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World File Search System尼克
Müller等。 - Aurora -A通过CDK12 1 阻止TRC JAX动物行为系统（JABS） 混合猪中等位基因特异性调节变化的多摩尼克表征1 质膜修复需要Septin细胞骨架 RNA-Seq基因融合检测工具的荟萃分析 量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析 壳聚糖金纳米颗粒基于敏感的视觉检测组氨酸标记的重组蛋白 强化学习和工作记忆系统的双重过程障碍是生理焦虑中学习缺陷的基础 合成PPR蛋白的翻译激活阐明了拟南芥叶绿体中PSBA翻译的控制 在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估 生成人工智能执行基本的结构生物学建模 研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生 动物和机器人建模和模拟框架
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2025年1月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.15.633177 doi：biorxiv preprint
尼克·斯宾塞和汉娜·韦特：“扮演上帝 - MMU e-space
每一章都是对当前人类面临的技术影响问题的微型评估，具有令人印象深刻的细节和强大的外部参考。尽管本书学术风格浓厚，但对于没有该学科背景的外行人来说，这些内容都非常容易理解。所涵盖的问题范围也令人印象深刻，包括许多人会回避的政治问题。本书不仅涵盖心理健康，还涵盖身体健康，Spencer 和 Waite 借鉴了心理学、社会学、神学、哲学，并将它们相互交叉，并与每一章关注的科学相交叉。Waite 在心理学和心理健康方面的背景在整本书中得到了充分运用，这本书是 Theos Think Tank 经常推出的杰出研究的另一个例子。
圣多米尼克天主教堂
这个周末，我们庆祝基督显灵节。“显灵”一词的意思是“显现”，我们的圣经阅读揭示了基督显灵的强大力量。在基督里，上帝向我们显现，以便我们用感恩和心灵转变的礼物来回应。“三王”的故事是这次显灵节的一个精彩而生动的例子。三博士很可能是占星家和魔术师，他们离开家宅、家人和所有熟悉的东西，踏上危险的旅程，寻找应许的救世主。他们在哪里找到了他？在田野里和牧羊人在一起？在被动物包围的马槽里？在圣殿里和西缅和其他犹太神职人员在一起？不。在这些地方，他们都没有遇到圣家。还记得耶稣出生八天后，玛丽和约瑟夫将他带到圣殿，进行犹太人的割礼和命名仪式。那么，在圣殿奉献之后，但在他们绝望地逃往埃及之前，圣家在哪里呢？东方三博士在哪里找到基督？ 圣经
布拉瓦特尼克初创公司
由于大多数药物无法穿过血脑屏障 (BBB)，因此无法到达中枢神经系统 (CNS) 中的靶点。D2B3 决心在药物输送 (D2) 方面取得突破，突破 BBB (B3)。确定 BBB 主开关（一种新型专有内皮靶点）后，可以即插即用的方式输送各种药物。D2B3 通过进入 CNS 实现有效的非专利疗法，并与其他制药公司合作开发临床阶段资产，解决治疗 CNS 疾病的重大未满足需求。该公司致力于克服数十年来阻碍 CNS 药物开发的障碍。
布拉瓦尼克奖 - 面向年轻科学家
Arnaud Vanden Broeck 博士在理解核糖体（负责蛋白质合成的分子机器）如何在人体细胞中组装方面取得了重大进展。尽管核糖体发挥着至关重要的作用，但我们之前对真核核糖体组装的大部分理解都来自对酵母的研究。通过使用基因组编辑和低温电子显微镜 (cryo-EM) 等先进技术，Vanden Broeck 成功绘制了人体细胞中关键组装中间体的结构。他的发现揭示了人类核糖体组装中涉及的独特机制和因素，为这些关键细胞成分的形成方式提供了一个新模型。这项工作填补了我们知识领域的长期空白，并为治疗与核糖体功能障碍相关的癌症和疾病奠定了基础。
纵向多摩尼克免疫分析揭示了年龄 - ...
Qiuyu gong 1 *，Mehul Sharma 1 *，Emma L. Kuan 1，Marla C. Glass 1，Aishwarya Chander 1，Mansi Singh 1，Lucas T. Graybuck 1，Zachary J. Thomson 1，Zachary J. Thomson 1，Christian M. Lafrance 1，Samir Rachid Zaim 1，Samir Rachid Zaim 1，Tao ee E. ，Elisabeth M. Dornisch 1，Erik D. Layton 1，Peter J. Wittig 1，Alexander T. Heubeck 1，Nelson M. Mukuka 1，Julian M. Mukuka 1，Julian Reading 1，Charles R. Roll 1，Veronica Hernandez 1，Vaishnavi Parthavi Parthasarathy 1，Tyanna J.Styanna J.Styanna J.StyannWeiss 1 , Cole G. Phalen 1 , Regina R. Mettey 1 , Kevin J. Lee 1 , John B. Johanneson 1 , Erin K. Kawelo 1 , Jessica Garber 1 , Upaasana Krishnan 1 , Megan Smithmyer 2 , E. John Wherry 4,5 , Laura Vella 5,6 , Sarah E. Henrickson 5,6 , Mackenzie S. Kopp 1 , Adam K. Savage 1 , Lynne A. Becker 1 , Paul Meijer 1 , Ernest M. Coffey 1 , Jorg J. Goronzy 7 , Cate Speake 2 , Thomas F. Bumol 1 , Ananda W. Goldrath 1 , Troy R. Torgerson 1 , Xiao-jun Li 1 , Peter J. Skene 1 **, Jane H. Buckner 3 , Claire E. Gustafson 1 ** 1 Allen Institute for美国华盛顿州西雅图市免疫学2介入免疫学中心，美国华盛顿州西雅图的弗吉尼亚梅森贝纳罗亚研究所
deepdra：使用多摩尼克数据集成与自动编码器进行重新利用
癌症治疗已成为当今世界上最大的挑战之一。使用不同的治疗方法针对癌症；基于药物的治疗结果显示出更好的结果。另一方面，为癌症设计新药是昂贵且耗时的。已经建议使用一些组合方法，例如机器学习和深度学习，以使用药物重新利用来解决这些挑战。尽管有望在重新利用癌症药物和预测反应中采用经典的机器学习方法，但深度学习方法的表现更好。本研究旨在开发一种深入学习模型，该模型可以根据多摩变数据，药物描述符和药物指纹预测癌症药物反应，并根据这些反应促进对药物的重新申请。为了降低多媒体数据的维度，我们使用自动编码器。作为多任务学习模型，自动编码器已连接到MLP。我们使用三个主要数据集对模型进行了广泛的测试：GDSC，CTRP和CCLE确定其功效。在多个实验中，我们的模型总体上优于现有的最新方法。与最先进的模型相比，我们的模型达到了令人印象深刻的AUPRC为0.99。此外，在跨数据库评估中，该模型在GDSC上进行了训练并在CCLE上进行了测试，它超过了先前的三项工作的表现，达到了0.72的AUPRC。总而言之，我们提出了一个深度学习模型，以优于当前有关概括的最新技术。我们的研究强调了高级深度学习的潜力，以提高癌症治疗精度。使用此模型，我们可以评估药物反应并探索药物的重新构成，从而发现新型癌症药物。