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英镑的非镀金债券所有股票筛选索引子基金
过去的表现并不是未来结果的保证。投资涉及风险，包括损失资本的风险。少于一年的绩效收益不到年化。收益是总费用（基于单位价格）和无法抵消的扣除税。指数退货是不受管理的，并且不会反映任何费用或费用的扣除。指数回报反映了收入，收益和损失的所有项目，以及股息和其他收入的再投资。绩效包括股息和其他公司收益的再投资，并在英镑中进行了计算。请注意，FTSE重述了许多基准的历史索引返回。此事实说明中包含的历史基准索引回报是重述的历史基准指数回报。基金的收益不受此重述的影响。增值回报的计算方法可能显示舍入差异。当基金根据其官方净资产价值（NAV）日历关闭时，但是可以确定基本安全价格的很大一部分，则计算出技术NAV。因此，本文指定的过去的绩效是在需要时使用技术导航以及基金的官方NAV在相关期间与互助的官方NAV进行了计算的。根据交易时的市场条件，披露的任何价差仅指示，并由投资经理的酌处权。在2020年11月19日之前，该基金被称为Sterling非Gilts Bond所有股票指数子基金。在2023年6月30日之前，该基金被称为Sterling非Gilts Bond所有股票ESG筛选指数子基金。在2021年12月1日之前，该基金的基准是Bloomberg Barclays Sterming Extregate 100毫米非镀金。
imagexpress hcs.ai高内心筛选系统
imagexpress®HCS.AI高内心筛选系统通过高质量的成像和分析来捕捉您的想象力，从而使您可以轻松地获取所需的数据。该系统可配置以符合您的要求，并且可以随着您的研究需求而升级。使您的团队能够从2D和3D细胞分析中获取高清图像和稳健的数据，并利用AI的功率来获得更深入的见解。
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
可持续金融平台关于将更新或纳入欧盟分类标准的活动和技术筛选标准的报告草案
Additionally, the Platform's mandate includes developing DNSH criteria for activities to be included in Annex II of the Climate DA, as “adapted” activities. This is both for the new activities developed under the current mandate and for activities already included in the Taxonomy Delegated Acts for SC to an environmental objective other than adaptation, for which no such criteria exist yet. The reason for this inclusion is to support climate resilience of the whole economy, and to support environmental transition across the whole economy, as well as to enable a significantly wider range of entities to claim their investments in climate resilience as Taxonomy-aligned, resulting in an overall increase in adaptation finance. To achieve this, a number of additional issues on climate change adaptation are also addressed in this report.
免疫肿瘤药物疗效评估的体外试验和个性化癌症治疗的筛选：范围和挑战
摘要 简介：免疫疗法彻底改变了癌症治疗，但往往无法在所有患者中产生理想的治疗效果。由于患者之间的异质性和肿瘤微环境的复杂性，个性化治疗方法的需求日益增长。长期以来，研究人员一直在使用一系列体外检测方法，包括 2D 模型、类器官共培养和癌症芯片平台进行癌症药物筛选。为了实现最佳转化使用，需要对这些检测方法的适用性、高通量能力和临床可转化性进行比较分析。涵盖的领域：该综述总结了体外平台的比较优势和局限性，包括构建策略和免疫肿瘤药物疗效评估的转化潜力。我们还讨论了终点分析策略，以便研究人员能够将其实用性情境化，并优化设计实验以预测个性化免疫疗法疗效。专家意见：研究人员开发了几种体外平台，可以从不同角度提供有关个性化免疫疗法疗效的信息。毫无疑问，基于图像的检测更适合收集包括细胞形态和表型行为在内的广泛信息，但需要进行重大改进以克服背景噪音、样品制备困难和实验时间长等问题。需要进行更多研究和临床试验来解决这些问题并验证检测方法，然后才能将其用于实际场景。
AAA筛选程序管理
Role Title: AAA Screening Technician Band: 4 Contract: Permanent Responsible to: AAA Screening Programme Manager Accountable to: Clinical Director Location: Delivering a community-based service across Coventry and Warwickshire with a base of University Hospital, Coventry Our Vision, Values and Behaviours At University Hospitals Coventry and Warwickshire (UHCW) NHS Trust our vision is to be a national and international leader in healthcare, rooted在我们的社区中。我们的组织策略比医院（2022-2030）更多地受到我们员工，患者和利益相关者的看法的影响，并为改善医疗保健制定了明确的计划。我们旨在为我们的社区提供最佳护理，在我们所做的一切中都非常出色。我们通过提供积极主动，加入当地人的支持来做到这一点，并为健康状况最复杂的人提供专业服务。我们着手为员工创造最佳体验，并与其他组织合作，以实现最佳的医疗保健成果。我们的愿景和目的是由一组明确的价值观的基础，这些价值观反映了我们要创造的文化：同情，开放，自豪，伙伴关系，改善，学习和尊重。由我们的员工开发，我们的七个价值观指导我们每天所做的工作。无论我们的角色或层次如何，我们都致力于在我们共同提供世界一流的护理时坚持这些价值观。
NFκBIN：一种基于机器学习的方法用于筛选NF-κB抑制剂
Model Threshold Acc FPR Kappa F1 Sens Spec AUC MCC RF 0.47 65.59 29.60 0.31 0.64 60.73 70.40 0.71 0.31 DT 0.48 60.36 33.60 0.21 0.58 54.25 66.40 0.63 0.21 KNN 0.36 65.19 30.40 0.30 0.63 60.73 69.60 0.70 0.31 SVC 0.41 67.61 28.00 0.35 0.66 63.16 72.00 0.75 0.75 0.35 xgb 0.43 62.78 34.00 0.26 0.26 0.61 59.51 66.00 0.69 0.69 0.26 FDA批准对目标NF-κB信号pathway进行批准的药物重复性：在这项研究中，我们
SDOH筛选和推荐度量常见问题
在2018年，在社区组织的支持下，测量机构 - 指标与评分委员会（MSC）和健康计划质量指标委员会（HPQMC） - 重新审视了更广泛的SDOH措施的概念，该计划包括，包括但不限于食品不安全的措施。MSC要求俄勒冈州卫生当局开发一个衡量措施概念，其中包括社会需求筛选完成和数据报告以及可能的推荐数据。响应这些要求和优先事项，俄勒冈州卫生管理局开始了2019年开发更广泛的社会需求筛查措施概念的过程，并于2020年召集了一个公共工作组，这导致了2021年的筛查措施试点计划。2022年通过的措施。CCO从2023年1月开始衡量实施。II
初始筛选订单问题
我们研究了初始筛选顺序（ISO）在候选日期筛查中的作用。ISO是指筛选器在选择𝑘候选时搜索候选池的顺序。今天，ISO通常是信息访问系统的产物，例如在线平台或数据库查询。ISO在文献中很大程度上被忽略了，尽管它对所选候选者的最佳性和公平性的影响，尤其是在人类筛选人员下。我们定义了两个问题公式，描述了筛选器的搜索行为给定的ISO：最好的𝑘，其中它选择了顶部𝑘候选者；和好𝑘，在其中选择了第一个好成绩的候选者。为了研究ISO的影响，我们引入了类似人类的筛选器，并将其与其算法对应物进行比较，在该算法中，人类样的筛选器会随着时间的流逝而不一致。我们的分析尤其表明，在类似人类的筛查者解决方面的问题下，ISO尽管达到了群体的公平性，但仍阻碍了个人的公平性，并阻碍了选定的候选者的最佳性。这是由于位置偏见所致，在该位置偏见中，候选人的评估是由其在ISO中的位置所影响的。我们报告了大量的模拟实验，以探索两个筛选器的最佳参数和良好问题的参数。我们的仿真框架足够灵活，可以说明多个候选筛选任务，这是运行现实世界过程的替代方法。
GWAS信息的数据整合和非编码CRISPRI筛选骨矿物质密度的遗传病因
RNA分子在广泛的生物过程中起着至关重要的作用。 对其功能有更深入的了解可以显着提高我们对生活机制的了解，并推动各种疾病的药物发展。 最近，RNA基础模型的进步使RNA工程的新方法实现了新的方法，但是现有方法在生成具有特定功能的新序列方面缺乏。 在这里，我们引入了rnagenesis，这是一个基础模型，通过潜在扩散结合了RNA序列理解和从头设计。 带有带有混合N-Gram tokenization的Bert样变压器编码器，用于编码，用于潜在空间压缩的查询变压器以及用于序列生成的自动回归解码器，rnagenesis从学习的表示中重建了RNA序列。 专门针对这一生成，训练了基于得分的脱氧扩散模型，以捕获RNA序列的潜在分布。 rnagenesis在RNA序列理解中的表现优于当前方法，在13个基准中（尤其是在RNA结构预测中）中获得了最佳结果，并且在设计具有理想特性的天然样品和CRISPR SGRNA方面进一步优先。 我们的工作将rnagenesis确立为基于RNA的治疗和生物技术的强大工具。RNA分子在广泛的生物过程中起着至关重要的作用。对其功能有更深入的了解可以显着提高我们对生活机制的了解，并推动各种疾病的药物发展。最近，RNA基础模型的进步使RNA工程的新方法实现了新的方法，但是现有方法在生成具有特定功能的新序列方面缺乏。在这里，我们引入了rnagenesis，这是一个基础模型，通过潜在扩散结合了RNA序列理解和从头设计。带有带有混合N-Gram tokenization的Bert样变压器编码器，用于编码，用于潜在空间压缩的查询变压器以及用于序列生成的自动回归解码器，rnagenesis从学习的表示中重建了RNA序列。专门针对这一生成，训练了基于得分的脱氧扩散模型，以捕获RNA序列的潜在分布。rnagenesis在RNA序列理解中的表现优于当前方法，在13个基准中（尤其是在RNA结构预测中）中获得了最佳结果，并且在设计具有理想特性的天然样品和CRISPR SGRNA方面进一步优先。我们的工作将rnagenesis确立为基于RNA的治疗和生物技术的强大工具。