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BRD4 降解剂可能有效抵消 AML 和 ALL 中白血病干细胞的治疗耐药性
图 1 BRD4 靶向药物对 AML 细胞增殖和存活的影响。（A）AML 细胞系和（B）从 AML 患者（FLT3 wt，n = 10；FLT3 ITD，n = 7）获得的原代 MNC 在对照培养基（co）或含有不同浓度 JQ1、dBET1 或 dBET6 的培养基中在 37°C 下孵育 48 小时。此后，测量 3 H-胸苷摄取量。细胞系的结果表示为对照（co）的百分比，代表三个独立实验的平均值 ± SD。原代 MNC 的结果表示为对照（co）的百分比，代表不同患者样本的平均值 ± SD。星号 (*)：与对照相比，p < .05。 (C) AML 细胞系和 (D) 原代 AML MNC（FLT3 wt，n = 2；FLT3 ITD，n = 2）在 37°C 下在对照培养基 (co) 或含有不同浓度 JQ1、dBET1 或 dBET6 的培养基中孵育 48 小时。然后，通过流式细胞术检查细胞以确定 Annexin V 阳性细胞的百分比。细胞系的结果以 Annexin V 阳性细胞的百分比表示，代表三个独立实验的平均值 ± SD。原代 MNC 的结果以 CD34 + /CD38 /Annexin V + 细胞（白血病干细胞）的百分比表示。星号 (*)：与对照相比，p < .05。AML，急性髓细胞白血病；FLT3 ITD，fms 样酪氨酸激酶 3 内部串联重复；FLT3 wt，fms 样酪氨酸激酶 3 野生型；MNC，单核细胞。
进化保守的共核基因对于1
（a）CLE受体8同源物的数量。（b）子类-II LRR-RLK的系统发育9，基于贝叶斯方法11生成10，基于保守的激酶12结构域。在14个节点显示树的后部13个概率。Coleochaete序列15用作外组。土地16植物序列形成一个17个单系进化枝，可以将18分为三个亚组，如右侧所示。插图显示20种具有21个系统发育关系的物种列表。（c）22个基因/蛋白质结构和23个基因组编辑等位基因MPCCIK。24（顶部）MPCIK的蛋白质结构。 25（中间）26 MPCIK/MP7G14210基因座的结构，具有27个设计指南28 RNA（GRNA）的位置。 （底部）基因组编辑等位基因的基因分型。 目标指南序列为29，BOLD序列为蓝色。 已删除的碱在洋红色中用连字符指示。 30外显子和内含子分别用资本和小字母表示。 从基因组DNA序列推导的WT和突变蛋白的 N末端区域32在下面指示32。 星号表示翻译终止。 （d）10天的总体形态 - 从吉玛（Gemmae）生长的33种旧植物。 比例尺代表0.5毫米。 3424（顶部）MPCIK的蛋白质结构。25（中间）26 MPCIK/MP7G14210基因座的结构，具有27个设计指南28 RNA（GRNA）的位置。（底部）基因组编辑等位基因的基因分型。目标指南序列为29，BOLD序列为蓝色。已删除的碱在洋红色中用连字符指示。30外显子和内含子分别用资本和小字母表示。从基因组DNA序列推导的WT和突变蛋白的 N末端区域32在下面指示32。 星号表示翻译终止。 （d）10天的总体形态 - 从吉玛（Gemmae）生长的33种旧植物。 比例尺代表0.5毫米。 34N末端区域32在下面指示32。星号表示翻译终止。（d）10天的总体形态 - 从吉玛（Gemmae）生长的33种旧植物。比例尺代表0.5毫米。34
创建搜索策略 - 模板
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GRC截止日期2025年2月
本出版物包括2025年5月的截止日期以及2025年4月和2025年3月的延迟公告。由参考目标日期提交的提案将包括在特定的审核周期中，而目标日期之后收到的提案将在下一个审查周期中保留。建议与每个列表中引用的计划人员联系以获取所有可用信息。那些标有星号（**）的截止日期是暂定的。在某些情况下，这些日期可能会根据截止日期通知的时间而改变，在其他情况下，我们仅列出了预期截止日期的一个月。以双重符号（++）标记的截止日期是目标日期。
住友化学可持续发展数据手册 2022
可持续发展数据手册是对住友化学年报的补充，提供住友化学集团及其利益相关者认为重要的信息。数据手册主要从环境、社会和治理 (ESG) 角度提供有关集团公司的可持续发展信息。关于定量信息，KPMG AZSA Sustainability Co., Ltd. 对标有星号的指标提供了保证。（关于其他披露信息，请参阅第 249-251 页“环境和社会数据指标的计算标准”，其中介绍了数据收集和计算方法。）住友化学希望其报告可以成为与所有利益相关者沟通的工具，丰富他们对公司及其集团公司的了解。
烟酰胺腺嘌呤二核苷酸的斑马鱼模型（...
图 1. NAD + 生物合成和补救。生物体 NAD + 来自饮食前体来源，以蓝色矩形背景表示。NAD + 前体通过犬尿氨酸（黄色）和 Preiss-Handler（橙色）生物合成途径流动或被纳入补救途径（灰色）。大部分细胞 NAD + 来自补救途径。NAD + 被 PARP 和 sirtuins 等酶作为底物（补救途径中的星号）消耗。KYNU、HAAO 和 NADSYN1 基因的功能丧失突变（编码生物合成途径中的酶）导致 NAD + 耗竭和 CNDD。
HBM.26416.pdf- -orca-加的夫大学
图1均方根误差（RMSE），调整后的R 2，并对使用相同参数和最大B值计算的Sandi模型的每个参数进行了截取，但壳数量不同，但壳数量不同：从与我们的协议相对应的6个。这三个曲线表示球形平均值的不同信噪比（SNR）预先形成的模拟：SNR = 50的圆形标记，SNR = 100的星号标记物以及在没有噪声的情况下正方形（即SNR相等的无限）。扩散率以μm2 /ms的含量为单位，在μm中的RSOMA报告。
艾克斯-马赛大学 - Théses.fr
图 6-5：使用行为数据集、驾驶时间和参与者信息训练的模型的实际时间和估计时间之间的误差分布（左图）和相关性（右图）的频率直方图。................................................ . ................................................. ................................... 119 图 6-6：训练模型的实际时间和估计时间之间的误差分布频率直方图（左图）和相关性（右图）具有行为、汽车和生理数据集。................................................ . ................................................. ...................................................... 119 图 7-1 :用于新驾驶员疲劳驾驶检测和预测模型泛化的数据集划分（训练/验证/测试）...... 129 图 7-2：检测模型泛化的数据源并预测新驾驶员驾驶时的困倦................................................................ ................................................... 130 图 7-3：REQM用于检测困倦程度的不同数据源的验证集和测试集。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ...................................................... 132 图 7-4：验证集和测试集的 REQM用于检测睡意水平的不同数据源。星号代表重要性程度（NS：p>0.05；*：p<0.05；**：p<0.01；***：p<0.001）。................................................ . ................................................... 133 图 8-1：传统机器学习与迁移之间的说明图学习（改编自 Pan & Yang，（2010））....................................... ……………………………… ...................................... 140 图 8-2：数据集划分。 ……………………………… ...................................................... 143 图 8-3：用于调整模型以进行检测和处理的数据源预测新驾驶员驾驶时的困倦...................................................... ......................... 143 图 8-4：Oktal® 的静态驾驶模拟器。A 代表 3 个视频屏幕上显示的道路场景。B 代表仪表板。C 是faceLAB® 硬件。D 是用于心电图的三个电极中的两个，E 是呼吸带。。F 是 EDA 的电极（由于信号损失严重，本研究中未使用）。........................................................................................................... 149 图 8-5：具有不同类型道路和相关交通的场景图 ................................ 150 图 8-6：用于调整 ANN 的训练方法。圆柱体代表不同的数据集。小数字圆圈代表第 2.7 部分使用 ANN 进行自适应学习的方法中定义的流程步骤。矩形代表流程中的步骤。.................................................................... 155 图 8-7：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在调整前后检测到的困倦程度的均方根误差 (RMSE) 和标准误差。星号代表显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。158 图 8-8：基于 AdANN 验证数据集，针对不同信息源，在适应前后预测的嗜睡等级 1.5 发生时间的 RMSE 和 SD 平均值。星号表示均值差异的显著性水平（NS：p>.05；*：p<.05；**：p<.01；***：p<.001）。................................................................................................................................................ 159 图 8-9：检测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD，作为用于调整 ADANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。................................................................................................ 160 图 8-10：调整后，Ad-ANN 验证数据集的不同 τ 之间的 RMSE 均值 P 值比较。.................................................................................................................... 161 图 8-11：预测：不同数据集（ANN 训练集、ANN 验证集、AdANN 训练集、AdANN 验证集）的 RMSE 平均值和 SD 作为用于调整 AdANN 训练数据集的数据量（τ，以分钟为单位）的函数。............................................................................................. 162 图 8-12：调整后，将 AD-ANN 验证数据集中每个 τ 与另一个 τ 进行比较的 RMSE 平均值的 P 值。................................................................................................................... 163 图 8-13：困倦程度检测：用于适应的参与者（A）和 ANN 从未遇到过的其他参与者（B）的 RMSE 平均值和 SD，前后