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在[18f] ...
摘要目的[18 f] FDG PET/CT是多发性骨髓瘤（MM）中高性能的成像方式。尽管如此，PET/CT扫描解释中的相互观察者可重复性可以受到疾病中骨髓（BM）的不同模式的阻碍。尽管最近已经开发出许多方法来解决标准化问题，但在解释PET/CT的解释中，都不能被视为标准方法。我们在此旨在验证一种新型的三维深度学习工具，以自动评估MM患者BM代谢强度的自动评估。材料和方法全身[18 F] FDG PET/CT扫描进行了35例以前未经治疗的MM患者。在开放标签，多中心，随机，主动控制的3阶段试验（GMMG-HD7）的背景下，对所有患者进行了研究。定性（视觉）分析根据局灶性[18 f] fdg-avid病变以及BM中弥漫性[18 F] FDG摄取的程度，将PET/CT扫描分为三组。提出的用于BM代谢评估的自动化方法是基于最初基于CT的骨架分割，其转移到SUV PET图像的转移，随后使用不同SUV阈值的应用以及使用后期进行的改进。在目前的分析中，应用了六个不同的SUV阈值（方法1-6），以定义骨骼中的病理示踪剂摄取[方法1：肝SUV中位数×1.1（轴向骨骼），谷骨肌肉SUV中间×中间×4（极端）。方法4：≥2.5。方法6：SUV Max肝脏]。方法2：肝SUV中值×1.5（轴向骨架），臀肌SUV中值×4（四肢）。方法3：肝SUV中值×2（轴向骨架），臀肌SUV中位数×4（四肢）。方法5：≥2.5（轴向骨架），≥2.0（四肢）。使用所得面具，对每位患者进行全身代谢肿瘤体积（MTV）和总病变糖酵解（TLG）的随后计算。在自动PET值和视觉PET/CT分析的结果以及患者的组织病理学，细胞遗传学和临床数据之间进行了相关分析。在所有患者中使用深度学习工具后，BM分割和MTV和TLG的计算都是可行的。在使用所有六个[18 f] FDG摄取阈值后，在三个患者组的PET/CT扫描的视觉分析结果与MTV和TLG值之间观察到了显着的正相关（P <0.05）。此外，三个患者组在病理示踪剂摄取的所有应用阈值的MTV和TLG值方面存在显着差异。此外，我们可以证明BM血浆细胞浸润和β2-微球蛋白的血浆浸润和血浆水平具有显着的，具有自动定量PET/CT参数MTV和TLG的β2-微球蛋白MTV和TLG。结论MM中BM代谢活性的自动，体积，全身PET/CT评估与此处的应用方法是可行的，并且与疾病中临床相关的参数相关。此方法提供了一种潜在的可靠工具，该工具在MM中PET/CT解释的优化方向和标准化方向提供了潜在的工具。基于目前的结果，将在未来的前瞻性研究中进一步评估基于深度学习的方法。
纤维板层癌模型，评估工具...
纤维板层癌 (FLC) 是一种罕见但致命的癌症，主要发生在年轻人中。目前尚无已知的有效治疗方法，尽管似乎有几种有希望的治疗方法正在开发中。遗传学研究证实，几乎所有 FLC 肿瘤都具有由融合基因 (DNAJB1-PRKACA) 编码的融合蛋白标记 (DNAJB1- PRKACA)；它目前被接受为 FLC 的诊断标准。几个研究小组已经建立了患者来源的异种移植 (PDX) FLC 模型，使用免疫功能低下的动物作为宿主，并使用患者组织样本（肿瘤或腹水）作为 PDX 衍生类器官的主要来源。这些 FLC 类器官由 FLC 上皮、内皮祖细胞和星状细胞组成。CRISPR/Cas9 被用作基因编辑技术来修改成熟肝细胞以获得表达融合基因和/或与 FLC 相关的其他突变基因的离体 FLC 样细胞。尽管这些模型模拟了部分但不是全部 FLC 特征，但使用这些模型进行药物筛选在确定临床上有用的治疗方法方面已被证明无效。将 FLC 与正常成熟的内胚层细胞谱系进行比较的遗传研究表明，FLC 并非与肝细胞共享遗传特征，而是与胆管树干细胞 (BTSC) 亚群共享遗传特征，这些肝/胰腺干细胞/祖细胞始终存在于胆管树中的胆管周围腺体 (PBG) 中，是肝脏和胰腺形成和出生后再生的干细胞来源。因此，预计 BTSC 模型（而不是肝细胞模型）可能更有用。在这篇综述中，我们总结了各种 FLC 模型的现状及其特点、应用和局限性。它们提供了了解这种致命疾病的原因和特征的机会，并且可以从中确定有效的治疗方法。
印度教库什·喜马拉雅山脉的生物多样性是不稳定的，除非我们现在采取行动，否则为时已晚
Sharma博士是该领域的先驱，以建立印度教Kush Himalaya评估而闻名，这是一项开创性的计划，涉及八个国家和300多名主要研究人员，从业者，专家和决策者。在他的演讲中，他强调了迫切需要讨论和公众共识，以解决紧迫环境挑战的可持续解决方案。他强调，印度教库什喜马拉雅地区是生物多样性的宝库，也是数百万的关键水源，它面临着快速的生物多样性丧失，严重的气候变化影响和灾难风险。'印度教库什喜马拉雅山脉不仅是地理特征。他们是支持多种生态系统和人类生计的生命线。
基于机器学习的直接金属沉积中复杂刀具路径的轨道高度预测
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而，通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里，能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法，该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证，刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
植物基因组编辑——先进工具和技术
谁可以参加 培训计划每批最多可容纳 25 名参与者。 第二年及以上的博士生将被优先考虑。 需要具备 Crispr 以及植物分子生物学的基本知识。 与基因组编辑 EFC 项目相关的科学家、博士后和研究学者将优先考虑。 2025 年 2 月 3 日至 7 日 – 博士后研究员和早期职业科学家。（https://forms.gle/wMJEeaJzhwYviARp7） 2025 年 2 月 10 日至 14 日——博士生（第 2 年及以上）和研究学者（具有至少 6 个月的经验）。（https://forms.gle/RMmeh2VYRTAhiEKx7） 旅行和住宿 参与者必须承担自己的旅行、住宿和伙食费用。从住宿地点到培训地点的当地旅行安排由参与者自行安排。主办方将承担培训期间的工作午餐。
药物整合 药剂师工具包
版权页 版权所有 2021 国际药学联合会 (FIP) 国际药学联合会 (FIP) Andries Bickerweg 5 2517 JP 海牙 荷兰 www.fip.org 保留所有权利。 未经引用出处，不得将本出版物的任何部分存储在任何检索系统中或以任何形式或手段（电子、机械、录音或其他方式）转录。 FIP 对因使用本报告中的任何数据和信息而造成的任何损害不承担任何责任。已采取一切措施确保本报告中提供的数据和信息的准确性。 作者： Matthew Hung（FIP 实践发展项目助理） Victoria Chinwendu Ezeudensi（FIP 志愿者，尼日利亚） Gonçalo Sousa Pinto（FIP 实践发展和转型负责人） 本工具包包含来自 FIP 社区和医院药房部门的多项贡献，并在致谢部分列出。编辑：Gonçalo Sousa Pinto（FIP 实践发展与转型负责人）Matthew Hung（FIP 实践发展项目助理）Catherine Duggan（FIP 首席执行官）推荐引用：国际药学联合会 (FIP)。药物协调：药剂师工具包。海牙：国际药学联合会；2021 封面图片：© Tero Vesalainen | shutterstock.com
移动元素和植物基因组进化，比较分析和计算工具，卷II
真核生物的基因组主要由散布的重复序列的各种家族组成，包括逆转录座子和可转移和内源性病毒元素。普遍的观点是，基因组重复体的多样家庭应被视为寄生虫或“垃圾DNA”（Bourque等，2018）。但是，可以遵循族谱树，或这些元素进化发展和分布的途径，因此，我们的理解应得到完全修订。重复元素在系统生物学和医学意义上扮演着角色，远远超出了“垃圾DNA”和病毒化石（Wells and Feschotte，2020年）。最近的研究越来越多地表明，基因组的基本成分，即使不是我们基因组的最基本成分，它具有病毒源，并且作为移动遗传介体的病毒在遗传进化中始终起着至关重要的作用（Cosby等，2019）。基因组的演变与克服和固定综合事件有关。随着每个重要的进化步骤，基因组中的移动遗传因素数量急剧增加。自从生活开始以来，就没有一个生物体没有所有这些不同的移动元素。在基因组的形成中，我们可以追踪涉及无数不同外观的移动元素的许多过程。基因组不是无数意外突变及其选择的最终产物，而是一种原始外部病毒感染的生活沉积物，这种矿床经常被回收，并且像编年史一样，重新解释（Vassilieff等，2023年）。为了完全发展，移动元素必须与他们的宿主基因组建立共同的关系（Gebrie，2023）。移动元件和宿主基因组的进化系统发育树显示强相关性（Kalendar等，2004； Kalendar等，2008； Moisy等，2014； Kalendar等，2020）。内源性逆转录病毒，也属于逆转录病毒，是单链
ISEEK 是一种高速、并发、分布式取证数据工具......
ISEEK，一种用于高速、并发、分布式取证数据采集的工具。论文发表于 Valli, C. (Ed.)。第 15 届澳大利亚数字... 会议论文集
环境保护的合成生物学工具
合成生物学改变了我们感知生物系统的方式。该领域的新兴技术影响了科学和工程学的许多学科。传统上，合成生物学方法通常旨在开发具有成本效益的微生物细胞工厂，以从可再生能源产生化学物质。基于此，合成生物学对环境的直接有益影响来自减少我们的石油de denency。但是，合成生物学开始在环境保护中发挥更直接的作用。行业和农业释放的有毒化学物质危害环境，破坏了生态系统平衡和生物多样性损失。本评论突出了合成生物学方法，可以通过提供能够感测和响应特定污染物的补救系统来帮助环境保护。讨论了基于基于基因工程的微生物和植物的补救策略。此外，提出了促进合成生物学工具在环境保护中设计和应用的计算AP概述。
SynBioTools：搜索和选择合成生物学工具的一站式设施
© 作者 2023。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可协议的链接，并指明是否做出了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可协议中，除非在资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可协议中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publi cdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。