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Axi-Cel 与 Tisa- 的功效和安全性比较...
本研究旨在利用已发表的文献资料分析嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）治疗B细胞淋巴瘤的疗效和安全性。通过搜索常用数据库，收集有关CAR-T治疗B细胞淋巴瘤的文献。对文献进行筛选、质量评估并根据纳入和排除标准提取数据。对合并的文献资料的疗效和安全性进行定量的meta分析。如果数据无法合并，则进行描述性分析。meta分析结果显示，与tisagenlecleucel（tisa-cel）相比，axicabtagene ciloleucel（axi-cel）具有更高的客观缓解率（ORR）和完全缓解率，双方的优势比（OR）均为0.63（95％置信区间[CI]，0.50～0.79），差异具有统计学意义。 axi-cel组的部分缓解率低于tisa-cel组，tisa-cel与axi-cel的OR分别为1.02（95%CI，0.75～1.40），差异无统计学意义。与tisa-cel相比，axi-cel具有更长的无进展生存期和总生存期，axi-cel和tisa-cel的风险比分别为0.70（95%CI，0.62～0.80）和0.71（95%CI，0.61～0.84）。与tisa-cel相比，axi-cel的细胞因子释放综合征（CRS）和免疫效应细胞相关神经毒性综合征（ICANS）的发生率较高，OR分别为3.84（95%CI，2.10～7.03）和4.4（95%CI，2.81～6.91）。 CAR-T细胞疗法是治疗复发/难治性B细胞淋巴瘤的有效方法，Axi-cel较tisa-cel具有更好的ORR和生存优势，但CRS和ICANS发生率高于tisa-cel。
新农民如何改善其企业家表现？基于模糊集的定性比较分析
基于配置理论，本文讨论了影响不同新农民绩效差异的多个并发原因和因果复杂机制。使用模糊设置的定性比较分析方法，将40例CCTV的“ Zhi fu Jing”列作为样本，分析新农民的必要条件，以通过驱虫可变的配置来产生高性能，由人类资本，心理资本，心理资本，企业杂货和企业质量识别率组成。结果表明：（1）高人力资本是新农民产生高创业绩效，缺乏高创业学习以及缺乏高企业家机会识别的必要核心条件，是低创业绩效的核心条件； （2）新农民高创业表现的驾驶机制分为三条路径，新农民低创业绩效的驾驶机制被分为两条路径； （3）抑制新农民表现和促进其绩效的方式是不对称的。
唾液酸官能化的金纳米颗粒，用于敏感和选择性比色测定5-羟色胺
摘要：我们提出了一种受自然复杂机制启发的新型比色方法，能够选择性地确定具有高灵敏度的5-羟色胺。此方法利用了链接到金纳米颗粒（SA-Aunps）的唾液酸（SA）分子的固有结合亲和力。在5-羟色胺结合，sa-aunps骨料和Sa-unps吸光度的特征性红移后，也会发生剧烈的色彩变化（红色至蓝色），即使没有仪器也很容易观察到。提出的方法有效地消除了潜在干扰物种（例如多巴胺，肾上腺素，L-酪氨酸，葡萄糖胺，半乳糖，甘露糖和草酸）的干预措施。缺乏与5-羟色胺相关的与结构相关的前体L- tryptophan的变化，进一步证实了这种方法检测方法的高选择性。比色法具有宽的线性动态范围（0.05 - 1.0μm），检测的低极限（0.02μm）和快速响应时间（5分钟）。该方法的检测极限低于到目前为止报道的其他比色性羟色胺传感器。通过在处理后血浆中采用5-羟色胺回收测定法评估了所提出的方法在生物样品分析中的使用。回收率为90.5％至104.2％，显示出有希望的临床应用潜力。
可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验
近年来，增强学习（RL）已成为一种有力的工具，可在光网络（例如路由和波长分配（RWA）[1]等光网络中解决复杂而染色的优化问题[1]，路由，调制和频谱分配（RMSA）[2]以及虚拟网络嵌入[3]。RL实现的性能效果表明其在现实世界中的应用潜力。但是，与其他机器学习（ML）算法类似，RL模型具有黑盒性质，使它们难以解释。这种特征使RL模型难以信任，因此在实际的光网部署中采用。对于监督的ML模型，Shap（Shapley添加说明）[4]是一种可解释的AI方法，已被广泛采用。Shap是一种基于合作游戏理论的方法，用于量化单个特征对模型决策过程的影响。Shap值提供了对每个功能的相对重要性（影响）的见解，从而估算了它们如何对模型的输出做出贡献。将这种解释性框架应用于传播质量（QOT）预测任务时，已显示出有希望的属性[5]。最近，由于需要解释和使RL模型的决策过程透明的驱动，可解释的RL（XRL）受到了越来越多的关注。在光网络的上下文中，XRL的概念仍然相对尚未探索。先前建议通过反向工程网络状态[6]或网络中资源使用分析（链接）来解释和解释RL模型的决策[1，7]。但是，这些研究并未分析不同特征如何影响RL药物的决策。因此，在光网络背景下，RL代理学到的政策仍然存在一段差距。这至关重要，因为网络运营商需要在其在实际网络中部署之前了解RL学习策略背后的推理。在这项工作中，我们旨在利用Shap（Shapley添加说明）[4]来解释应用于RMSA问题的RL模型的行为。为此，我们提出了一种使用训练有素的RL代理的观察和行动来以有监督的学习方式训练ML模型的方法。由Shap使用所得的ML模型来提取解释。与[2]中的RMSA问题的每个组件分别求解，RL代理解决路由问题，基于路径长度的调制格式选择以及基于第一拟合策略的频谱分配。我们分析了该问题的三种变化，改变了奖励函数和选择RL代理的不可行的动作的可能性。我们特别有兴趣解释重要的网络和LightPath请求特征，该特征导致RL模型拒绝该请求。结果允许我们确定哪些功能和哪些值范围影响RL代理接受或拒绝LightPath请求。我们观察到，通过更改奖励功能，RL策略会更改拒绝请求时所考虑的重要功能。引入了防止RL模型采取不可行的措施的掩码，使功能的重要性更加均匀地分布在不同的路由选项上。我们认为，提出的方法对于增加将在真实网络中部署的RL模型的可信度可能是有价值的。
替代燃料数据中心燃料特性比较
注释 [1] 标准化学式代表理想燃料。某些表值以范围表示，以代表现场遇到的典型燃料变化。 [2] GGE 表值反映了常见汽油基线参考（E0、E10 和吲哚认证燃料）的 Btu 范围。 [3] 必须考虑用于给车辆加油的仪表或分配设备的类型。对于使用科里奥利流量计分配 CNG 的快速加气站，这些流量计测量燃料质量并根据 GGE 报告分配的燃料，应使用磅/GGE 因子。对于按时加气站或使用以立方英尺为单位测量/记录的传统住宅和商业燃气表的其他应用，应使用 CF/GGE 因子。 [4] 请参阅压缩天然气汽油和柴油加仑当量方法，网址为 http://afdc.energy.gov/fuels/equivalency_methodology.html。 [5] E85 是一种高浓度汽油-乙醇混合物，乙醇含量为 51% 至 83%，具体比例取决于地理位置和季节。在寒冷气候下，冬季的乙醇含量较低，以确保车辆能够启动。根据成分，E85 的低热值从 83,950 到 95,450 Btu/加仑不等。[6] 锂离子电池密度为 400 Wh/l，摘自 Linden 和 Reddy 的《电池手册》，第 3 版，麦格劳-希尔出版社，纽约，2002 年。[7] 用于运输时，锂离子能量密度增加了 3.4 倍，以解释电动汽车传动系统相对于内燃机的效率提高。资料来源 (a) NIST 手册 44 – 质量流量计附录 E https://www.nist.gov/file/323701 (b) 第 78 届全国度量衡大会报告，1993 年，NIST 特别出版物 854，第 322-326 页。https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication854.pdf (c) 交通运输中的温室气体、管制排放和能源使用 (GREET) 模型。2023 年。输入燃料规格。阿贡国家实验室。伊利诺伊州芝加哥。 https://greet.es.anl.gov/ (d) R. McCormick 和 K. Moriarty，《生物柴油处理和使用指南 - 第六版》，美国国家可再生能源实验室 (NREL)，2023 年。https://afdc.energy.gov/files/u/publication/biodiesel_handling_use_guide.pdf (e) 美国石油协会 (API)，《醇和醚》，出版物编号 4261，第 3 版。（华盛顿特区，2001 年 6 月），表 2。 (f) 《石油产品调查：车用汽油》，1986 年夏季，1986/1987 年冬季。国家石油和能源研究所。 (g) 美国石油协会 (API)，《醇和醚》，出版物编号 4261，第 3 版。（华盛顿特区，2001 年 6 月），表 B-1。 (h) K. Owen 和 T. Coley。1995 年。《汽车燃料参考书：第二版》。美国汽车工程师协会。宾夕法尼亚州沃伦代尔。https://www.osti.gov/biblio/160564-automotive-fuels-reference- book-second-edition (i) J. Heywood。1988 年。《内燃机基础知识》。麦格劳-希尔公司。纽约。(j) 甲醇研究所。纯甲醇的物理性质。访问于 2024 年 3 月 14 日，网址为 https://www.methanol.org/wp-content/uploads/2016/06/Physical-Properties-of-Pure-Methanol.pdf (k) Foss, Michelle。2012 年。液化天然气安全与保障。经济地质局、杰克逊地球科学学院。德克萨斯大学奥斯汀分校。 (l) 能源信息管理局。“能源使用解释：运输能源使用。” https://www.eia.gov/energyexplained/use-of-energy/transportation.php (m) J. Sheehan、V. Camobreco、J. Duffield、M. Graboski 和 H. Shapouri。1998 年。生物柴油和石油柴油生命周期概述。NREL 和美国能源部 (DOE)。NREL/TP-580-24772。 https://www.nrel.gov/docs/legosti/fy98/24772.pdf (n) M. Wang。2005 年。燃料乙醇对能源和温室气体排放的影响。向 NGCA 可再生燃料论坛发表的演讲。阿贡国家实验室。伊利诺伊州芝加哥。https://www.researchgate.net/publication/228787542_Energy_and_greenhouse_gas_emissions_impacts_of_fuel_ethanol
Rubidium-82和Oxygen-15水心PET的定量和定性比较
PET灌注示踪剂，但是术语“心脏宠物”和“ MBF”通常不参考特定示踪剂。元分析研究也可能包括来自几个示踪剂的数据[4，5]。这并非没有challenges，因为各种示踪剂的药代动力学不同，除了血流外，还可能会使代谢性消耗。因此，解释是依赖示踪剂的，诊断精度可能有所不同。在这项研究中，我们比较了rubidium-82（82 rb）和氧气-15 H 2 O（15 O-水）心肌灌注成像（MPI）的心绞痛患者，已知CAD的CAD范围从轻度到严重的疾病到严重的疾病，并讨论阅读检查中的差异。使用钠E钾转运蛋白通过活性转运从血液中提取最常用的MPI PET的示踪剂82 rb [6]。然而，在中度至高流量速率下显着降低了82 rb的提取，因此需要进行纠正以获得准确的绝对血流值。其他MPI示踪剂包括18个F-氟吡啶兹和13个N-肌电症，它们还具有代谢摄取机制：18 f- f- urpridaz的靶向线粒体蛋白[7]和13 N- ammonia和13 n- ammonia被困在酶的酶谷氨酰胺合成酶[8]中。在82 rb MPI中，假定提取校正[9]是心脏状态的独立，尽管事实上，钠磷酸钠转运蛋白在多种疾病中发生了变化，包括心房智能，缺血，缺血，心脏失败，高血压，低血压/透明/透明/透明/透明，透水疗法和透射率和透射率[10;82 RB MBF在健康的副主持下对15 O水的验证[12，13]，将健康的受试者和partigents与轻度CAD [14]以及健康的受试者和吸烟者相结合[15]。读取82 rb MPI的过程通常涉及以下步骤：（1）使用晚期摄取剂的目视分析区域相对灌注，而无需应用提取校正，
临床实践中使用 Janus 激酶抑制剂和生物抗风湿药物的心血管安全性比较：一项针对瑞典类风湿性关节炎患者的观察性队列研究
摘要目的比较临床实践中用 Janus 激酶抑制剂 (JAKi)、肿瘤坏死因子抑制剂 (TNFi) 或其他生物改良抗风湿药物 (bDMARDs) 治疗的类风湿关节炎 (RA) 中心血管 (CV) 事件的发生率，并通过与瑞典 RA 人群和一般人群进行比较来将这些发现背景化。方法 在 2016 年至 2021 年期间，在瑞典风湿病质量登记册中确定了开始使用 JAKi、TNFi 和非 TNFi bDMARD 的 RA 患者。通过与国家登记册的联系，确定了截至 2022 年的一组 RA 患者、一般人群比较者以及协变量和发生的主要急性心血管事件 (MACE，包括心肌梗死、中风和致命心血管事件)。计算了粗略和年龄-性别标准化率，并使用 TNFi 作为参考，从多变量 Cox 回归模型中估计 HR。结果我们确定了 13 492 名开始使用 JAKi、非 TNFi bDMARD 或 TNFi 治疗的 RA 患者。在 3037 名 JAKi 发起者中，观察到 59 起 MACE 事件。 JAKi（每 100 人年 0.88）和 TNFi（0.91）队列的年龄-性别标准化 MACE 发生率相似。完全调整模型显示，与 TNFi 相比，JAKi（HR=0.71，95% CI 0.51 至 0.99）或非 TNFi bDMARD（HR=0.98；95% CI 0.78 至 1.23）的 MACE 发生率没有增加。我们没有发现自治疗开始以来这种 HR 随时间而变化的证据。在 CV 富集的子集中，我们观察到更高的发生率但 HR 相似。结论正如瑞典目前的临床实践所用，我们没有发现证据表明 RA 中 JAKis 的 CV 风险高于 TNFis。
GalNAc3 结合反义药物与相同序列 2′-O-甲氧乙基修饰反义药物的安全性和耐受性比较：来自 1 期临床试验数据综合评估的结果
三天线 N-乙酰半乳糖胺 (GalNAc 3 ) 簇已证明受体介导的配体结合反义药物摄取的效用，这些药物靶向肝细胞表达的 RNA。GalNAc 3 结合的 2 ¢ - O - 甲氧乙基 (2 ¢ MOE) 修饰的反义寡核苷酸 (ASO) 已证明比未结合形式具有更高的效力，以支持较低剂量获得相同的药理作用。我们利用 Ionis 集成安全数据库比较了四种 GalNAc 3 结合和四种相同序列未结合的 2 ¢ MOE ASO。该评估评估了来自八项随机安慰剂对照剂量范围 1 期研究的数据，涉及 195 名健康志愿者（79 名 GalNAc 3 ASO，24 名安慰剂；71 名 ASO，21 名安慰剂）。两组 ASO 临床实验室测试中未发现异常阈值发生率的安全性信号。但是，与安慰剂相比，未结合 2 ¢ MOE ASO 组高剂量范围内的平均丙氨酸转氨酶水平显著升高。与未结合 ASO 组相比，GalNAc 3 -结合 ASO 组导致局部皮肤反应的皮下注射平均百分比低 30 倍（0.9% vs. 28.6%），未发生流感样反应（0.0% vs. 0.7%）。未结合 ASO 组中的三名受试者（4.2%）停止服药。在健康志愿者的短期临床数据比较中，GalNAc 3 -结合 2 ¢ MOE ASO 的整体安全性和耐受性特征明显改善。
GW2.1基因调节晶粒性状的靶向突变，并诱导大麦的产量损失 在碳化硅上集成石墨烯和MOS2 高级材料处理系统中的传输通道 Calpain活性调节剂：抑制剂和激活剂作为潜在药物LeventeEndreDókus，Mo'Ath Yousef＆ZoltánBánócziPharmaceutics 2020， 对自动化车辆的泳道控制，反馈延迟：非线性分析和实验室实验 在介孔Niwo 4 上支持的电催化剂的设计降低了PT含量 多分散性比（PDR）及其对... 的应用 有问题的社交网络使用中的隐式认知 焊接轮廓对绝缘栅极晶体管（IGBTS）的热参数的影响 多核算方法 polycomb蛋白RYBP在小鼠胚胎干细胞的体外心脏分化过程中激活转录因子plagl1 光控制生物杂交微型机器 量子信息的费米子系统 用TiO 2和Zno 抑制Snagcu焊料合金的Sn晶须生长
谷物宽度和重量2（GW2）是一种E3-泛素连接酶编码基因，对谷物物种中谷物的大小和重量负调节。因此，建议禁用GW2基因活性以提高作物生产率。我们在这里表明，大麦GW2.1同源物的CRISPR/CAS介导的诱变会导致细长谷物的发展和蛋白质含量增加。同时，GW2.1功能的损失引起了由于尖峰数量减少和谷物设置低而引起的明显晶粒屈服不足。我们还表明，GW2.1缺乏作物产量和蛋白质含量引起的相反作用在很大程度上与培养条件无关。这些发现表明大麦GW2.1基因对于产量和晶粒性状之间的优化是必需的。总的来说，我们的数据表明，大麦中GW2.1基因活性的丧失与多效性效应相关，对生成器官的发展以及因此谷物产生产生了负面影响。我们的发现有助于更好地理解谷物的发育以及GW2.1控制大麦的定量和定性遗传改善中控制的UTI。
