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摩斯特拉克 - 运动传感器轨道控制
▪除了瑞士时机批准的提供或类型外，切勿使用任何其他充电器。这可能会破坏电池，造成单位损坏，并可能导致火灾或/和电击引起的人身伤害。▪切勿通过打破地面销或使用不适当的延长线或适配器来绕过电源线接地线。▪切勿将电源线插入交流电源，直到您确保所有安装，电缆和电源水平都适当，并且已遵循本手册中的适用过程。▪保护设备免受飞溅，雨水和过多的阳光。▪如果设备损坏或不安全，切勿使用该设备。▪验证电源分配的选择。▪验证评级板上引用的电压与您的电压相同。仅将设备连接到具有保护地球的电源插座。使用不正确连接的使用无效保修。▪无需事先通知即可随时修改此程序。▪请勿打开案件；里面没有什么需要维修的。尽管如此，如果必须打开案件，则必须要求一些合格的人员。在打开案件之前，必须断开电源电缆。▪在运输所有瑞士正时设备期间，用可重复使用的箱子运送，应始终使用上述案件。必须限制损害，例如在运输过程中对单位造成的冲击或振动。▪将设备返回瑞士时机进行维修时也应使用相同的情况。环境瑞士的时机保留在未满足此情况的情况下拒绝所有保证的权利。▪如果安装包括喇叭，请确保与公众保持足够的安全距离。文档更新Swiss Timing SA保留在任何时候对本文档中描述的产品进行改进的权利，恕不另行通知。此外，Swiss Timing SA保留随时在其内容中修订本文档的权利，而没有任何义务将任何个人或组织通知任何此类修订。免责声明本文档中提供的信息已从被认为是可靠，准确和当前的来源获得。但是，瑞士定时SA不对本文档内容的完整性，准确性，正确性，正确性和现实性，但不限于尊重，但不限于明示或暗示的保修。瑞士正时SA明确否认对任何特定目的的适销性，质量和/或健身的任何隐含保证。瑞士正时SA不对本文档中包含的错误或与本文档的供应，性能或使用有关的偶然或相应损害不承担任何责任。
多摩斯数据集成的新兴趋势
摘要这项研究分析了多OMICS数据集成的最新趋势，挑战和未来方向。高吞吐量技术可以在多个OMICS级别上生成大量数据，包括基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学。但是，由于数据类型，维度和缺乏标准化分析协议的差异，整合这些异质数据集面临着重大挑战。我们讨论了各种整合方法，包括数据驱动，知识驱动和机器学习方法，重点是他们在疾病亚型分类，生物标志物发现和精密医学中的应用。此外，我们还分析了与单细胞多OMIC数据和提出的未来方向相关的计算和可视化挑战，以制定更强大，更容易解释的整合策略，以期为多OMICS数据集成的当前状态提供全面的概述，并在翻译生物医学研究和临床实践中证明其潜力。关键字多摩斯集成；高通量技术；机器学习；精密医学；单细胞分析
没有像福尔摩斯那样的地方
本文所含信息截至 2024 年 3 月为官方信息。学院保留随时对法规、费用和/或其他变更、课程和课程设置进行适当更改的权利。如有变更，主管学术项目的副校长将以公告正式修订的形式发布。修订内容可在 http://www.holmescc.edu/about/bulletin.aspx 上找到。霍尔姆斯社区学院在教育项目和活动、就业实践或招生过程中不会因种族、肤色、宗教、国籍、性别、年龄、残疾或基因信息而歧视任何人。以下管理人员已被指定处理有关霍姆斯社区学院非歧视政策的问询：有关遵守第六条、反歧视法案和第九条的问询由合规和机构研究副总裁协调，地址：亨利·B·麦克莱伦行政大楼，邮政信箱 369，古德曼，密西西比州 39079，电话：662-472-9429，电子邮箱：compliance@holmescc.edu。有关遵守第 504 条和《美国残疾人法案》的问询由残疾学生服务协调员协调，地址：MR Thorne 职业技术大楼，邮政信箱 369，110 室，古德曼，密西西比州 39079，电话：662-472-9088，电子邮箱：disabilitysupportservices@holmescc.edu。
在个性化医疗保健中涉及多摩斯集成的挑战和机遇
摘要：多派的领域目睹了前所未有的增长，融合了多个科学学科和技术进步。自2002年第一次提及以来，多摩斯科学出版物在两年内（2022-2023）的多教学科学出版物的增加一倍以上，这一激增证明了这一激增。这个新兴领域已经证明了其对复杂生物系统的全面见解的能力，代表了健康诊断和治疗策略的变革力量。然而，当合并多样化的OMIC数据集和方法论，解释庞大的数据维度，简化纵向采样和分析以及解决管理敏感健康信息的道德含义时，显而易见的挑战是显而易见的。本评论在聚焦关键英里的同时评估了这些挑战：有针对性的采样方法的开发，在制定健康指数中使用人工智能的使用，使用数字孪晶等复杂的N -OF-1统计模型的整合以及增加块链技术以提高数据安全性。为了使多摩尼克真正撤销医疗保健，它需要严格的验证，有形的现实世界应用以及平稳的集成到现有的医疗保健基础设施中。必须解决道德困境，为实现法律知情的个性化医学所指导的未来铺平道路。
基于深度学习的多摩斯
目的：三阴性乳腺癌（TNBC）由于其侵略性而构成了重大诊断挑战。这项研究基于最新的多摩学数据开发了创新的深度学习（DL）模型，以增强TNBC亚型和预后预测的准确性。该研究重点是通过展示一个模型，该模型在数据集成，统计性能和算法优化方面取得了重大进步，以解决先前研究的限制。方法：与乳腺癌相关的分子特征数据，包括mRNA，miRNA，基因突变，DNA甲基化和磁共振成像（MRI）图像（MRI）图像，从TCGA和TCIA数据库中获取。本研究不仅将单词词与多摩斯机器学习模型进行了比较，还将贝叶斯优化应用于创新的多摩学数据的DL模型的神经网络结构。结果：多摩管数据的DL模型在亚型预测中显着优于单词模型，在跨验证中达到了98.0％的精度，在验证集中达到97.0％，在外部测试集中达到91.0％。此外，MRI放射素学模型显示出令人鼓舞的性能，尤其是在训练集的情况下。但是，转移测试期间的性能下降强调了DL模型在数据一致性和数字处理方面的多态数据模型的优势。结论：我们的多态DL模型在统计绩效和转移学习能力方面介绍了显着的创新，对TNBC分类和预后预测具有显着的临床相关性。虽然MRI放射线学模型被证明有效，但它需要进一步优化跨数据库的应用，以提高准确性和一致性。我们的发现提供了通过多词数据和DL算法改善TNBC分类和预后的新见解。
ppn-0621-碳还原 - 平面 - 摩斯顿（1）
自2024年基线以来，以下环境管理措施和项目已经完成或实施。我们继续促进一种混合方法，以及与汽车共享和公共交通政策一起工作，以最大程度地减少不必要的旅行。我们对全面技术支持的招聘流程的持续投资和实践使Moston能够最大程度地减少与客户和候选人的服务。我们有电动汽车充电点，以确保我们对限制二氧化碳排放的承诺得到满足。考虑到可持续性，我们每年赞助种植500棵树，作为我们抵消强度的一部分。我们的慈善活动专注于当地社区，每年为他们提供支持，并为团队成员提供帮助环境慈善项目。
在2024年6月13日实验室在线活动中的多摩斯直播中的演讲者
本杰明·富特温格勒（BenjaminFurtwängler）是哥本哈根大学Porse小组的博士生。该小组是Finsen实验室的一部分，这是基本癌症研究的部门，对理解干细胞及其在造血和白血病中的分化感兴趣。本杰明还受到丹麦技术大学副教授Erwin Schoof的监督。Erwin的小组正在开发基于质谱法的单细胞蛋白质组学方法，并与Porse组一起使用这些方法来进一步了解健康和恶性造血中的干细胞。他从柏林技术大学获得了学士学位和硕士学位，在此期间，他在Rappsilber实验室和Selbach实验室中使用质谱基蛋白质组学方法进行了研究。
幸存板：多摩斯癌症生存模型的标准化基准测试
单细胞测序技术，包括单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）和单细胞ATAC测序（SCATAC-SEQ），使研究人员能够量化细胞的OMIC PHE-NOTYPES。理想的单细胞数据分析有望帮助研究人员了解细胞上的异质性，提取感兴趣的细胞亚群，识别与细胞亚群相对应的特征基因集，并揭示细胞子源的关系。在这些分析任务中，识别特征基因集是一个关键步骤。特征基因集定义为在细胞亚群之间差异表达的基因集。它们通常用于注释细胞亚群并进行基因集富集分析。现有的特征基因鉴定方法经常采用两步方法（此后称为两步方法）：首先将细胞聚集（例如Seurat [1-4]，简单的Louvain [5]，通过插入性和维度降低（CIDR）（CIDR）[6]和Scanpy [7]和差异表达基因（例如9）（例如9）[8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [8] [14,15]，limma-voom [16]和桅杆[17]）随后在细胞簇上进行以识别特异性特异性特征基因。但是，这种方法对具有复杂或微妙的异质性的数据具有可疑的精度，因为不准确的初始聚类步骤可能会导致随后的错误特征基因鉴定[18]。但是，这些方法不会将特征基因分离为亚群特异性基因集，从而限制了它们的注释细胞的效用。这些基因集用于计算细胞基因集富集评分，然后注释细胞。另外，某些方法通过检测高度可变基因（HVG）的偏差来识别特征基因，这些基因与人群相对于模型拟合的偏差[19]，辍学率[20]和UMI计数分布[21]（此后称为HVG方法）。为了克服现有方法的局限性，我们提出了Sifinet，这是一种直接识别特征基因集的独特方法，可消除对先前细胞聚类的需求。源于关键观察，即在细胞亚群中共差异表达的基因也表现出共表达模式（供应。注1），Sifinet构建了一个基因共表达网络，并检查其拓扑以识别特征基因集。此外，这些基因集中的网络意味着细胞亚群之间的关系（图1）。此外，Sifinet可以选择地整合SCATAC-SEQ数据，因为它形成了基因合作 - 染色质网络，并探讨了其拓扑以确定表观基因组特征基因集。Sifinet分析SCRNA-SEQ和SCATAC-SEQ数据的能力使研究人员深入了解了细胞多瘤异质性。我们证明，在识别特征基因集和增强细胞注释精度时，Sifinet优于现有的两步方法和HVG方法。此外，我们认为Sifinet可以鉴定细胞之间的复杂异质性，并揭示细胞亚群中潜在的发育谱系。Sifinet也可以缩放以分析数百万个单元的数据集。我们将Sifinet应用于五个已发表的实验数据集，并发现了一些潜在的新发现，例如潜在的新细胞周期标记和衰老标记，衰老细胞富集的亚群，髓样祖细胞的发育效果以及CD8细胞的发育效果以及CD8细胞的构造以及可能的过渡路径。
国家综合媒介传播疾病的国家战略计划，帝摩斯 - 泰斯特2021-2030
登革热是该国的一个重大公共卫生问题，案件的趋势不断上升。这种疾病是高度季节性的，在一年中最潮湿，最热门的月份发生的病例数量最多。这要求采取公共卫生行动来减轻气候变化引起的未来风险。lf在全国范围内普遍存在，所有13个城市都是地方性的。与WHO的建议一致，全国大众药物管理局（MDA）消除LF和控制土壤传播的蠕虫（STH）在2015年与WHO合作重新引入。在2016年，估计总人口为8.59亿，处于LF需要MDA的风险。该国成功地满足了停止MDA的首次传输评估调查（TAS）的标准。但是，包括昆虫学监测在内的MDA后监视需要继续进行，必须清除最终的TA，以在2025年之前实现淘汰的目标。