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World File Search System改进的
改进的PDE6D抑制剂与西地那非结合以抑制KRAS突变癌细胞生长
摘要：提出了贩运伴侣PDE6D（或PDEδ）作为K-RAS的替代靶标，导致一系列阻断其前蛋白酶结合口袋的抑制剂的发展。这些抑制剂的溶解度低和可疑的脱靶效应，从而阻止了它们的临床发育。在这里，我们开发了一种高度可溶的纳摩尔PDE6D抑制剂（PDE6DI），Deltaflexin3，其具有最低的脱靶活性，与三种突出的参考化合物相比。deltaflexin3降低了RAS信号传导，并有选择地降低了KRAS突变体和PDE6D依赖性癌细胞的生长。我们进一步表明，pKG2介导的Ser181的磷酸化降低了与PDE6D结合的K-RAS。因此，Deltaflexin3与认可的PKG2激活剂西地那非结合使用，以更有效地抑制PDE6D/K-RAS结合，癌细胞增殖和微肿瘤生长。如前所述，RAS运输，信号传导和癌细胞增殖的抑制作用仍然适中。我们的结果表明将PDE6D重新评估为癌症中的K-Ras替代靶标。■简介
MAPK 抑制治疗儿童低级别胶质瘤的耐药性、反弹和复发再生长模式：一种改进的德尔菲法，用于建立基于国际共识的定义——国际儿童低级别胶质瘤联盟
摘要 儿童低级别胶质瘤 (pLGG) 是最常见的儿童脑肿瘤组。当无法进行根治性切除时，其自然病程是一种慢性疾病，肿瘤稳定期和肿瘤进展期交替出现。虽然总体存活率很高，但许多患者会经历严重的、可能终生的疾病。由于突变事件，大多数 pLGG 具有潜在的 RAS/MAPK 通路激活，导致在临床试验中使用分子靶向疗法，最近监管机构批准了 BRAF 和 MEK 抑制组合用于 BRAFV600E 突变的 pLGG。尽管活动令人鼓舞，但由于药物耐药性，治疗期间可能会发生肿瘤复发，停止治疗后可能会出现肿瘤复发，或者据报道，一些患者在停止靶向治疗后 3 个月内出现快速反弹生长。在 pLGG 中，这些再生模式的定义尚未得到很好的描述。因此，国际儿童低级别胶质瘤联盟（一个由全球医生和科学家组成的团体）成立了耐药性、反弹和复发 (R3) 工作组，以研究耐药性、反弹和复发。采用改良的德尔菲方法，针对 pLGG 的再生模式制定了基于共识的定义和建议，并特别提到了靶向治疗。
改进的鞘氨花科基因组编辑系统
开放研究平台是一个开放式平台。预先的报告，观看审查和编辑决策。2023年12月；显然是2024年4月5日；出版于2024年发表的作者：1 Andalusia，41013 Sevilla，西班牙； 2缅甸科学师。*cormpectives：关键字：生物化；遗传托尔斯；基因组eding;突变; sphanomomamadaadeae; SpunomAdds。累积：AP，AMPILLIN；氨苄西林抗性。 BP，基对； GSR，一般的压力反应； KB，Kulobriese Parity； KM，Knamycin； KMR，Hamas抗性/抵抗力； KMS，灵敏度/灵敏度； PCR，聚合酶链反应； PEG，聚乙烯乙二醇； PVA，聚乙烯醇； Str，Strattomycin； StrR，肌霉素耐药性； strR，胸霉素敏感性/敏感性； wt，野生型； 。。00075.v3©
改进的低地球轨道遥测数据处理方法...
Ashley Carlton、Rachel Morgan、Whitney Lohmeyer 和 Kerri Cahoy，“遥测故障检测算法：航天器监测和空间环境传感的应用”，《航空信息系统杂志》第 15 卷，第 5 期，2018 年 5 月，第239-252 页。
检查改进的气候变化问题
气候变化和交叉生成意识已被学术界广泛研究，并且已经出现了许多研究发现。对401个与气候变化和跨生成意识相关的学术工作的文献学分析在1993年至2023年之间发表了，以通过识别和揭示使用Vosviewer的领域中的研究主题，研究主题进化和研究热点来识别和揭示基本特征，研究能力，研究主题的进化以及研究热点，以表征知识分子的景观。根据调查结果，该领域的出版物数量已经快速扩大，学科已经变得更加跨学科。调查结果表明：1）该领域的出版物数量迅速增加，并且该领域具有跨学科； 2）该学科领域最有生产力的作者和机构在英国，美国，澳大利亚，中国，南非，德国，瑞典，加拿大，加拿大，荷兰，西班牙，其合作比该领域的其他研究人员更接近； 3）本研究中分析的401篇论文中的210个在该领域的演变中起着关键作用。学者们越来越关注干旱问题。4）在本文中，我们将研究热点分为三十年的时代（1993-2002，2003-2012和2013-2023）。这项研究提供了对气候变化和跨世代意识研究的深入回顾，以更好地理解过去30年中该主题中在该领域形成的全球趋势和趋势，并参考了该领域未来研究的参考。
信任领导的学校改进的DNA：概念模型
8 Krafcik，J F（1998）“精益生产系统的胜利”。斯隆管理评论，30（1）：41–52。9 Womack，J P，Jones，D T和Roos，D（1990）。改变了世界的机器。Simon和Schuster。 10 d'Andreamatteo，A等。 （2015）“医疗保健中的精益”，《卫生政策》，119（9），pp。 1197–1209。 11 Radnor，Z J，Holweg，M，＆Waring，J（2012）。 “靠医疗保健：未兑现的承诺？”。 社会科学与医学，74（3），364-371。 12 Pande，P S，Neuman，R P和Cavanagh，R R（2000）。 六个Sigma Way：GE，Motorola和其他顶级公司如何磨练其表现。 纽约：麦格劳 - 希尔。 13 Goh，T N（2010）。 “工业中的六个西格玛：二十五年后的一些观察”。 质量和可靠性工程国际，26（2），221-227。 14 Radnor，Z和Osborne，S P（2013）。 “精益：公共服务的失败理论？”。 公共管理评论，Simon和Schuster。10 d'Andreamatteo，A等。（2015）“医疗保健中的精益”，《卫生政策》，119（9），pp。1197–1209。11 Radnor，Z J，Holweg，M，＆Waring，J（2012）。“靠医疗保健：未兑现的承诺？”。社会科学与医学，74（3），364-371。12 Pande，P S，Neuman，R P和Cavanagh，R R（2000）。六个Sigma Way：GE，Motorola和其他顶级公司如何磨练其表现。纽约：麦格劳 - 希尔。13 Goh，T N（2010）。 “工业中的六个西格玛：二十五年后的一些观察”。 质量和可靠性工程国际，26（2），221-227。 14 Radnor，Z和Osborne，S P（2013）。 “精益：公共服务的失败理论？”。 公共管理评论，13 Goh，T N（2010）。“工业中的六个西格玛：二十五年后的一些观察”。质量和可靠性工程国际，26（2），221-227。14 Radnor，Z和Osborne，S P（2013）。“精益：公共服务的失败理论？”。公共管理评论，
评估印度尼西亚西爪哇省万隆市的绿色空间管理改进的评估
摘要。从2015年至2022年（8年）成功地进行了1/24º分辨率3维区域循环的1/24º分辨率的模拟，涵盖了ElNiño2015年的Enso年和LaNiña2022在Banda Sea（NBS）的LaNiña2022。海面温度/高度的模型和数据比较很好地再现了观察到的卫星数据集，相关系数高于0.9。表明，NBS中的平均循环是由西部布鲁（Western Buru）和曼帕海峡（Manipa Strait）的两种流入液，导致蜿蜒的向东平均循环，累积在东NBS中的温度较高的水，与Buru以南的高电流方差相关，并沿着Manipa海峡沿线。海洋学参数的季节性变化在研究区域占主导地位。例如，在东南（西北）季风期间，海水温度最低（最高），盐度最大（最小）。此外，年间的时间尺度ENSO和IOD显着调节了海水温度和盐度变化，尤其是在热跃层层（110 m）。与2015年的ElNiño有关，较冷和盐水较高，与较高的IOD相关，与LaNiña2022年期间的温暖和更新鲜的水相比，iod较温暖和更新鲜的水。
具有改进的耦合效率的工程Luminopsins
在行为实验动物中对神经元活性的操纵对于阐明脑功能的神经元网络至关重要。光遗传学1和化学遗传学2方法对于确定遗传定义的神经元种群对电路和行为输出的贡献仍然非常有价值。两种方法都具有明显的优势，并在精确的时间尺度上对神经元亚群的活性进行了光遗传控制，并且对整个神经元群体活性的化学遗传控制较慢。以前的工作已经开发了一种工具集，该工具集通过将光发射荧光素酶融合到光遗传学的光响应元件中，从而积分光学和化学遗传学方法，从而产生发光的Opsin或Luminopsin（LMO）（LMO）3 - 5 [图。1（a）]。通过荧光素酶氧化可扩散的荧光素底物产生的生物发光会激活附近的蛋白蛋白。取决于OPSIN的生物物质特性，荧光素酶产生的光可以激发或抑制表达LMO的靶神经元。将光学和化学方法的这种整合允许在同一实验动物中同一神经元的一系列空间和时间尺度上操纵神经活动。例如，可以将整个神经元群体激活的行为成分的贡献与同一神经元子集的群体进行比较，从而通过生物发光或光遗传纤维通过光纤维在化学上激活OPSIN化学。6
采用改进的多目标优化方法对考虑电动汽车站的并网混合可再生能源系统进行优化设计：技术经济视角
1 马来西亚工艺大学电气工程学院电力工程系，UTM，Skudai 81310，柔佛州，马来西亚； cheewei@utm.my 2 库法大学工程学院电气工程系，Kufa 54001，伊拉克 3 先进闪电、电力和能源研究 (ALPER)，电气和电子工程系，工程学院，马来西亚博特拉大学，Serdang 43400，雪兰莪，马来西亚； hussain_mhammad@uomustansiriyah.edu.iq 4 Mustansiriyah 大学计算机工程系，巴格达 14022，伊拉克 5 工程技术学院/纳杰夫，Al-Furat Al-Awsat 技术大学，纳杰夫 31001，伊拉克； coj.dfr@atu.edu.iq * 通讯地址：ameeralikareem451984@gmail.com 或 ameerkareim@graduate.utm.my 或 ameera.abbas@uokufa.edu.iq (AAKA-S.)；shahrin@fke.utm.my (SMA)
改进的ResNet152v2：使用基于迁移学习的方法对脑卒中进行二分类和混合分割
摘要简介：当脑血管破裂时，大脑会受到一种称为中风的疾病的伤害。当大脑的血液和其他营养物质流动中断时，可能会出现症状。世界卫生组织 (WHO) 声称，中风是全球致残和死亡的主要原因。通过及早发现中风的不同警告症状，可以减轻中风的严重程度。可以使用计算机断层扫描 (CT) 图像快速诊断脑中风。虽然专家们正在研究每一次脑部 CT 扫描，但时间过得很快。这种情况可能会导致治疗延迟和错误。因此，我们专注于使用有效的迁移学习方法进行中风检测。材料和方法：为了提高检测准确性，使用 Red Fox 优化算法 (RFOA) 对大脑中风影响的区域进行分割。然后使用高级 Dragonfly 算法进一步处理处理后的区域。分割后的图像提取包括形态学、小波特征和灰度共生矩阵 (GLCM)。然后使用修改后的 ResNet152V2 对正常和中风图像进行分类。我们使用脑卒中 CT 图像数据集使用 Python 进行测试以进行实施。结果：根据性能分析，所提出的方法优于其他深度学习算法，实现了 99.25% 的最佳准确度、99.65% 的灵敏度、99.06% 的 F1 分数、99.63% 的精确度和 99.56% 的特异性。结论：所提出的基于深度学习的分类系统在考虑性能标准的所有输入预测模型中返回最佳解决方案，并提高了系统的功效；因此，它可以更好地帮助医生和放射科医生诊断脑中风患者。