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人工智能平台 RADR® 有助于……
在过去十年中，下一代测序和组学技术已成为医学和药物发现不可或缺的工具。这些技术导致公开数据激增，而由于缺乏生物信息学专业知识和分析大量数据的工具，这些数据往往未得到充分利用。在这里，我们展示了应用两个新型计算平台的强大功能，即 NCI 的 CellMiner 交叉数据库和 Lantern Pharma 的专有人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) RADR ® 平台，以确定酰基富烯衍生药物 LP-100 (Irofulven) 和 LP-184 的生物学见解和潜在的新靶向适应症。在 CellMinerCDB 中对这两种药物的多组学数据进行分析，发现了它们的作用机制、每种药物独特富集的基因集以及这些药物与现有 DNA 烷化剂的不同之处。 CellMinerCDB 的数据表明，LP-184 和 LP- 100 预计对染色质重塑缺陷的癌症有效，例如极为罕见且致命的儿童癌症非典型畸胎样横纹肌样瘤 (ATRT)。随后利用 Lantern 的 AI 和 ML RADR ® 平台构建模型，通过计算机模拟测试 LP-184 是否对 ATRT 患者有效。通过计算机模拟，RADR ® 有助于预测 ATRT 确实对 LP-184 敏感，然后在体外和体内进行验证。应用计算工具和 AI（如 CellMinerCDB 和 RADR ®）是针对 ATRT 等罕见癌症进行药物发现的新颖且有效的转化方法。
牛奶的中红外光谱如何有助于...
模型组预测可变最大最大SDR²CV相对RMSECV RMSECV RPDCV模型质量牛奶C4（g/dl）0.01 0.23 0.10 0.10 0.03 0.03 0.93 8％3.67 3牛奶C6（g/dl）0.01 0.01 0.01 0.16 0.16 0.07 0.02 0.02 0.02 0.02 0.91 9％3.32 3牛奶C8牛奶C8牛奶C8牛奶C8（G/DL）0.011111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 2011得益3牛奶C10（g/dl）0.02 0.32 0.11 0.04 0.91 9％3.37 3牛奶C12（g/dl）0.02 0.41 0.13 0.13 0.04 0.92 9％3.62 3牛奶C14（g/dl）0.05 1.05 1.20 1.20 1.20 1.20 0.45 0.45 0.13 0.13 0.13 0.15 0％0.0％0.0％0.6牛奶C14_1（dl）0.00 004 dl） 21% 1.78 5 Milk C16 (g/dL) 0.12 3.32 1.20 0.40 0.94 8% 4.18 3 Milk C16_1c (g/dL) 0.01 0.24 0.07 0.03 0.73 20% 1.91 5 Milk C17 (g/dL) 0.00 0.09 0.03 0.01 0.80 13% 2.24 4 Milk C18 (g/dL) 0.05 1.32 0.40 0.15 0.84 14% 2.51 4 Milk C18_1cis9 (g/dL) 0.08 2.69 0.76 0.29 0.95 8% 4.35 2 Milk C18_2c9c12 (g/dL) 0.00 0.17 0.06 0.02 0.72 19% 1.91 5 Milk C18_2c9t11 (g/dL) 0.00 0.14 0.03 0.02 0.74 37% 1.95 6 Milk C18_3c9c12c15 (g/dL) 0.00 0.09 0.02 0.01 0.68 22% 1.77 5 Milk Tot18_1cis (g/dL) 0.09 2.77 0.82 0.31 0.95 8% 4.58 2 Milk Tot18_2 (g/dL) 0.01 0.32 0.10 0.03 0.69 15% 1.79 5 Milk Total_C18_1 (g/dL) 0.10 2.98 0.94 0.33 0.96 7% 5.18 2 Tot18_1trans (g/dL) 0.01 0.57 0.13 0.06 0.79 21% 2.17 4 Milk Total_Trans (g/dL) 0.02 0.75 0.16 0.08 0.80 19% 2.26 4 Milk isoanteiso FA (g/dL) 0.02 0.28 0.09 0.03 0.75 14% 2.00 5 Milk Odd fatty acids (g/dL) 0.03 0.50 0.16 0.04 0.83 10% 2.41 4 Milk omega3 (g/dL) 0.00 0.11 0.03 0.01 0.66 22% 1.73 5 Milk omega6 (g/dL) 0.01 0.33 0.10 0.03 0.72 14% 1.89 5 Milk SAT FA（g/dl）0.31 6.97 2.70 0.75 0.99 3％10.22 1牛奶unsat（g/dl）0.14 3.86 3.86 1.25 0.39 0.97 5％5.75 2牛奶单fa（g/dl）（g/dl）0.12 0.12 3.42 3.42 3.42 1.08 0.35 0.35 0.35 0.30 0.77 77 13.77 13.02牛奶pufa（g/dl）dl） 2.10 4牛奶SCFA（g/dl）0.05 0.80 0.35 0.10 0.93 7％3.88 3牛奶LCFA（g/dl）0.19 4.79 4.79 1.59 0.52 0.52 0.95 7％4.52 2牛奶MCFA（G/DL）
哪些结构的配置有助于供应链...
抽象目的 - 本研究探讨了供应链（SC）网络和复杂性引起的因素如何在供应链学习（SCL）行为中起作用。设计/方法/方法 - 模糊集定性比较分析（FSQCA）是一种新兴的配置分析方法，用于检查五个影响因素的复杂组合。使用两阶段的调查收集数据。首先，我们选择了七家具有SCL意识的典型公司。第二，问卷发送给了七家选定公司的合作伙伴，并从76家公司获得了156份有效的问卷。发现 - 利用主动权的新兴见解，我们发现SC网络和复杂性的多种配置导致了高SCL。具体来说，薄弱的领带是这种学习的必要条件，而牢固的联系也有利于这一点。此外，中等的SC复杂性有助于SCL。实践意义 - 这项研究丰富了我们对SCL的理解，并为SC管理从业人员采取措施改善它提供了新的见解。独创性/价值 - 这项研究解决了对文献中SCL先决条件的深入了解。它建立了基于偶然性理论的这种学习的综合和全面的理论框架。此外，本研究结合了Ambidextrous SCL（即创建能力和分散能力）。SC网络和复杂性理论提出了SCL能力的总体原型。纸质研究论文1.，2018a）。，2022）。关键字供应链学习，配置分析，模糊定性定性比较分析，供应链网络，供应链复杂性。引言当前动荡的商业气候意味着供应链（SC）需要具有强大的学习能力来应对危机，例如贸易战和大流行。这种学习能力对于SC的效率和有效性至关重要，例如提高敏捷性，解决复杂的问题以及采用新技术和商业模式（Ojha等人。但是，为了选择SC结构的配置以提高供应链学习（SCL）的能力，不同行业的重点公司采取了不同的行动。例如，可口可乐采用了当地采购策略来简化大流行期间的SC，而苹果，耐克和沃尔玛等公司则使其变得更加复杂（Xu等人。
全球价值链如何有助于绿色...
该表总结了该框架的不同元素，并记录了提出文献调查的Ques6ons，以找到有关GVC绿化的证据，重点关注传统的制造工业（例如Food Production 6on，Food Product6on，Garment，Garment和Tex6les和Tex6les和Tex6les和Sex6les，Leather和Shoe和Shoe和Shoe和Furniture）。
空间信息走廊有助于Unispace ...
海冰和冰的融化不仅有助于海平面上升，而且还会改变水温度的盐度，影响调节地球气候的全球海洋循环模式。频繁和全球覆盖范围，卫星提供了地球冰冻圈的最佳信息来源。卫星还提供了整体研究极地区域的最佳手段，从而精确地测量了冰的程度和厚度。
耐火和绝缘解决方案如何有助于...
可持续发展的三大支柱——环境、经济和社会与更广泛的环境、社会和治理 (ESG) 目标相重叠。在本文中，我们将重点研究一家高温绝缘和耐火材料公司对环境的影响，以及摩根如何收集数据并确定其环境目标的优先级。从根本上讲，耐火材料行业的主要目标是实现各种要求严格的高温工业流程。创新设计可以改善绝缘性能、减少热量损失、提高效率并降低下游行业的能源成本和温室气体排放。通过仔细研究摩根先进材料 - 热陶瓷部门的一些工艺改进，我们希望分享改进耐火材料行业的最佳实践。
保护外层空间环境有助于……
§ 太空将变得更加拥挤，对卫星频率和轨道资源使用的担忧将加剧 § 在低成本的驱动下，空间辐射环境引起的卫星异常将变得更加显著 § 大量卫星的运行对外太空背景电磁环境构成风险
生物发光有助于深海适应......
1 中国科学院烟台海岸带研究所，烟台 264003 2 中国科学院大学，北京 101408 3 中国科学院深海科学与工程研究所深海微生物细胞生物学实验室，三亚 572000 4 海南深海技术实验室，IDSSE-BGI，深海生命科学研究所，三亚 572000；lidenghui@genomics.cn (D.-HL)；liushanshan@genomics.cn (S.-SL) 5 青岛华大基因研究院，深圳华大基因研究院，青岛 266555 6 LCB, IMM, CNRS, Aix-Marseille University, 13402 Marseille, France * 通信地址：wu@imm.cnrs.fr (L.-FW); wzhang@idsse.ac.cn (W.-JZ); 电话/传真：+33-491164157 (L.-FW); +86-898-8821-1771 (W.-JZ) † 这些作者对本文贡献相同。‡ 现地址：广西北部湾海洋资源环境与可持续发展重点实验室，自然资源部第四海洋研究所，北海 536000，中国。
