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World File Search System摩析
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。
在动态环境中递归可行的缩小 - 摩尼子MPC保证保证
在本文中，我们着重于在不确定的动态环境中缩小 - 摩尼斯模型预测控制（MPC）的问题。我们考虑控制一个确定性的自主系统，该系统在其任务过程中与无法控制的随机代理相互作用。采用保形预测中的工具，现有作品为未知代理的传统提供了高信心的预测区域，并将这些区域集成到MPC适当安全约束的设计中。尽管保证了闭环轨迹的概率安全性，但这些约束并不能确保在整个任务的整个过程中相应的MPC方案的可行性。We propose a shrinking-horizon MPC that guarantees recursive feasibility via a gradual relaxation of the safety constraints as new prediction regions become available online.这种放松可以从所有可用的预测区域集合最少限制性预测区域保存安全限制。在与艺术状态的比较案例研究中，我们从经验上表明，我们的方法导致更严格的预测区域并验证MPC方案的递归可行性。关键字：MPC，动态环境，共形预测
博士论文药代动力学-药效学建模...
联合药物疗法是成功治疗多种疾病的关键，在这些疾病中单一疗法效果不够好或出现了耐药性。因此，开发新的药物组合是主要关注点。固定剂量组合也是如此，近年来批准的固定剂量组合有所增加。开发固定剂量组合通常需要进行大规模析因设计研究以验证组合的疗效。随着对药物个性化的更多关注，需要为患者提供几种剂量水平的固定剂量组合。对于析因设计研究，这将导致非常昂贵的临床试验。为了降低开发成本并指导药物开发，必须验证现有工具并开发新工具。然而，用于分析固定剂量组合的此类基于模型的工具还处于起步阶段。
Roechling工业购买的最后包裹在...
由威斯特摩兰县委员会于1983年成立，威斯特摩兰县工业发展公司实施了一项全面的经济发展战略，以创造就业机会，经济产出和稳定的威斯特摩兰县税收基础来促进增长。通过开发县范围的工业公园系统，响应迅速的商业呼叫计划和参与公共/私人合作伙伴关系，WCIDC致力于促进业务增长，从而为威斯特摩兰县的公民带来了工作机会。
在载金簇的单层氢氧化物电催化剂上形成的异质界面作为析氧反应的高活性位点
氧析出反应 (OER) 是所有使用水作为氢源的反应（如氢析出和电化学 CO 2 还原）的关键元素，而提供 OER 电催化剂上高活性位点的新型设计原理突破了它们实际应用的极限。本文证明了金簇负载在单层剥离层状双氢氧化物 (ULDH) 电催化剂上用于 OER 以在金簇和 ULDH 之间制造异质界面作为活性位点，同时伴随着活性位点氧化态的调节和界面直接 O O 偶联（“界面 DOOC”）。负载金簇的 ULDH 对 OER 表现出优异的活性，在 10 mA cm −2 时的过电位为 189 mV。 X射线吸收精细结构测量表明，从金团簇到超低分子量聚乙烯的电荷转移改变了三价金属离子的氧化态，而这些离子可以作为超低分子量聚乙烯上的活性位点。本研究采用高灵敏度的反射吸收红外光谱和调制激发光谱以及密度泛函理论计算相结合的光谱技术，表明金团簇和超低分子量聚乙烯界面处的活性位点通过界面DOOC促进了一种新的OER机制，从而实现了优异的催化性能。
植物 - 微生物相互作用中的多摩学方法对可持续农业具有巨大的希望
1印度比瓦尼市政府学院动物学系，印度127021； ukmehra85@gmail.com 2 Algal Biotechnology Lab，Microbiology系，泰米尔纳德邦中央大学，泰米尔纳德邦，泰米尔纳德邦，泰米尔纳德邦610005，印度； subhisharaj1997@gmail.com（S.R.）; Arathi0517@gmail.com（A.S.）3印度莫拉达巴德大学IFTM大学科学学院动物学系； rahul22maddheshiyaa@gmail.com 4印度Gurugram Dronacharya政府学院动物学系，印度122001； sk.suthwal@gmail.com 5 Yeungnam University，Gyeongsan 38541，大韩民国Yeungnam University的化学工程学院； sshan@yu.ac.kr 6 Microbiology系，CCS哈里亚纳邦农业大学，Hisar 125004，印度； kapoor.krishan@gmail.com 7 Bio＆Nano Technology系，Guru Jambheshwar科学技术大学，Hisar 125001，印度Hisar 125001，印度8分子生物学系，Umeå大学，901 87Umeå，瑞典9Umeå，UmeÅ中心微生物研究中心（UCMR） Indiaxenobiotic@gmail.com（R.B.）; amitkumar@cutn.ac.in（A.K.B。）; dharmender.kumar@umu.se（D.K.G.）†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
在精密医学和机器学习的背景下研究胃肠道微生物组的多摩学方法
人类胃肠道（肠道）微生物组在维持宿主健康中起着至关重要的作用，并且越来越被认为是精确医学的重要因素。高通量测序技术已彻底改变了 - 组数据的生成，促进了人类肠道微生物组的表征，并具有出色的分辨率。通过揭示有关功能基因，微生物组成，聚糖和代谢产物的信息，对各种 - 组数据的分析，包括荟萃分析，元基因组学，糖基因组和代谢组学。这种多词方法不仅为肠道微生物组在各种疾病中的作用提供了见解，而且还促进了微生物生物标志物用于诊断，预后和治疗的鉴定。机器学习算法已成为从复杂数据集中提取有意义的见解的强大工具，并且最近通过有效地识别微生物特征，预测疾病状态并确定潜在的治疗靶标，将其应用于宏基因组学数据。尽管有这些快速的进步，但仍然存在一些挑战，例如关键知识差距，算法选择和生物信息学软件参数化。在这个迷你审查中，我们的主要重点是宏基因组学，同时认识到其他 - 词素可以增强我们对生物功能多样性及其与宿主的相互作用的理解。我们旨在探索当前的多词，精密医学和机器学习的交集，以促进我们对肠道微生物组的理解。一种多学科的方法有望在精确医学时代改善患者的结果，因为我们揭示了微生物组与人类健康之间的复杂相互作用。
精确医学的进步：2型糖尿病量身定制二甲双胍治疗的多摩学方法
二甲双胍已成为应对2型糖尿病的重要全球健康挑战的一线治疗方法，因为它在降低血糖水平方面具有良好的有效性。然而，现实是，许多患者努力通过药物和这种变异性的原因实现其血糖靶标的，尚未得到彻底研究。虽然遗传因素仅占这种反应变异性的三分之一，但代谢组学的潜在影响和肠道微生物组对药物效率的影响开辟了新的研究途径。本综述探讨了不同的分子特征，以发现遗传学，代谢纤维和肠道菌群之间的复杂相互作用如何塑造对二甲双胍的个体反应。通过强调最近的研究的见解，并确定了有关二甲双胍 - 微生物群相互作用的知识差距，我们的目标是突出通往更个性化和有效的糖尿病管理策略的道路，并超越了单一尺寸的方法。
多摩学分析揭示了与孕妇的生殖性能相关的主要肠道微生物菌株和代谢物
抽象的肠道微生物组在怀孕期间发生了巨大变化，并在哺乳动物中的代谢状态和生殖内分泌学中起着重要作用。然而，研究功能性菌群和代谢产物以改善生殖性能并了解宿主 - 微生物群的相互作用仍然是艰巨的任务。本研究旨在揭示改善生殖性能的主要菌株和代谢产物。我们分析了较高的中国猪繁殖梅山（MS）母猪的粪便菌群组成和代谢状态和较低的产量，但在第28天和100天的妊娠期和100天，杂种猪饲养的兰德拉斯×约克郡（L×y）母猪的杂种饲养的杂种。结果表明，MS母猪的垃圾大小和类固醇激素水平较高，但粪便中的短链脂肪酸水平较低。粪便代谢组学分析表明，与早期和晚期的L×Y SOW相比，MS SOW的代谢状态不同，在早期和晚期妊娠中，它们富含苯基丙糖苷生物合成，胆汁分泌，类固醇激素生物合成和植物二级代谢物生物合成。此外，16S rDNA和内部转录的间隔测序表明，MS母猪显示了微生物群的不同结构，并且与L×Y SOW相比，细菌α-多样性增加但非差异真菌α多样性。我们的发现表明生殖性能与肠道微生物组之间有显着的相关性，并提供了微生物和代谢的观点，以改善母猪的垃圾大小和类固醇激素。此外，我们发现垃圾尺寸和细菌包括Sphaerochaeta，Solibacillus，Oscillospira，Escherichia – Shigella，Prevotellaceae_ucg-001，DGA-111 _ Gut_group和细菌，以及包括PeniCillium，fusus and Mickus ander-auccuus，fusrosiar，fusrosiar，Mickeriaia，Mickeriary，包括与早期怀孕的重要代谢产物的关系。
