博茨瓦纳 - 哈佛健康合作伙伴关系,Gaborone,Botswana(T Mbangiwa PhD,K Lechiile MSC,T Leeme MBBS,N Youssouf PhD,D S Lawrence MBCHB,M Mosepele,M Mosepele,M Mosepele MD,J n jarvis MRCP PhD);巴黎大学的巴斯德研究所,帕里斯特大学,转化真菌学小组,国家deRéférencemycoses mycoses ivasives et Antifongiques,法国巴黎真菌学系(T Mbangiwa,Sturny-LeclèreMSC,T Boyer-Chammard Md,boyer-Chammard Md,ofoer-chammard Md,of o o o lortholary md phd phd phd phd phd phd,prap pr a a a alanio a a alanio pr。南非开普敦大学卫生科学系病理学系传染病与分子医学研究所(T Mbangiwa,J C Hoving Phd,H Mwandumba博士);马拉维 - 韦尔康信托基金会临床研究计划,卡缪祖健康科学大学,马拉维布兰蒂尔(C Kajanga MSC,M Moyo MBBS);法国Ajaccio的中心D'Ajaccio中心传染病和热带医学系(T Boyer-Chammard);南非传染病与分子医学研究所(IDM)的非洲CMM医学真菌学研究部门,南非开普敦(J C Hoving);英国伦敦卫生与热带医学学院传染和热带疾病学院临床研究系,英国伦敦(N Youssouf,D S Lawrence,J N Jarvis教授);利物浦热带医学学校,英国利物浦(H Mwandumba);
“微生物感染和宿主免疫”上的特刊旨在阐明微生物病原体与宿主免疫系统之间的复杂相互作用。本期特刊旨在探索了解微生物感染背后的机制和相应宿主免疫反应的最新进步。我们欢迎原始的研究文章,评论和观点研究各种微生物感染的发病机理,新型治疗策略的发展以及宿主免疫系统在对抗这些感染中的作用。我们鼓励提交,以解决微生物和免疫学方面的基本问题,以及提供与人类健康相关的临床见解的提交问题。通过培养跨学科对话,这一特殊问题努力为微生物感染和宿主免疫的知识不断增长做出贡献。提交将为学术界提供宝贵的贡献,并促进我们对这些相互关联的领域的理解。
•罗伯特·莱昂伯格(Robert Lionberger),博士| ORS | OGD | CDER•LANYAN(LUCY)FANG博士,DQMM副总监| ORS | OGD | CDER•Partha Roy,PhD |生物等效办公室主任(OB)| OGD | CDER•Bhagwant Rege,博士|产品质量评估VI部(DPQA VI)产品质量评估办公室I(OPQA I)| OPQ | CDER•Stella Grosser,PhD |生物识别技术VIII(DBVIII)生物统计局(OB)办公室|转化科学办公室(OTS)| CDER•RAJANIKANTH MADABUSHI,博士| CDER定量医学卓越中心主任(QM COE)临床药理学指导和科学政策办公室副主任(OCP)| OTS | CDER•JD Martha Nguyen |部门主任|政策制定部(DPD)
“ Cell2Fate是一种创新的工具,因为它深入研究了细胞成熟的时间特异性阶段的复杂性,并且在之前尚未实现。较旧的模型倾向于过度简化细胞轨迹的过程,因此,我们很高兴能够共享一个尖端的工具,可以将其应用于新数据集并以更详细,更准确的方式发现发现,” Alexander Aivazidis博士说:“ Alexander Aivazidis博士说:“欧洲分子生物学实验室(EMBL)和以前的Systute sistute sistute sistute sistute sangercome。
财务时间序列是高度非线性的,它们的运动是不可预测的。人工神经网络(ANN)在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见,但它们有几个局限性。烟花算法(FWA)是一种最近开发的元疗法,它受到夜间烟花爆炸现象的启发,它提出了诸如更快的融合,并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN(FWANN)组成的混合模型,用于预测收盘价系列,交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN,GA-基于ANN,基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标,MAPE,NMSE,ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
背景:血管内治疗(EVT)被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而,患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血(ASAH)患者的功能结果较差仍然存在。因此,迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法:我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量,该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列,比为7:3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素,然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能,包括接收器操作特征曲线(AUC-ROC)下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明(SHAP)方法,基于最佳模型的特征可视化分布。结果:总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者,而89(39.4%)的12个月结果较差。年龄(调整或[AOR],1.08; 95%CI:1.03–1.13; P = 0.002),蛛网膜下腔出血体积(AOR,1.02; 95%CI:1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033),神经外神经社会级联盟,Wornurosurgical Societies等级(wfns)(W ffns)(w ffns)(w ffns)(w ffns)(2.03)(aor c)(2.03); 1.05–3.93; p = 0.035)和狩猎级别(AOR,2.36; 95%CI:1.13–4.93; p = 0.022)被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后,开发的预测模型表明,LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842,而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论:LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力,从而增强了临床决策过程。试用注册:Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册,https:// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词:颅内动脉瘤,蛛网膜下腔出血,血管内手术,机器学习,预后
几乎所有细胞类型都能够分泌小细胞外囊泡(SEV),可以通过受体细胞内化,从而用作细胞间通信的车辆。这些囊泡的货物,例如microRNA,圆形RNA,蛋白质和脂质,在正常细胞功能和各种疾病的发病机理中都起着重要作用。糖尿病性肾病(DN)是由糖尿病引起的并发症,预计在2015年至2030年之间将使全球糖尿病人群增加54%,从而导致个人和医疗保健系统的实质性经济负担。Sevs作为有希望的生物标志物,在不同类型的糖尿病肾病(DKD)中表现出不同的机械反应。他们在肾脏损害的早期预测中也具有优势。本文回顾了DKD中SEV的功能机制及其作为治疗靶标和生物标志物的潜力。
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证,该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途,共享,分发和复制,只要您与原始作者提供适当的信誉,并为您提供了符合创造性共识许可的链接,并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
普通的英语摘要背景和研究旨在研究该研究的安全性和可行性,该安全性和可行性是使用患者本身(自体)或已更改以靶向B细胞CD19蛋白的匹配供体(自体)(自体)(同种异体)的安全性和可行性。这种治疗方法将给患有CD19阳性复发性和难治性(难以治疗)B细胞血癌的成年人接受化疗以耗尽其淋巴细胞。主要目标是评估这种治疗的安全性,并记录某些类型癌症的成年人的任何副作用,例如泰国成年人的急性淋巴细胞白血病(ALL)和非霍奇金淋巴瘤(NHL)。此外,研究人员希望证明他们可以在护理点上产生足够的这些修饰的T细胞,以满足所需的治疗标准。