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支持2型糖尿病患者通过与临床护理相结合的移动卫生技术有效地使用其药物（Summit-D Pilot）：可行性随机试验的结果
城市公众的门徒（APA）：刘，B. Zhang，F。，... Li，Z。 （2024）。 用于净碳排放和氮和水的氮的共同效果。 食物，5，241-2 在线红色视频。 https://doi.org/10.1038/s4城市公众的门徒（APA）：刘，B. Zhang，F。，... Li，Z。（2024）。用于净碳排放和氮和水的氮的共同效果。食物，5，241-2在线红色视频。https://doi.org/10.1038/s4https://doi.org/10.1038/s4
脂质纳米粒子的物理化学趋向性和亲和性部分靶向性相结合可增强器官靶向性
摘要：目前已出现两种将纳米粒子靶向特定器官和细胞类型的方法：亲和部分靶向和物理化学趋向性。在这里，我们直接比较和结合使用旨在靶向肺部的静脉 (IV) 脂质纳米粒子 (LNP)。我们利用 PECAM 抗体作为亲和部分，利用阳离子脂质作为物理化学趋向性。这些方法产生的肺摄取量几乎相同，但 aPECAM LNP 显示出更高的内皮特异性。结合这些靶向方法的 LNP 的肺摄取量比单独使用任何一种方法高 2 倍以上，并且显著增强了上皮摄取量。为了确定肺部吸收是否是因为肺部是静脉注射下游的第一个器官，我们比较了静脉注射和颈动脉内 (IA) 注射，发现 IA 联合靶向 LNP 在首过器官大脑中达到每克注射剂量的 35% (%ID/g)，是报道中最高的。因此，结合亲和部分和物理化学策略可提供单独任何一种靶向方法都无法实现的好处。关键词：肝外递送、物理化学、抗体介导、肺靶向、细胞类型表达
FL058的体外药代动力学/药效学（一种新型β-内酰胺酶抑制剂）与甲苯丙胺酶产生的肠含量 div>相结合
抗菌剂的广泛使用导致抗药性细菌迅速增加。在这种背景下，以革兰氏阴性杆菌为代表的多药抗性细菌的检测率正在增加，这对临床实践中的抗感染治疗构成了巨大挑战。根据Chinet（www.chinets.com）的数据，抗菌监测网络，肺炎肺炎的抗性率从2005年的2.9％增加到2021年的24.4％。对于大肠杆菌，对美皮烯的抗性率达到1.4％ - 2.1％。肠杆菌对β-内酰胺抗生素的抗性的主要机制是β-内酰胺酶的产生。根据Ambler分类系统：A类（例如，扩展的光谱β-乳糖酰胺酶，ESBLS；和K. pneumoniae Carbapenemases，KPCS，KPCS），B级（E.G. B（E.G.，New Delhi Metallo-Beta-lactacamase s clange n n s Clance），头孢菌素酶）和D类（例如奥沙素酶，奥沙西斯）。对碳苯甲酸肠杆菌（CRE）的一项大型研究调查显示，KPC是最普遍的β-内酰胺酶，NDMS是K.肺炎K.肺炎的第二普遍β-内酰胺酶（Wang等，2018）。近年来，在耐碳青霉烯烃的碳青霉烯氏菌中已经变得越来越普遍（Tangden和Giske，2015； Yin等，2017）。考虑到上述β-乳糖酶的多样性，研究人员已密切关注新型广谱β-内酰胺酶抑制剂的发展（Shlaes，2013; Bush，2015; Vanscoy等，2016； 2016; Bhagwat等，2019）。目前，已销售了非贝氏乳酰胺结构的新型β-内酰胺酶抑制剂，包括阿维比巴坦，里贝塔姆和瓦博尔巴氏菌。Relebactam和Vaborbactam都不能抑制D类β-内酰胺酶。fl058是一种新型的焦油二氯辛烷（DBO）β-内酰胺酶抑制剂，其结构和活性类似于Avibactam。它主要抑制A类，C类和某些D类β-内酰胺酶，但不抑制NDMS（Sharma等，2016）。一项体外敏感性研究（待发表）表明，与阿维巴丹不同，仅FL058在大肠杆菌上具有某些抑制活性。Meropenem与4μg/ml FL058结合使用NDM-生产大肠杆菌（MIC 90 = 0.5 mg/l）的最小抑制浓度（MIC）的显着较低，对NDM产生的NDM抑制作用的作用显着降低，而NDM产生的K. pneumoniae（MIC 50 = 0.25 mg/l，MIC 90 = 4 MIC 90 = 4 MIC 90 = 4 MIC 90 = 4 MIC 90 = 4 M MIC 90 = 4 M MIC 90。一项完整的I期临床试验显示，FL058具有良好的安全性，耐受性和药代动力学（PK）特征（Huang等，2023）。体外药代动力学/药效学（PK/PD）模型已成为筛查β-内酰胺抗生素/β-内酰胺酶抑制剂疗法的剂量方案的重要工具（MacGowan等，2016; Vanscoy et al。，2016; MacGowan et al。它们也可以用来评估暴露于β-内酰胺抗生素/β-乳酰胺酶抑制剂的相关性与菌落计数的变化之间的相关性。随后对暴露响应关系的分析又可以支持剂量选择。鉴于此，这项研究模拟了FL058与MeropeNem在体外模型中结合使用的临床给药方案，以发现两种药物的最佳成分比和最佳的PK/PD指数和两种药物组合治疗的靶标。鉴于此，这项研究模拟了FL058与MeropeNem在体外模型中结合使用的临床给药方案，以发现两种药物的最佳成分比和最佳的PK/PD指数和两种药物组合治疗的靶标。
FAK抑制与RAF/MEK夹具Avutometinib相结合，克服了对BRAF和MEK
虽然BRAFV600E黑色素瘤Yumm 1.7合成肿瘤未能对ICI疗法做出反应，但添加了Avutometinib±Faki抑制了肿瘤的生长。我们观察到，用ICI + Avutometinib治疗的肿瘤最终产生了抗药性并逃脱了生长抑制，但是用ICI +合并的Avutometinib和Faki治疗的肿瘤表现出耐用的治疗反应，通常具有完全肿瘤的消退。
将可再生能源与建筑管理相结合 - ...
简介 采用可再生能源并将其与楼宇管理系统 (BMS) 相结合是解决与建筑环境中的能源使用相关的日益增长的问题的关键策略。随着城市化进程加快和能源需求增加，建筑物已成为关键的消耗节点，约占全球能源使用量的 40%。可持续发展的当务之急是从传统的能源实践转向优先考虑可再生能源（如太阳能、风能和地热能）的系统。这些技术与 BMS 协同作用时，有可能彻底改变建筑物，从被动的能源消费者转变为主动、高效的能源管理者。从可持续发展的角度来看，这种整合不仅是环境当务之急，也是社会经济机遇，有望降低运营成本，提高能源弹性并与全球碳减排目标保持一致 [1-3]。
Aurigene.AI 是一种端到端的小分子药物发现解决方案，将 AI 和 ML 功能与 Aurigene 在合成和体内外测试分子方面的核心专业知识相结合。 该平台由一个精心策划的数据库组成，可用作训练数据。 模块化平台允许用户从一组生成、预测和计算算法中灵活地选择合适的 AI 模型。 它利用迭代 ML 过程进行合理有效的化学设计，并根据合成的可处理性和 ADME（吸收、分布、代谢、排泄）和效力等特性进行优先排序。
Aurigene Pharmaceutical Services 是一家全球合同研究、开发和制造组织 (CRDMO)。我们以加速创新的传统为基础，并在小分子和大分子药物发现、开发和制造方面拥有丰富的经验，我们的使命是坚持不懈地为客户的成功而努力，并通过整体方法建立长期关系，以加速分子从实验室到市场的进程。我们为发现化学、生物治疗药物发现、发现生物学、临床 I-III 期计划、监管提交批次和商业制造的开发和制造服务提供集成和独立服务。Aurigene 的独特之处在于其集成的 API 和配方服务，涵盖从关键起始材料、高级中间体和 API 到成品（如口服固体、无菌产品、鼻腔溶液等）。英国、墨西哥、美国和印度的 GMP 商业制造设施补充了我们在印度的开发和制药 API 制造服务。
受量子启发的匹配网络与语言学理论相结合，用于隐喻检测
摘要 让机器具备识别和理解隐喻的能力是实现人工智能的关键一步。在语言理论中，隐喻可以通过隐喻识别程序（MIP）或选择偏好违背（SPV）来识别，这两者通常被视为自然语言处理领域的匹配任务。然而，由于词语的语义不确定性和字面意义的模糊性，MIP 的实现面临挑战。同时，SPV 往往难以识别传统的隐喻。受到用于建模语义不确定性和细粒度特征匹配的量子语言模型（QLM）的启发，我们提出了一种用于隐喻检测的量子启发匹配网络。具体而言，我们使用密度矩阵来显式地表征 MIP 的目标词的字面意义，以建模词语字面意义的不确定性和模糊性。这使得 SPV 即使面对传统的隐喻也能有效工作。然后通过细粒度特征匹配实现 MIP 和 SPV。实验结果最终证明了我们的方法具有强大的竞争力。
将个人目标与大学重点和策略相结合
作为经理，您在帮助将战略重点逐级下放并建立一致性方面发挥着重要作用。当我们退出战略规划周期并进入个人目标设定阶段时，与您的团队分享战略重点非常重要。我需要做什么？我们鼓励人力资源经理留出专门的时间与他们的团队讨论战略重点。您可以将此活动安排为现有团队会议的一部分，也可以安排为独立会议。当您开会时，指导您的团队完成与您的团队相关的战略重点以及未来财政年度的战略重点。分享业务规划流程的详细信息可能会有所帮助，以便清晰理解；或者分享业务规划流程中的任何文档。这将展示如何选择和协调优先事项，并可以作为您团队目标设定的模型。每个团队都是独一无二的，每个团队可能在不同的规划级别上与不同的战略重点保持一致。分享年度运营计划及其行动和任务可能最有帮助，以帮助协调。对于某些团队，可能存在必须与之保持一致的机构运营计划，您可以分享。我可以分享哪些文件？
CAR-T 细胞治疗与 ICI 相结合的前景与挑战
免疫检查点是一类具有调控免疫反应持续性能力的信号通路分子(1)。常见的免疫检查点包括CTLA-4、LAG-3、PD-1等，它们广泛分布于实体肿瘤中，在肿瘤微环境(TME)中发挥重要作用(2-4)。肿瘤细胞可以通过激活免疫检查点通路来抑制抗肿瘤免疫反应，而ICIs可以阻断该通路的激活，从而增强CAR-T细胞的功能，激活该免疫反应，促进肿瘤细胞清除(5)。近年来，ICIs发展迅速，陆续上市，已在肝细胞癌、肺癌、黑色素瘤、结肠癌等多个实体瘤中获批(6)。尽管ICI取得了积极的临床疗效，但一些患者并未完全缓解。例如，染色体不稳定性（CIN）是影响ICI在不明癌症中的疗效的重要因素
引用li g，sun y and zhu l（2024），机器学习的应用与种群药代动力学相结合以改善V
反应（Ye等，2016）。然而，万古霉素药代动力学参数的选择仍然存在争议，包括槽浓度，清除等（Ghasemiyeh等人，2023年）。种群药代动力学（PPK），将经典的药代动力学建模与种群统计建模相结合。万古霉素一直是成年人中许多PPK研究的主题（Aljutayli等，2020； Lindley等，2023）。已经表明，可以在中国成年患者中对万古霉素的种群药代动力学建模（He等，2014； Gao等，2018）。PPK研究万古霉素对于指导临床剂量很重要。但是，PPK模型可能不足以预测单个药代动力学参数。机器学习（ML）是一种数据驱动的方法，它使用培训数据来学习如何通过各种算法完成任务，然后就特定事件做出决策和预测。在药代动力学中，机器学习允许进行分析和预测（Ota和Yamashita，2022； Wang等，2023）。机器学习和人口药代动力学的结合是药物研发的新工具（Zhu等，2022； Damnjanovic等，2023）。据报道，机器学习与PPK方法相结合可以改善对新生儿六种药物的单个清除率的预测（Tang等，2021）。但是，在成年患者中很少有类似的研究。如今，在机器学习的领域，生产了许多模型。 额外的树回归模型（Geurts等，2006），是一种综合学习如今，在机器学习的领域，生产了许多模型。额外的树回归模型（Geurts等，2006），是一种综合学习决策树回归模型（Kaminski等，2018）是一种回归算法，它使用决策树作为基本模型，该算法通过将输入变量划分为多个特征并根据这些功能构建决策树来拟合数据。梯度提升决策树（Si等，2017）是一种基于集成学习的算法，它通过将多个决策树模型集成在一起来拟合数据。极端梯度提升（Chen and Guestrin，2016）是一种有效的梯度增强算法，它通过使用贪婪算法来选择用于拆卸的最佳功能来最大程度地减少损失函数。