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ENEOS 和 PFN 启动全球首个基于人工智能的自主运营
Preferred Networks, Inc. (PFN) 以垂直整合的方式开发先进的软件和硬件技术，涵盖从芯片、超级计算机、生成式 AI 基础模型到解决方案和产品的整个 AI 价值链。PFN 于 2014 年 3 月在东京成立，其技术已应用于制造、交通运输、医疗保健、娱乐和教育等一系列行业。PFN 的 MN-3 是一款由其 MN-Core™ AI 处理器驱动的超级计算机，在 2020 年和 2021 年三次荣登 Green500 排行榜，成为全球最节能的超级计算机。PFN 拥有材料发现、机器人和基础模型子公司。https://www.preferred.jp
适当的使用标准：整个外显子组测序和整个基因组测序
Carelon应用客观和基于证据的标准，并在确定医疗保健服务的医疗适当性时考虑个人情况和当地交付系统。Carelon指南只是提供专业保健服务的指南。这些标准旨在根据患者的独特情况来指导提供者和审阅者为最合适的服务。在所有情况下，应用准则时都应使用符合良好医学实践标准的临床判断。指南确定是根据请求时提供的信息进行的。预计，随着新信息的提供，或基于患者病情的独特方面，医疗必要性决定可能会发生变化。治疗临床医生对患者的护理以及证明和证明需要服务的医疗必需品的理由和辩护。准则不能代替医师或其他医疗保健专业人员的经验和判断。任何寻求申请或咨询的临床医生都可以在各个临床情况下使用独立的医疗判断来确定任何患者的护理或治疗。
HER2阳性乳腺癌：临床和分子方面 基于多壁碳纳米管和纤维素纳米晶体的混合泡沫，用于各向异性电磁屏蔽和热传输 年轻学生对中细菌和病毒的理解 社论：风险和保护因素，家庭环境和（a）典型的神经发育结果 评估电池租赁和销售电动车队的经济和环境影响：一项有关客户和公司含义的研究 clec11a改善胰岛素分泌并促进人β细胞中的细胞增殖 回收锂电池 深海海绵Geodia Barretti（Metazoa，Porifera，demospongiae）的整个基因组序列 北部北欧国家的电动汽车电池 脑组织氧气监测创伤性脑损伤 英国生物银行的见解 决策分析期刊
Abbreviations ADC: Antibody-drug conjugate ADCP: Antibody-dependent cell phagocytosis ADCC: Antibody-dependent cellular cytotoxicity AI: Aromatase inhibitor AKT: Protein kinase B ASCO-CAP: American Society of Clinical Oncology/College of American Pathologists CAR-T cells: Chimeric antigen receptor T cells cTNM: Clinical肿瘤淋巴结 - 纳斯症CDK：依赖细胞周期蛋白的激酶CCL5：趋化因子（C-C基序）配体5 CHI3L1：几丁质酶-3样蛋白1 CHRM1：毒蕈碱乙酰胆碱受体受体M1 DCIS M1 DCIS M1 DCIS M1 DCIS M1 DCIS：DDPCR：DDDPCR：DDDPCR：ddplet DIDIDER DIMDASE CRASSENT CONSE RIDENCASE COSSERVER DILDATE CRASSISS COMENCASS COMASE DRFFS： Early Breast Cancer Trialists' Collaborative Group EC: Epirubicin and cyclophosphamide EGFR: Epidermal growth factor receptor ER: Estrogen receptor ERBB2: Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) ERK: Extracellular signal-regulated kinase FDR: False discovery rate FZD: Frizzled receptors GNRH: Gonadotropin-releasing hormone GPCR: G蛋白偶联受体GPRC5D：G蛋白偶联受体C类C组5成员D HER1：人表皮生长因子受体1（EGFR）HER2：人类表皮生长因子受体2
用于胶质母细胞瘤免疫疗法的放射基因组标志物 血液GFAP作为大脑和脊髓疾病中新兴的生物标志物1 机会性流体天线通过团队访问... patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习 在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问 预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素 PSIPRED蛋白质分析工作台的深度学习 各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册 每个基因家族的生物钟调节 的新型多层次决策评估方法
抽象背景。免疫疗法是几种癌症的有效“精确医学”治疗方法。胶质母细胞瘤患者中潜在基因组（放射基因组）的成像签名可能是肿瘤宿主免疫设备的术前生物标志物。经过验证的生物标志物在IM Munotherapy临床试验期间有可能对患者进行分层，如果试验有益，则有助于个性化的新辅助治疗。整个基因组测序数据的使用增加，生物信息学和机器学习的进步使得这种速度可见。我们进行了系统的综述，以确定与胶质母细胞瘤的免疫相关放射基因组生物标志物的发育程度和验证程度。方法。使用PubMed，Medline和Embase数据库进行了PRISMA指南进行系统的审查。定性分析是通过合并Quadas 2工具并要求清单进行的。Prospero注册：CRD42022340968。提取的数据不足以进行荟萃分析。结果。九项研究，所有回顾性，都包括在内。从感兴趣的磁共振成像体中提取的生物标志物包括明显的扩散系数值，相对的脑血体积值和图像衍生的特征。这些生物标志物与肿瘤细胞或免疫细胞的基因组标记或患者存活相关。大多数研究对执行指数测试的偏见和适用性问题具有很高的风险。结论。放射基因组生物标志物具有为胶质母细胞瘤的PATETS提供早期治疗选择的潜力。由这些生物标志物分层的靶向免疫疗法具有允许在临床试验中允许不同的新辅助精度治疗方案。但是，没有验证这些生物标志物的前瞻性研究，并且由于研究偏见而限制了解释，而很少有可推广性的证据。
一个基于可解释的信念规则的先进的基于基于信念的框架，以预测建筑物的能耗
摘要：建筑能源消耗的预测对减少能源浪费的公用事业公司，用户和设施经理有益。但是，由于预测算法的各种缺点，例如，非透明输出，通过后事后工具的临时解释，较低的准确性以及无法处理数据不确定性，这种预测在该领域中的适用性有限。结果，基于领域的知识解释性具有高精度对于使能源预测值得信赖至关重要。以此为动机，我们提出了一个基于域知识的基于可解释的基于信念规则的专家系统（EBRBES），以基于领域的知识解释，以准确预测能源消耗。我们优化了BRBES的参数和结构，以提高预测准确性，同时使用其推理引擎处理数据不确定性。为了预测能源消耗，我们会考虑到楼层，日光，室内入住和建筑加热方法。我们还描述了如何实现能源消耗的反事实。此外，我们提出了一种基于信念规则的自适应平衡确定（BRBABD）算法，用于确定解释性和准确性之间的最佳平衡。为了验证所提出的EBRBES框架，使用了基于瑞典Skellefteå的案例研究。Brbabd的结果表明，我们提出的EBRBES框架在解释性和准确性之间的最佳平衡和准确性之间的平衡高于85.08％。
比较多个基于全基因组序列的工具的性能，用于鉴定Cereus cereus sensu sensu stricto biovar biovar tueringiensis
摘要Cereus cereus sensu stricto（S.S。）物种包括以生物杀菌活性而闻名的生物苏云金（BT）菌株，以及具有食物传播致病潜力的菌株。bt菌株（i）。已经开发了多种生物信息学工具，用于基于全基因组测序（WGS）数据检测晶体蛋白编码基因。但是，这些工具的性能尚未使用表型数据来评估。因此，这项研究的目的是评估四种生物信息学工具的性能，以检测晶体蛋白质编码基因。根据基于表型显微镜的筛选，确定了基于序列的BT鉴定的准确性，以生产晶体蛋白。从临床，食品，环境和商业生物农药产品中分离出的总共58种不同的Cereus sensu Lato菌株。分离株的晶体蛋白产生。晶体蛋白编码基因。在58种分离株中，证实了18种分离株的晶体蛋白的表型产生。基于序列的BT识别的特异性和灵敏度为0.85和0.94，BTTOXIN_DIGGE为0.97，IDOPS的BTYPER3、0.95和0.94的特异性和0.97和0.89，对于Cry_processor而言，BTYPER3，0.95和0.94，0.88和1.00。CRY_PROOCESER预测具有最高特异性的晶体蛋白产生，而Bttoxin_digger和IDOPS预测了具有最高敏感性的晶体蛋白质的产生。四分之三的经过测试的生物信息学工具的整体运行良好，IDOP具有高灵敏度和特异性（> 0.90）。
技术说明使用Hamilton Microlab Prep进行PACBIO®长阅读整个基因组测序
仅研究使用。不适用于诊断程序。©2024加利福尼亚州的太平洋生物科学（“ PACBIO”）。保留所有权利。本文档中的信息如有更改，恕不另行通知。PACBIO对本文档中的任何错误或遗漏不承担任何责任。某些通知，条款，条件和/或使用限制可能与您使用PACBIO产品和/或第三方产品有关。请参阅适用的PACBIO销售条款和条件以及PACB.com/license的适用许可条款。太平洋生物科学，PACBIO徽标，PACBIO，Circulomics，Omniome，Smrt，Smrtbell，Iso-Seq，Secel，Sequel，Nanobind，sbb，Revio，Revio，Onso，Apton，Apton，Kinnex和Puretarget是Pacbio的商标。
斑马鱼中的单个基对替代区分先天和急性惊吓行为调节
行为阈值定义了足以引起行为反应的最低刺激强度。在开发过程中建立基线行为阈值对于整个动物一生的适当反应至关重要。尽管这种先天的阈值是相关的，但在开发过程中建立行为阈值至关重要的分子机制尚不清楚。声学惊吓是一种保守的行为，其阈值在发育过程中建立但随后受到严格调节。我们以前已经确定了斑马鱼突变线（Escapist），该突变符（Escapist）显示出降低的基线或先天声学惊吓阈值。在这里，我们确定了位于突触器7a（SYT7A）基因的编码序列中的25号染色体上的单个碱基对取代，该基因与逃避现实的声学超敏表型紧密相关。通过生成我们删除SYT7A开放阅读框架的动物，并随后与Escapist系列进行了互补测试，我们证明了SYT7A功能的丧失并不是逃避现实行为表型的原因。尽管如此，逃避现实突变体提供了一种强大的工具，可以破译行为阈值的急性和发育调节之间的重叠。广泛的行为分析表明，在逃避现实的突变体中，先天声音惊吓阈值的建立受损，而其急性阈值的调节仍然完好无损。此外，我们的行为分析揭示了基线对视觉刺激的反应不足，但没有在急性调节视觉刺激的响应中。一起，这项工作消除了SYT7A作为逃避现实表型的病因的丧失，并表明调节逃避现实幼虫中行为阈值的机制可以独立于调节急性阈值调节的机制。
超有效的自动化整个基因组测序：使用QIASEQ®FXDNA库套件和Qiaseq®normalizer套件的图书馆准备工作流程
图5。QIASEQ归一化器从具有不同输入DNA浓度的样品批次产生可重复的，归一化的DNA文库。为了证明这一点，我们创建了一批24个样本的e.coli DNA，范围为10至100 ng输入（CV = 64.67％）。我们使用QIASEQ FX PLUS QIASEQ归一化器（Workflow B）处理了样品，在库准备后，我们在归一化之前和之后删除了等分试样。归一化器产生的文库具有适当的测序浓度（平均1.8 ng/μl）和库浓度降低（CV从33.85％降低至13.53％）。
vendi分数的表兄弟：一个基于相似性的科学和机器学习的多样性指标
准确地测量多样性对于许多科学领域，包括机器学习（ML），生态学和化学。vendi评分是作为基于一般相似性的多样性度量的引入的，该度量通过利用Quantum统计力学的思想来扩展Q = 1的山丘数量。与生态学中的许多二维化指标相反，vendi得分的相似性得分，并且不需要对集合中该类别的普遍性的了解来评估多样性。但是，Vendi分数在给定的集合中以与项目的患病率成正比的敏感性对待每个项目。这是在项目患病率存在重大失衡的设置中是不可取的。在本文中，我们使用相似性扩展了其他山丘，以在分配对稀有物品或常见项目的敏感性方面具有灵活性。这导致了一个多样性指标的家族 - Q的vendi得分与Q顺序不同的敏感性，可用于多种应用。我们在合成控制的环境中研究得分的特性，在该环境中，地面真实多样性是已知的。然后，我们通过vendi采样来测试VENDI评分在改善分子模拟中的效用。最后，我们使用分数来更好地了解记忆，重复，多样性和样本质量的生成模型的行为。