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World File Search System五重
胶体BI2SE3血小板中边缘状态的表征
摘要：具有控制尺寸和表面化学的胶体纳米晶体的显着发展导致了巨大的光电应用。，但是它们还可以形成量子材料的平台，哪种电子相干性是关键的？在这里，我们使用胶体，二维BI 2 SE 3晶体，在100 nm范围内具有精确且均匀的厚度和有限的横向尺寸来研究拓扑绝缘子从三个维度到两个维度的演变。对于4-6个五重列层的厚度，扫描隧道光谱显示出一个8 nm宽的非散发状态，环绕着血小板。我们通过低能连续模型和从头算GW-Tight结合理论讨论了这种边缘状态的性质。我们的结果还提供了设备上此类状态的最大密度的指示。关键字：边缘状态，士兵硒化纳米片，扫描隧道光谱，拓扑绝缘子，密度功能理论，量子旋转厅绝缘子
俄勒冈健康与科学大学健康公平组织
内部协调外部协调一级医疗系统质量优先事项 • OHA 2020-2024 五重目标委员会 (Sweet 16) • 州健康改进计划 (SHIP) IDS 转型和质量战略 • 2022 年健康哥伦比亚威拉米特患者关系协作 (HCWC) 患者体验 (HCAHPS) • 社区健康需求评估 CMS 基于价值的计划 (CHNA) IDS/MSSP/MA 质量指标 • 2022 年哥伦比亚纪念北海岸医院再入院减少合作伙伴 (CHNA) 门诊护理战略计划 • 2023 年 HealthShare 社区健康人口健康路线图改进计划 (CHIP) Vizient 健康公平报告 • 基督复临安息日会 (CHIP) DNV 健康公平报告 • HMC CHIP 本土计划 • ？传统 CHIP SODH 委员会 • 州健康差异记分卡行为健康协作护理模式 • 社区表达的需求和目标
艾滋病新疗法
艾滋病是一种每年导致一百多万人死亡的传染病。最近，Dash 等人首次使用 CRISPR-Cas9 结合 LASER ART 在 HIV 感染的人源化小鼠中实现了功能性治愈，成功率达到三分之一。在这里，我使用理论方法设计了一种适用于人类的治疗策略，与 Dash 等人的治疗策略不同。这里介绍的实验性治疗包括注射 Env 定向整合酶缺陷型 CRISPR 基因编辑慢病毒载体（能够表达五重 gRNA）以及人源化 SpCas9 和由 T2A 连接的嘌呤霉素抗性基因，然后进行血浆/白细胞分离术和注射免疫抑制混合物，然后进行体内正向选择。我的方案如果通过临床试验得到证实，可能会对艾滋病毒感染者产生重大影响，并且有可能成为治疗艾滋病的参考方案，尽管目前它还处于假设和理论阶段。
通过分子构象动力学的有效自旋互转换在无定形固体
摘要：有机光伏和光电子中具有改进的光能转化的固态材料，预计将通过通过操纵向单元状态的自旋转换过程来实现高效的三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三胞胎 - 三胞胎（TTA）。在这项研究中，我们从分子构象的显微镜视图中阐明了TTA延迟荧光的自旋转换机制。我们使用时间分辨的电子顺磁共振通过使用时间分辨的电子磁共振，研究了三胞胎状态（TT状态）电子自旋极化（TT状态）的时间演变。我们澄清说，单线TT的自旋状态人群通过三胞胎和五重骨TT状态在激子扩散期间的自旋相互转换增加，并且在两个三重态之间进行了随机取向动力学，以调节交换相互作用，从而实现了高分转化发射的高量子量产率。这种理解为我们提供了用于开发利用TTA的有效光能转换设备的指南。
Beinfeld.-JMCP.-2021.-多发性骨髓瘤.pdf
需要在这些接受过大量治疗的人群中找到新的治疗方案。临床和经济评论研究所 (ICER) 进行了系统的文献综述和成本效益分析，以评估 3 种针对 B 细胞成熟抗原 (BCMA) 的新疗法对接受过大量治疗的 RRMM 患者的健康和经济结果。BCMA 优先在浆细胞上表达，使其成为 MM 的一个有吸引力的治疗靶点。Belantamab mafodotin blmf (Blenrep，葛兰素史克) 是一种抗体药物偶联物，其中单克隆抗体与细胞毒药物相连。Belantamab 在接受过大量治疗（6-7 种先前治疗）的 TCRMM 患者（大多数四重和五重耐药，通常定义为对前面提到的所有 3 种药物类别中的 4 种或 5 种药物均有耐药性）中进行研究。 Idecabtagene vicleucel（ide-cel、Abecma、Bristol Myers Squibb 和 bluebird bio）和 ciltacabtagene autoleucel（cilta-cel、Janssen 和 Legend biotech）是嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法，涉及设计患者自身的 T 细胞以靶向 BCMA。
初级保健中使用人工智能的能力
人工智能 (AI) 革命已在医疗保健领域到来，并最终渗透到影响深远但资金长期不足的初级保健平台。虽然人工智能有潜力促进实现五重目标（以更低的成本实现更好的患者治疗效果、人口健康和健康公平，同时保护临床医生的健康），但在使用基于人工智能的工具时不重视初级保健培训可能会产生相反的效果，造成伤害并加剧不平等。基于人工智能的工具对这些目标的影响将在很大程度上取决于初级保健临床医生的决策和技能；因此，适当的医学教育和培训对于最大限度地发挥潜在效益和最大限度地减少危害至关重要。为了促进这种培训，我们提出了在初级保健中有效部署基于人工智能的工具的 6 个能力领域：（1）基础知识（这是什么工具？），（2）批判性评价（我应该使用这个工具吗？），（3）医疗决策（我应该何时使用这个工具？），（4）技术使用（我如何使用这个工具？），（5）患者沟通（我应该如何与患者沟通这个工具的使用？），以及（6）对意外后果的认识（这个工具的“副作用”是什么？）。整合这些能力并非易事，因为家庭医学培训中已经包含的知识范围很广，而且技术格局也在不断变化。尽管如此，即使是逐步增加与人工智能相关的培训也可能有益，越早解决这些挑战，初级保健工作人员及其服务对象就能越早开始获益。
三重态对自旋极化的分子控制及其光电磁共振探测
CONSPECTUS：在分子系统中制备和操纵纯磁态是利用合成化学的力量来推动实用量子传感和计算技术的关键初始要求。在有机系统中实现所需的更高自旋态的一种途径是利用单重态裂变现象，该现象从具有多个发色团的分子组装中最初光激发的单重态产生成对的三重态激发态。由此产生的自旋态的特征是总自旋（五重态、三重态或单重态）及其在特定分子或磁场轴上的投影。这些激发态通常高度极化，但表现出不纯的自旋布居模式。在此，我们报告了驱动单个纯磁态布居的分子设计规则的预测和实验验证，并描述了其实验实现的进展。这项工作的一个重要特点是理论、化学合成和光谱学之间的密切合作。我们首先介绍我们理解单重态裂变系统中自旋流形相互转换的理论框架。该理论对分子间结构和相对于外部磁场的方向做出了具体的可测试预测，这应该会导致纯磁态制备，并为解释磁谱提供了强大的工具。然后，我们通过对一系列符合一个或多个已确定的结构标准的新分子结构进行详细的磁谱实验来测试这些预测。许多这样的结构依赖于具有这项工作独有特征的分子的合成：二聚体中发色团之间的刚性桥、具有定制的单重态/三重态对能级匹配的杂并苯或侧基工程以产生特定的晶体结构。我们通过应用和开发几种磁共振方法揭示了这些系统的自旋演化，每种方法在与量子应用相关的环境中具有不同的灵敏度和相关性。我们的理论预测被证明与我们的实验结果非常一致，尽管通过实验满足理论对真正的纯态制备所要求的所有结构处方仍然是一个挑战。我们的磁谱与三重态对行为模型相一致，包括在二聚体和晶体中在特定条件下将粒子聚集到五重态的 ms = 0 磁亚能级，表明这种现象可以通过分子设计进行控制。此外，我们展示了单重态裂变系统中自旋态的新颖和/或高灵敏度检测机制，包括光致发光 (PL)、光诱导吸收 (PA) 和磁导 (MC)，为更深入地了解这些系统如何演化以及在单分子量子极限上进行计算应用所需的实验指明了技术上可行的途径。■ 主要参考文献
M-GCN：一种多模态图卷积网络，用于整合功能和结构连接组学数据来预测多维表型特征
我们提出了一种多模态图卷积网络 (M-GCN)，它整合了静息态 fMRI 连接和弥散张量成像纤维束成像来预测表型测量。我们的专门 M-GCN 过滤器在逐个主题的结构连接组的指导下，以拓扑方式作用于功能连接矩阵。结构信息的纳入还可充当正则化器，并有助于提取可预测临床结果的丰富数据嵌入。我们在来自人类连接组项目的 275 名健康个体和来自内部数据的 57 名被诊断为自闭症谱系障碍的个体上验证了我们的框架，以分别预测认知测量和行为缺陷。我们证明 M-GCN 在五重交叉验证环境中的表现优于几种最先进的基线，并从健康和自闭症人群中提取了预测性生物标志物。因此，我们的框架提供了表征灵活性，可以利用结构和功能的互补性质，并在训练数据有限的情况下将这些信息映射到表型测量。关键词：图卷积网络、功能连接组学、结构连接组学、多模态整合、表型预测、自闭症谱系障碍
Synechococcus elongatus 基因组中的系统性大片段缺失及其导致的转录组学变化
摘要：基因组精简是微生物进化过程中的自然过程，已成为生成理想底盘细胞用于合成生物学研究和工业应用的常用方法。然而，由于基因操作非常耗时，系统性基因组减少仍然是蓝藻生成此类底盘细胞的瓶颈。Synechococcus elongatus PCC 7942 是一种单细胞蓝藻，是系统性基因组减少的候选者，因为其必需基因和非必需基因已通过实验确定。本文报告，23 个超过 10 kb 的非必需基因区域中至少有 20 个可以被删除，并且可以实现这些区域的逐步删除。生成了一个七重缺失突变体（基因组减少了 3.8%），并研究了基因组减少对生长和全基因组转录的影响。在祖先三重至六重突变体（ b 、 c 、 d 、 e1 ）中，与野生型相比，上调的基因数量越来越多（最多 998 个），而在七重突变体（ f ）中上调的基因数量略少（831 个）。在来自五重突变体 d 的另一个六重突变体（ e2 ）中，上调的基因数量要少得多（232 个）。在本研究的标准条件下，突变体 e2 的生长率高于野生型、e1 和 f 。我们的结果表明，大量减少蓝藻基因组以生成底盘细胞和进行实验进化研究是可行的。
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。