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通过基于工程化套索肽的强效和选择性双重 αvβ6/8 抑制剂克服免疫检查点抑制剂耐药性
肿瘤微环境 (TME) 中的整合素 v 6 和 v 8 已被证实能激活免疫抑制 TGF- ，这是一系列肿瘤对免疫检查点抑制剂产生耐药性的重要机制。在本研究中，我们展示了套索肽作为设计新疗法的多功能支架的效用。通过结合表位扫描、计算设计和定向进化，设计了一系列高效且选择性的双重 v 6/8 抑制剂。几种类似物，如套索肽 36 和 47 ，已被充分表征，并报告了物理化学、体外药理学和体内数据。套索肽 47 是 36 的一种半衰期延长衍生物，与检查点抑制剂联合使用时，已被证实可强烈增强小鼠抗 mPD-1 耐药肿瘤的敏感性。研究表明，47/抗 mPD-1 组合可在三阴性乳腺癌和卵巢癌小鼠模型中阻止肿瘤生长并使肿瘤消退。因此，TME 中表达的 v 6/8 整合素的双重抑制代表了一种有前途的肿瘤特异性策略，可克服 TGF- 驱动的耐药性并增强免疫检查点抑制剂的抗肿瘤功效。_________________________________________________
GLMNETR：放松的套索和其他机器学习模型的嵌套交叉验证
说明交叉验证的放松套索，人工神经网络（ANN），渐变机（'xgboost'），随机森林（'Randomforestsrc'），倾斜随机（'aorsf'），递归分区（'rpart'）或步骤WISE WISE RECLISTION模型。交叉阀排出样品（导致嵌套交叉验证），或使用Bootstrap排除外部样品来评估和比较这些模型之间的性能与表格或图形均值预示的结果。校准图也可以是基于（外部嵌套）交叉验证的（外部嵌套）或引导程序（从包中）样本的。对于某些数据集，例如，当设计矩阵不完全排名时，“ glm-net”可能会在拟合轻松的Lasso模型时具有很长的运行时间，这是从我们的经验中，当我们的经验与许多预测变量和许多患者一起将COX模型拟合到数据时，这使得很难从Glmnet（）或Cv.glmnet（）中获得解决方案。调用glmnet（）和cv.glmnet（）时，我们可以通过“路径= true”选项来纠正这一点。在glmnetr包中，路径= true的方法默认情况下是按照。When fitting not a relaxed lasso model but an elastic-net model, then the R- packages 'nestedcv' < https: //cran.r-project.org/package=nestedcv >, 'glmnetSE' < https://cran.r-project.org/ package=glmnetSE > or others may provide greater functionality when performing a nested CV.
野马套索 - MyNavyHR
我提到春天给万物带来了新的生机，因为这是再次为评估委员会做准备的季节。当地野马协会开始重组并传播信息，而路演则前往分享社区健康简报。这些努力都落在了那些在我们社区中扮演重要角色的人的肩上，我鼓励每个人都参与进来。看到当地活动的传单和公告真是太棒了；我们感谢那些已经参与其中的人的不懈努力，并希望你们中有更多人能自愿参与。我们都需要采取这些措施来支持我们的计划。社区活动对与会者来说是无价的，此外，它们还使许多申请人能够开始建立专业的指导关系。永远不要低估你作为野马每天的影响力。我们的行动是由我们周围的人来衡量的，所以我们必须成为我们被选中的专业人士。由于法定服务年限，我们将在未来几年失去很多 O6/O5 和 W5；新兴领导者必须开始承担这些角色。现在比以往任何时候都更重要的是参与其中。您无需成为 Mustang Association 的付费会员，即可参与社区招募活动以寻求帮助。走出去，传播信息；寻找有潜力的人并指导他们。您的努力可能会改变某人的生活和事业，因此请成为其他人找到我们社区之路所需的游戏规则改变者。
基于相对小波包熵脑网络和改进的套索
运动成像（MI）脑电图（EEG）信号具有较低的信噪比，这在特征提取和具有高分类精度的特征选择方面带来了挑战。在这项研究中，我们提出了一种方法，该方法将改进的套索与缓解f结合起来，以提取小波数据包熵特征和大脑功能网络的拓扑特征。用于信号降解和通道过滤，根据r 2映射对原始MI EEG进行过滤，然后使用小波软阈值和一对一的多级多级得分公共空间模式算法。随后，提取了大脑网络的相对小波数据包熵和相应的拓扑特征。在特征融合后，杂种类和浮雕法被应用用于特征选择，然后分别是三个分类器和一个集合分类器。实验是在两个公共脑电图数据集（BCI竞争III数据集IIIA和BCI竞争IIA IIA）上进行的，以验证此提出的方法。结果表明，大脑网络拓扑特征和特征选择方法可以更有效地保留脑电图的信息并降低计算复杂性，并且两个公共数据集的平均分类精度均高于90％。因此，该算法适用于MI-BCI，并且在康复和其他领域具有潜在的应用。