XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图兹拉
图S1
（a）使用SUP-B15 Cas9单克隆，SGRNA库的慢病毒转导效率。（b）使用KOPN-8 CAS9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品中SGRNA读数的分布。（c）使用SUP-B15 Cas9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品中SGRNA读数的分布。（d）使用KOPN-8 CAS9单个克隆在CRISPR屏幕上收集的NGS样品的PCA分析。（E）使用SUP-B15 Cas9单个克隆在CRISPR屏幕的“初始”和“最终”点收集的NGS样品的PCA分析。（f）使用KOPN-8 CAS9单个克隆，针对CRISPR屏幕中36个RNA和DNA甲基化机械基因的SGRNA的CRISPR得分。CRISPR得分已针对阴性对照SGRNA的平均得分进行标准化（设置为0.0）。（g）使用SUP-B15 Cas9单克隆，针对CRISPR筛选中36个RNA和DNA甲基化机械基因的SGRNA的CRISPR得分。CRISPR得分已针对阴性对照SGRNA的平均得分进行标准化（设置为0.0）。（h）在KOPN-8 CAS9克隆＃2中靶向Znf217的25个SGRNA的计数。（i）读取针对SUP-B15 Cas9克隆＃1中Znf217的25个SGRNA的计数。（j）读取25个针对Znf217的SGRNA的计数，SUP-B15 Cas9克隆＃2。（k）ZnF217在不同的B-ALL亚型和健康的骨髓中的表达。Znf217表达数据来自白血病（MILE）研究的微阵列创新（登录GSE13159）。n = 70，MLL-R; BCR-ABL1 n = 122; n = 237，类似于bcr- abl1； n = 40用于高二倍体； TCF3-PBx1的n = 36; ETV6-RUNX1的n = 58; n = 73用于健康的BM。使用两尾t检验计算p值。** p <0.01; *** p <0.001。
POPA 2018 年夏季 - 皮拉图斯飞机拥有者和飞行员协会
今年有不少新参展商。其中包括 Lance Toland Associates、Falcon Insurance Agency、AOPA Finance、Spencer Aircraft Supply、Hardy Aviation Insurance、Million Air Houston、Ice Shield De-Icing Systems、Fargo Jet Center、Hutchinson Aerospace、Flightdocs 和 Leading Edge Technologies。感谢这些公司为我们的会员带来新产品。其他供应商包括 Airtext、ForeFlight、Gogo Business Aviation、Finnof Aviation Products、Innovative Solutions & Support、Honeywell Aerospace、LoPresti Aviation、Concorde Battery、Covington Aircraft Engines、Air Journey、Advocate Consulting Legal Group、Camp Systems、Dallas Airmotive、Jeppesen、Garmin、Hartzell Propeller、Aircraft Lighting International、Secureaplane Technologies、UTC Aerospace 和 Pratt & Whitney。提供飞行员培训服务的供应商包括 FlightSafety, Inc.、Simcom Aviation Training 和 Aviation Training Management。再次感谢大家
高风险的非分泌多发性骨髓瘤，对基于达拉图单抗的化学疗法的反应差
多发性骨髓瘤是浆细胞的恶性肿瘤。它代表血液系统恶性肿瘤的17％，估计五年生存率为61％[1]。病例通常在65至74岁之间诊断[2]。多发性骨髓瘤细胞浸润到器官系统或器官中异常蛋白质沉积后，多发性骨髓瘤的症状出现。从经典上讲，症状被描述为高钙血症，肾功能障碍，贫血和骨痛（CRAB）。多发性骨髓瘤患者的血清和尿液蛋白电泳中有M蛋白峰值，代表骨髓瘤细胞异常增加的蛋白质分泌。但是，在非分泌多发性骨髓瘤（NSMM）中，看不到经典的尖峰，从而使诊断更加困难。NSMM约占所有骨髓瘤病例的3％。在骨髓研究中，血浆细胞升高证实了多发性骨髓瘤。治疗是诱导化疗，有或没有自体干细胞移植，然后进行维持化疗。该案例强调了在对标准治疗方案反应不佳的情况下，NSMM诊断和管理的挑战。
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
