer合作。 授权免疫系统与癌症作斗争 Karolinska Development投资Boost Pharma，扩大其投资组合斯德哥尔摩，瑞典 - 2024年5月28日。KarolinskaDevelopment AB（纳斯达克斯德哥省 CNH工业公司从Euronext Milan授予股票的自愿降级，并在纽约证券交易所Basildon上开始单列。 OSE免疫治疗药的全球许可 神经病学中普遍病理的第一种基因疗法... Terranet的成功 - 在Astazero的... 进行的测试 AC免疫接收第二个里程碑付款 20240715_aciu_aaic-curtain raiser-clean
访问卡•通过ALK网站或Euronext Securities的网站上的ALK投资者门户网站上的电子注册（请记住使用MITID或VP ID）。在这里，您将收到一张电子访问卡，要求您将其带到智能手机，平板电脑或印刷品上。•通过通过电子邮件返回注册表的扫描副本中，请访问cph-investor@euronext.com，或通过电子邮件返回完整和签名的立场的注册表格。发布到EuroNext Securities，Nicolai Eigtveds Gade 8，1402 Copenhagen K或•通过向CPH-INVESTOR@EURONEXT.com发送电子邮件或致电4358 8866。请记住在呼叫之前准备好您的VP参考号。
用于网络入侵检测的对抗性机器学习
一些研究论文研究了基于 ML 的 IDS 面对对抗性攻击的脆弱性，但其中大多数集中在基于深度学习的分类器上。与它们不同，本文更加关注浅层分类器，由于它们的成熟度和实现的简单性，它们仍然广泛用于基于 ML 的 IDS。更详细地，我们评估了 7 种基于浅层 ML 的 NIDS 的鲁棒性，包括 Adaboost、Bagging、梯度提升 (GB)、逻辑回归 (LR)、决策树 (DT)、随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 以及深度学习网络，以抵御几种在最先进技术 (SOA) 中广泛使用的对抗性攻击。此外，我们应用高斯数据增强防御技术并测量其对提高分类器鲁棒性的贡献。我们使用 NSL-KDD 基准数据集 [5] 和 UNSW-NB 15 数据集 [50] 在不同的场景中进行了广泛的实验。结果表明，攻击对所有分类器的影响并不相同，分类器的稳健性取决于攻击，并且必须根据网络入侵检测场景考虑性能和稳健性之间的权衡。
纠缠的n-photon国家，以进行公平，最佳的社会决策
1魁北克研究中心大学医院中心 - 加拿大魁北克G1V 4G2的拉瓦尔大学； 2魁北克大学心脏病学研究所（CRIUCPQ） - 加拿大魁北克G1V 4G5的Laval University，加拿大魁北克大学的心脏病学研究中心； 3舍布鲁克大学医院中心（CHUS）和CRCHUS，魁北克J1H 5N4，Sherbrooke的CRCHUS 3医学遗传学服务； 4加拿大魁北克G1V 0A6大学Laval Cancer Research Center，加拿大魁北克； 5加拿大魁北克G1V 0A6，魁北克省，魁北克省法学与工程学院生物化学，微生物学和生物信息学系； 6加拿大魁北克G1V 0A6牙科医学学院口腔生态学研究小组，加拿大魁北克； 7加拿大魁北克G1V 0A6魁北克大学牙科医学学院Hérelle细菌病毒参考中心的7félix； 8国家科学研究中心（CNRS），Luminy Campus，13288 Marseille Cedex 09，Luminy Campus国家科学研究中心（CNRS）的建筑和功能； 9生物大分子的建筑和功能，Aix-Marseille大学，Luminy Campus，13288 Marseille Cedex 09，法国
具有生成对抗网络的公里尺度数量天气预测的多元仿真：概念证明
ClémentBrochet，Laure Raynaud，Nicolas Thome，Matthieu Plu，ClémentRambour。具有生成对抗网络的公里尺度数值天气预测的多元仿真：概念证明。地球系统的人工智能，2023，2（4），10.1175/aies-d-23- 0006.1。Meteo-044438969
副教授教授穆拉特伊希克 - 布尔萨
穆拉特·伊希克副教授 个人信息 网址：https://avesis.uludag.edu.tr/muratisik 国际研究员 ID ScholarID：AAB-3379-2020 ORCID：0000-0002-6116-1882 Publons / Web Of Science ResearcherID：GQP-1784-2022 ScopusID：57439755400 Yoksis 研究员 ID：365820 教育信息 博士学位，日本东北大学，工程、冶金、材料科学和加工系，2013 - 2016 研究领域 机械工程、材料科学与工程、生产冶金学 学术和行政经验 布尔萨乌鲁达大学副系主任，2023 - 2026 布尔萨乌鲁达大学系主任，MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ，OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİ，2022 - 2025 发表的被 SCI、SSCI 和 AHCI 索引的期刊文章 I. 通过原位添加 Inconel 718 消除激光粉末定向能量沉积 Inconel 738LC 的裂纹：对机械和耐腐蚀性能的全面研究 Javidrad H.、IŞIK M.、Koc B. JOURNAL OF ALLOYS AND COMPOUNDS，vol.1004，2024（SCI-Expanded）II。添加和减量创建的中心内部特征对 inconel-718 零件微观结构和机械性能的影响 IŞIK M.、Tabrizi IE、Khan RMA、Yildiz M.、AYDOĞAN GÜNGÖR E.、Koc B. RAPID PROTOTYPING JOURNAL，第 30 卷，第 2 期，第 287-304 页，2024 年 (SCI-Expanded) III. 电子束熔融钛铝化物的制备：加工参数和热处理对表面粗糙度和硬度的影响 IŞIK M.、Yildiz M.、Secer RO、Sen C.、Bilgin GM、Orhangul A.、Akbulut G.、Javidrad H.、Koc B. METALS，第 13 卷，第 12 期，2023 年 (SCI-Expanded) IV.研究高压扭转和固溶处理对生物医学应用的 CoCrMo 合金腐蚀和摩擦腐蚀行为的影响 YILMAZER H.、Caha I.、DİKİCİ B.、Toptan F.、IŞIK M.、Niinomi M.、Nakai M.、Alves AC CRYSTALS，第 13 卷，第 4 期，2023 年 (SCI-Expanded) V. 不锈钢和镍合金的增材制造和表征
用于历史数据的生成对抗网络...
ptarun@ieee.org摘要半导体制造业在很大程度上取决于历史数据以进行过程优化，预测性建模和数字双胞胎创建。但是，由于设备升级，过程更改和有限的数据收集等各种因素，获得全面的历史数据集可能具有挑战性。生成的对抗网络（GAN）已通过生成与现实世界分布的合成数据，成为对此问题的有希望的解决方案。这项研究探讨了gan在半导体制造设施中生成历史数据的应用。我们讨论了数据质量的重要性，建模复杂的Fab操作中的挑战以及维护数据隐私的需求。我们还检查了适用于时间序列数据生成的专业gan体系结构，用于处理不同数据类型的多模式gans以及用于捕获设备，过程和范围范围范围指标之间关系的层次结构gan。还讨论了GAN生成数据在FAB模拟，预测性维护和过程优化中的培训方法，评估指标以及潜在的应用。此外，我们解决了有关综合数据，潜在偏见和计算要求的可靠性的担忧。最后，我们重点介绍了未来的研究方向，包括将gan与其他AI技术集成在一起，以及在整个Fab设施中创建数字双胞胎的可能性。虽然仍然存在挑战，但GAN提出了一种有希望的途径，可以通过改进的预测性建模和数字化双胞胎创建来增强半导体制造。关键字：半导体制造，生成对抗网络（GAN），历史数据，合成数据生成，预测性建模，数字双胞胎，层次模型，工厂模拟中，半导体制造行业在很大程度上依赖于历史数据，以优化历史数据，并提高产量，并维持质量控制[1]。这些数据对于开发预测模型，识别趋势并就生产参数做出明智的决策至关重要[2]。但是，获得全面的历史数据可能具有挑战性，因为过去的设备升级，过程更改或有限的数据收集等各种因素。有限或缺失的历史数据为半导体制造商带来了重大障碍。没有足够的数据，很难训练准确的机器学习模型，执行强大的统计分析或建立可靠的基准进行绩效评估。缺乏数据会阻碍过程
标题：一种多功能的微型两光子显微镜，使多色深1
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.635171 doi：Biorxiv Preprint