XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemworkflow
PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。
释放分子电位：生成
佐治亚州，美国摘要： - 生成人工智能（AI）的进步正在通过引入自动数据驱动的工作流程来大大减少开发时间和成本来重塑药物发现景观。本文探讨了针对药物发现中生成的AI应用程序量身定制的过程发现和自动化工作流，涵盖了数据摄入和预处理到分子生成，验证和优化的关键阶段[1]。通过过程发现的镜头，我们确定了传统药物发现工作流程中的关键瓶颈和自动化机会，以证明生成的AI，尤其是生成对抗性网络（GAN）和变异自动编码器（VAES）等生成模型如何有效地产生多样的分子候选者。工作流的每个阶段都集成了自动化，以简化高通量虚拟筛选，优化铅化合物并提高药理学特性（例如生物利用度，功效和安全性）的预测精度。通过将自动化嵌入到这些过程中，生成的AI不仅可以加速候选化合物的产生，还可以针对复杂的生物学标准进行评估。本文进一步解决了数据质量，可解释性和法规依从性的挑战，同时展示了现实世界中的案例研究，其中AI驱动的过程自动化导致了突破性的治疗发现。这个结构化的工作流为寻求利用工艺自动化和生成AI的研究人员和行业专业人员提供了蓝图，以推动药物发现中的创新，效率和可扩展性[1]。关键字： - 生成AI，药物发现，过程改进，医疗保健，自动化。
协作护理模型妇女健康临床工作流程
在与精神病顾问的每周病例审查会议中，BHCM广泛审查了患者治疗登记处，每个患者都被考虑进行详细讨论。BHCM和精神病顾问通常会首先讨论新患者和急性事件的患者；还优先考虑未对治疗反应或跟进治疗或进行后续的患者。BHCM在精神病顾问的帮助下制定了个性化治疗计划，其中可能包括药物建议，简短的心理治疗和/或新患者的心理心理干预措施。BHCM的报告中清楚地描述了该计划，该计划与患者初步讨论并发送给OBGYN。OBGYN然后通过其余的COCM团队的建议来审查患者的治疗计划。
生物质炉的并行多物理场仿真和中小企业的云端工作流程
[1] Xavier Besseron、Alban Rousset、Alice Peyraut 和 Bernhard Peters。2021 年。使用 preCICE 在 XDEM 和 OpenFOAM 之间进行欧拉-拉格朗日动量耦合。在第 14 届 WCCM 和 ECCOMAS 大会 2020 上。[2] Christian Bruch、Bernhard Peters 和 Thomas Nussbaumer。2003 年。固定床条件下的木材燃烧建模。Fuel 82（2003 年）。https://doi.org/10.1016/S0016-2361(02)00296-X [3] José María Cela、Philippe OA Navaux、Alvaro LGA Coutinho 和 Rafael Mayo-García。2016 年。促进能源研究和技术开发方面的合作，应用新的百亿亿次 HPC 技术。在第 16 届 IEEE/ACM 国际集群、云和电网计算研讨会 (CCGrid) 上。https://doi.org/10.1109/CCGrid.2016.51 [4] Tao Chen、Xiaoke Ku、Jianzhong Lin 和 Hanhui Jin。2019 年。热厚生物质颗粒燃烧建模。Powder Technology 353 (2019)。 https://doi.org/10.1016/j.powtec.2019.05.011 [5] Gerasimos Chourdakis、Kyle Davis、Benjamin Rodenberg、Miriam Schulte、Frédéric Simonis、Benjamin Uekermann、Georg Abrams、Hans-Joachim Bungartz、Lucia Cheung Yau、Ishaan Desai、Konrad Eder、Richard Hertrich、Florian Lindner、Alexander Rusch、Dmytro Sashko、David Schneider、Amin Totounferoush、Dominik Volland、Peter Vollmer 和 Oguz Ziya Koseomur。 2021. preCICE v2：可持续且用户友好的耦合库。 ArXiv210914470 Cs (2021)。 [6] 艾汉·德米尔巴斯。 2005. 可再生能源的潜在应用、锅炉动力系统中的生物质燃烧问题以及燃烧相关的环境问题。能源与燃烧科学进展 31 (2005)。https://doi.org/10.1016/j.pecs.2005.02.002 [7] Andrea Dernbecher、Alba Dieguez-Alonso、Andreas Ortwein 和 Fouzi Tabet。2019. 基于计算流体动力学的生物质燃烧系统建模方法综述。生物质转化生物参考。9 (2019)。https://doi.org/10.1007/s13399-019-00370-z
自动选择 DNA 大小，实现灵活的 NGS 工作流程集成
VOYAGER – 对每个样品使用新鲜的 GRIPTIPS – 将在磁体阵列保持接合的情况下去除上清液（图 5a）。然后，移液器将上清液转移到位置 A 的 INTEGRA DWP 的 FH 列中。缓慢抽吸（速度 1）和精确的高度设置可防止磁珠在清洗过程中丢失。然后用位置 A 的 INTEGRA DWP 的 B 列中的 125 µl 80% 乙醇清洗磁珠两次（图 2，绿色）。VOYAGER 将额外抽吸一次，以确保从每个孔中完全去除乙醇。MAG 会将磁体阵列降低 5 毫米至低位（低位，24 毫米），然后在室温下风干 3 分钟。在风干之前降低磁体阵列将使沉淀物更靠近孔底，从而更容易洗脱并减少体积。
PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。
NGS测试NSCLC的经济评估在医疗保健环境中的工作流程
背景：非小细胞肺癌（NSCLC）的分子诊断和治疗途径是精确医学的成功例子。材料的稀缺性和要测试的生物标志物数量的越来越多，促使了下一代测序（NGS）技术的常规应用。尽管具有不可否认的优势，但NG涉及高昂的成本，可能阻碍其在实验室中的广泛采用。这项研究旨在评估与NSCLC中NGS诊断的整合有关的详细成本，以理解其财务影响。材料和方法：回顾性分析包括210例NSCLC的早期和高级阶段，并在IRCCS San Gerardo dei Tintori基金会（意大利Monza，意大利）收集。分子分析，其中一个热点面板能够检测50个临床相关基因中的DNA和RNA变体。经济分析采用了全成本的方法，包括直接和间接成本，间接费用，增值税（增值税）。结果：我们估计每个样本的全面成本为1048.32欧元。这一成本代表了NSCLC患者生存的关键投资，尽管仅占其分子诊断和治疗途径中产生的费用的1％。结论：NGS测试与更高的治疗成本之间的成本比较凸显了诊断阶段不是限制经济因素。开发在病理网络中构建的NGS设施可以确保适当的技术专业知识和有效的工作流程。
polishclr：用于抛光PACBIO CLR基因组组件的NextFlow工作流程
长阅读测序已彻底改变了基因组组装，产生了高度连续的染色体水平重叠群。但是，来自某些第三代长读技术的组件，例如太平洋生物科学（PACBIO）连续长读（CLR）具有很高的错误率。可以通过称为抛光的过程来纠正此类错误。尽管脊椎动物基因组项目（VGP）组装社区最近描述了抛光非模型的新型基因组组件的最佳实践，但需要在常规的高性能计算环境下轻松实施并运行公开可再现的工作流程。在这里，我们描述了polishclr（https：//github.com/isugifnf/polishclr），这是一种可复制的NextFlow工作流程，可实现CLR数据制成的抛光组件的最佳实践。可以从将最佳实践扩展到次优案例的几种输入选项中启动。它还在几个关键过程中提供了重新输入点，包括识别Purge_Dups中的重复单倍型，如果有数据可用，请降低脚手架的休息，以及在多个回合的抛光和评估中，用箭头和freebayes进行评估。polishclr已被集装箱和公开可用于更大的集会社区，作为从现有的，易错的长阅读数据中填写组件的工具。
使用综合的DICECT和组织学工作流对大鼠大脑的多尺度成像
pH 7.4）并在4ºC下与以下主要抗体一起孵育：（1）小鼠单克隆抗白蛋白（PRV）抗体（no。235，Swant Inc.，瑞士Marly），稀释1：1000； （2）小鼠单克隆抗纤维纤维抗原蛋白（GFAP）（no。） 3670，细胞信号技术，美国马萨诸塞州丹佛市），稀释1：500;或（3）山羊多克隆抗DARPP-32（no。 SC-271111，圣克鲁斯生物技术，美国德克萨斯州达拉斯），稀释1：200。 在4°C的PBS中孵育24小时0.1M Triton X-100，其中包含3％驴血清（no。 SC-2044，圣克鲁斯生物技术）。 冲洗后，在两个小时的室温下与以下二次抗体之一的一种与偶联的荧光染色体一起孵育两小时，将组织免受光的保护：（1）Alexa Fluor 488驴抗小鼠（no。235，Swant Inc.，瑞士Marly），稀释1：1000； （2）小鼠单克隆抗纤维纤维抗原蛋白（GFAP）（no。3670，细胞信号技术，美国马萨诸塞州丹佛市），稀释1：500;或（3）山羊多克隆抗DARPP-32（no。SC-271111，圣克鲁斯生物技术，美国德克萨斯州达拉斯），稀释1：200。在4°C的PBS中孵育24小时0.1M Triton X-100，其中包含3％驴血清（no。SC-2044，圣克鲁斯生物技术）。冲洗后，在两个小时的室温下与以下二次抗体之一的一种与偶联的荧光染色体一起孵育两小时，将组织免受光的保护：（1）Alexa Fluor 488驴抗小鼠（no。A32766 Thermo Fisher Scientific）稀释1：500;或（2）Alexa Fluor 488驴抗山羊（no。705-545-147杰克逊实验室，