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通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
MISS-SNF：一种多模式患者相似性网络集成方法来处理完全缺失的数据源
动机：精确药物利用患者特定的多模式数据来改善预防，诊断，预后和疾病治疗。提前的精确医学需要复杂，异质和潜在高维数据来源（例如多摩学和临床数据）的非平凡整合。在文献中，已经提出了几种方法来管理丢失的数据，但通常仅限于一部分患者的特征子集的恢复。在很大程度上被忽略的问题是当一个或多个患者完全缺少其中一个或多个数据来源时，这是临床实践中相对常见的状况。结果：我们提出了Miss类似网络融合（MISS-SNF），这是一种新型的通用数据集成方法，旨在在患者相似性网络的背景下管理完全缺失的数据。miss-snf通过利用从SNF算法借来的非线性消息通讯策略来整合不完整的单峰患者相似性网络。Miss-SNF能够恢复缺失的患者相似性，并且是“任务不可知论”，从某种意义上说，可以整合无监督和监督预测任务的部分数据。对来自癌症基因组图集（TCGA）的九个癌症数据集的实验分析表明，Miss-SNF达到最先进的方法会导致恢复相似性并识别出在临床上相关变量中富集的患者亚组，并具有差异性生存率。可用性和实现：在R中实现的MISS-SNF代码可在https://github.com/ anacletolab/misssnf上找到。此外，截肢实验表明，MISS-SNF监督了对整体生存和无进展间隔事件的预测，完全缺少数据的结果可与所有数据可用时获得的结果相当。
机器学习方法是否导致类似的个性化治疗规则？真实数据的比较研究
Florie Bouvier，Etienne Peyrot，Alan Balendran，CorentinSégalas，Ian Roberts等。机器学习方法是否导致类似的个性化治疗规则？对真实数据的比较研究。医学的统计数据，2024，43（11），pp.2043-2061。10.1002/sim.10059。hal-04503566
在基于目标的药物相似性网络中发现新的药物特性
尽管生物信息学、系统生物学和机器学习最近取得了进展，但准确预测药物特性仍然是一个悬而未决的问题。事实上，由于生物环境是一个复杂的系统，传统的基于化学结构知识的方法无法完全解释药物与生物靶标之间相互作用的性质。因此，在本文中，我们提出了一种无监督机器学习方法，该方法使用我们了解的有关药物-靶标相互作用的信息来推断药物特性。为此，我们根据药物-靶标相互作用定义药物相似性，并根据药物-药物相似性关系构建加权药物-药物相似性网络。使用能量模型网络布局，我们生成与特定、主要药物特性相关的药物社区。然而，这些社区中 13.59% 的药物似乎与主要药理特性不匹配。因此，我们将它们视为药物重新利用的提示。测试所有这些重新利用提示所需的资源相当可观。因此，我们引入了一种基于中介性/度节点中心性的优先级机制。通过使用介数/度作为药物再利用潜力的指标，我们确定药物甲丙氨酯可能是一种抗真菌药物。最后，我们使用基于分子对接的稳健测试程序进一步确认甲丙氨酯的再利用能力。
人际早期逆境与人类大脑发育过程中早期社会经济劣势表现出差异：一项荟萃分析
作者贡献：AV、AF 和 NT 构思了研究思路，发展了理论，并为结果的解释做出了贡献。AV 和 AF 规划了方法，进行了数据库搜索，培训和指导研究助理进行摘要筛选和数据提取程序，并进行了全文文章筛选。EH、AK、AT、JK 和 NM 完成了正向和反向文献检索、摘要筛选和数据提取。AV 进行了数据清理和分析；起草了方法、结果和补充信息；创建了图表；并为引言和讨论做出了贡献。AF 起草了摘要、引言和讨论。NT 提供了关键反馈，并帮助塑造了分析和手稿。所有作者都对手稿的最终稿做出了贡献。
肿瘤治疗选择日益增多的时代中的生物仿制药
分子靶点的识别和伴随分子诊断技术的开发近年来为癌症医学的靶向治疗铺平了道路 [1, 2]。事实上，药物化学和抗体工程的新进展已经在主要肿瘤类型（如肺癌、结直肠癌和乳腺癌）中带来了更好的临床结果 [1]。21 世纪初，铂类化疗是治疗非小细胞肺癌 (NSCLC) 的主要方法，晚期患者的总生存期 (OS) 约为 8-9 个月 [3-5]。随后，与铂类化疗相比，紫杉醇/卡铂和贝伐单抗的组合被证明可以显著延长晚期非鳞状 NSCLC 患者的 OS，中位 OS 达到约 14 个月 [6]。在贝伐单抗的维持治疗中，从诱导治疗开始的中位 OS 已达到约 17 个月 [7]。在晚期非小细胞肺癌个性化治疗方法的推动下，肺癌治疗取得了重大进展。 靶点可以是：在癌细胞中高水平表达的蛋白质，例如 HER2 和 MET；驱动癌症进展的突变蛋白，例如突变的 EGFR、MET、HER2 激酶和细胞生长信号蛋白 BRAF；或由染色体易位引起的融合基因，涉及基因，例如 ALK、ROS1、RET 和 NTRK [15] 。自 2010 年以来，新型免疫治疗药物通过靶向免疫细胞来触发免疫系统消灭肿瘤细胞，从而引发癌症治疗的范式转变 [1,8]。主要进展基于针对程序性细胞死亡蛋白 1（PD-1）或其配体（PD-L1）的免疫检查点抑制剂；例如，nivolumab 和 pembrolizumab（抗 PD-1 单克隆抗体）和 atezolizumab（抗 PD-L1 单克隆抗体）。与 NSCLC 一样，结肠直肠癌患者也受益于基于更精确确定疾病亚型的个性化治疗策略。例如，一小部分（8-12%）转移性结直肠癌 (mCRC) 患者存在 BRAF 突变，其中大部分患者原发病灶位于结肠右侧 [9]。在一项 III 期试验中，包括 BRAF 抑制剂和抗
熔融池湍流对用激光和粉末
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研究倒数冰盖模型的倒数第二和最后冰川终止的相似性和差异
摘要。冰川终止以气候系统不同组成部分的重组为特征。特别是，快速的冰盖瓦解会导致误解的反馈回路，这些反馈循环仍然很少了解。为了进一步研究这一方面，我们在这里使用了完全构成的北半球冰盖模型，以形成最后两个冰川终止的数值实验。我们表明，即使这两个终止的一阶气候轨迹相似，太阳日光差的差异也会导致冰原 - 气候系统的重要变化。在倒数第二次终止期间温度较高，与全新世的最后一次冰河间期间的海平面兼容。我们将最后一次对海平面上升约2 m的海平面上升的冰川绿地贡献。我们还模拟了南大洋的温暖地下，与南极冰盖的副作用兼容。，即使没有考虑冰盖融化而导致的海洋淡水浮游，这两个终止却散发出不同的大西洋推翻循环敏感性，这种循环在五次终止期间更容易占用。最后，在额外的灵敏度实验中，我们表明，对于这两个终止，即使还需要考虑植被变化以模拟整个脱胶裂解，北半球的灭绝也是冰盖重新治疗的主要驱动力。相反，即使它影响温度，温室气体的浓度也单独变化也不能解释冰盖撤退的幅度，而只能调节其时间安排。
素食主义者：生态多样性GDM：广义差异建模
GDM包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 Counculate.gdm.deviance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4格式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 GDM。4 GDM。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 gdm.crssvalidation。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 gdm.partition.deviance。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 GDM. Transform。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 GDM.Varimp。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 gdmdissim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。13 GDM. Transform。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 GDM.Varimp。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 16 gdmdissim。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。14 GDM.Varimp。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 gdmdissim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>18 iSplineXtracttract。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 plot.gdm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20个情节。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 predict.gdm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>西南23。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 25 subamam.SitePair。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>西南23。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 subamam.SitePair。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。25摘要。gdm。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26