抽象背景患者具有不匹配修复缺陷型(MMRD)子宫内膜癌(EC)可以从免疫检查点抑制剂(ICI)中获得巨大好处。但是,并非缺乏所有主要抵抗的反应和预测指标。方法使用空间多重免疫分析和无监督的层次聚类分析,我们比较了MMRD EC ICI-RESPONDERS(RS)和ICI非反应器(NRS)的免疫肿瘤微环境。总体上,NRS表现出较低的CD8 +,没有终末分化的T细胞,缺乏成熟的三级淋巴样结构和树突状细胞,以及人类白细胞抗原类I类的丧失。但是,没有一个单个标记可以信心预测R与NR。聚类分析确定了四个免疫特征的组合,这些特征证明了准确预测的ICI响应,判别能力为92%。最后,有80%的NR缺乏编程的死亡 - 含量1,但是,60%的NR表现出另一个可起作用的免疫检查点(T-Cell免疫球蛋白和含有蛋白3的粘蛋白-3,吲哚胺2,3-二激酶1,或淋巴细胞活化基因3)。结论这些发现强调了免疫肿瘤微环境特征的潜力,该特征是鉴定具有MMRD EC的患者和对ICI的一级耐药性,这些患者应面向试验测试新型免疫治疗组合的试验。
这些类型的综合群集分析通常用于基因组数据的分析中,其中大量数据是在人的基因型或遗传组成上产生的。在单个基因水平上进行簇分析可以帮助发现功能相似的基因。在基因组数据的背景下,这些多个数据集给出了共享基础过程的不同但通常是互补的,因此重要的是要考虑所有数据集。同样,可以根据这些遗传数据集在患者的水平上进行聚类分析。在这种情况下,已确定的簇可能反映了不同的风险队列,可以帮助治疗时间表。
本文回顾了 2009 年美国国家航空航天局 (NASA) 空域系统计划的系统级设计、分析和模拟工具 (SLDAST) 的研究成果。该研究重点是 ASP 计划正在研究的下一代空中交通系统 (NextGen) 的组件级创新、概念和技术的综合系统级评估,以推动国家空域系统的革命性改进和现代化。该回顾包括基础研究的成果以及设计研究和系统级评估的进展,包括作为美国国家空域空中交通年度标准的聚类分析,以及用于 NAS 空中交通模拟中的人机交互分析的 ACES-Air MIDAS 集成。
复发性胶质母细胞瘤(GBM)的最佳治疗仍然有争议。因此,我们的研究旨在比较和对复发性GBM中的主动疗法进行比较。我们进行了系统的审查和贝叶斯网络荟萃分析。我们在累积排名曲线和平均等级下使用表面获得了处理层次结构。进行了群集分析,以汇总三个结果的分离结果。该协议已在Prospero(CRD42019146794)注册。总共确定了1,667次引用,并在最终网络荟萃分析中保留了17篇合格文章,其中17篇治疗保留。成对比较表明,在6个月无进展生存率(6-M PFS)率,客观响应率(ORR)和总生存期(OS)上没有显着差异。在报告中,Cediranib Plus Lomustine(CCNU)对应于3-4级不良事件的最高率。排名和聚类分析表明,贝伐单抗(BEV)加上CCNU和Regorafenib在ORR上具有较高的效率,6-M PFS速率和OS,并且BEV单一疗法或BEV与活性药物疗法合并为ORR和6-M PFS速率是有利的。此外,肿瘤治疗场(TTF)和BEV在OS中显示出相对较高的Sucra值。根据排名和聚类分析,BEV Plus CCNU和Regorafenib是治疗的主要建议。在患有严重神经系统症状的患者中,建议单独使用BEV单一疗法或与活性药物疗法结合使用。晚期治疗,例如TTF和免疫疗法,在未来的研究中仍有待研究。
背景。研究表明,严重的精神疾病(SMD),例如精神分裂症,重度抑郁症和躁郁症,与大脑活动的常见改变有关,尽管降低了损害水平。但是,研究发现之间的差异可能是由于小样本量和使用不同功能性磁共振成像(fMRI)任务的使用。为了解决这些问题,通过数据驱动的荟萃分析方法旨在识别跨任务的均质大脑共同活性模式,以更好地表征这些疾病之间的常见和独特的变化。方法。进行了分层聚类分析,以识别报告类似神经成像结果的研究组,与任务类型和精神病学诊断无关。然后在每个研究组中进行了传统的荟萃分析(激活可能性估计),以提取其异常激活图。结果。总共针对762个FMRI研究对比,包括13个991例SMD患者。层次聚类分析确定了5组研究(荟萃分析分组; MAG),其特征是SMD的不同异常激活模式:(1)情绪处理; (2)认知处理; (3)电动机过程,(4)奖励处理和(5)视觉处理。虽然MAG1通常受到通常受损的损害,但MAG2在精神分裂症中受到了更大的损害,而MAG3和MAG5则发现疾病之间没有差异。结论。本研究强调了同时研究SMD而不是独立研究的重要性。mag4表现出诊断差异最强的差异,尤其是在纹状体,后扣带回皮层和腹侧前额叶皮层。SMD主要由脑网络中的常见缺陷来表征,尽管疾病之间的差异也存在。
本研究旨在为关于日益机器人化的世界中工作未来的辩论提供实证证据。我们采用数据驱动的方法来研究六个主要经济合作与发展组织 (OECD) 国家的技术转型。首先,我们基于 OECD-STAN 数据库进行跨国和跨部门聚类分析。其次,利用国际机器人联合会数据库,我们将这些结果与有关机器人部门密度的结果联系起来。我们表明,机器人化过程对行业和国家都敏感。未来,政治和学术辩论的参与者可能会对人类劳动力的未来分为乐观主义者和悲观主义者;然而,这两种立场可能并不矛盾。
因此,峰值强度的测量确实提供了有关每个样品中相应矿物相的相对量的信息。沉积物指纹将沉积物的矿物学或地球化学性质与其来源材料联系起来。如果可以通过其地球化学性质区分来源材料,则可以通过比较沉积物和来源材料的性质来确定沉积物的可能来源(Walling 等人,2003 年)。需要区分几个潜在的沉积物来源区域意味着单一的指纹属性通常不太可能提供可靠的来源指纹。因此,最近的大多数源指纹研究都使用了复合指纹,包括一系列不同的诊断属性和混合模型来量化来自不同来源的沉积物的相对贡献(Collins 和 Walling,2002 年;Collins 等人,2010 年)。聚类分析是一种强大的工具,可用于对数据进行分类和排序,以建立此类数据之间的关系(Sneath 和 Sokal,1973 年;Yang 和 Simaes,2000 年)。聚类分析也称为分割分析或分类分析(Aldenderfer 和 Blashfield,1984 年;Everitt 等人,2001 年)。该方法创建具有“相似性”的对象分组,这些相似性可以用任何可测量的参数来量化。许多不同的研究领域,如工程学、动物学、医学、语言学、人类学、心理学、市场营销,甚至地质学,都为聚类技术的发展及其应用做出了贡献(Cortés 等人,2007 年;de Meijer 等人,2001 年;Mamuse 等人,2009 年)。可以执行两种聚类分析方法:(1)层次聚类(Johnson,1967;Kaufman 和 Rousseeuw,2009),其中使用迭代算法将数据分组到聚类中(2)K 均值聚类(Army,1993;Kanungo 等,2002;Wagstaff 等,2001),其中聚类的数量是预先定义的,并且所有数据点根据某些特定特征或指标分布到聚类中。在本研究中,层次聚类用于创建聚类树,也称为树状图,从而允许决定最适合应用的聚类级别或规模。有多种执行层次聚类的方法,例如:1. 单链接方法,基于使用一个聚类内的一个个体与相邻聚类中一个个体之间的最小距离构建的层次结构。该方法有助于识别不规则的簇形状,但由于统计测试表现不佳以及层次树的图形表示难以解释而无法获得有关完整簇大小和形状的直接定量信息,因此受到限制。
背景:由于共有的病理生理机制,心房纯正和心力衰竭通常是共存的。迅速识别出患有发展心房效果风险的心力衰竭的患者,将使临床医生有机会实施适当的监测策略和及时治疗,从而降低了心房质量对患者健康的影响。方法:将四种与逻辑回归和聚类分析结合使用的机器学习模型在事后将华法林和阿司匹林的患者级数据应用于心力衰竭和窦性心律(WARCEF)试验的患者,以识别患有心力衰竭患者心房智能的因素。结果:逻辑回归表明,与报告其他婚姻状况的白人患者相比,白人离婚的患者的房间意识风险高1.75倍。相比之下,类似的分析表明,独自生活的非白人患者的风险比不单独生活的患者高2.58倍。机器学习分析还确定了“婚姻状况”和“单独生活”为房屋效果的相关预测指标。除了以前公认的因素外,机器学习算法和聚类分析鉴定了2个不同的群集,即白色和非白人种族。这应该提醒社会因素对健康的影响。结论:机器学习的使用可用于识别新型心脏风险因素。2023作者。由Elsevier Inc.出版我们的分析表明,“社会因素”(例如独自生活)可能会不成比例地增加心力衰竭的不足代表性的非白人患者群体中心房效果的风险,强调需要进行更多的研究,重点是多种疗法群体的层次化,以便更好地揭示出差异化的杂物性。这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)