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env-101是一种新型的刺猬抑制剂，可提高肺功能并降低特发性肺纤维化患者的肺纤维化：由A
缩写：AE，不利事件；阿拉特，拉丁美洲胸部协会； ATS，美国胸腔学会； BMI，体重指数； CT，计算机断层扫描； DL CO，肺部碳一氧化碳的扩散能力；心电图，心电图； ERS，欧洲呼吸社会； FVC，强迫生命力； HRCT，高分辨率CT； IPF，特发性肺纤维化； JRS，日本呼吸社会； PBO，安慰剂； PO，口头； PPF，进行性肺纤维化； QD，每天一次； QGG，定量地面玻璃； QILD，定量间质肺疾病； QLF，定量肺纤维化； SAE，严重的不利事件； SD，标准偏差；嘘，声音刺猬； Smo，平滑； TEAE，治疗急性不良事件； TLC，总肺容量；加利福尼亚大学圣地亚哥分校； W12，第12周。
解锁潜力增强抗肿瘤免疫力：靶向造血祖细胞激酶1（HPK1），用新型的小分子
结构引导的药物化学用于设计和优化针对HPK1激酶的效力，并使用一系列酶试验对MAP4K家族进行选择性。确定的新铅具有有效，有选择性和口服生物利用的HPK1抑制剂，这些抑制剂在抑制肿瘤生长并增强抗肿瘤免疫反应方面表现出强大的效力。这些铅提供了一种潜在的治疗选择，可以增强几种类型的癌症的免疫疗法。有必要进一步的临床前研究和临床研究来验证其作为癌症患者治疗选择的潜力。
质量预测的一种新型的基于深度学习的鲁棒双速率动态数据建模
摘要 - 传统数据驱动的质量预测方法主要是由静态模型构建的，使用慢速采样率的清洁数据，使得dynamics未使用。为了充分利用以快速采样率收集的动态过程数据，本文提出了一种新型的基于深度学习的鲁棒双率动态数据建模方法，以质量预测动态非线性过程。首先提出了一种新的动态数据降级性对抗归因网络，以解决动态过程数据之间缺少的价值插补。然后，建立了一个新的提示卷积神经网络（HCNN），用于基于双速率数据的质量预测。提出的HCNN将通道扩展的信息提示机理纳入卷积神经网络中，以使用明确的时间和可变信息提取动态特征。最后，使用DOW蒸馏过程数据集和北京多站点空气质量数据集对所提出的方法进行了验证。
一种新型的双线性特征和用于触觉形状识别的多层融合卷积神经网络
摘要：卷积神经网络（CNN）可以自动从压力信息中学习特征，一些研究应用了CNN来识别触觉形状。但是，传感器的有限密度及其功能需求导致所获得的触觉图像具有低分辨率和模糊。为了解决这个问题，我们提出了双线性功能和多层融合卷积神经网络（BMF-CNN）。功能的双线性计算提高了网络的特征提取能力。同时，多层融合策略利用了不同层的互补性来增强特征利用率的效率。为了验证所提出的方法，构建了一个带有复杂边缘的26类字母触觉图像数据集。BMF-CNN模型达到了98.64％的触觉形状精度。结果表明，与传统的CNN和人工特征方法相比，BMF-CNN可以更有效地处理触觉形状。
env-101是一种新型的刺猬抑制剂，可提高肺功能并降低特发性肺纤维化患者的肺纤维化：由A
来自Astra Zeneca和GlaxoSmithKline R＆D;以及来自Astra Zeneca，Bayer，Boehringer Ingelheim，BMS，CSL Behring，Endeavor Biomedicines，纤维基因，Galapagos，Galapagos，Galecto，Galaposmithkline，GlaxoSmithkline，Iqvia，Iqvia，Iqvia，Iqvia，Iqvia，Pfizer，Pfizer，Pfizer，Pfizer，Rocheight，Roche，Sanofi-i-aventis，sanefict and threvent and threvent and santerick and Cornery和Santerick，以及咨询或发言人费。他得到了NIHR临床医生奖学金（NIHR参考：CS-2013-13-017）英国呼吸研究主席（C17-3）的支持。
新型的双苯基二苯胺衍生物作为碳钢的腐蚀抑制剂，油含油产生的水
Reevesia是一家在Malvaceae S.L.家族中的东亚北美分离属。并包括大约25种。该属内的关系几乎没有理解。在这里，比较了15种代表12种雷维亚物种的塑料，以便更好地了解该属内及其属内属属的物种束缚和系统发育关系。新测序的质体111,532至161之间，长度为945 bp。基因组包含114个独特的基因，其中18个在倒重复序列（IRS）中重复。这些塑料的基因含量几乎相同。所有蛋白质编码基因在Reevesia塑料中的纯化选择均低于相比。鉴定出的前十个高变量区域，SSR和长重复序列是未来种群遗传学和系统发育研究的潜在分子标记。基于整个质体的系统发育分析证实了Reevesia的单性别，并且与杜里（Durio）（传统的bombacaceae）在亚家族螺旋体系中保持了密切的关系，但与形态上相似的杂物属杂种和稳固（传统的固有剂）没有相似的属。Reevesia中的系统发育关系表明，新定义的两种物种，R。pubescens和R. thyrseidea不是单一的。六个分类群，R。Membranacea，R。Xuefengensis，R。Botingensis，R。Lofouensis，R。Longipetiolata和R. pycnantha被认为是认可的。
一种新型的极高生长素转运的化学抑制剂通过HD -ZIP III转录局部增强
div de Novo射击器官发生是植物研究和繁殖中众多应用的先决条件，但通常是基因组编辑方法中的限制因素。III类同源核心蛋白拉链（HD-ZIP III）转录因子已被视为芽规范的关键调节剂，但是在芽再生过程中控制其活性的上流集成部分仅部分鉴定。在化学遗传筛选中，我们分离了ZIC2，这是HD-ZIP III活性的新型激活剂。使用拟南芥和阳光（Helianthus annuus）中的分子，生理和激素转运分析，我们检查了该药物促进HD-ZIP III表达的分子机制。ZIC2依赖性上调促进了拟南芥中的芽再生，并伴随着芽的指定因子WUS和RAP2.6L的诱导以及细胞分裂素生物合成酶的子集。ZIC2对HD-ZIP III的影响和再生是基于限制极性生长素转运的能力。我们进一步提供了证据，表明生长素的化学调节可以在再生顽固物种阳光下增强从头芽的形成。在芽再生过程中，HD-ZIP III转录的激活取决于生长素的局部分布和生长素转运的化学调节，可用于克服组织培养中较差的芽器官发生。
术中应用和早期经验，具有新型的高分辨率，高通道计数薄膜电极的
结果 - 分析中包括89例患者，这些患者接受了切除肿瘤（n = 58）或癫痫组织（n = 31）的患者。这些案件占94个网格； 58 PEDOT：PSS网格和36个PTNRGRIDS。有86个功能性，并成功用于从82例患者那里获得皮质记录。平均皮质网格记录持续时间为15.3±1.15分钟。在实验任务（n = 52，58.4％）中获得了大多数患者的记录，涉及语言和感觉运动测试范例，或在静止状态下被动地获得（n = 32，38.1％）。没有与网格放置有关的术中不良事件。然而，有一些与术前绝育（n = 7）和不当处理（n = 1）造成的PTNRGRID功能障碍（n = 8）有关的损害；没有进行术中记录。蒸发过氧化物（V-PRO）灭菌是PTNRGRIDS最佳的灭菌方法，与基于蒸汽的灭菌技术相比，可用通道的数量明显高得多（905.0 [650.8-935.5] vs. 356.0 vs.356.0 [18.0-0-597.8.8]，p = 0.0031，p = 0.0031。
韩国人口中的全基因组关联研究确定了六个新型的易感基因座，类风湿关节炎
类风湿关节炎（RA）中摘要全基因组关联研究（GWAS）发现了100多个RA基因座，解释了与患者相关的RA发病机理，但显示出很大一部分缺失的遗传力。作为一项持续的努力，我们在大型朝鲜RA病例对照人群中进行了GWAS。方法我们在两个独立的韩国人群中新生成的全基因组变异数据，其中包括4068 RA病例和36 487个对照，然后进行全基因组插补和对疾病关联的荟萃分析，导致了两个同类。通过将公开可用的OMIC数据与GWAS结果整合在一起，进行了一系列生物信息学分析，以优先考虑RA基因座中的RA风险基因，并剖析疾病关联的生物学机制。结果，我们确定了六个新的RA风险基因座（Slamf6，CXCL13，SWAP70，NFKBIA，ZFP36L1和LINC00158），其中P Meta <5×10 -8，并且在两个谱系中均一致的疾病效应大小。基于物理距离，调节性变体和染色质相互作用，从6个新颖和13个复制的RA基因座进行了总共122个基因的优先级。生物信息学分析具有与RA相关基因的组织特异性表达的潜在RA相关组织（包括免疫组织，肺和小肠），并提出了与免疫相关的基因组（例如CD40途径，IL-21途径，IL-21途径，IL-21-介导的途径和Citrullantination）以及与其他风险 - 甲壳虫相关。结论本研究确定了六个新的RA相关基因座，这有助于更好地理解RA的遗传病因和生物学。
研究文章针对内皮IL-1β受体（IL-1R1）的小分子抑制剂：一种新型的动脉粥样硬化治疗方法
当前的研究确定了针对EN DOSHELIAL IL-1β受体（IL-1R1）的小分子，从而改善了动脉粥样硬化的rosis进展。巨噬细胞IL-1β通过与IL-1R1结合，从而增加内皮结的通透性，在动脉粥样硬化的发展中起着至关重要的作用。il-1ra是IL-1R1的tagonist，它与之结合并限制了其与IL-1β的相互作用。我们研究了IL-1R1结合位点上的关键结合残基，与IL-1RA相互作用，并在界面（4ǻ区域）上鉴定了12个重要的IL-1R1残基。这些发现有助于我们在筛选一个小分子库后为IL-1R1设计有效的拮抗剂，该库针对IL-1R1上的这12个残基。使用各种最先进软件的虚拟筛选建议六种化合物与IL-1R1上的大多数基本残基相互作用，具有显着高的对接能量。发现化合物具有出色的物理化学和ADMET特性，用于治疗目的。因此，筛选的化合物具有IL-1β受体抑制剂，从而限制了动脉粥样硬化的促进性。需要进一步的研究来阻止化合物在体外和体内水平上的功效和有效性。