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迈向精确肿瘤学：使用临床数据预测头部和颈部癌的死亡率和无复发生存
摘要 - 由于其异质性和高死亡率，头部和颈部鳞状细胞癌（HNSCC）在临床肿瘤学上提出了重大挑战。本研究旨在利用临床数据和机器学习（ML）原则来预测HNSCC患者的关键结果：死亡率和无复发生存。利用来自癌症成像档案的数据，实施了广泛的管道，以确保强大的模型培训和评估。合奏和包括XGBoost，随机森林和支持向量在内的单个分类器被用来开发预测模型。该研究确定了影响HNSCC死亡率结果并实现预测准确性和Roc-AUC值超过90％的关键临床特征。支持向量机在无复发生存方面表现出色，召回率为0.99，精度为0.97。关键的临床特征，包括机能控制，吸烟和治疗类型，被确定为患者预后的关键预测指标。这项研究强调了使用ML驱动的见解来提高Prog-Prog-准确性并优化HNSCC中的个性化治疗策略的医学影响。索引术语 - HHNSCC，精确肿瘤学，机器学习，临床结果，无复发生存，死亡率预测，个性化医学。
基于CRISPR的基因测定：精确基因编辑中的应用。
基于CRISPR的基因测定方法改变了精确基因编辑的景观，为研究人员提供了研究基因功能，开发靶向疗法并加速药物发现的强大工具。从医学到农业，CRISPR的应用是深远的，为科学和社会中一些最紧迫的挑战提供了解决方案。随着CRISPR技术的不断发展，随着基础和主要编辑等发展的进步，它彻底改变生物技术和医疗保健的潜力变得更加明显。但是，仔细考虑道德含义和技术挑战对于确保将来安全地和负责任地使用CRISPR至关重要。
非线性有限的精确和最佳二次化 -
摘要。普通微分方程的多项式和非分解系统的二二次化在多种学科中，例如系统理论，流体力学，化学反应建模和数学分析。二次化揭示了模型的新变量和结构，该变量和结构可能更容易分析，模拟，控制并提供了方便的学习参数化。本文提出了新的理论，算法和软件功能，用于非自治odes的二次化。我们根据输入函数的规律性提供存在结果，因为可以通过二次化获得二次双线系统的情况。我们进一步发展存在结果和一种算法，该算法概括了具有任意维度的系统的二次化过程，该系统在尺寸增长时保留了非线性结构。对于此类系统，我们提供维度不合时宜的二次化。一个示例是半消化的PDE，当离散化大小增加时，非线性项在象征性上相同。作为这项研究实际采用的重要方面，我们将QBEE软件的功能扩展到具有任意维度的ODES和ODES的非自治系统。我们提供了以前在文献中报道的ODE的几个示例，在此，我们的新算法找到了比先前报道的提升转换的四倍体ode系统。我们进一步强调了二次化的重要领域：减少阶模型学习。太阳风示例突出了这些优势。该区域可以通过在最佳提升变量中工作而受益匪浅，其中二次模型提供了模型的直接参数化，这也避免了非线性项的额外超重还原。
MicroAnnot：用于精确注释微孢子虫基因组的专用工作流程
摘要：微孢子虫有近 1700 个种，是一类专性胞内真核生物，对兽医、经济和医学有影响。为了帮助了解这些微生物的生物学功能，通常使用全基因组测序。然而，由于它们具有特定于分类单元的进化特征，因此很难正确预测它们的基因目录。由于需要创新的基因组注释策略来获得这些寄生虫整体生活方式的代表性快照，因此开发了 MicroAnnot 工具，这是一种专用的工作流程，使用来自精确注释的微孢子虫基因的精选数据库的数据进行微孢子虫序列注释。此外，还实施了特定模块来执行小基因（<300 bp）和转座因子识别。最后，使用基于签名的 InterProScan 软件进行功能注释。MicroAnnot 的准确性已通过对四个微孢子虫基因组的重新注释得到验证，这些基因组的结构注释之前已经得到验证。 MicroAnnot 通过比较方法和转录信号识别方法，可以准确预测翻译起始位点，有效识别转座因子，并对包括 300 bp 以下的微孢子虫基因具有高特异性和灵敏度。
精确的机器学习了解神经退行性疾病中的微RNA调节
微RNA（miRNA）是通过mRNA的降解或翻译抑制来调节基因表达的短（〜21 nt）非编码RNA。积累证据表明miRNA调节在多种神经退行性（ND）疾病的发病机理中的作用，例如，例如阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，帕金森氏病，肌萎缩性侧面硬化症和亨廷顿病（HD）。几项旨在探讨miRNA调节在NDS中的作用的系统级别研究，但这些研究仍然具有挑战性。该问题的一部分可能与缺乏足够丰富或同质的数据有关，例如时间序列或在模型系统或人类生物样本中获得的细胞类型的数据，以说明上下文依赖性。该问题的一部分也可能与与miRNA和mRNA数据的准确系统级建模相关的方法学挑战有关。在这里，我们批判性地回顾了用于分析表达数据的机器学习方法的主要家族，强调了使用形状分析概念作为精确建模高度尺寸的miRNA和mRNA数据的添加价值，例如在研究HD过程中获得的概念，并详细介绍了这些概念和方法的潜在方法和方法来对这些概念和方法进行建模复杂的复杂信息数据。
单位水电单位承诺问题的有效精确A*算法
水力发电植物特有的水电单位承诺问题（HUC）是电力生产计划问题的一部分，称为单位承诺问题（UCP）。更具体地说，所研究的情况是带有单个植物的HUC的病例，表示为1-HUC。该植物位于两个储层之间。地平线在时间段内被离散。该植物以有限数量的点为定义为一对的一对固定功率和相应的水流。考虑了几个约束。每个储层都有一个初始音量以及窗口限制，该约束由每个时间段的最小和最大体积定义。在每个时间段内，水库中的水摄入量都有额外的正，负或零摄入。考虑了价格最大化最大化问题的情况。提出了一个有效的精确a*变体，即所谓的ha*，以解决1-HUC的窗口，并以减少的搜索空间和专用乐观的启发式启发式。将此变体与经典资源约束的最短路径问题（RCSPP）算法和用CPLEX求解的混合整数线性程序制定配方进行比较。结果表明，在一组现实的实例上，所提出的算法平均在计算时间方面优于同时替代方案，这意味着HA*表现出更稳定的行为，并且求解了更多的实例。
在锂提取中精确离子筛分的聚酰胺膜互层的纳米形态发生
纳米过滤（NF）提供了一种可扩展且节能的方法，用于从盐湖中提取锂。然而，由于其水合离子半径的紧密相似性，锂与镁的选择性分离，尤其是在镁浓度高的盐水中，仍然是一个重大挑战。有限的LI + / mg 2 +当前NF膜的选择性主要归因于对孔径和表面电荷的控制不足。在这项研究中，我们报告了结合功能化的磺化carge胶以调节界面聚合过程的层间薄膜复合材料（ITFC）膜的发展。该集成的层间在控制胺基单体的扩散和空间分布中起着至关重要的作用，从而导致形成致密的纳米条纹聚酰胺网络。与常规的TFC膜相比，这些结构改进，包括精致的孔径和减少负电荷可显着提高LI + /Mg 2 +选择性（133.5）和渗透率增加2.5倍。此外，纳米条纹结构优化了膜过滤区域，同时最大程度地降低了离子传输抗性，从而有效克服了离子选择性和渗透性之间的传统权衡。这项研究强调了ITFC膜在达到高锂纯度和恢复的潜力，为大规模从盐水中提取大规模锂的途径有前途的途径。
基于2D硫醇酸盐配位聚合物的有机无机杂化固体润滑剂，具有精确的层间
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-t5www orcid：https：//orcid.org/0009-0009-2330-0241 content content content contem content not chemrxiv未通过chemrxiv进行同行查看。许可证：CC BY-NC-ND 4.0