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PD-1抑制剂在MSS/PMMR转移性结肠癌中结合放疗和GM-CSF：病例报告 COVID-19中的细胞免疫力以及共同可变免疫差的其他感染 DNA分子在自然界中的应用 谁以及如何，网络驱动的炎症中的DNA传感器 癌症相关的卡希克西亚和潜在治疗策略中的异常脂质代谢 表观遗传改变的巨噬细胞促进了与糖尿病相关的动脉粥样硬化的发展 一种量子知情方法进行健康传播研究的案例
化学性侵犯转移性结直肠癌（MCRC）的患者预后不佳。使用程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）/程序性细胞死亡配体1（PD-L1）抑制剂的应用鼓励改善MCRC微卫星不稳定性高（MSI-H）/不匹配修复维修剂（DMMR）的生存。不幸的是，对于MCRC而言，微卫星稳定（MSS）/优先不匹配修复（PMMR）无效，占MCRC的95％。放射疗法可以通过直接杀死肿瘤细胞并诱导阳性免疫活性来促进局部控制，这可能有助于协同进行免疫疗法。我们介绍了一名先进的MSS/PMMR MCRC患者，该患者在第一线化学疗法，姑息手术和二线化学疗法结合靶向疗法后患有进行性疾病（PD）。然后，患者接受了PD-1抑制剂的疗法，结合了放射疗法和粒细胞 - 巨噬细胞刺激因子（GM-CSF）。根据实体瘤版本1.1（recist1.1）的反应评估标准，该患者在三年后与无进展生存期（PFS）的三重疗法后显示了完全反应（CR），迄今为止已有2年以上的时间。患者除疲劳（1级）外没有其他明显的不良反应。三合一疗法为转移性化学难治性MSS/PMMR MCRC患者提供了有希望的策略。
原始发表论文的引用（记录版本）：Leijon, J., Salar, D., Engstrom, J. et al (2020). 可变可再生能源
本文对海浪能驱动的反渗透进行了分析。市售的海水淡化系统通过 DC/AC 转换器连接到可变 DC 电源，并改变输入电压以模拟可再生能源系统的响应。具体而言，使用了 2015 年肯尼亚基利海的波浪数据。波浪资源变化会导致波浪能转换器的估计功率输出以及波浪能驱动的海水淡化系统的估计淡水产量发生变化。对于基利海，研究了最多三个用于海水淡化的波浪能转换器。此外，还提出了一种包括太阳能和波浪能的混合系统。实验表明，反渗透海水淡化系统可以在低于额定值的功率水平下运行，但淡水流量较低。结论是，波浪能或波浪能与光伏系统相结合，可被视为海水淡化的电源，带或不带电池储存。
通过康普茶微生物合成的细菌纤维素合成，培养基上具有可变成分的营养成分izabela betlej，krzysztof J. krajewski
通过康普茶微生物合成细菌纤维素在培养基上具有可变成分的养分成分Izabela betlej，Krzysztof J. Krajewski木材科学与木材保护系，木材技术学院，生命科学学院，科学科学摘要：细菌性纤维素纤维素合成，由knoboclocha micrororororgans of Nivients of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Animorororororerororerororerororormermismiss o an n a Indivients o and raimor of Animer of An I介绍。本文提出了评估各种蔗糖含量的影响的结果，以及康普茶微生物对合成效率和获得的细菌纤维素质量的生长培养基中各种氮化合物的存在。对获得的研究结果的分析表明，康普茶微生物合成纤维素合成的效率取决于生长培养基中可用的营养的数量和质量。关键词：细菌纤维素，康普茶，碳和氮源从化学的角度引入，细菌纤维素与植物纤维素相同，但是它具有比从植物组织中得出的纤维素更高的特征。首先，它的特征是高纯度，这是由于缺乏木质素和半纤维素，高结晶度，形成任何形状的易感性，高的吸湿性和非常高的机械强度以及高生物学兼容性[5,8,10]。这些功能保证了在各个行业使用细菌纤维素的绝佳机会。细菌纤维素已经成功地用于医学，作为敷料材料或外科植入物，作为生物传感器，以及食品，药房和造纸工业[7]。Fan等。Fan等。在造纸工业中，细菌纤维素主要用于漂白废纸，作为印刷缺陷的填充物[6]。在木工和包装行业中使用纤维素似乎也是潜在的。细菌纤维素是由细菌和酵母菌的大量微生物合成的。在纤维化微生物中，属于属的生物体：乙酰杆菌，动杆菌，achromobacter，achromobacter，agrobacterium，agrobacterium，psedomonas和sarcina [1]。这些微生物经常以企业化，生物膜的形式出现，通常被描述为“ Scoby”。尽管有许多独特的物理化学特征和非常有前途的应用观点，但在大规模上使用细菌纤维素会带来一些困难。这主要是由于生产成本仍然很高，生产率较低。高产量的合成产量不仅取决于培养方法，这与营养物质的可用性有关，还取决于微生物的动态相互作用。个体菌株的营养需求差异很大。Ramana和Singh [9]发现，乙型杆菌开发的最佳碳源，Nust4.1菌株，是葡萄糖，微生物和纤维素合成的生长进一步增加了，在存在硫酸钠的存在下，乙型甲基菌的生长，BRC菌株的生长，是乙醇，是乙醇的其他动态，是其他动态的。使用可变来源的碳和氮来对纤维素合成效率进行评估。[3]评估了底物上细菌纤维素的合成和质量，并增加了食品工业的废物。在这项工作中，尝试使用三种类型的培养基来评估通过包含的微生物菌株来评估细菌纤维素合成的效率，这些培养基的含量和氮源的可用性不同。
使用卷积网络学习条件可变形模板
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架，该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中，模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的，这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点，大多数方法为整个图像群体计算单个模板，或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中，我们提出了一个概率模型和有效的学习策略，该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板，并与一个神经网络联合使用，该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性，特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用，或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取，网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。
经理的宪章|人工智能和可变收入
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冰流的可变性和气候链接
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公里规模的趋势，可变性和亚得里亚海远处气候的极端（RCP 8.5，2070 - 2100）
由于地形驱动的动力学在（次）公里（例如Bora风）和复杂的海洋测深的测定法上引起的，其中包括许多通道，凹陷和山脊，在半封闭的Adriatic区域内的大气 - 海洋动力学在可用的环境区域模型中无法很好地复制。因此，特定开发了亚得里亚海和海岸（Adrisc）公里大气层模型，以准确评估历史（1987-2017）和远处（2070-2100）条件下的亚得里亚海气候危害。在这项研究中，我们分析了气候变化对预计的亚得利亚趋势，可变性和极端事件的影响。在大气中，我们的结果主要遵循已经发表的文献：强烈的土地对比，干旱增加和极端的降雨事件以及沿海地区的风速下降。在海洋中，表面和中等温度的强度和恒定升高与盐度降低有关，除非夏季盐度在沿海地区上升的表面。在底部和海洋循环中，我们的结果表现出强烈的对比。在沿海地区，底温度上升，底部盐度的速度降低了，而当前速度的变化可以忽略不计。在亚得里亚海最深的部分，负底温度趋势会导致比表面慢2.5°C慢，而底部盐度增加。此外，洋流在表面和中间层中加速，但在底部减速。这些海洋的结果表明，北部亚得里亚海中茂密的水的形成减少，南部亚得里亚海气旋回旋的强化和收缩，以及在代码深处的最深部分的垂直地层加强可能与亚种式水水和亚法利亚水平的变化相关的垂直地层。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响，这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作，旨在实施政策和适应计划，以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响，这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作，旨在实施政策和适应计划，以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。
Jason M. Eisner-约翰·霍普金斯计算机科学可鲁棒分析的神经纹理可变形网格 -
人类的视野比在分布外情景下表现出的鲁棒性更高。它已经通过逐个合成的分析来猜想这种鲁棒性益处。我们的论文通过通过渲染和能力算法在神经特征上进行近似分析，以一致的方式制定三重视觉任务。在这项工作中，我们引入了神经丝线可变形的网格（NTDM），该网格涉及具有变形几何形状的OBJECT模型，该模型允许对摄像机参数和对象几何形状进行优化。可变形的网格被参数化为神经场，并被全表面神经纹理图所覆盖，该图被训练以具有空间歧视性。在推断过程中，我们使用可区分渲染来最大程度地重建目标特征映射，从而提取测试图像的特征图，然后对模型的3D姿势和形状参数进行优化。我们表明，在现实世界图像，甚至在挑战分布外情景（例如闭塞和主要转变）上进行评估时，我们的分析比传统的神经网络更强大。在经常性能测试测试时，我们的算法与标准算法具有竞争力。