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评估机器学习算法以预测医学专业选择
摘要。公平分配专业的医生是一个重大的公共卫生挑战。以前的研究主要依靠经典的统计模型来估计影响医学生职业选择的因素，但本研究探讨了机器学习技术在研究早期预测决策的使用。我们使用来自瑞士和法国医学院的399名医学院的399名医学生的数据评估了各种监督模型，包括支持向量机，人工神经网络，极端梯度提升（XGBOOST）和CATBOOST。集合方法的表现优于更简单的模型，而Catboost的宏观AUROC为76％。事后解释性方法揭示了影响预测的关键因素，例如成为外科医生的动机和外向性的心理特征。这些发现表明，机器学习可用于预测医疗职业道路并为更好的劳动力计划提供信息。
一个两个葡萄园的故事：分析地点特定地点的细菌和真菌群落葡萄葡萄的差异，来自近端葡萄园的葡萄酒，及其在单个酒厂加工过程中的变化
。cc-by-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，他已授予Biorxiv的许可证，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2025年3月6日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.05.641676 doi：Biorxiv Preprint
具有肿瘤选择性的T细胞与双特异性抗体...
摘要使用T细胞探手（TCE）来治疗实体瘤是有挑战性的，并且由于较大的靶向上，肿瘤的毒性较低，由于健康组织中靶抗原的低水平抗原表达，因此有狭窄的治疗窗口受到限制。在这里，我们描述了TNB-928B，这是一种完全人类的TCE，它具有叶酸受体α（FRα）的二价结合臂，以选择性地靶向FRα过表达的肿瘤细胞，同时避免了FRα表达较低的细胞的裂解。FRα结合臂的二价设计赋予肿瘤选择性，这是由于低亲和力但与高FRα抗原密度细胞的高持续结合。TNB-928B在高FRα表达细胞上诱导优先效应T细胞激活，增殖和选择性细胞毒性活性，同时保留低FRα表达细胞。另外，与含有OKT3的阳性对照TCE相比，TNB-928B诱导最小的细胞因子释放。此外，TNB-928B使用内源性T细胞和体内稳健的肿瘤清除表现出大量的离体肿瘤细胞裂解，在卵巢癌小鼠模型中促进了T细胞浸润和抗肿瘤活性。TNB-928B表现出类似于常规抗体的药代动力学，预计可以在人类中有利地给药。TNB-928B是一种新型TCE，具有增强的安全性和特异性，可治疗卵巢癌。TNB-928B是一种新型TCE，具有增强的安全性和特异性，可治疗卵巢癌。
spaic：sub-𝜇/通道，16通道通用 -
75 g ogtt（妊娠12-15周）和75 g ogtt（妊娠24-28周）。根据世界卫生组织2013年的标准，妊娠24-28周，有636名参与者的结果（12％）患有妊娠糖尿病。将WHO 2013标准应用于至少一个异常值的早期OGTT标准，较低的灵敏度为0.35（95％置信区间0.24至0.47），高特异性高0.96（0.95至0.98）（0.95至0.98），正预测值，0.57（0.41至0.71），阳性为0.92（0.94）（0.92）（0.94）（0.94）（0.94）（0.94）（0.94）， （6.21至17.63），阴性似然比为0.65（0.55至0.78），诊断优势比为15.98（8.38至30.47）。Lowering the postload glucose values (75 g OGTT cut- off values of 5.1, 8.9, and 7.8 mmol/L) improved the detection rate (53%, 95% confidence interval 41% to 64%) and negative predictive value (0.94, 0.91 to 0.95), but decreased the specificity (0.91, 0.88 to 0.93) and positive predictive value (0.42, 0.32 to 0.53）以9％的假阳性率（阳性似然比5.59，4.0至7.81;负似然比0.64，0.52至0.77；以及诊断优势比10.07，6.26至18.31）。结论这项前瞻性低风险队列研究的结果表明，在应用WHO 2013标准时，75 G OGTT作为妊娠早期筛查工具的敏感性不够敏感。怀孕早期妊娠早期葡萄糖值较高。降低后削减值确定了一个高风险组，用于妊娠糖尿病或可能从早期治疗中受益的妊娠糖尿病。试验登记临床试验。随机对照试验的结果尚不清楚早期干预的有益作用。Gov NCT02035059。
口服免疫疗法中的过敏原B细胞反应 -
缩写：ABS，抗体； BCl-6，B-细胞淋巴瘤6; Bcl-XL，B-细胞淋巴瘤 - 超大； BCR，B细胞受体； Breg，B监管； CD，分化簇； CD40L，CD40配体； cDNA，互补的DNA； CMA，牛奶过敏； DEG，差异表达的基因； GFP，绿色荧光蛋白； HC，健康对照； IG，免疫球蛋白； il，白介素； LPS，脂多糖； nt，自然耐受性； OIT，口服过敏原免疫疗法； PBMC，外周血单核细胞；豌豆，接近扩展测定； RNA，核糖酸； RNA-seq，RNA测序； SIGE，特定的免疫球蛋白E； SIGG，特定的免疫球蛋白G； SIGG1，特异性免疫球蛋白G1； SIGG2，特异性免疫球蛋白G2； SIGG3，特异性免疫球蛋白G3; SIGG4，特异性免疫球蛋白G4； TGF-β，转化生长因子β； TLR，喜欢的受体。
FEMA：大型样品全脑成像数据的快速有效的混合效应算法
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
青少年和年轻人的皮质回旋和睡眠之间的关联
抽象序列特异性的DNA结合蛋白（DBP）在生物学和生物技术中起关键作用，并且对具有基因组编辑和其他应用的新特异性的DBP的工程引起了极大的兴趣。尽管使用选择方法对自然发生的DBP进行重新编程，但识别任意目标位点的新DBP的计算设计仍然是一个杰出的挑战。我们描述了一种用于设计小型DBP的计算方法，该方法通过与主要凹槽中的碱基相互作用识别特定目标序列，并将这种方法与实验筛选结合使用，以生成5个不同DNA靶标的粘合剂。这些粘合剂表现出特异性，与目标DNA序列的计算模型紧密匹配，在多达6个基础位置和低至30 - 100 nm的亲和力下。设计的DBP-TARGET站点复合物的晶体结构与设计模型密切一致，突出了设计方法的准确性。设计的DBP在大肠杆菌和哺乳动物细胞中的功能都抑制和激活相邻基因的转录。我们的方法是迈向通往小型途径的重要步骤，因此很容易用于基因调节和编辑的可交付序列特异性DBP。
在五个同胞欧洲草食动物的Sun，X。的粪便中的微生物群落组成；保姆，朱迪思； Ruytinx，Joske； Wassen，Martin J.；
fi g u r e 5在草食动物粪便中不同模式的真菌群落的功能表征。（a）在营养模式下相对丰度（> 1％）。（b）公会模式下预测的功能分布的组成； （c）在公会模式下对应于功能组的家庭层面上特定主要的真菌分类单元的相对丰度（第一级标题是真菌物种及其所在的类别；次级标题是与真菌相对应的官能团）。不同的字母表示在p <.05级别（n = 6）的显着差异;表S14列出了真菌公会模式下的比较统计结果；表S15列出了确切的p值。
