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使用针对药物间靶标相似性进行训练的机器学习模型对天然化合物的生物活性进行评估
天然化合物是潜在小分子治疗药物的丰富资源。尽管由于其多样性和系统纯化的困难，这种资源的实验性访问受到限制，但计算评估与已知治疗分子的结构相似性提供了一种可扩展的方法。在这里，我们使用机器学习方法结合多种化学相似性指标和物理化学性质来评估天然化合物与已批准药物之间的功能相似性。我们计算了 1410 种药物之间的成对相似性以训练分类模型，并使用药物共享的蛋白质靶标作为类标签。表现最好的模型是随机森林，其平均 ROC 下面积为 0.9，马修斯相关系数为 0.35，F1 得分为 0.33，表明它很好地捕捉了结构-活性关系。然后使用这些模型通过将大约 11k 种天然化合物与药物进行比较来预测其蛋白质靶标。这揭示了几种天然化合物的治疗潜力，包括那些有以前发表的资料支持的化合物以及迄今为止尚未开发的化合物。我们通过实验验证了预测对之一的活性，即 5-甲氧基水杨酸对 Cox-1 的抑制作用，5-甲氧基水杨酸是一种常见于茶、草药和香料中的分子。相比之下，另一种天然化合物 4-异丙基苯甲酸在考虑最大加权相似度指标时具有最高相似度得分，但未被我们的模型挑选出来，它没有抑制 Cox-1。我们的结果证明了结合多种化学特征的机器学习方法在揭示天然化合物的蛋白质结合潜力方面的实用性。
尿毒症毒素硫酸硫酸盐通过ESRD
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年2月27日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.08.08.503143 doi：Biorxiv Preprint
基于高斯映射蝙蝠算法的VGG和极限学习机诊断脑微出血
摘要 脑微出血（CMB）是一个严重的公共健康问题。它与痴呆症有关，可以通过脑磁共振图像（MRI）检测到。CMB 在 MRI 上通常表现为微小的圆点，它们可以出现在大脑的任何地方。因此，人工检查既繁琐又耗时，而且结果通常难以重现。本文提出了一种基于深度学习和优化算法的新型 CMB 自动诊断方法，该方法以脑 MRI 作为输入，将诊断结果输出为 CMB 和非 CMB。首先，使用滑动窗口处理从脑 MRI 生成数据集。然后，使用预训练的 VGG 从数据集中获取图像特征。最后，使用高斯映射蝙蝠算法（GBA）训练 ELM 进行识别。结果表明，所提出的方法 VGG-ELM-GBA 比几种最先进的方法具有更好的泛化性能。
EIT InnoEnergy的技能学院超过了100,000名培训的工人，以满足不断发展的电池行业需求
布鲁塞尔，2024年12月5日：今天，欧洲可持续能源劳动力的领先的培训技能提供者之一，Innoergy Skills Institute宣布其目标实现了通过其欧洲电池联盟（EBA）学院直接培训100,000名学习者的目标。于2022年作为欧洲委员会的任务授权，于2022年成为欧洲第一届净零学院，该学院满足了快速发展的行业及其劳动力的需求。EIT InnoEnergy得到了欧洲创新技术研究所（EIT）的支持，该学院的欧盟机构提供了量身定制的培训服务，以配备进入该行业的新人才，并增强了经验丰富的专业人士的技术专长，并与欧洲电池联盟的行业专家合作开发。为工程师和技术人员开发的技术课程，例如电池管理系统和电池技术人员，是最受订阅的课程，有27,000名学习者完成了后者。基础课程，例如电池基础和电池存储基础知识也很高，这反映了劳动力越来越兴趣，以获得该行业工作所需的基本技能。学院课程在线或通过10种语言的面对面培训进行了泛欧的影响，在德国的27,500名学习者，法国的21,000名学习者，西班牙有11,000名和波兰和罗马尼亚的8,000个学习者。InnoEnergy技能学院主任 Oana Penu说：“为欧洲的劳动力提供正确的技能是欧洲在战略部门中的竞争性的必要条件。Oana Penu说：“为欧洲的劳动力提供正确的技能是欧洲在战略部门中的竞争性的必要条件。达到100,000名训练有素的学习者中的里程碑是有针对性的，以行业为中心的培训计划的力量。但是，为劳动力配备绿色过渡所需的所有技能还有很长的路要走。欧洲电池联盟学院为行业和学术界之间的合作树立了新的标准。”欧洲委员会DG EAC创新，数字教育与国际合作总监Antoaneta Angelova-Krasteva表示：“我很高兴庆祝EBA学院涉及100,000名工人的里程碑。我们需要适当的技能来提高劳动力的就业能力，同时解决迅速扩大关键部门（例如欧洲电池市场）的需求。欧洲创新技术研究所（EIT）和EIT InnoEnergy已被证明在不到三年的时间内创建EBA学院，高技能并重新谋生100,000名工人非常有效。我很高兴EIT将创建其他零零技能学院，以复制这种成功的模型。”
该方案用于通过适当培训的Comirnaty®30微克/剂量（COVID-19 mRNA疫苗，辉瑞/Biontech）的供应和给药。
所有在本协议下工作的人都必须进行培训，评估为有能力，并接受适合他们正在进行的活动阶段的监督。在使用多个人模型的情况下，提供商必须确保在向每个人提供疫苗接种时遵守协议的所有元素。提供商有责任确保对人员进行培训并有能力安全地提供根据本协议提供的活动。至少必须遵守协议中规定的能力要求。所有人员必须由提供商指定为批准的人，按照本协议的当前条款进行工作，然后在附件B中的从业人员授权表上列出。卫生委员会将在该地区负责COVID 19疫苗接种计划的NHS赔偿额所范围。协议不会删除固有的义务或问责制。
本方案适用于由经过适当培训的人员提供和管理 Spikevax® 双价 Original/Omicron (Moderna COVID 19) 疫苗
根据本规程工作的所有人员必须接受培训、被评估为有能力并接受适合其所从事活动阶段的监督。如果使用多人模型，提供者必须确保在为每个人提供疫苗接种时遵守规程的所有要素。提供者负责确保人员接受过培训并有能力安全地开展根据本规程受雇开展的活动。至少必须遵守规程中规定的能力要求。所有人员在按照本规程工作之前必须由提供者指定为根据本规程现行条款批准的人员，并列在附件 B 中的从业人员授权表上。该表上列出的所有工作人员都将享受由负责该地区 COVID 19 疫苗接种计划的卫生委员会提供的 NHS 赔偿。规程不会免除固有的义务或责任。根据本规程工作的所有从业人员必须始终在其雇佣条款内工作；注册的医疗保健专业人员也应遵守其职业行为准则。在本议定书的范围内开展活动的每个人都必须遵守三项基本原则：1. 培训
主动脉和肝脏生成的TMAO增强了受过训练的免疫力，可通过ER应力/线粒体ROS/糖酵解途径增加炎症
引言血管炎症对动脉粥样硬化的发作和并发症显着促进（1-5）。canakinumab抗炎血栓形成结果研究（CANTOS）表明，促炎性IL-1β的抑制可减轻心血管疾病（CVD）中的动脉粥样硬化负担（6）。我们提出了以下概念：（a）内皮细胞（EC）是先天免疫细胞（3-5，7-12）； （b）激活的EC的特征是与危险相关的分子模式（潮湿）受体和主要的组织相容性复合物（MHC）分子（13）的上调，此外还增加了粘附分子和细胞因子/趋化因子/趋化因子的上调； （c）与其内在受体结合而非经典湿受体（例如TLR）结合的内源代谢产物可能会变成条件潮湿（14-17）； （d）EC具有先天的免疫记忆功能（受过训练的免疫[TI]）（2，3，18-20）。然而，如何有条件的潮湿（例如肠道微生物群产生的尿毒症毒素（UT）（21，22）三甲胺N-氧化物（TMAO）促进人主动脉ECS（HAEC）中的Ti仍然很差。
Stephen Ryu 医学博士是经过董事会认证的脊柱专科培训的神经外科医生，并担任 Palo Alto Medical F 神经外科主任。
Stephen 获得了斯坦福大学电气工程学士和硕士学位。他通过校董奖学金获得了加州大学圣地亚哥分校的医学博士学位。随后，他在斯坦福大学完成了普通外科实习和神经外科住院医师培训。在住院医师培训期间，他还在斯坦福大学完成了电气工程和神经科学的博士后研究。住院医师培训结束后，他在斯坦福大学完成了脊柱研究。随后，他被任命为斯坦福大学神经外科助理教授。
通过现实世界中的初级卫生保健数据培训或验证的机器学习诊断和预后模型预测的临床健康状况的系统评价
随着技术和数据科学的进步，机器学习（ML）被医疗保健部门迅速采用。但是，缺乏文献解决了迄今为止，基本卫生保健（PHC）中ML预测模型针对的健康状况。为了填补知识的这一空白，我们按照PRISMA指南进行了系统的审查，以确定ML在PHC中针对的健康状况。我们搜索了Cochrane图书馆，科学Web，PubMed，Elsevier，Biorxiv，计算机协会（ACM）和IEEE Xplore数据库，用于1990年1月至2022年1月发表的研究。我们包括了针对ML诊断或预后预测模型的主要研究，这些模型完全或部分由现实世界中的PHC数据提供。两名研究人员进行了研究选择，数据提取和偏见评估的风险，使用了偏见评估工具的风险。根据国际疾病分类（ICD-10）对健康状况进行分类。提取的数据进行定量分析。我们确定了106项研究42个健康状况的研究。这些研究包括来自19个国家 /地区2420万参与者的PHC数据提供的207毫升预测模型。我们发现92.4％的研究是回顾性的，而77.3％的研究报告了诊断性预测性ML模型。所有研究中的大多数（76.4％）是用于模型开发的情况，而无需进行外部验证。偏见评估的风险表明，90.8％的研究具有偏见的高风险或不清楚的风险。最常见的健康状况是糖尿病（19.8％）和阿尔茨海默氏病（11.3％）。我们的研究提供了有关PHC中目前可用的ML预测模型的摘要。我们在这方面引起了数字健康政策制定者，ML模型开发人员和医疗保健专业人员的关注。
尿毒症毒素硫酸硫酸盐通过AHR依赖性的1蛛网膜化途径在末期肾脏疾病（ESRD）2
3。生物医学科学系自身免疫和炎症实验室（LAI），第11和BK21Plus生物医学科学项目，首尔国立大学医学院医学院，12080年12月12日，大韩民国首尔。13 4。医学院生物医学科学系和BK21plus生物医学科学14韩国国立大学医学院汉城03080，大韩民国共和国。15 5。Yonsei大学医学院内科，16朝鲜共和国尤森大学。 17 6。 宽河免疫学研究所，首尔国立大学，韩国25159，共和国18号。 19 7。 肾脏科学系首尔国立大学医院肾脏科，韩国共和国2080年20月20日。 21 8。 肾脏科学系肾脏科学系22，尤斯大学医学院，首尔03722大韩民国。 23 9。 首尔国立大学医学院缺血/低氧疾病研究所；首尔24国立大学医院生物医学研究所，首尔03080，大韩民国。 25 26†这些作者对这项工作做出了同样的贡献27 28利益冲突陈述：29作者宣布不存在利益冲突。 30 31通讯32 33 Won-woo Lee D.V.M.，博士学位34 35教授，微生物学和免疫学系 /生物医学科学系36首尔国立大学医学院37 103 Daehak-ro，Jongno-Gu，韩国首尔03080，韩国。 44 Tel） +82-2-740-8545 /电子邮件）hyk0801@hotmail.com 45 46 < / div>Yonsei大学医学院内科，16朝鲜共和国尤森大学。17 6。宽河免疫学研究所，首尔国立大学，韩国25159，共和国18号。 19 7。 肾脏科学系首尔国立大学医院肾脏科，韩国共和国2080年20月20日。 21 8。 肾脏科学系肾脏科学系22，尤斯大学医学院，首尔03722大韩民国。 23 9。 首尔国立大学医学院缺血/低氧疾病研究所；首尔24国立大学医院生物医学研究所，首尔03080，大韩民国。 25 26†这些作者对这项工作做出了同样的贡献27 28利益冲突陈述：29作者宣布不存在利益冲突。 30 31通讯32 33 Won-woo Lee D.V.M.，博士学位34 35教授，微生物学和免疫学系 /生物医学科学系36首尔国立大学医学院37 103 Daehak-ro，Jongno-Gu，韩国首尔03080，韩国。 44 Tel） +82-2-740-8545 /电子邮件）hyk0801@hotmail.com 45 46 < / div>宽河免疫学研究所，首尔国立大学，韩国25159，共和国18号。19 7。肾脏科学系首尔国立大学医院肾脏科，韩国共和国2080年20月20日。21 8。肾脏科学系肾脏科学系22，尤斯大学医学院，首尔03722大韩民国。23 9。首尔国立大学医学院缺血/低氧疾病研究所；首尔24国立大学医院生物医学研究所，首尔03080，大韩民国。25 26†这些作者对这项工作做出了同样的贡献27 28利益冲突陈述：29作者宣布不存在利益冲突。30 31通讯32 33 Won-woo Lee D.V.M.，博士学位34 35教授，微生物学和免疫学系 /生物医学科学系36首尔国立大学医学院37 103 Daehak-ro，Jongno-Gu，韩国首尔03080，韩国。44 Tel） +82-2-740-8545 /电子邮件）hyk0801@hotmail.com 45 46 < / div>44 Tel） +82-2-740-8545 /电子邮件）hyk0801@hotmail.com 45 46 < / div>38 TEL） +82-2-740-8303，传真） +82-2-743-0881 /电子邮件）wonwoolee@snu.ac.kr 39 40 Hee Young Kim Ph.D. 41首尔国立大学医学院微生物学和免疫学系研究教授43 103 Daehak-Ro，Jongno-Gu，韩国首尔03080，韩国。