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World File Search System候选者
人工智能驱动的脑基因表达数据数据鉴定了阿尔茨海默氏病的新基因候选
图3。在额叶皮质和小脑中识别出的AD中已鉴定出的新基因候选物的摘要。在额叶皮质中，包括：信号（棕褐色），代谢过程（紫色），线粒体能量，ATP和氧化磷酸化（绿色）和线粒体细胞生物合成（棕色）（棕色）。在小脑中，途径失调包括：发育和分化（蓝色），固醇和固醇代谢过程（黄色）和细胞内转运（灰色）。每个圆表示每个网络中的一个中心基因节点。基因节点基于建模指示最高表现的候选者和候选者。
实现实现 - 阶段 - 室友 - Quantum- ...
摘要：分子电子旋转是可伸缩和可调量的候选者，但经常患有空气敏感性或其他不良分解途径。热热，明显的自旋 - 晶格松弛和核自旋 - 介导的脱碳限制了它们的应用。尽管新分子电子旋转量子候选物的合成的明显进步导致了相干寿命的提高，但一个关键问题是，是否可以在与量子传感器相关的条件下保持连贯性，以实现溶液中的溶液和在室温下以在生物逻辑系统中传感。在这里，我们报告了一个基于四脂醛的量子量子候选者，并以旋转为中心于无核旋转的桥接配体。在环境温度和富含核自旋的质子化溶液中，这种独特的空气和水稳定的支架在数百个纳秒中的长期旋转时间为数百个纳秒。这些结果将该系统区分为有希望的可以开发新的室温，溶液 - 量子量子传感技术，并暗示了莫内斯电子旋转量子量子，可以成为这些量化的理想候选者。
黑洞和半经典量子引力
自然界中实现的广义相对论的紫外完备性尚不清楚。弦理论是一个强有力的候选者，尽管不是唯一的候选者。但是，即使我们不知道紫外完备理论，我们也可以问，与我们在低能下观察到的现象的一致性如何制约量子引力。相反，任何候选的量子引力基本理论都必须能够解释所有低能现象，我们希望测试这种能力。黑洞可能是这些问题表现出来的最简单的系统，因此它们代表了量子引力的完美试验场。由于它们发挥的作用类似于氢原子在 20 世纪初量子力学发展中发挥的作用，因此人们经常说黑洞是量子引力的氢原子。
移植肿瘤学的成人融合例外
对于许多慢性肝病患者，可以通过MELD评分准确地预测死亡的风险而无需获得肝移植的风险，该评分用于将候选者在等待名单上优先考虑。然而，对于某些患者而言，肝移植的需求不是基于由于潜在的肝病而导致的肝功能障碍程度，而是基于肝病的并发症。这些并发症的死亡率风险增加或候补名单，而无需及时移植，并且没有反映在计算出的MELD评分中。1本文档总结了可用的证据，以帮助临床审查员批准在肝肿瘤的特定环境中为融合的候选者。它包含有关审查委员会使用的特定临床情况的指南
drug2ways：生物学网络中因果路径的推理
阐明负责疾病的因果机制可以揭示药理学干预的潜在治疗靶标，并因此指导药物重新定位和疾病。本质上，网络的拓扑结构可以揭示候选药物对特定生物学状态的影响，从而为增强疾病表征和高级疗法设计带来了道路。基于网络的方法特别适合这些目的，因为它们具有鉴定疾病潜在的分子机制的能力。在这里，我们提出了Drug2ways，这是一种新的方法，该方法利用多模态因果网络来预测候选药物。drug2ways实现了一种有效的算法，该算法的原因是，大规模生物网络中因果路径的原因是为给定疾病提出候选药物。我们使用临床试验信息验证了我们的方法，并证明了如何将药物2道路用于多种应用来识别：i）单靶药物候选者，ii）具有可以优化多个目标的多药理学特性的候选者，以及iii）候选候选者组合治疗。最后，我们使科学界的药物2道路可作为Python软件包，该软件包可以以多种标准网络格式进行这些应用程序。
COVID-19的疫苗候选景观
新冠状病毒（SARS-COV-2）的叛乱引起了公众，当局和学者的关注。迄今为止，在临床测试中尚无化学处理能够抗击病毒。在发现可以大规模免疫人员免疫的疫苗中发现了重新开放社会经济活动的希望。根据世界卫生组织的说法，临床评估阶段有29个疫苗候选者，在临床前评估阶段有138名候选者。在发现疫苗的比赛中，有几个实验室和研究中心的举措。但是，一些国家以一系列倡议脱颖而出。这使我们质疑这种促进研究，开发和寻求创新能力是否与经济规模相关，而且与商业环境的质量有关。因此，本研究的目的是使用计量经济学方法探索创新与经济自由之间的关系（例如面板数据分析）与非参数方法（例如，数据包络分析）结合使用。我们的结果使我们能够推断出额外的经济自由如何增加国家内不同经济自由的创新。这样做，我们可以探索为什么在少数国家 /地区有集中疫苗计划，并更好地了解Covid-19的疫苗候选者的景观。
http://erc.europa.eu 26/04/2022第1页，共15页erc-2022-poc-2-results-list.pdf
Kobold Sebastian慕尼黑大学（LMU）Ludwig-Maximilians-Universitätmünchende t2lead定义了新型T细胞疗法的临床开发的主要候选者
REDInet：基于 TCN 的 A-to-I RNA 编辑检测分类器，利用数百万个已知事件
和 WGS 数据中存在 A-to-G 证据或所有样本中均无 A-to-G 证据的位点被标记为阳性。相反，在 WT、SI 和 WGS 数据中存在 A-to-G 证据或所有样本中均无 A-to-G 证据的位点被标记为阴性。RNAseq 的最小深度为 50，WGS 的最小深度为 10。如果每个 A-to-G 变化至少有 3 个 G 支持或显示替换率 > = 1%，则将其视为阳性和阴性候选者。最终使用 REDItools [12, 19] 包中兼容 python3 的 AnnotateTable.py 脚本版本对阳性和阴性候选者进行注释。重复性位点
更高的环境科学课程报告2024
问题2确定哪个部门对每个员工的苏格兰经济做出了最大的贡献，大多数候选人能够通过对数据的心理分析或通过计算来正确识别该行业。问题3（c）（ii）提出为什么在更高密度种植的树木可能更容易受到损害的损害，许多候选人能够表明接触的可能性随密度的增加而增加，但只有一些候选者才能将其与使树木更容易受到损害的方式联系起来。问题4提出为什么删除Rhododendron Ponticum是庄园年度维护计划的一部分，许多候选人能够在补充来源手册中使用这些信息，以暗示为什么是这种情况。问题5（a）计算百分比差异大多数候选者成功计算了该值。