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Graphsynergy：网络启发的反癌药物组合预测的深度学习模型
图2。鉴于药物CombDB数据集上的不同药物，细胞系和组织的预测性能。 A. 药物和细胞系的预测性能的分布。 x轴表示ROC -AUC的值。 y轴表示相应的ROC -AUC值的频率。 B. 及其相应的ROC-AUC值的药物和细胞系相关蛋白质的数量分布。 C.药物和细胞系的平均蛋白质平均程度及其相应的ROC-AUC值的分布。 在B.和C.中，这些线是带有灰色阴影的插入线，表示拟合误差。 D.所有细胞系的ROC-AUC值的组织特异性分布。鉴于药物CombDB数据集上的不同药物，细胞系和组织的预测性能。A.药物和细胞系的预测性能的分布。x轴表示ROC -AUC的值。y轴表示相应的ROC -AUC值的频率。B.及其相应的ROC-AUC值的药物和细胞系相关蛋白质的数量分布。C.药物和细胞系的平均蛋白质平均程度及其相应的ROC-AUC值的分布。在B.和C.中，这些线是带有灰色阴影的插入线，表示拟合误差。D.所有细胞系的ROC-AUC值的组织特异性分布。
线腕管释放 - 临床确定和指示 - 美国退伍军人事务部
线腕管释放（TCTR）是用于治疗CTS的最小侵入性程序。使用局部麻醉和超声指导，通过韧带周围的两次小点插入线，并用线伸出韧带，以释放中位神经的陷阱。没有切开切口，只使用超声指导将针头和螺纹定位以切割韧带的指导，在手腕和手掌处插入针。该技术旨在减少软组织创伤并实现更快的恢复时间。TCTR的潜在挑战之一是难以使手和手腕内的基本解剖结构可视化，这可能会导致对组织和神经的意外损害。当前的研究表明，使用超声引导图像执行此程序需要练习，因为临床医生有学习曲线。
支持
图S4。TB-WSE 2中电阻率ρ的温度依赖性。（a）电阻率ρ是归一化载体密度N/N S的函数，在4.1°TB-WSE 2设备中，V tg的温度t和温度t的函数。VHS的电阻率显示出与主文本中设备相似的正温度依赖性。（B）ρ。这些曲线有抵消，以清晰。黑线是插入线。（c）电阻率ρ是归一化载体密度N/N S的函数，V tg的温度t为-10。8 V在5.7°TB-WSE 2中。 （d）ρ在t曲线的v Tg处与-10的t曲线图。 8 V在5.7°TB-WSE 2中的不同归一化载体密度下。 每个曲线对应于具有相同颜色的插图中的一个点。 这些曲线被抵消为了清晰。 当我们从较高（下）掺杂接近VHS时，ρ的温度依赖性从费米 - 液体行为变化，t 2与t线性行为有关。8 V在5.7°TB-WSE 2中。（d）ρ在t曲线的v Tg处与-10的t曲线图。8 V在5.7°TB-WSE 2中的不同归一化载体密度下。每个曲线对应于具有相同颜色的插图中的一个点。这些曲线被抵消为了清晰。当我们从较高（下）掺杂接近VHS时，ρ的温度依赖性从费米 - 液体行为变化，t 2与t线性行为有关。