因此,下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号,我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据,该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具,可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具,将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中,这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果,根据质量指标:准确性,ROC_AUC和F1评估了创建算法,软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
阿拉巴马州亨茨维尔 美国宇航局宣布,预计在 2025 年将人类送往小行星,在 2030 年代送往火星,这就需要在太空中准备供人类居住的栖息地。由于将建筑材料运送到太空的成本很高,因此需要利用现场材料来开发混凝土混合物。在本研究中,将尝试使用普通波特兰水泥和灰泥作为水泥基质。此外,由于火星和月球风化层可用性高,因此将用作骨料。对利用的骨料进行筛选并分成不同的尺寸,以找到混凝土性能的最佳骨料尺寸。研究结果证明,由于填料顺序得到改善,较小的风化层颗粒往往会产生强度更高的混凝土混合物。这项研究的结果表明,利用当地空间材料开发太空栖息地,生产经济型混凝土混合物向前迈出了一步。 关键词:纳米颗粒、波特兰水泥、火山灰掺合料、月球风化层、火星风化层
使用机器学习(ML)算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别,以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合(LPBF)过程中,基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎,因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势,因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外,可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而,尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展,但由于不同的过程空间,在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时,对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发,在这项工作中,我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术,以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布(> 45 µm和<45 µm)上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示,数据分布中存在偏移,随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理,以具有可以普遍化的ML模型。进一步,两个分布之间提议的方法的预测准确性表明,不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
方法:回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法,包括自组织映射和 K 均值算法,并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore,并将其用作性能指标。
这里我们描述了 Acrivon 发现的 ACR-2316,它是一种强效、选择性 WEE1/PKMYT1 抑制剂,临床前研究表明其单药活性优于基准抑制剂。该化合物是使用 AP3 专门设计的,通过平衡抑制 PKMYT1 来克服 WEE1 特异性抑制的局限性,我们的 AP3 平台发现这是 WEE1 抑制剂诱导的主要耐药机制。通过结构引导的药物设计,我们实现了对 WEE1 和 PKMYT1 的精确选择性,确保了主要基于机制的可逆性不良事件。在与基准临床分子的头对头临床前研究中,ACR-2316 与目前的临床 WEE1 或 PKMYT1 抑制剂相比表现出更优异的效力和活性。正在进行的 ACR-2316 单药疗法临床试验的患者给药已经开始,旨在评估 ACR-2316 的安全性和耐受性。
方法:该研究包括737例患者:585例糖尿病(DM)和152例DKD。人口统计和医学特征的倾向评分匹配(PSM)确定了78例患者的子集(DM = 39,DKD = 39)。使用两个Luminex液体悬浮芯片根据分子量和浓度来检测11个尿生物标志物。The biomarkers, including cystatin C (CysC), nephrin, epidermal growth factor (EGF), kidney injury molecule-1 (KIM-1), retinol-binding protein4 (RBP4), a 1-microglobulin ( a 1-MG), b 2-microglobulin ( b 2-MG), vitamin D binding protein (VDBP), tissue在DM和DKD组中比较了金属蛋白酶-1(TIMP-1),肿瘤坏死因子受体1(TNFR-1)和肿瘤坏死因子受体-2(TNFR-2)的抑制剂。使用接收器操作特征(ROC)曲线分析评估了单个生物标志物和各种生物标志物组合的诊断值。
背景:静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能,从而深入了解大脑组织。然而,rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络,在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用,从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展,但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
摘要 生命科学领域的最新技术进步极大地提高了我们以前所未有的深度在分子水平上解决科学问题的能力。自推出以来,下一代测序 (NGS) 实现了高通量分析,随着时间的推移,变得越来越普及和负担得起,塑造了研究和临床应用的未来。空间分辨转录组学 (SRT),特别是原位测序 (ISS),提供单细胞转录组数据,同时保留周围组织微环境的组织病理学背景。本论文探讨了挂锁探针与原位测序 (ISS) 或下一代测序 (NGS) 结合的应用,以解决与特定疾病相关的问题。在论文 I 中,我们研究了结核分枝杆菌 (Mtb) 与结核病感染小鼠肺中免疫细胞之间的空间相互作用,绘制了细菌簇和单个细菌附近的免疫相关转录本。我们的研究结果表明,在 Mtb 抗性的 C57BL/6 小鼠中,靠近单个细菌的巨噬细胞活化。相比之下,在易感染结核分枝杆菌的 C3HeB/FeJ 小鼠的肺组织中占主导地位的组织化肉芽肿未富集免疫激活转录本。这种方法提供了对结核病免疫反应的见解,并强调了空间分辨转录组学在研究宿主-病原体相互作用方面的能力。在论文 II 中,我们研究了非小细胞肺癌 (NSCLC) 中的肿瘤微环境,重点研究了 T 细胞克隆性的影响。我们将 TCR 克隆性与基因突变、肿瘤免疫特征和对免疫疗法的反应联系起来。我们的数据显示,高 TCR 克隆性与高肿瘤突变负担、发炎的肿瘤表型以及对检查点抑制剂的反应改善有关,这表明其有可能成为 NSCLC 个性化免疫治疗的生物标志物。在论文 III 中,我们在空间上探索了新辅助治疗期间选定的 NSCLC 组织中的 TCR 模式和免疫细胞分布,这些组织具有匹配的未受影响的淋巴结,以及 HER2+ 乳腺癌病例。我们注意到,与匹配的淋巴结相比,癌症组织中的 TCR 多样性较低。我们的数据进一步揭示了扩增克隆型(主要是 CD8 T 细胞)的区域优势,这些克隆型位于靠近癌症区。总体而言,这些结果证明了 ISS 在提供诊断组织样本中肿瘤免疫微环境中克隆 T 细胞扩增之间相互作用的关键空间细节方面的实用性,特别是在治疗环境中。在论文 IV 中,我们开发了一种基于分子倒置探针 (MIP) 的经济高效的检测血液样本中微生物病原体和抗菌素耐药性标志物的检测方法,即使在资源匮乏的环境中也能提供高特异性和灵敏度。MIP 方法简化了病原体检测,无需进行大量的样品制备或生物信息学分析,使其成为资源匮乏地区监测传染病的便捷工具。总的来说,这项工作展示了挂锁探针和先进技术的应用,以加深我们对疾病的了解并改善诊断和个性化治疗。
该项目是在非洲青年人口迅速增长的背景下启动的,为生产力和包容性经济增长提供了巨大的潜力。然而,这一人口群体中很大一部分面临着因新冠疫情而加剧的失业挑战,需要通过有效的政策干预和机构加强来寻求可持续的解决方案。该计划重点关注埃塞俄比亚、加纳、肯尼亚、尼日利亚、卢旺达、塞内加尔、乌干达和津巴布韦,审查科学、技术和创新 (STI) 政策,以了解当前形势,找出成功和失败之处,并为青年就业和创造财富的关键领域的决策提供基于证据的见解。该项目与非洲大陆战略(如《2063 年议程》)以及万事达卡基金会的“青年非洲工作战略”和非洲进出口银行的青年参与非洲大陆自由贸易区 (AfCFTA) 实施活动以及将青年纳入政策参与和跨区域对话等举措相一致,旨在为政策制定提供信息并加强利益相关方之间的联系,以解决青年失业、技能发展和创业问题。通过严谨的研究和利益相关方参与,该项目正在促进基于证据的政策讨论,并为制定有效的战略以创造就业机会和增强非洲青年权能做出贡献。