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upadacitib用于适度治疗严重活跃的溃疡性结肠炎
3.3在诱导治疗结束时，upadacitinib 45 mg组的缓解率在统计学上明显高于安慰剂组（在2个研究中，与安慰剂相比，与安慰剂相比为22％和29％）。在生物含量和生物学暴露的亚组中的缓解率是一致的。在维护阶段的第52周，与安慰剂的人相比，在统计学上，患有upadacitinib的人比例更大（与安慰剂的人相比，与安慰剂相比，与安慰剂相比，与安慰剂的31％[15 mg upadacitinib]和39％[30 mg upadacitinib]）。在生物学和生物裸露的亚组中的缓解率是一致的。临床专家指出，表现出Upadacitinib的试验将提供临床上有意义的好处。委员会得出的结论是，Upadacitinib在诱导和维持缓解方面比安慰剂更有效。
新的/活跃的报告设施列表
ABBT0030001 Morgan Abee Group #2 A68P Canlin Resources Partnership 361 天然气多井组电池 01-32-061-22W4 有效 ABBT0040004 Renaissance Lucky 5-9 A5D4 Cenovus Energy Inc. 361 天然气多井组电池 05-09-061-18W4 有效 ABBT0040075 Amax Sinclair 16-18 A8TZ Astara Energy Corp. 311 原油单井电池 W 0138250 16-18-073-12W6 A8TZ 有效 ABBT0040115 Barrel Niton 06-19-054-11w5 A854 Barrel Oil Corp. 351 天然气单井电池 W 0100031 06-19-054-11W5 A854 活动 ABBT0040146 Bowtex Crystal 01-04 A5TC Questfire Energy Corp. 361 天然气多井组电池 F40798 00/01-04-047-03W5 020 天然气多电池 <0.01 A5TC 活动 ABBT0040185 Boulder 06-27-047-14w5 Mwb A6CG Highwood Asset Management Ltd. 322 原油多井比例电池 F10500 00/06-27-047-14W5 030 石油多电池 <0.01 A6CG 活动 ABBT0040188 Pci Gilby 04-34 A68P Canlin Resources Partnership 361 天然气多井组电池 F43009 00/04-34-041-04W5 020 天然气多电池<0.01 A8HW 活动 ABBT0040194 Surat Swan Hills 11-23 A96L Allied Energy II Corp. 311 原油单井电池 W 0139467 11-23-068-09W5 A96L 活动 ABBT0040195 Phillips Salter 4-36 A68P Canlin Resources Partnership 362 天然气多井流出物测量电池
强大的富集技术揭示了高度活跃的CRIS PR适应蛋白
通过CRISPR – CAS系统进行的自然原核防御需要在称为适应的过程中将间隔者整合到CRISPR are中。为了搜索具有增强能力的适应蛋白，我们建立了一个永久性的DNA PAC Kaging和Transing（P EDP AT）系统，该系统使用T7 pha ge的菌株将pha ge to packa ge质粒构成，然后将其转移并杀死宿主，然后使用T7噬菌体的不同应变来重复该周期。我们使用PED-PAT来识别更好的适应蛋白 - – Cas1和cas2 - 通过富集具有更高适应性效率的突变体。我们识别出在体内增强的10倍增强的cas1蛋白。在体外，一个突变体具有较高的积分和DNA结合活性，与野生型CAS1相比，另一个突变体具有较高的分解活性。最后，我们结婚说，他们选择的特定座位可降低原始图案。在技术上使用的P EDP或型号屏幕，需要有效，轻松的DNA转导。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
优化酶在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们通过使用机器学习（ML）从超高通知功能屏幕中融合进化信息和实验数据来开发一种技术，用于设计蛋白质变体的活跃和多样化的蛋白质变体库。我们在多轮运动中验证了我们的方法，以优化NUCB的活性，nucB的活性，核酸酶酶在慢性伤口的治疗中应用。我们将我们的ML引导运动与维特罗定向进化（DE）和尼里科（Silico In-Silico）命中重组（HR）的平行运动进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进，并且在命中率和多样性方面表现出色。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导酶设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
糖尿病，全身性炎症和过度活跃的膀胱
其复杂性限制了融合能量和高能量应用中的进步，由等离子体物理学，超出经典计算限制的多尺度现象驱动。这些变革性解决方案，尤其是在等离子体模拟中，为指数加速是可能的，代表了对可持续能源和极端国家研究的突破的重要希望。在这篇综述中，量子计算（QC）被探索为通过提供融合能和高能系统等应用来推动等离子体物理模拟的一种手段。这包括用于模拟湍流，波粒相互作用以及具有接近量化效率的磁流失动力学（MHD）不稳定性的计算方法。我们表明，通过将QC整合到等离子研究中，可以求解大规模的线性方程，计算特征值并优化复杂系统，比经典方法更好。本讨论研究了血浆物理学的量子计算的潜力，突出了其当前局限性，包括硬件限制以及对适用于精确模拟复杂等离子体现象的专门算法的需求。尽管存在这些挑战，QC仍有可能显着改变血浆建模并加快融合反应器的发展。QC代表了一种新的方法，可以使工程师摆脱计算瓶颈，提供了对可持续能量突破所需的血浆行为前所未有的观点。这项工作的结果强调了在等离子体物理学外面持续的重要性，以实现质量控制在推进高能科学方面的全部潜力。
自体造血干细胞移植的比较有效性与芬洛莫德，纳塔尔苏单抗和ocrelizumab在高度活跃的复发率中
标题：1自体造血干细胞移植的有效性与2 fingolimod，natalizumab和ocrelizumab在高度活跃的复发多个3个硬化症4 5作者（限制为50位作者）中：6 Tomas Kalincik，MD，MD，MD，Phd 1,2; Sifat Sharmin，博士1,2； Izanne Roos，MBCHB，博士1,2； Mark S.7 Freedman，医学博士3；哈罗德·阿特金斯（Harold Atkins），医学博士4；约阿希姆·伯曼（Joachim Burman），医学博士，博士5；詹妮弗·梅西（Jennifer Massey），MBBS，8博士6,7；伊恩·萨顿（Ian Sutton），MBBS，博士6,8；芭芭拉·威瑟斯（Barbara Withers），医学博士，博士9,7；理查德·麦克唐纳（Richard MacDonell），医学博士，9博士10,11；医学博士Andrew Grigg博士12,11; ØivindTorkildsen，医学博士，博士13; Lars Bo，医学博士，博士13； 10 Anne Kristine Lehmann，医学博士，博士14；伊娃·库巴拉·哈夫多瓦（Eva Kubala Havrdova），医学博士15；伊娃·克拉苏洛娃（Eva Krasulova），医学博士，11博士学位15； Marek Trneny，医学博士，博士16；托马斯·科扎克（Tomas Kozak），医学博士，博士17； Anneke van der Walt，MBBS，12博士18,19； Helmut Butzkueven，MBBS，博士18,19； Pamela McCombe，MBBS 20,21; Olga Skibina，13 Mbbs 22,23,18; Jeannette Lechner-Scott，医学博士，博士24,25；芭芭拉·威尔肯斯（Barbara Willekens），医学博士，博士26,27； 14 Elisabetta Cartechini，医学博士28; Serkan Ozakbas，医学博士29; Raed Alroughani，医学博士30；詹斯·库尔（Jens Kuhle），15 MD，博士学位31；弗朗切斯科·帕蒂（Francesco Patti），医学博士32;，33;皮埃尔·杜奎特（Pierre Duquette），医学博士34；医学博士Alessandra Lugaresi，16 PhD 35,36;萨米亚·J·库里（Samia J. Khoury），医学博士，博士37; Mark Slee，医学博士，博士38; Recai Turkoglu，医学博士39; 17 Suzanne Hodgkinson，医学博士40； Nevin John，医学博士，博士41,42； Davide Maimone，医学博士43; Maria Jose 18 SA，MD 44；文森特·范·佩奇（Vincent van Pesch），医学博士，博士45,46;奥利弗·格拉赫（Oliver Gerlach），医学博士，博士47,48； Guy Laureys，19 MD 49； Liesbeth van Hijfte，医学博士49; Rana Karabudak，医学博士50； Daniele Spitaleri，医学博士51； Tunde 20 Csepany，医学博士，博士52; Riadh Gouider，MD 53,54; Tamara Castillo-Triviño，医学博士55;布鲁斯·泰勒（Bruce Taylor），21 MD，博士64,65； 22 Basil Sharrack，医学博士，博士56;约翰·A·斯诺登（John A Snowden），医学博士，博士57 23代表MSBASE作者和MSBASE合作者。24 25 MSBASE作者将在小组作者身份中列出：26 Saloua Mrabet，MD 53,54；贾斯汀·加伯（Justin Garber），MBBS 58; Jose Luis Sanchez-Menoyo，医学博士59; Eduardo 27 Aguera-Morales，MD 60; Yolanda Blanco，医学博士61; Abdullah al-Asmi，MD 62; Bianca Weinstock-28 Guttman，MD 63; Yara Fragoso，MD 66; Koen de Gans，MD 67; Allan Kermode，医学博士，博士68,69 29 30 31 32隶属关系：33 1，神经免疫学中心，皇家墨尔本皇家墨尔本医院神经病学系，澳大利亚墨尔本34号，澳大利亚墨尔本34 34，Core 35 2，核心医学系，墨尔本大学，墨尔本大学，墨尔本大学，澳大利亚澳大利亚澳大利亚墨尔本大学，澳大利亚36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 3 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 3 36 36 36 3 36 36 36 3 36 36 33 3 33，医学院3. 4，渥太华医院研究所，渥太华大学，渥太华，加拿大39 5。医学科学系，神经病学，乌普萨拉大学，乌普萨拉，瑞典40 6。澳大利亚悉尼圣文森特医院悉尼神经病学系41 7。St Vincent的临床学校，新南威尔士大学，澳大利亚悉尼42 8。 悉尼大学，澳大利亚悉尼43 9。 血液学系，澳大利亚悉尼圣文森特医院悉尼44 10。 澳大利亚墨尔本奥斯汀健康神经病学系45 11。 墨尔本大学，澳大利亚墨尔本46 12。 血液学系，奥斯汀健康，澳大利亚墨尔本47 13。 挪威卑尔根卑尔根大学医院神经病学系48 14。 挪威卑尔根北汉氏大学医院血液学系49 15。 血液学系，布拉格查尔斯大学第一学院和捷克共和国布拉格普拉格通用大学医院52St Vincent的临床学校，新南威尔士大学，澳大利亚悉尼42 8。悉尼大学，澳大利亚悉尼43 9。血液学系，澳大利亚悉尼圣文森特医院悉尼44 10。澳大利亚墨尔本奥斯汀健康神经病学系45 11。墨尔本大学，澳大利亚墨尔本46 12。血液学系，奥斯汀健康，澳大利亚墨尔本47 13。挪威卑尔根卑尔根大学医院神经病学系48 14。挪威卑尔根北汉氏大学医院血液学系49 15。血液学系，布拉格查尔斯大学第一学院和捷克共和国布拉格普拉格通用大学医院52神经病学系和临床神经科学中心，捷克共和国布拉格的布拉格50号医学院第一院
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们描述了一项由机器学习（ML）引导的运动，以设计核酸酶NucB，核酸核酸核酸hut（一种酶）在治疗慢性伤口时应用。在多轮酶演化运动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与维特罗定向进化（DE）的平行运动（DE）和硅内命中率重组（HR）进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。使用机器学习（ML）引导蛋白质设计有可能通过精确导航坚固的健身景观来加速发现高性能酶。在这项工作中，我们描述了ML引导的运动，以设计Nuclease NucB，该核定是一种酶，该酶在治疗慢性伤口的酶降解生物膜，以治疗慢性伤口。在多发酶演化活动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与平行的电脑内定向进化（DE）和硅内命中重组（HR）策略进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，而DE的最佳变体提高了12倍。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
新的和活跃的设施报告
SKSA0000357 ENELPLUS CORPORATIOT 35424 BURGESS CREEKEXPENSTORATION。2020-12SUITE 1000，520 5 Avenue Southwest Calgary T2P 3R7 347石油卫星（非报告）10-22-004-004-07W2 2877 3542 2877 35424活动
早期干预包括在早产中具有不同风险的神经运动延迟风险的活跃运动组件：系统的审查和叙事综合
摘要：背景/目标：与早产儿相比，与运动结果相比，先前的评论证明了早期干预措施对认知的益处更强。可能是，运动发育需要更多针对性的干预措施，包括至少有活动的电动机组件。但是，尽管神经运动延迟的风险增加了，但没有概述重点是早产婴儿的这种干预措施。方法：系统地搜索了有关早产婴儿的早期干预措施的（准）随机对照试验的（准），神经运动延迟的风险各不相同，并且包括在第一年内开始进行主动运动组件的试验。提取了研究数据和参与者特征。使用偏见2工具的风险评估了偏差的风险。结果：包括25个报告，包括21个独特（准）RCT，并被归类为基于纯运动的干预措施（n = 6）或以家庭为中心的干预措施（n = 19）。是基于运动的干预措施，干预后立即改善了运动结果，其中之一分别在随访中进行了，分别进行了五种和以家庭为中心的方法。只有五项以家庭为中心的研究评估了五岁以上的长期影响，发现没有比标准护理更大的疗效。总体而言，在纳入的研究之间进行干预强度，类型和结果存在较大的变化。结论：尽管有方法上的异质性损害了结论，但对运动结果的影响有限，特别是长期结局。包括以家庭为中心的方法嵌入的更强的以运动为中心的成分可能会增加对运动结果的影响，这对于出现神经运动延迟的早期迹象的婴儿特别感兴趣。