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临床见解和干细胞移植对宪法不匹配修复缺陷的潜在益处：两个兄弟姐妹的病例报告
构成不匹配修复缺乏（CMMRD）综合征是由错配修复基因中的双重突变引起的，是最具侵略性的遗传性癌症综合征之一。本报告介绍了被诊断为CMMRD的两个兄弟的临床课程。第一位患者在三岁半的年龄诊断出患有T细胞淋巴瘤，复发和同步胶质母细胞瘤在七岁半。在化学疗法和神经外科治疗后，进行了造血干细胞移植（HSCT）。第二名患者在两岁半时被诊断为纵隔T细胞淋巴瘤，并在四岁半的年龄复发。他还接受了化学疗法并接受了HSCT。两名患者均表现出CaféAuLait Macules（Calms），CMMRD的常见但非特异性特征，通常与1型神经纤维瘤病（NF1）综合征混淆。这项研究强调了CMMRD综合征，相关癌症的表型以及干细胞移植的潜在益处。先前的报告表明，同种异体HSCT可能会减少随后的血液恶性肿瘤并增加生存率。
数字兄弟姐妹改善自主驾驶测试
基于抽象模拟的测试是确保自动驾驶软件可靠性的重要步骤。实际上，当公司依靠第三方通用类似物（无论是内部还是外包测试）时，测试结果对真正的自动驾驶汽车的普遍性受到威胁。在本文中，我们通过引入数字兄弟姐妹的概念来增强基于仿真的测试，这是一种多用模拟器方法，该方法在多个具有不同技术的通用模拟器上测试给定的自动驾驶汽车，该工具在测试过程中作为合奏集体运作。我们在一个案例研究中的方法举例说明了我们的方法，该案例研究着重于测试自动驾驶汽车的车道保存组件。我们将两个开源模拟器用作数字兄弟姐妹，我们从经验上将这种多模拟器方法与在大量测试用例上的物理缩放自动驾驶汽车的数字双胞胎进行了比较。我们的方法需要以道路点序列的形式为每个单独的模拟器生成和运行测试用例。然后，使用特征图在模拟器之间迁移测试用例，以表征锻炼的驾驶条件。最后，联合预测的失败概率是计算的，并且仅在兄弟姐妹之间达成一致的情况下才报告失败。我们的经验评估表明，数字兄弟姐妹的集合故障预测因子优于每个单独的模拟器，可以预测数字双胞胎的故障。我们讨论了案例研究的发现，并详细介绍了我们的方法如何帮助对自动驾驶软件自动测试感兴趣的研究人员。
阿肯色理工大学兄弟会和姐妹会生活 GPA 报告
% 院长名单委员会 Alpha Gamma Rho ** 3 3.67 3.6 2 66% IFC Alpha Phi Alpha Fraternity, Inc. Nu Alpha 6 2.6 2.83 1 6% NPHC Alpha Sigma Tau Beta Rho 56 3.01 3.25 22 39% CPC Alpha Tau Omega Kappa Nu 24 3.27 3.31 12 50% IFC Delta Zeta Lambda Alpha 62 3.59 3.54 34 55% CPC Kappa Alpha Order Epsilon Zeta 48 2.73 2.98 15 31% IFC Kappa Sigma Omicron Gamma 43 2.96 3.04 15 35% IFC Phi Mu Epsilon Lambda 51 2.89 3.06 17 33% CPC Pi Kappa Alpha Mu Sigma 25 2.84 2.86 6 25% IFC Sigma Iota Alpha, Inc. ATU 7 3.28 3.52 4 57% Sigma Pi Iota Lambda 11 2.59 2.88 2 18% IFC
2024 年春季兄弟会/姐妹会报告
o Delta Sigma Phi — 2023 年春季生效，针对酒精和欺凌行为。 o Sigma Rho — 2023 年秋季生效，针对酒精、社区秩序和违反 RSO 政策行为。 o Alpha Delta Alpha — 2023 年秋季生效，针对酒精、欺凌和违反 RSO 政策行为。 o Beta Sigma Theta — 2024 年春季生效，针对酒精、社区秩序和违反 RSO 政策行为。 o Phi Delta Chi — 2024 年春季生效，针对旁观行为。 o Delta Upsilon — 2024 年春季生效，针对酒精、旁观和违反 RSO 政策行为。 ▪ 目前被开除和/或不隶属于兄弟会和姐妹会：
将您的干细胞捐赠给您的兄弟姐妹
蛋白质称为HLA的蛋白质在您体内的大多数细胞表面上都发现，并且是使您成为个体的遗传标记，例如指纹。您的免疫系统使用这些蛋白质来识别哪些细胞属于您的体内，哪些细胞不属于您的体内。它们还有助于保护您的身体免受细菌和病毒的侵害。这就是为什么与患者和供体之间保持紧密的HLA遗传匹配很重要的原因，因此，供体的免疫系统的可能性较小，供体的免疫系统会攻击患者的细胞（称为GRAFT与宿主疾病或GVHD），或者患者的免疫细胞不会在移植后攻击捐赠的干细胞（称为移植拒绝）。
兄弟姐妹捐赠者 - 手册
我叫Ellie，我是5年前的骨髓捐献者。我的妹妹接受了她的移植时，我已经快11岁了。我非常害怕，紧张，不确定与捐赠骨髓和住院有关的一切。我也有（仍然有！）对针的主要恐惧。，但这根本不错！我可以诚实地说这完全很好。我记得麻醉睡觉，当我醒来时，一切都结束了！这比我预期的要容易得多，医生和护士照顾了我。也是最重要的部分 - 它极大地帮助了我姐姐。我非常感谢我能够捐款。这将是一个了不起且令人难以置信的礼物，只有您才能给出兄弟姐妹，这是您永远感到骄傲的。祝您好运！你会很棒！
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。