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成纤维细胞激活蛋白α指导的成像和孤立纤维肿瘤的治疗
使用人类表皮生长因子受体2（HER2） - 结合示踪剂68 ga标记的Z HER2：2891-CYS-MMA-DOTA（[[68 GA] GA-ABY-025）被证明可以反射由免疫组织化学和在现场造型的乳腺癌（MBC）（MBC）中的HER2状态。这项单中心开放标签II期研究研究了[68 GA] GA-ABY-025摄取如何对应于新辅助化学疗法和MBC的原发性乳腺癌（PBC）的活检结果和早期治疗反应。方法：包括40例已知阳性HER2状态的患者：19具有PBC，21例MBC（中位数为3例治疗）。[68 GA] GA-ABY-025 PET/CT，[18 F] F-FDG PET/CT和来自靶向病变的核心针头活检在基线时进行。[18 F] F -FDG PET/CT在2个循环后重复，以计算肿瘤病变糖酵解的方向变化（D -TLG）。在每位患者的所有3次扫描中评估了最大的病变（最多5个）。来自[68 GA] GA-ABY-025 PET/CT的SUV与接收器操作特征分析与活检的HER2状态和D -TLG相对。结果：试验活检是31例患者的HER2阳性，6例患者的HER2阴性，以及3例患者的HER2阳性。[68 GA] Ga-aby-025 PET/CT截止SUV最大为6.0，预测D -TLG低于2 25％的D-TLG，敏感性为86％，在软组织病变中（曲线下的面积为0.74 [95％CI，0.67 - 0.82 –0.82]; P 5 0.001）。与HER2状态相比，该截止值在40例患者中有12例导致临床相关的不一致发现。代谢反应在复发性疾病中减弱。Metabolic response ( D -TLG) was more pronounced in PBC ( 2 71% [95% CI, 2 58% to 2 83%]; P , 0.0001) than in MBC ( 2 27% [95% CI, 2 16% to 2 38%]; P , 0.0001), but [ 68 Ga]Ga-ABY-025 SUV max was similar in both with a mean SUV max of 9.8 （95％CI，6.3 - 13.3）和13.9（95％CI，10.5 - 17.2）（p 5 0.10）。在多元分析中，全局D-TLG与先前治疗的数量（P 5 0.0004）呈正相关，并且与[68 GA] GA-ABY-025 PET/CT SUV SUV Max（P 5 0.018）呈负相关，但与HER2状态无关（P 5 0.09）。结论：[68 Ga-aby-025 PET/CT预测对HER2阳性乳腺癌中HER2靶向疗法的早期元反应。
春季2025年：统计专业注册通讯
班级出勤政策预计每个学生都会在所有课程中出席。请小心确保您不会同时参加课程。https://kb.wisc.edu/ls/page.php?id=24628统计学主要课程优先访问统计专业的许多课程，这些课程由统计学教授，统计学专业的优先级访问到11月25日。这是为了帮助确保声明的统计数据，数据科学，数学：用于统计分析和风险评估的数学，统计证书或统计博士学位未成年人获得首次访问。，鉴于我们不能保证在11月25日以后将提供席位的学生人数，因此您必须在尽可能接近入学预约时间的课程中注册课程非常重要。，我们将尽最大努力从等待名单中容纳尽可能多的学生。出于这个原因，我们要求您不要在STAT大型课程中过度注册。这样做确实会导致您的同龄人无法获得他们毕业所需的课程。Students not yet declared in Statistics who intend to be should follow the declaration steps outlined on our webpage ( https://stat.wisc.edu/undergraduate-statistics-major/ ) Statistics 333 and 340 We have noticed a number of students enrolling in both STAT 340 Introduction to Data Modeling II and STAT 333 Applied Regression.请注意，这些被认为是同等的课程，只有一个或另一个将计入您的统计专业，而不是两者兼而有之。如果您已经完成了STAT 340或333，请不要参加其他课程。统计学专业的选修课程于2025年春季统计局计划提供以下统计专业选修课（统计局教授）请注意，如果您试图参加除了下面列出的课程以外的其他部分，则您将没有许可，因为这些部分是针对其他统计计划中的学生的。核心选举统计数据304（LEC 003）：统计数据II Statics 305（LEC 003）：统计数据III Station 351（LEC 001）的R r for Statistical in III STAT 351（LEC 001）：入门非参数统计统计数据405（LEC 001）（LEC 001）：数据科学项目Station 436（LEC 001）（LEC 001）：统计数据量00和统计数据可视化3和451（LEC）451（LEC 001）（LEC 001）（LEC 001）分类统计数据453（LEC 001）：深度学习和生成模型统计统计量表456（LEC 001）：应用的多元分析统计统计统计统计统计统计统计统计统计统计统计统计统计信息479（LEC 001）：概率图形模型和现代概率AI概率AI简介概率图形模型介绍概率图形模型和概率AI的核心AI介绍了核心概念的概念和实践概念，并介绍了对不合理的技能的介绍。您将学习如何与贝叶斯网络，马尔可夫网络和深层生成模型建立和合作。该课程专为Python的概率和熟悉度编程背景扎实的学生而设计。应用程序将集中于包括生物信息学（例如基因调节网络），医疗保健（例如预测建模）和财务（例如风险分析）在内的领域。还有其他部门教授的其他课程，这些课程计入领域或核心选修课要求
2022-23 年度研究评审研讨会 XIV ...
目录 页码 ii 人员 iii 摘要 1 水稻研究中的统计方法 1 BRRI 品种的稳定性分析 6 多性状稳定性指数 (MTSI) 的动态变化，用于识别孟加拉国三个水稻生长季节最稳定的基因型 12 通过调整水分含量进行水稻产量估算的比较研究 14 识别影响气候参数和孟加拉国季节性干旱预测的最佳模型：机器学习算法的应用 22 BRRI 品种的多元分析 22 BRRI 品种的基因型 × 环境相互作用 25 水稻和水稻相关数据库 25 水稻和相关数据库的维护 28 农业气象学和作物模型 28 最大限度地减少农业微气候风险因素，最大限度地实现孟加拉国可持续水稻生产 29 地理信息系统 (GIS) 在水稻研究中的应用 29 BRRI 适宜性 (土壤) 制图dhan96-99 30 温度（最高和最低）和降雨量的气候制图 31 孟加拉国分季节稻米种植区制图 32 孟加拉国预测气候因素（2050 年）地图 34 各种种植模式的适宜性制图 35 使用遥感数据和机器学习方法描绘孟加拉国沿海地区稻米种植面积的变化 38 通过培训进行能力建设 38 实验数据分析培训计划 39 多元数据分析培训计划 40 计算机编程、软件开发和数字化 40 开发 Web 应用程序以计算 BRRI 稳定性模型的稳定性指数 41 为 BBRI 开发的管理信息系统（MIS）平台 41 BRRI 的数字化预算管理系统 42 BRRI 的数字化配额管理系统 43 BRRI 的数字化薪酬管理系统 44 BRRI 的数字化劳动力管理系统 45 数字化事假申请系统46 信息和通信技术 (ICT) 46 孟加拉国水稻品种智能分析 47 新版水稻知识库 (RKB) 移动应用程序 48 BRRI 通过人工智能 (AI) 技术进行基于传感器的水稻病虫害管理 49 为 BRRI 开发新网站 50 加强 BRRI 的网络安全系统 51 BRRI 的 BRRI Alapon 电话簿移动应用程序 52 BRRI 的车辆申请管理系统 52 针对创新、服务流程简化 (SPS) 和电子通知管理的培训，以提高 BRRI 员工的能力 53 BRRI 稻米医生移动和 Web 应用程序 54 BRRI 的 BRKB 网站管理 55 BRKB 网站的动态视图连接系统、孟加拉语搜索系统和内部横幅系统 56 BRRI Web 邮件和群发邮件 57 为 BRRI Web 邮件和群发邮件开发安全系统 57 BRRI 的在线申请系统 58 BRRI 的电子通知系统59 BRRI 区域站 (R/S) 的 LAN 和互联网连接 60 BRRI 门户网站管理 61 BRRI 局域网和互联网连接的管理 61 BRRI 网络更新，维护和扩展 62 BRRI 个人数据表数据库 63 BRRI 视频会议系统 64 & 65 BRRI 新版管理信息系统 (MIS)；水稻病虫害防治角 66 & 67 BRRI 遗产；ICT 单元的支持服务