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转移中的癌症基因组进化轨迹
伦敦大学学院，英国伦敦大学学院＃应致辞：nbirkbak@clin.au.dk或nicolas.mcgranahan.10@ucl.ac.uk摘要转移性癌症是死亡的主要原因，并且在很大程度上仍然是不可能的。 因此，迫切需要更好地了解转移，以改善晚期疾病的预后。 在这里，我们调查了探索转移性癌基因组学的研究的景观。 我们考虑了转移基因组驱动因素的证据，并探索了研究转移扩散模式的研究。 引言转移涉及癌细胞从原发性肿瘤到体内远处的器官的分散和随后定植。 每个转移性细胞代表其父母原发性肿瘤的进化分支，共享基因组疤痕和关键驱动因素改变，但必须能够克服转移性级联反应的步骤。 尽管在理解和治疗原发性肿瘤方面取得了显着进展，但与转移性癌症有关的生存仍然很差，其中90％与癌症相关的死亡与转移有关（Lambert等，2017）。 转移代表了进化过程（Turajlic和Swanton，2016年），并以其最基本的形式涉及一个活的癌细胞进入循环，生存并退出血液，并嵌入具有潜在敌对的微环境的偏远组织中，并形成新的转移性肿瘤。 小鼠的实验工作表明，这一过程固有地效率低下。绝大多数癌细胞在循环中灭亡，卡在毛细血管中，或者在退出血液后的24小时内凋亡（Lambert等，2017）。伦敦大学学院，英国伦敦大学学院＃应致辞：nbirkbak@clin.au.dk或nicolas.mcgranahan.10@ucl.ac.uk摘要转移性癌症是死亡的主要原因，并且在很大程度上仍然是不可能的。因此，迫切需要更好地了解转移，以改善晚期疾病的预后。在这里，我们调查了探索转移性癌基因组学的研究的景观。我们考虑了转移基因组驱动因素的证据，并探索了研究转移扩散模式的研究。引言转移涉及癌细胞从原发性肿瘤到体内远处的器官的分散和随后定植。每个转移性细胞代表其父母原发性肿瘤的进化分支，共享基因组疤痕和关键驱动因素改变，但必须能够克服转移性级联反应的步骤。尽管在理解和治疗原发性肿瘤方面取得了显着进展，但与转移性癌症有关的生存仍然很差，其中90％与癌症相关的死亡与转移有关（Lambert等，2017）。转移代表了进化过程（Turajlic和Swanton，2016年），并以其最基本的形式涉及一个活的癌细胞进入循环，生存并退出血液，并嵌入具有潜在敌对的微环境的偏远组织中，并形成新的转移性肿瘤。小鼠的实验工作表明，这一过程固有地效率低下。绝大多数癌细胞在循环中灭亡，卡在毛细血管中，或者在退出血液后的24小时内凋亡（Lambert等，2017）。和成功定居远处器官的癌细胞的证据表明，这些细胞只有一部分成长为宏观转移性肿瘤（Massague和Obenauf，2016年）。癌细胞本身不受转移的阳性选择。相反，可能会选择一系列关键适应或标志，这些适应性或标志可能会增加癌细胞获得获得转移性潜力所必需的特征的可能性，包括运动，免疫逃避和在远处的循环中生存和增殖的能力。转移潜能可能不限于单个或选择的几个细胞自主性状，而是取决于癌细胞和宿主基质的复杂相互作用。如下所用所用的“转移性电位”一词可能涵盖癌症表型的任何组合，这些癌症表型的组合能够促进转移性传播，无论是主要由快速增殖和细胞脱落而驱动，从而增加了细胞数量的转移可能性，或者通过在循环和远处的循环和远处的探索能力中提高了转移的可能性。 传统上转移性传播被认为是癌症发展的最终产物，但是，随着新兴数据，这种转移性进化的线性观点变得更加细微。 最近的工作揭示了早期和晚期转移如下所用所用的“转移性电位”一词可能涵盖癌症表型的任何组合，这些癌症表型的组合能够促进转移性传播，无论是主要由快速增殖和细胞脱落而驱动，从而增加了细胞数量的转移可能性，或者通过在循环和远处的循环和远处的探索能力中提高了转移的可能性。传统上转移性传播被认为是癌症发展的最终产物，但是，随着新兴数据，这种转移性进化的线性观点变得更加细微。最近的工作揭示了早期和晚期转移
固定路径拉入/推回轨迹 - ShareOK
地面运输 主要领域：机械与航空航天工程 摘要：目前，飞机在机场周围的地面移动过程是通过发动机推力和地面车辆的组合来完成的。最大限度地减少航空公司的地面燃料使用和降低地面支持设备的危险是航空公司和机场的理想目标。各种技术和操作方法都在寻求燃油经济性、污染和噪音以及安全性的提高。在本研究中，调查了通过固定路径前起落架轨道将客机拉入目的地登机口并在起飞时将其推回以启动发动机的各种潜在路径。分析了固定路径对于此应用的可行性并确定了改进的轨迹。开发了一个运动学模型来生成飞机主起落架、机翼和尾尖的轨迹。还讨论了系统集成的利弊。
用于遭遇建模的代表性小型 UAS 轨迹
随着无人机系统 (UAS) 不断融入美国国家空域系统 (NAS)，需要量化无人机和载人飞机之间空中碰撞的风险，以支持法规和标准的制定。监管机构和标准制定组织都广泛使用了使用飞机飞行概率模型的蒙特卡罗碰撞风险分析模拟。我们之前已经展示了一种开发小型无人机系统 (sUAS) 飞行模型的方法，该方法利用开源地理空间信息和地图数据集来生成具有代表性的低空无人操作。这项工作在之前的研究基础上进行了扩展，评估了开源数据的可扩展性和多样性，以支持当前所需的风险评估。我们还考虑将这些轨迹与生成式载人飞机模型配对，以创建用于蒙特卡罗模拟的相遇。
评论 - 锂离子电池老化轨迹中的“膝盖”
1 美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国
规划空间机械臂的故障安全轨迹
对于部署在对人类有害和危险环境中的机器人操纵器，经常会担心关节故障时任务执行的可靠性。冗余机器人操纵器可用于降低风险并确保故障后任务的完成，这对于太空应用等至关重要。本文介绍了分析关节故障潜在风险的方法，并介绍了用于机器人操纵器的容错任务设计和路径规划的工具。所提出的方法基于离线预计算工作空间模型。这些方法足够通用，可以处理具有任何类型的关节（旋转或棱柱）和任意数量的自由度的机器人，并且可能在过程中包括任意形状的障碍物，而无需借助简化模型。应用示例说明了该方法的潜力。
“实体经济中企业财务架构的轨迹”
建立有效的公司财务架构对于维持一定的市场地位和确保稳定的盈利能力具有重大影响，其中包括资本结构、所有权结构和公司治理状况等基本要素。本研究旨在确定财务架构的状态、变化轨迹及其对公司市场地位的影响。从销售收入最高的前 200 家公司名单中选出了 22 家乌克兰公司进行研究，这些公司提供了 2007 年至 2017 年期间的完整财务报表。为了确定公司的财务架构状态和相关的市场地位，作者使用了最远邻居法的聚类分析。应用了 Kohonen 自组织映射算法。使用 Harrington 的可取性函数来确定积分指数。所选样本显示几乎所有公司的所有权集中度都很高，只有少数人控制着大量资产，从而证实了乌克兰经济的寡头结构。结果获得了七个集群组，反映了公司的财务结构质量。在整个样本中，只有五家公司拥有高质量的财务结构，即资本结构和所有权结构一致且最佳，并确保公司保持领先的市场地位。
幼儿学习轨迹：证据基础
每个轨迹都将域将域的域拆除到其复合子域和链中，并为描述学习方式的每个链规定了4个指标。教师和教育工作者可以使用指标将他们在游戏和日常工作期间对儿童学习的观察重点，并解释他们的观察和评估。系统地使用学习轨迹也可能支持教师和教育者专业学习。Each domain contributes to the learning outcomes of the Early Years Learning Framework (EYLF, EYLF V2.0) (Department of Education, Employment and Workplace Relations [DEEWR], 2009; Australian Government Department of Education [AGDE], 2022) and Victorian Early Years Learning and Development Framework (VEYLDF) (Victorian Department of Education and Training [DET VIC] & Victorian Curriculum and Assessment Authority [VCAA], 2016）。本报告借鉴了原始EYLF和修订版，EYLF v2.0于2023年1月发布。
执行功能 - 幼儿学习轨迹
这些学习轨迹将帮助您观察儿童在执行职能方面的进步，并计划其学习和发展的下一步。他们提供了记录儿童学习和发展的语言和想法，以及您与家庭和同事就儿童进步的对话。轨迹不是清单。，鼓励您利用自己的专业知识和判断来确定每个孩子如何在每个轨迹上展示进步，以及如何最好地支持他们的学习。
风险和冲动决策的独特发展轨迹
人类青春期的特征是决策和情感调节的一系列变化，这些变化促进了风险和冲动行为。积累的证据表明，在人类青春期中看到的行为和生理转变是由一些灵长类动物共享的，但是目前尚不清楚是否招募了相同的认知机械性。我们研究了风险选择，跨期选择和对我们最近生活中亲属的黑猩猩决策结果的发展变化。我们发现，像人类一样，青春期黑猩猩比成年人更具风险。然而，与人类不同的是，与人类不同，黑猩猩没有表现出跨时空选择的变化变化，尽管年轻的黑猩猩确实表现出与成年人相比等待的情感反应性。比较皮质醇和睾丸激素表明这些生物标志物中与年龄相关的差异，以及选择，情绪反应性和激素的个体差异的模式，也支持风险和选择冲动之间的发展分离。这些结果表明，与黑猩猩共享人类青少年决策的一些核心特征。
使用接触图生成蛋白质折叠轨迹...
摘要：机器学习方法的最新进展对蛋白质结构预测产生了重大影响，但准确生成和表征蛋白质折叠途径仍然难以实现。在这里，我们展示了如何使用在残基级接触图定义的空间中运行的定向行走策略生成蛋白质折叠轨迹。这种双端策略将蛋白质折叠视为势能表面上连接最小值之间的一系列离散转换。随后对每个转换进行反应路径分析，可以对每条蛋白质折叠路径进行热力学和动力学表征。我们根据由疏水和极性残基构成的一系列模型粗粒度蛋白质的直接分子动力学模拟，验证了我们的离散行走策略生成的蛋白质折叠路径。这种比较表明，基于中间能量屏障对离散路径进行排序为识别物理上合理的折叠集合提供了一种方便的途径。重要的是，通过在蛋白质接触图空间中使用定向行走，我们绕过了与蛋白质折叠研究相关的几个传统挑战，即需要较长的时间尺度和选择特定的顺序参数来驱动折叠过程。因此，我们的方法为研究蛋白质折叠问题提供了一种有用的新途径。■ 简介