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2021/22 邓多克理工学院 DCU-DkIT ...
1 简介和背景 DCU 旨在促进和发展大学各个方面的质量保证和改进的广泛方法。该框架源自《大学法》（1997 年）中所体现的质量保证和质量改进精神，该法是整个爱尔兰大学部门质量的立法基础，以及《资格和质量保证（教育和培训）法 2012》。DCU 的质量审查流程进一步符合欧洲高等教育区 (ESG) 的质量保证标准和指南以及爱尔兰资格和质量 (QQI) 发布的指南。本报告介绍了同行评审小组于 2022 年 2 月 23 日至 25 日访问邓多克理工学院 DCU-DkIT 研究生院研究生研究课程后进行的质量审查结果。
海洋克拉多克兰，伊娃·诺德曼尼（Evadne Nordmanni）和copepod acartia clausi的基因表达和表观遗传反应，以升高CO2
fi g u r e 5在a中的DNA甲基化分析。clausi和e。Nordmanni（A和B）。火山地块显示出对OA暴露的反应性差异和高甲基化的甲基化区域。P CO 2（900 ppm）和对照之间的甲基化差异（X轴）针对Q值（Y轴）绘制。 Q值为0.05，用作差异甲基化分析中的统计截止。 每个绿色和红色斑点分别代表一个具有统计学意义的低甲基化区域。 （c）确认响应于p Co 2（900 ppm）的差异甲基化区域。 clausi。 棒棒糖图显示了P CO 2（900 ppm）和对照之间甲基化状态的差异。 每行代表一个测序的克隆。 每个Lollipop代表一个CPG二核苷酸。 填充和开放的圆圈分别表示甲基化和未甲基化位点。 模棱两可的站点以灰色表示P CO 2（900 ppm）和对照之间的甲基化差异（X轴）针对Q值（Y轴）绘制。Q值为0.05，用作差异甲基化分析中的统计截止。每个绿色和红色斑点分别代表一个具有统计学意义的低甲基化区域。（c）确认响应于p Co 2（900 ppm）的差异甲基化区域。clausi。棒棒糖图显示了P CO 2（900 ppm）和对照之间甲基化状态的差异。每行代表一个测序的克隆。每个Lollipop代表一个CPG二核苷酸。填充和开放的圆圈分别表示甲基化和未甲基化位点。模棱两可的站点以灰色表示
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
通过新型 KRAS Switch-II 口袋突变和多克隆变异（以 RAS–MAPK 再激活为中心）获得对 KRASG12C 抑制的临床获得性耐药性
摘要 突变选择性 KRAS G12C 抑制剂，例如 MRTX849 (adagrasib) 和 AMG 510 (sotorasib)，已证明对 KRAS G12C 突变癌症（包括非小细胞肺癌 (NSCLC)）有效。然而，临床获得性耐药 KRAS G12C 抑制剂的潜在机制仍未确定。为了开始定义获得性耐药的机制谱，我们描述了一名患有 KRAS G12C NSCLC 的患者，该患者对 MRTX849 产生了多克隆获得性耐药，在四个基因（KRAS、NRAS、BRAF、MAP2K1）的连续无细胞 DNA 中出现了 10 种异质性耐药性改变，所有这些改变都汇聚在一起重新激活 RAS-MAPK 信号传导。值得注意的是，研究人员发现一种新的 KRAS Y96D 突变会影响 MRTX849 和其他非活性状态抑制剂结合的 switch-II 口袋，这种突变会干扰关键的蛋白质-药物相互作用，并在工程化和患者衍生的 KRAS G12C 癌症模型中产生对这些抑制剂的耐药性。有趣的是，一种功能独特的新型三重复合物 KRAS G12C 活性状态抑制剂 RM-018 保留了结合和抑制 KRAS G12C/Y96D 的能力，并且可以克服耐药性。
多克隆HIV-1异源中和抗体的疫苗诱导进化游戏理论对理解和治疗癌症的贡献
数学系，维也纳，维也纳，奥地利，奥地利b维也纳人口遗传学研究生院，维也纳，奥地利C c分子癌研究系，荷兰大学乌得勒支utrecht大学医学中心，荷兰utrecht，荷兰D数据综合数学肿瘤学系，H。
COVID-19的早期影响对几内亚主要抗原疫苗覆盖率的早期影响：对国家免疫覆盖范围中断的时间序列的分析 COVID-19的中期情景与免疫不确定性和慢性病的关系 流感疫苗接种对受过训练的免疫的影响 Echo Chambers作为社会流行病学网络中广泛疫苗的预警信号 通过针对大脑的硫磺区域的靶向刺激来诱发高度局灶性感知以进行感觉恢复 COVID-19在IBM量子计算机上检测带有经典量词转移学习 和中等收入国家 模型的COVID-19-19 阿立哌唑作为通过基因组分析确定的Covid-19的候选治疗 多克隆HIV-1异源中和抗体的疫苗诱导 进化游戏理论对理解和治疗癌症的贡献
bcg（bacillus calmette -guérin）; OPV（口服脊髓灰质炎疫苗）； DTP-HEPB-HIB（百日咳白喉dipussis / hepatitis b / haemophilus haemophilus actionza）; MMR（麻疹，腮腺炎和风疹疫苗）； AAV（抗氨基疫苗）； IPV（可注射脊髓灰质炎疫苗）； TD（破伤风，白喉疫苗）； TD2 +（TD2，TD3，TD4和TD5的累积）统计分析计划对用于疫苗接种的主要抗原的覆盖范围描述了
纳米孔测序作为一个可扩展的，具有成本效益的平台，用于分析临床T细胞疗法后多克隆矢量整合位点
基因修饰细胞中载体整合位点的抽象背景分析可以提供有关克隆性和对附近基因的潜在生物学影响的关键信息。当前的短阅读下一代测序方法需要专门的仪器和大批量运行。方法，我们使用纳米孔测序分析了由γ逆转录病毒载体转导的T细胞的矢量积分位点，SFG.ICASP9.2A。δCD19。DNA限制酶，用两个6个切割者NCOI和BSPHI消化；以及通过逆PCR或盒式连接PCR扩增的侧翼基因组DNA。嵌套PCR和条形码后，在牛津纳米孔平台上测序了扩增子。读取被过滤以质量，修剪和对齐。自定义工具的开发用于群集读取并合并重叠簇。结果逆PCR和盒式连接PCR都可以成功扩增侧翼基因组DNA，盒式连接PCR显示出较小的偏差。480万原始读数分为12,186个集群和6410个克隆。3'长末端重复（LTR） - 基因组连接可以在5-核苷酸跨度内解决大多数簇，并且在一个核苷酸跨度内，用于≥5个读取的簇。插入位点的染色体分布及其对接近转录起始位点的区域的偏爱与先前的γ逆转录病毒载体整合体的报告一致，该报告通过短阅读的下一代测序分析。结论我们的研究表明，使用纳米孔测序来绘制多克隆矢量积分位点是可行的。该测定是可扩展的，需要最低资本，这共同实现了具有成本效益和及时的分析。需要进一步的细化来减少扩增偏置并改善单核苷酸分辨率。
抗L。单核细胞增生多克隆抗体（DPAB1424）
[4]。Gao Y等。 喀里哌嗪具有抗胰植物特性，并干扰了多巴胺D2受体β-arrest蛋白相互作用。 Pharmacol Res Perspect。 2015Gao Y等。喀里哌嗪具有抗胰植物特性，并干扰了多巴胺D2受体β-arrest蛋白相互作用。Pharmacol Res Perspect。2015