免疫系统中主要的组织相容性复合物(MHC)I类和II类分子的关键作用已得到很好的确定。本研究旨在开发一种新型的机器学习框架,用于通过MHC I类和II类分子预测抗原肽表现。通过整合大规模质谱数据和其他相关数据类型,我们基于深度学习提供了预测模型ONMIMHC。我们使用独立的测试集对其性能进行了严格的评估,ONMIMHC在MHC-I任务中的PR-AUC得分为0.854,Top20%-PPV为0.934,这表现优于现有方法。同样,在MHC-II预测的域中,我们的模型ONMIMHC的PR-AUC得分为0.606,TOP20%-PPV为0.690,表现出优于其他基线方法。这些结果证明了我们模型ONMIMHC在准确预测MHC-I和MHC-II分子之间的肽MHC结合后的优势。凭借其出色的准确性和预测能力,我们的模型不仅在一般的预测任务中出色,而且在预测新抗原针对特定癌症类型的新抗原方面也取得了显着的结果。特别是对于子宫菌群子宫内膜癌(UCEC),我们的模型成功地预测了新抗原,对普通人类等位基因具有很高的结合概率。这一发现对于开发针对UCEC的个性化肿瘤疫苗非常重要。
开发计划署,国民经济和社会发展委员会办公室以及chiangmai,Narathiwat和Nakhon Ratchasima Provinces的泰国学术机构的办公室,国家经济和社会发展委员会和泰国学术机构的办公室。
生物制剂在治疗免疫相关皮肤病中起积极而有效的作用。然而,许多其他与免疫相关的疾病也随着生物制剂治疗而表现出来。通过免疫相关的皮肤毒素是指在生物学治疗炎性弹药性皮肤病后的其他免疫介导的皮肤病(主要是牛皮癣和特应性皮炎)的新发作或加剧,主要是肿瘤性皮肤皮肤治疗(主要是牛皮癣和果皮炎),例如新的perso perso perso perso Inias(persias perso Inisias)(persopic Dermatias)广告处理。 常见的遗传背景和炎症途径是可能的发病机理。 面对矛盾的反应,需要将治疗的选择针对对两种疾病的有效疗法,例如Janus激酶(JAK)抑制剂。 Janus激酶和信号转导子和转录(JAK-STAT)途径的激活因素在炎症途径中起重要作用,并且近年来已广泛用于AD和PSO的治疗。 本文侧重于JAK抑制剂,例如Tofacitinib,Baritodinib,ruxolitinib,abrocitinib,upadacitinib和deucravacitinib,以探索治疗矛盾反应的可能应用。 讨论了常见的副作用,基线危险因素和JAK抑制剂的安全使用。是指在生物学治疗炎性弹药性皮肤病后的其他免疫介导的皮肤病(主要是牛皮癣和特应性皮炎)的新发作或加剧,主要是肿瘤性皮肤皮肤治疗(主要是牛皮癣和果皮炎),例如新的perso perso perso perso Inias(persias perso Inisias)(persopic Dermatias)广告处理。常见的遗传背景和炎症途径是可能的发病机理。面对矛盾的反应,需要将治疗的选择针对对两种疾病的有效疗法,例如Janus激酶(JAK)抑制剂。Janus激酶和信号转导子和转录(JAK-STAT)途径的激活因素在炎症途径中起重要作用,并且近年来已广泛用于AD和PSO的治疗。本文侧重于JAK抑制剂,例如Tofacitinib,Baritodinib,ruxolitinib,abrocitinib,upadacitinib和deucravacitinib,以探索治疗矛盾反应的可能应用。常见的副作用,基线危险因素和JAK抑制剂的安全使用。
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
以人工智能为中心,Amdocs 展示了与微软扩大合作的成果,两家公司于 2023 年 2 月宣布将创建一个针对 Amdocs 核心服务提供商市场的电信垂直化 CEP。简而言之,Amdocs 和微软为电信 B2C 和 B2B 用例构建了一个统一且集成的新互动平台,涵盖营销、销售、客户服务和商业等各个方面,所有这些都融合了先进的人工智能和 GenAI 功能。这将实时促进多渠道、个性化、情境感知和主动营销能力。它包括捕获和培养潜在客户、发现新的细分市场、构建和启动新客户旅程,以及创建新的捆绑包和定价促销。此外,它还提供先进的电信级商务功能,使 CSP 能够向任何类型的客户以任何规模销售任何产品。
本书包含 300 多个量子力学问题及其解决方案,涵盖了研究生一年级物理课程中常见的主题。本书特别关注每个问题的表述,并提供详细而广泛的解决方案以帮助理解。这些问题涵盖了从基本练习到更具挑战性的应用和标准材料的扩展的一系列难度。学生需要批判性地思考,并结合以前或同时学习的物理和数学技巧来解决更具挑战性的问题。每章都以一个简短的理论部分开始,阐述正在研究的特定主题,为后续问题设定背景并激发其灵感。本书非常适合自学,或作为高年级本科生和研究生及其导师现有量子力学教科书的有益补充。
Intello 的人工智能可以根据智能手机拍摄的照片生成即时质量指标。这可以实现农产品分级,即对食品图像进行自动质量分析,这是一种准确可靠的方法,可根据颜色、大小和形状对新鲜产品(水果、谷物、蔬菜、棉花等)进行分级。其工具有助于实现质量评估的透明度和标准化,从而降低农业供应链中的价值风险和浪费。它已经开发出一种适用于水果、蔬菜和香料的即用型解决方案。
通过故意自然病毒暴露NIR EYAL 1和MARC LIPSITCH 2 1人口水平生物伦理学中心和Rutgers University,New Brunswick,NEW NJ,美国新泽西州,测试SARS-COV-2疫苗疗效。卫生行为,社会和政策部,罗格斯公共卫生学院,美国新泽西州皮斯卡塔维。2流行病学系传染病动态中心和免疫学和传染病系,哈佛大学T. H. Chan公共卫生学院,美国马萨诸塞州波士顿,美国马萨诸塞州。跑步头:自然挑战的冠状病毒疫苗测试,提及以前提出的任何会议:无。*通讯作者联系信息:尼尔·艾尔(Nir Eyal),ifh rm。400,112 Paterson St.,New Brunswick NJ 08901,美国。 nir.eyal@rutgers.edu。 摘要:具有标准挑战设计的疫苗试验可以比标准阶段III启动后更快,但是在实验室中,它需要在某种程度上进行漫长的过程才能在某种程度上发展和标准化挑战病毒。 这有些损害了其对SARS-COV-2候选疫苗疗效的加速疗效测试的总体承诺,以及发展中国家和小公司进行该疫苗的能力。 我们描述了一种挑战设计,该设计避免了漫长的过程的这一部分。 与标准挑战设计和标准III期设计相比,新设计具有额外的道德,科学和可行性优势,应考虑未来的疫苗试验。 单词:4,180(摘要:107)参考:31表:2张照片:1400,112 Paterson St.,New Brunswick NJ 08901,美国。nir.eyal@rutgers.edu。摘要:具有标准挑战设计的疫苗试验可以比标准阶段III启动后更快,但是在实验室中,它需要在某种程度上进行漫长的过程才能在某种程度上发展和标准化挑战病毒。这有些损害了其对SARS-COV-2候选疫苗疗效的加速疗效测试的总体承诺,以及发展中国家和小公司进行该疫苗的能力。我们描述了一种挑战设计,该设计避免了漫长的过程的这一部分。与标准挑战设计和标准III期设计相比,新设计具有额外的道德,科学和可行性优势,应考虑未来的疫苗试验。单词:4,180(摘要:107)参考:31表:2张照片:1
摘要 - 本文使用传输矩阵方法对分布式反馈(DFB)腔模型进行了深入研究,以优化光子应用中的光学性能。分析了各种参数,包括有效的折射率,光栅长度和空腔长度,以观察它们对DFB腔的反射率和透射率的影响。数值模拟,以建模光与腔内周期性变化的相互作用。结果显示最佳配置,可以增强DFB腔中的波长选择性。这项研究有助于设计有效的光子设备,特别是在激光器和光学滤镜中。模拟为指导高性能DFB激光器的发展提供了重要的见解。