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World File Search System一个多元
多元生物标志物预测sacituzumab govitecan（...
sacituzumab govitecan（sg）是一种trop-2 ADC，将人源化的抗Trop2单克隆抗体与拓扑异构酶I抑制剂SN-38结合在一起，通过可切除的CL2A链接器5。sg用于两次或多个先前的全身疗法5之后的不可切除或转移性三阴性乳腺癌（TNBC），以及以前曾接受过含铂化学疗法的局部晚期或转移性膀胱癌患者，并且PD-1或PD-1或PD-L1抑制剂6。trop2蛋白的表达，尽管所有客观反应发生在中等或强染色的患者中，但这几乎代表了所有研究人群（88％），提供了层次7的机会7。在Immu-12-01篮子试验中，在9种或更多患者的9种实体瘤类型中的8种观察到了客观反应，其反应率从胰腺癌的0％（0 /16）到TNBC中的33.3％（36/108）8。鉴于在肿瘤类型中观察到的客观反应率的显着差异，我们试图开发SG反应的预测生物标志物。由于我们无法提供来自临床试验的组织样本，因此我们利用了来自晚期实体瘤队列（N = 23,968）的基于可用的下一代测序（NGS）的分子促进数据，以开发多元生物标记物算法，以预测跨毛瘤类型跨瘤物类型的经过观察的目标响应。
heplots：在多元线性模型中可视化假设检验
Heplots包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 AddShealth。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 5采用。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>3 AddShealth。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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多元文化城市环境中的疫苗公平性
基于之前在伊灵（伦敦西北部）的参与，4 本研究通过“疫苗（不）公平”的视角，在两个城市环境（马赛（北部地区）和伦敦（伊灵区）作为比较对象）中调查了这些差异。为了填补文献空白，我们关注当地参与者的作用，认为地方政府、卫生参与者、社区团体和居民在塑造疫苗（不）公平方面发挥着关键作用。我们的团队还将当地疫苗不平等现象定位在他们所在社区 5 内——包括更广泛的政治、经济和其他结构性背景和不平等——认识到许多因素可能以复杂的方式相互作用产生不平等。我们还采用“道德框架”的概念来了解人们如何理解和寻求疫苗接种。我们还试图了解这种地方动态是否以及如何反映在地方政府推广和提供 COVID-19 疫苗的方法中。
具有组成反应的多元随机森林
JOINET包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 COEF.JOINET。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 3 cv.joinet。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>2 COEF.JOINET。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 cv.joinet。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4联接。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 6预测。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 8重重。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>4联接。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6预测。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8重重。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。9
定价（净）战略多元化子基金
过去的表现并不是未来结果的保证。投资涉及风险，包括损失资本的风险。少于一年的绩效收益不到年化。收益是基于单价和无法保留的预扣税的净额。指数退货是不受管理的，并且不会反映任何费用或费用的扣除。指数回报反映了收入，收益和损失的所有项目，以及股息和其他收入的再投资。绩效包括股息和其他公司收益的再投资，并在英镑中进行了计算。请注意，FTSE重述了许多基准的历史索引返回。此事实说明中包含的历史基准索引回报是重述的历史基准指数回报。基金的收益不受此重述的影响。增值回报的计算方法可能显示舍入差异。当基金根据其官方净资产价值（NAV）日历关闭时，但是可以确定基本安全价格的很大一部分，则计算出技术NAV。因此，本文指定的过去的绩效是在需要时使用技术导航以及基金的官方NAV在相关期间与互助的官方NAV进行了计算的。根据交易时的市场条件，披露的任何价差仅指示，并由投资经理的酌处权。在2016年10月31日之前，该基金称为多元化的Beta子基金。*2016年10月31日之前，基准由60％的ftse全球开发/40％镀金所有股票定制指数。**请注意，全球股权由FTSE全球75％的对冲英国税款代表，并包括以比较绩效。***请注意，现金由SONIA复合指数代表，并已包括以比较自基金成立以来的绩效收益。在2021年11月1日之前，该基金的基准是1个月的LIBOR。
新冠疫苗研发多元宇宙
迄今为止，SARS-CoV-2 疫情已造成 1200 多万人感染、55 万多人死亡和数万亿美元的经济损失，1 严重影响了我们社会中最脆弱的群体——65 岁以上的成年人、患有基础疾病的人和经济贫困的人。2 迫切需要一种疫苗来预防 Covid-19，从而减少疾病传播引起的并发症和死亡。Jackson 等人现在在本期刊上报告了一项 1 期试验的初步结果，该试验旨在评估 mRNA SARS-CoV-2 疫苗的安全性和免疫原性。 3 第 1 阶段研究涉及 45 名年龄在 18 至 55 岁之间的健康成年人，他们被分配接受三种剂量水平（25 μg、100 μg 或 250 μg）之一的候选疫苗，分两次间隔 28 天接种。这些初步发现是该候选疫苗第 1 阶段研究三份数据报告中的第一份；还计划发布第二份报告，其中包括来自 55 岁以上成年人的类似数据，以及一份总结两个研究队列的安全性和免疫持久性的最终报告。这种疫苗的开发速度非常快——从发布第一个 SARS-CoV-2 序列到第 1 阶段只用了 6 个月，而通常需要 3 到 9 年的时间（图 1）。新冠疫苗研发的快速发展得益于以下几个因素：对刺突蛋白在冠状病毒致病机制中的作用的预先了解以及有证据表明针对刺突蛋白的中和抗体对免疫很重要 4,5 ；核酸疫苗技术平台的发展使得一旦知道基因序列就可以创建疫苗并迅速生产数千剂 6 ；以及可以并行进行而不是单独进行的开发活动。
全球多元文化心理保健支持
1。针对移民的心理保健系统。Hitotsubashi大学。https：//www.soc.hit-u.ac.jp/isgi/staff/ myjp/ijusha.html 2。在医学数字化中引入数字治疗学（DTX）。日本研究所。h t t p s： / / / w w w。 J r i。c o。J P/Medialirary/File/column/counter/contion/详细信息/20210910_kawasaki2。 PDF 3。 基于ICT的精神保健服务的证据建设和社会。 4。 日本网络进出口协会，“公共媒体的作用：反对错误信息的弹性信息基础架构”，2018年5月14日，https：//jneia.org/ 180514-2/5。 日本的莫莱纳（Div），“勇敢地战斗：预防感染中错误信息的意外后果”，2018年12月25日。 6。 Shinichi Matsuda，“基于统计方法的等级分析方法的研究”，Nanzan大学科学技术学院，2018年。 7。 Miho Tanaka，“护士心理健康干预措施的荟萃分析”，《日本心理健康护理杂志》，2020年。 8。 satria，D。等。 （2023）。 “大众传播中的假新闻现象。”开放访问印度尼西亚社会科学杂志。 9。 Khan，M。等。 （2020）。 “社交媒体上的假新闻识别”。国际工程研究与技术杂志。 10。 Silva，E。C.等。 （2022）。 “虚假信息和虚假新闻影响J P/Medialirary/File/column/counter/contion/详细信息/20210910_kawasaki2。PDF 3。基于ICT的精神保健服务的证据建设和社会。4。日本网络进出口协会，“公共媒体的作用：反对错误信息的弹性信息基础架构”，2018年5月14日，https：//jneia.org/ 180514-2/5。日本的莫莱纳（Div），“勇敢地战斗：预防感染中错误信息的意外后果”，2018年12月25日。6。Shinichi Matsuda，“基于统计方法的等级分析方法的研究”，Nanzan大学科学技术学院，2018年。7。Miho Tanaka，“护士心理健康干预措施的荟萃分析”，《日本心理健康护理杂志》，2020年。8。satria，D。等。（2023）。“大众传播中的假新闻现象。”开放访问印度尼西亚社会科学杂志。9。Khan，M。等。 （2020）。 “社交媒体上的假新闻识别”。国际工程研究与技术杂志。 10。 Silva，E。C.等。 （2022）。 “虚假信息和虚假新闻影响Khan，M。等。（2020）。“社交媒体上的假新闻识别”。国际工程研究与技术杂志。10。Silva，E。C.等。 （2022）。 “虚假信息和虚假新闻影响Silva，E。C.等。（2022）。“虚假信息和虚假新闻影响
多元行业应用的元宇宙视角
1 阿米蒂大学工程技术学院计算机科学与工程系和研究与创新中心，加尔各答 700135，西孟加拉邦，印度 2 尼尔玛大学技术学院计算机科学与工程系，艾哈迈达巴德 382481，古吉拉特邦，印度 3 石油和能源研究大学跨学科研究与创新中心，德拉敦 248001，北阿坎德邦，印度 4 布加勒斯特理工大学博士学院，Splaiul Independentei 街 313 号，060042 布加勒斯特，罗马尼亚 5 国家低温与同位素技术研究与发展研究所 - ICSI 室。 Vâlcea, Uzinei Street, No. 4, PO Box 10 7 Râureni, 240050 Râmnicu Vâlcea,罗马尼亚 6 克卢日纳波卡技术大学土木工程学院，Constantin Daicoviciu Street, No. 15, 400020 Cluj-Napoca,罗马尼亚 *通讯地址：sudeep.tanwar@nirmauni.ac.in （英石）; simona.raboaca@icsi.ro (MSR)
多元风能和太阳能预测的最新发展
未来几十年，可再生能源的普及程度将进一步提高。这带来了新的挑战，因为风力涡轮机和太阳能电池板只有在有风和有阳光时才能发电。主要可再生能源的随机性意味着它们需要可靠和准确的预测才能正确整合。间歇性能源发电具有挑战性，因为它破坏了规划和运营能源系统的传统方法。可再生能源生产在多个时间尺度上变化和波动，迫使电网运营商调整其日前、小时前、分钟前和实时运营程序。因此，在可再生能源渗透率高的地区，如丹麦西部和德国北部的风力发电，需要在所有相关时间尺度上进行可靠的预测，以确保电力系统安全经济地运行。以斯堪的纳维亚地区为例，需要在不同时间范围内进行准确的风能和太阳能发电预测，以确保：
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。