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selumetinib selumetinib在神经蛋白酶型I型中的不成比例不良事件信号：Faers的见解
神经纤维瘤1型（NF1）或冯·鲁克林氏病是由NF1基因突变引起的一种神经遗传学疾病，以常染色体显性占主导地位的方式遗传（Ibrahim等，2024; Cichowski等，2003）。它的全球发病率约为3,000名，其中约50％是由家族突变引起的。nf1通常带有咖啡馆café-au-lait macules，多个神经纤维，腋窝或腹股沟雀斑，神经纤维瘤是最常见的症状（Legius等人，2021年）。大约20％ - 50％的患者出现神经纤维瘤（PNS），会导致疼痛，神经功能障碍，骨骼畸形和脱离（Colombo等，2022）。尽管手术仍然是主要治疗方法，但由于PN和相邻组织之间的不明确边界，完整的手术切除术是具有挑战性的。此外，
4/2024-商业周期信号：SNB区域网络
Basler & Hofmann AG Basler Kantonalbank Bativa Sa Bauhaus Fachcentren AG Bayer Consumer Care AG BBV Services AG BDO AG BECHTLE Switzerland AG BEECARE Spitex Sa Belloli Sa Belwag AG Bern Bergbahnen Meiringen- Hasliberg AG Bergenexpo Bernina International AG Bertschi Group Bewetec ag Bianchi＆Co Sa Bickel Auto ag ag ag ag bio-familia ag birolini sa Bitz＆savoye sa＆savoye sa，建筑MétalliquesBlackrock资产管理瑞士瑞士AG Blanchisserie ag blanchisserie dulémansa blumagnolia sa blumagnolia sa bnp paribas sa bobst sa bobst sa bobst sa bo sa bo sa bo sa bo sa bo sa bocard parc and bocard parc and boccard parce Ingelheim（瑞士）GmbH Bofrost Suisse Ag DrillMöbelAgag boltina sa bon bon bon bon bon bon流派hollinchi sa boninchi sa boninchi sa boninchi sa bonformatik ag老板holzbau ag holzbau ag bossard hold bossard holding ag divline技术 div>Basler & Hofmann AG Basler Kantonalbank Bativa Sa Bauhaus Fachcentren AG Bayer Consumer Care AG BBV Services AG BDO AG BECHTLE Switzerland AG BEECARE Spitex Sa Belloli Sa Belwag AG Bern Bergbahnen Meiringen- Hasliberg AG Bergenexpo Bernina International AG Bertschi Group Bewetec ag Bianchi＆Co Sa Bickel Auto ag ag ag ag bio-familia ag birolini sa Bitz＆savoye sa＆savoye sa，建筑MétalliquesBlackrock资产管理瑞士瑞士AG Blanchisserie ag blanchisserie dulémansa blumagnolia sa blumagnolia sa bnp paribas sa bobst sa bobst sa bobst sa bo sa bo sa bo sa bo sa bo sa bocard parc and bocard parc and boccard parce Ingelheim（瑞士）GmbH Bofrost Suisse Ag DrillMöbelAgag boltina sa bon bon bon bon bon bon流派hollinchi sa boninchi sa boninchi sa boninchi sa bonformatik ag老板holzbau ag holzbau ag bossard hold bossard holding ag divline技术 div>
使用 PCG 和 ECG 信号的 AI 增强心脏监测
研讨会概要 研讨会名称：使用 PCG 和 ECG 信号的 AI 增强心脏监测 最低资格：来自电子、电气、计算机等专业的 3 年级工程专业学生 讲师：岳荣教授，科廷大学，SPARC 客座教授 研讨会时长：2 天，6 小时/天 研讨会描述：本研讨会通过使用增强人工智能 (AI) 监测心音图 (PCG) 和心电图 (ECG) 信号来介绍非侵入性心脏病诊断技术。它包括对心音信号、数字听诊器、PCG 和 ECG 信号特征提取、分类和机器学习的背景介绍。在研讨会结束时，参与者可以了解非侵入性传感，以便以可承受的价格诊断心脏病。他们可以练习基本的 PCG 和 ECG 信号处理和机器学习算法。 研讨会内容（暂定） 时间 主题 内容 第 1 天（1 小时） 介绍心音的生理学；心音测量； PCG 和 ECG 设备 第 1 天（第 2 个小时） PCG 信号处理 信号预处理和分割 第 1 天（第 3 个小时） 实验课 1. 使用 Matlab 进行 PCG 信号滤波和分割
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
CRISPR屏幕在IPSC衍生的神经元中揭示了tau proteostasis 的原理 分泌信号的正交的人蛋白酶控制 大小选择巨型Unilamellar囊泡（GUV）通过改良的CDICE方法 Cyclin-G相关激酶（GAK）是一种新型有丝分裂激酶和弥漫性大B细胞淋巴瘤作者的治疗靶标：Olivia B. Lightfuss 1 实验微生物群落中的宏观生态模式 机器学习预测酶最佳pH 在阿尔茨海默氏病级联的情节记忆网络的功能障碍 使用分层变压器的机械基因型 - 表型翻译 前序和早期的纵向神经苯胺变化 基于映射的基因组大小估计
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年10月21日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.18.576308 doi：Biorxiv Preprint
使用 Arduino 和
摘要 — 本文介绍了使用 Arduino 和 Mindflex 技术开发脑控假手的过程。本研究的目的是设计一个系统，使残疾人士能够通过他们的脑信号控制假手。脑电图 (EEG) 信号用于捕获和解释用户执行特定手部动作的意图。Neurosky 芯片与 Arduino 集成以获取实时 EEG 信号，而 Mindflex 技术采用 EEG 耳机，可作为捕获脑信号的非侵入式用户友好界面。通过分析这些信号，生成命令来控制假手的运动。原型实现包括集成伺服电机等机电元件以激活假肢。进行了广泛的测试和模拟，以评估系统性能和效率。分析并比较了来自 openbci 设备和 Mindflex 的验证数据，以评估大脑命令的准确性和可靠性。结果显示用户和伺服电机之间的交互成功，表明使用 EEG 信号控制手假肢的可行性。生成大脑命令所实现的准确性验证了所开发系统的有效性。这项研究有助于假肢技术的进步，为提高残疾人的生活质量提供了新的可能性。
与纳米盘的合成生物学，以增强对受体信号的靶向和理解
该学生的总体目标是创建量身定制的超稳定膜纳米盘，以加速结构表征并生成粘合剂到整体膜蛋白。自行车疗法具有独特的技术：自行车肽将短线性肽限制在使用中央化学支架的稳定的双循环结构中。该结构赋予了强大的类似药物的特性，包括高亲和力结合和快速组织渗透，以对针对小分子或抗体疗法的靶标产生治疗剂。自行车最初是通过针对固定目标筛选数十亿个变体来选择的。此选择是可溶性蛋白或具有较大结构性外域的膜蛋白的常规方法，但对于多跨膜（Multitm）膜蛋白（尤其是离子通道和GPCR）来说，仍然是一个重大挑战。MULTITM蛋白更难表达和纯化，并且通常会失去洗涤剂中的天然构象。MULTITM蛋白代表了自行车的一些最重要的目标，因此Howarth在蛋白质技术和蛋白质工程方面的专业知识可以促进这一挑战。Howarth组创建了Spytag，这是一种与间谍蛋白质混合后形成自发异肽键的肽。每个成分由常规20氨基酸组成，并且在不同条件下反应是快速而特异的（Keeble/Howarth PNAS 2019，Keeble和Howarth，Chem SCI 2020）。纳米盘是小蛋白，可以封装整体膜蛋白，形成一个含有天然膜脂质的环。生长抑素受体。纳米散发是在与清洁剂溶解度更接近细胞环境的环境中研究溶解的膜蛋白的变化性。然而，纳米盘面临着不稳定和缺乏受控组装的挑战，这些挑战抑制了它们对许多应用的使用，包括按噬菌体显示筛选粘合剂，对粘合剂的亲和力确定和冷冻剂以了解和优化自行车结合。将Spytag/Spycatcher技术与纳米盘结合起来，可以实现纳米盘的分子内环化，增强多性蛋白质的稳定性，并生成具有可调尺寸范围的Spyring-Nanodiscs，可适应于不同的膜蛋白和复合物。在这里，我们将首先验证E. coli表达的Spyring-nanodiscs从HEK 293S细胞中捕获，该单元具有感兴趣的Multitm靶标的自行车，其文献具有隔离和已知配体的先例，例如自行车和已知配体的特征是通过生物物理或生化测定法具有亲和力和特异性。APO和配体蛋白质结构也将通过冷冻研究进行研究。然后，我们将使用异肽交联和基于结构的设计采用蛋白质工程，合并
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
使用清晰的语音脑电图信号进行想象语音解码
脑机接口 (BCI) 为无法使用声音或手势的个体开辟了交流的途径。无声语音接口就是这样一种 BCI 方法，它可以提供一种与外部世界连接的变革性方式。然而，由于数据稀缺以及脑信号中缺乏想象语音的明确起点和终点等原因，想象语音解码的性能相当低。我们研究是否可以通过两种方式使用来自清晰语音的脑电图 (EEG) 信号来改善想象语音解码：我们研究是否可以使用清晰语音 EEG 信号来预测想象语音的终点，并使用清晰语音 EEG 作为与说话者无关的想象元音分类的额外训练数据。我们的结果表明，使用来自清晰语音的 EEG 数据并不能改善想象语音中元音的分类，这可能是因为说话者之间的 EEG 信号变化很大。索引术语：脑机接口、隐蔽（想象）语音、脑电图 (EEG)。