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ASX公告Darren Keamy任命了酋长... 半年截至2024年12月31日的结果演示 添加到S＆P/ASX200索引的中材细胞 emass和weebit nano使用reram 在超低电力边缘AI上进行合作 5E Advanced Materials，Inc。 用于多妈妈C-UXS的人工智能 安全购买计划现已开放 DR。 Gregory George MD博士加入了Mesoblast Board Optiscan揭示了病理学的Inform™成像设备 AGM投资者演示 actinogen HY2025财务业绩 - 前期 - ... 上半年收入的重大振奋 清洁TEQ Water Limited 中材细胞 用于多妈妈C-UXS的人工智能 哈里斯技术宣布H1 FY25结果 ASX公告Oncarlytics专利津贴 全年结果 ASX公告Senetas Corporation Limited Half ... 卡内基清洁能源有限公司ACN 009 237 736 ... 每月操作报告 投资者演讲 - 电池矿物会议 Inmuron宣布Travelan®临床试验更新 2025年2月17日，在支持供应安全的同时提供新的可再生能源 2025年2月6日Adalta Limited（ASX：1AD）“东到西” ... Nemotals |城市采矿 ASX-临时CEO
Leslie Chong董事总经理兼首席执行官info@imugene.com总投资者查询股东e股Holderenquiries@imugene.com媒体询问matt wright matt@nwrcommunications.com.auLeslie Chong董事总经理兼首席执行官info@imugene.com总投资者查询股东e股Holderenquiries@imugene.com媒体询问matt wright matt@nwrcommunications.com.au
激活平台前进到索引阶段
•第二次由Marengo的专有恒星精确T细胞激活平台创建的第二个许可计划，前进到2025年3月3日，马萨诸塞州剑桥阶段 - Marengo Therapeutics，Inc。，这是一种临床阶段的生物技术公司，这是一种临床生物技术公司的临床生物技术公司，先开创新方法，以进行精确的免疫治疗，从而在Oncology and Autose; Adeass; euseass; eusers; ure;今天Ipsey）在与Marengo的多年战略肿瘤合作下提名了第二名候选药物（DC）。该提名标志着自2022年8月开始以来，Ipsen和Marengo之间的合作伙伴关系中包括第二星特异性T细胞激活程序的成功进步。该合作下的第一个DC提名于2024年4月宣布。“第二次DC提名证明了我们与Ipsen的强大合作，并再次强调了Marengo研究团队在推进临床试验的创新免疫治疗候选者方面的奉献精神和创造力，” Marengo首席科学官Andrew Bayliffe Ph.D.说。“我们的小说，首先是TCRVβ型的双重T细胞激动剂驱动免疫疗法难治性肿瘤模型中抗肿瘤T细胞反应的振兴，我们期待在将其转化为患有癌症的人时与Ipsen合作。”根据协议的条款，Marengo将获得此预定义临床前里程碑的里程碑式付款。根据协议，Marengo与IPSEN合作领导了研究和临床前开发工作。ipsen将承担IND提交，监管提交，临床发展和商业化的责任。关于Star™平台关于Marengo Therapeutics Marengo Therapeutics，Inc，一家临床阶段生物技术公司，开发了新型的TCR靶向抗体，这些抗体有选择地调节种系TCR库的常见和疾病特异性T细胞子集，以提供终身保护癌症和自身免疫性疾病的终生保护。与一支热情的敬业科学家团队在免疫学和肿瘤学方面经验丰富，Marengo的三个专有平台，选择性的T细胞激活库（Star），Tristepific T细胞参与者（TRI-StAR）（TRI-StAR）（TRI-StAR）（TRI-StAR）和T细胞耗竭（M-Star）和我们的独特患者在右T细胞中均能在右T细胞中取代右T细胞，从而使右T细胞在右癌症中的癌症癌症，从而使所有人都可以在右派癌症中进行癌症。疾病。要了解更多信息，请访问marengotx.com。
标准银行莫桑比克PMI-采购经理索引
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对Ern-Ithaca的1522例索引病例的基于溶液-RD Clinvar的重新分析揭示了外显子测序中常见的陷阱和误解。
目的：在Solve-RD项目（https://solve-rd.eu/）内，欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常智力网络旨在调查基于Clinvar案例的未解决病例的外来分析是否可以建立其他诊断。我们介绍了“ Clinvar低悬一起”重新分析的结果，先前分析失败的原因以及学习的经验教训。方法：来自欧洲智力残疾，远程医疗，自闭症和先天性异常的欧洲参考网络收集的第一个3576个外来的数据（1522个证券和2054个亲戚）通过Solve-rd Consortium重新分析，通过评估单核位变种和临床插入式（cline clinient and Simplerient and Silkerions and Silkeriptions and in Simples和delersert ins in to noce）和多种插入率（clience intery contence in Cline）和多种插入率（涉及单核）。根据频率，基因型和遗传模式和重新解释的频率，基因型和模式进行过滤。结果：我们确定了59例（3.9％）的因果变异，其中50例也由其他诉讼和9例导致了新的诊断，突出了解释挑战：在第一次分析时与人类疾病相关的基因的变异，或者误导了局部局部局部变化（变异型），该变异属于人类疾病的变化（变异）（变化型）。 lters，低等位基因平衡或高频）。结论：“ Clinvar低悬挂水果”分析代表了一种从外显子组测序数据中恢复因果变异的有效，快速且简单的方法，这也有助于减少诊断僵局。©2023作者。由Elsevier Inc.代表美国医学遗传与基因组学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
osmopysim -usermanual- / < / div>的索引
1简介1 1.1 pysim-shell。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1.1视频演示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.1.2运行Pysim-shell。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.1.3用法示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.4高级主题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.1.5 CMD2基础知识。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.1.6 pysim命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.1.7 ISO7816命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.1.8 TS 102 221命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 1.1.9线性固定EF命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 1.1.10透明的EF命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.1.11 ber-tlv ef命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1.1.12 USIM命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 1.1.13特定文件命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.1.14 UICC管理命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.1.15 ARA-M命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 1.1.16 GlobalPlatform命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 1.1.17 EUICC ISD-R命令。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 1.1.18 CMD2可设置参数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 1.2 Pysim-trace。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 48 1.2.1演示。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。47 1.2 Pysim-trace。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 1.2.1演示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 1.2.2运行Pysim-Trace。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 48 1.2.3 Pysim-Trace命令行参考。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 48 1.2.4约束。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。48 1.2.2运行Pysim-Trace。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 1.2.3 Pysim-Trace命令行参考。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 48 1.2.4约束。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。48 1.2.3 Pysim-Trace命令行参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 1.2.4约束。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>48 1.3旧工具。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>49 1.3.1 Pysim-Prog。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>49 1.3.2。 Pysim-Reads。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 1.4 Pysim库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 1.4.1 PYSIM文件系统抽象。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 54 1.4.2 Pysim命令摘要。 。 。 。 。54 1.4.1 PYSIM文件系统抽象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 1.4.2 Pysim命令摘要。 。 。 。 。54 1.4.2 Pysim命令摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65 1.4.3 Pysim运输。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 71 1.4.4 PYSIM实用程序功能。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 75 1.4.5 PYSIM例外。 。 。 。 。 。 。 。 。65 1.4.3 Pysim运输。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。71 1.4.4 PYSIM实用程序功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。75 1.4.5 PYSIM例外。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>78 1.4.6 Pysim Card_handler。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 79 1.4.7 Pysim Card_key_provisbid。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 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1.6.1 REST API调用。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>83 div>
celldex：参考单元类型数据集的索引
蓝图编码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2个数据库Munecellexpressiondata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5人类primarycellatlasdata。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 Meremara。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 8列表流。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 9摩纳哥imimedata。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>6 Meremara。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8列表流。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9摩纳哥imimedata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 Mousernaseqdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 Novershternhematopoieticdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13个重新效果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16省力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16个系列参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17个监视。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18
MSCI气候变化ESG选择索引方法
合并/收购合并和收购，收购方事件的权重将占交易考虑中涉及的股份的比例金额，而现金收益将在整个指数上进行投资。如果非索引成分获得现有索引成分，则将从索引中删除现有组成部分，并且不添加非组成部分将不会添加到索引中。安全特性的变化，如果特征发生变化（国家，行业，大小段等），安全性将继续成为索引组成部分。将在随后的索引审查中进行持续纳入指数的重新评估。有关与此指数相关的公司事件的具体处理的更多细节和说明可以在“ MSCI公司事件方法论”书籍中找到，详细介绍了限制的加权和非市场资本化加权指数中事件的处理。
MSCI全球气候变化多资产选择索引
MSCI全球气候变化多资产选择指数旨在代表MSCI全球气候变化多资产组合指数的性能，同时以5％的年度波动率为目标。MSCI全球气候变化多资产选择组合指数由股权和固定收益指数组成，这些指数都将MSCI气候变化指标1纳入其建设中，以评估公司的风险和与较低碳经济过渡有关的风险和机会。它由以下两个组成部分组成：a）MSCI世界气候变化选择200指数，代表策略的性能，该指数旨在最小化给定的限制的风险，以及改善气候变化特征的改善，以及b）MSCI USD IG气候变化与较低的投资策略相关的绩效，该策略代表了较低的履行绩效，该效率与绩效相关的绩效，该效率与绩效相关的绩效，该策略的绩效是确保绩效的， 经济。有关索引方法的完整描述，请参阅索引方法 - MSCI累积索引绩效
外行人对大语言模型和搜索引擎健康查询的使用和态度：调查研究
背景：外行可以通过大语言模型（LLM）（例如ChatGpt和搜索引擎（例如Google））轻松访问健康信息。搜索引擎改变了健康信息访问，LLMS为回答Laypeople的问题提供了新的途径。目标：我们旨在比较对LLM和搜索引擎的使用频率和态度，以及它们的比较相关性，有用性，易用性以及对健康查询的响应。方法：我们进行了筛查调查，以比较寻求健康信息的LLM用户和非用户的人口统计学，并通过逻辑回归分析结果。邀请筛查调查的LLM用户进行后续调查，以报告他们寻求的健康信息的类型。我们使用ANOVA和Tukey Post hoc测试比较了LLM和搜索引擎的使用频率。最后，配对样本Wilcoxon测试将LLM和搜索引擎比较了感知的有用性，易用性，可信度，感受，偏见和拟人化。结果：总计，2002年的美国参与者在多产的情况下招募了有关使用LLM和搜索引擎的筛查调查。，参与者中有52％（n = 1045）是女性，平均年龄为39岁（SD 13）年。参与者为9.7％（n = 194），12.1％（n = 242）黑色，73.3％（n = 1467）白人，1.1％（n = 22）西班牙裔，3.8％（n = 77）是其他种族和种族。此外，1913年（95.6％）使用搜索引擎查找健康查询，而LLMS的642（32.6％）。男性使用LLM的健康问题比女性更高（1.63，1.63，95％CI 1.34-1.99; p <.001）。黑色（或1.90，95％CI 1.42-2.54; p <.001）和亚洲（或1.66，95％CI 1.19-2.30; p <.01）个体的几率比白人个体更高。那些感知到健康的人（OR 1.46，95％CI 1.1-1.93; p = .01）的人比健康状况良好的人更有可能使用LLM。更高的技术能力提高了LLM使用的可能性（OR 1.26，95％CI 1.14-1.39; P <.001）。在对281名LLM用户健康的后续调查中，大多数参与者首先使用搜索引擎（n = 174，62％）来回答健康问题，但第二个最常见的第一个咨询者是LLMS（n = 39，14％）。llms被认为是有用的（p <.01）且相关性较小（p = .07），但引起了较少的负面感觉（p <.001），看起来更人性化（llm：n = 160，vs search：n = 32），被视为较小的偏见（p <.001）。信任（p = .56）和易用性（p = .27）没有差异。结论：搜索引擎是健康信息的主要来源；然而，对LLM的积极看法表明使用日益增长。未来的工作可以通过补充外部参考和限制有说服力的语言来遏制过分依赖的答案来探讨LLM信任和有用性是否得到增强。与卫生组织的合作可以帮助提高LLMS健康产出的质量。
改进直接索引：130/30 和 150/50 策略
资料来源：AQR、XPressFeed、S&P、MSCI Barra。我们从 1975 年到 2019 年每年 1 月 1 日开始运行 45 个单独的策略模拟，所有模拟都于 2019 年 12 月 31 日结束。对于直接指数化，我们每月都会将税收成本和交易成本降至最低，但前提是保持在与标准普尔 500 指数的预先指定的跟踪误差（使用 MSCI Barra 风险模型计算）范围内。对于 130/30 和 150/50，在每月重新平衡中，我们最大化价值动量因子模型的敞口，并将税收成本和交易成本降至最低，但前提是保持在与标准普尔 500 指数的预先指定的跟踪误差（使用 MSCI Barra 风险模型计算）范围内。交易成本根据 VIX、股票风险和相对于股票交易量的交易量计算。对于税收成本，我们模拟了两种替代税率假设：2020 年税率制度和拟议的拜登税收计划制度。在 2020 年税率制度下，短期资本收益的税率假设为 40.8%，长期资本收益和股息收入的税率假设为 23.8%。我们假设，根据拜登税收计划，所有收益和股息均按 43.4% 的统一税率征税。在报告税收优惠时，我们会分别针对只能抵消长期资本收益的投资者和可以同时抵消长期资本收益和短期资本收益的投资者计算税收优惠。此外，我们通过计算有效税率或未来税负的预期现值来核算未实现资本收益。我们对 2020 年税率制度和拜登税收计划制度分别采用 10% 和 25% 的有效税率。最后，所有税收优惠均相对于基准计算，基准被建模为直接持有被动 ETF，该 ETF 分配股息收入但不产生任何资本收益，并且所有其他建模选择（资本流动、慈善捐款和税率）均一致应用。