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宿主细胞丝氨酸蛋白酶抑制剂MM3122对SARS-COV-2的疗效用于治疗和预防COVID-19
DNA纳米结构是一类自组装纳米材料，在生物医学和纳米技术中具有广泛的潜在应用。使用人直觉或简单算法的简单DNA Polyhedra的发展可以追溯到1980年代。今天，该领域以DNA折纸构建体为主导，以至于丢失了用于设计非原虫纳米结构的原始算法。在这项工作中，我们描述了Arktos：一种用于设计简单DNA Polyhedra而无需使用DNA折纸的算法。arktos设计序列被预测使用模拟退火优化折叠成所需的结构。作为概念证明，我们使用Arktos设计了一个简单的DNA四面体。合成了生成的寡核苷酸序列，并通过聚丙烯酰胺凝胶电泳对实验验证，表明它们折叠成所需的结构。这些结果表明，根据研究界的需求，Arktos可用于设计自定义DNA Polyhedra。
在常见的基于 EEG 的被动式 BCI 实验设计中，k 倍交叉验证可能会显著高估真实分类准确率：一项实证研究
摘要：在被动 BCI 研究中，一种常见的方法是在相对较长的试验期间收集感兴趣的心理状态数据，并将这些试验划分为较短的“时期”，以作为分类中的单个样本。虽然众所周知，在这种情况下使用 k 倍交叉验证 (CV) 会导致心理状态可分离性的估计不可靠（由于来自同一试验的样本存在自相关），但 k 倍 CV 仍在被动 BCI 研究中广泛使用和报告。尚不清楚的是 k 倍 CV 在多大程度上歪曲了真正的心理状态可分离性。这使得很难解释使用它的研究结果。此外，如果清楚地知道问题的严重性，也许更多的研究人员会意识到他们应该避免它。在这项工作中，一个新颖的实验探索了类内样本之间的相关程度如何影响通过 k 倍 CV 估计的基于 EEG 的心理状态分类准确性。将结果与真实值 (GT) 准确度和“块级”CV（k 折的替代方法，旨在缓解自相关问题）进行了比较。还探讨了诸如真实类别可分度以及使用的特征集和分类器等因素。结果表明，在某些条件下，k 折 CV 使 GT 分类准确度增加高达 25%，但块级 CV 低估了 GT 准确度高达 11%。我们建议，在单受试者分析中，应尽可能减少来自同一次试验的样本数量，并报告 k 折和块级 CV 结果。
世界经济论坛演示模板
1. 增值服务包括被视为 EO 行业一部分的组织所提供的服务。2. 总增加值定义为 EO 技术和 EO 衍生信息对国内生产总值 (GDP) 的贡献；经济价值不同于市场价值，后者描述的是行业收入或未来收益的折现值。
肥胖和超重：开发减肥药物和生物制品
其他评估肥胖的方法也有重大的局限性。皮褶厚度的评估依赖于操作者，并且可重复性相对较差。生物电阻抗 89 可能因个人的水合状态而异。成像方式，例如双 90 X 射线吸收仪 (DXA) 或磁共振成像，可以提供更精确的 91 体脂测量值，但价格昂贵，并且需要使用多个盲法中央读取器才能在 92 试验中实施。基于成像变化的试验结果可能不适用于 93 患者的临床护理，而基线 BMI 和体重或 BMI 的百分比变化 94 在任何办公室或诊所都可以获得。此外，基于成像或其他 95 方式的脂肪量变化与临床结果的联系并不像 BMI 变化那样明显。96
微型飞行器薄/弧形/反射翼型的开发，雷诺数为 60,000 至 150,000
图片列表 图 1.1：层流分离泡（Gad-El-Hak 提供）....................................................... 4 图 1.2：层流分离泡压力分布（Gad-El-Hak 提供）....................................... 7 图 1.3：表面油流 – 示例（Lyon 提供）................................................................. 9 图 1.4：表面粗糙度的影响（Gad-El Hak 提供）....................................................... 13 图 1.5：翻折翼型和未翻折翼型的阻力比较（Lyon 提供）.................................... 14 图 2.1：改进的 S5010 顶部 MCL（Shkarayev 提供）......................................................... 21 图 2.2：n 阶多项式 MCL 的示例............................................................................. 22 图 2.3：翼型形状参数的描述............................................................................. 23 图 2.4：n 阶 MCL 比较...................................................................................................... 24 图 2.5：带定义多边形和控制点的贝塞尔曲线............................................................... 26 图 2.6：带定义多边形和控制点的贝塞尔 MCL ............................................................ 28 图 2.7：贝塞尔 MCL 比较......................................................................................................... 28 图 2.8：贝塞尔翼型前缘形状细节......................................................................................... 30 图 2.9：贝塞尔翼型后缘形状细节.........................................................................................
HDV 临床试验情况说明书
依折麦布目前用于降低血液中的胆固醇，目前正在研究其对丁型肝炎的有效性。依折麦布具有药效团特征，可抑制 NTCP，NTCP 是 HBV 和 HDV 进入肝细胞所需的受体。这种化合物被称为“基于核酸的两亲性聚合物”(NAP)，可抑制受感染肝细胞释放乙型肝炎表面抗原 (HBsAg)，目前正在评估其与 PEG-IFN 联合治疗丁型肝炎病毒的效果。GI-18000 Tarmogen 目前正在研究其对丁型肝炎感染细胞产生 T 细胞免疫反应的有效性，以改善治疗结果。该策略是确定区分患病细胞和正常细胞的分子靶点，并激活免疫系统以选择性地靶向和消灭患病细胞。这种方法正用于乙型肝炎和丁型肝炎病毒，使用干扰和破坏病毒基因组的化合物“沉默”病毒 RNA。
PCSK9 抑制对疑似家族性
尝试使用阿托伐他汀 80mg qd。不幸的是，患者无法耐受阿托伐他汀 80mg，他抱怨肌痛，CK（肌酸激酶）升高，因此他又改用瑞舒伐他汀 40mg qd。2022 年，当患者再次出现高血脂水平时，在他的药物中添加了 10mg 依折替米，以及 40mg qd 瑞舒伐他汀、145mg qd 非诺贝特、1000mg qd 欧米伽 3 酸和 75mg qd。患者抱怨胃部不适、头晕和肌痛，因此停止使用依折麦布治疗。此时，欧米伽 3 1000mg 的剂量从每天一片增加到每天四片，总计 4000mg/天。不幸的是，这种治疗不能报销，并且患者只能在有限的时间内负担治疗费用，通常每天进行两次，最多三次。
一种提高智能计算有效性的智能方法揭示了信用卡欺诈的最佳方法...
卡拉奇，巴基斯坦摘要这项研究比较了信用卡欺诈检测的机器学习（ML）和深度学习（DL）技术。我们评估了不同数据集的16种ML算法和交叉验证方法的组合。在所有模型中，具有重复k折的随机森林分类器的精度最高99.0％，而F1得分为99.1％。表现最高的深度学习模型，人工神经网络（ANN）的精度为91.3％，F1得分为91.1％，而结合这些方法的混合模型达到98.9％的精度和F1分数。随机森林分类器继续是最佳选择。我们的发现表明，随机森林分类器具有重复的K折交叉验证，根据其他机器学习模型，深度学习模型和混合模型作为平衡数据集中信用卡欺诈检测的最可靠方法的21种组合进行了测试，提供了有价值的洞察力，提供了增强安全性预处理和针对各种银行业领域的国防范围的宝贵见解。
PCSK9 抑制剂时代，我们需要新的降脂药物吗？最新进展
动脉粥样硬化疾病仍然是全球死亡的主要原因。动脉粥样硬化疾病的发生和发展大多是由血脂异常引起的。随着他汀类药物、依折麦布以及最近的前蛋白转化酶枯草溶菌素/kexin 9 型 (PCSK9) 抑制剂的出现，所有专业的医生都可以使用各种药物来解决这一主要的病理生理驱动因素。然而，在优化药物治疗降脂策略方面仍存在大量未满足的需求。本文将回顾他汀类药物、依折麦布和 PCSK9 抑制剂出现后最近推出或仍在开发中的主要降脂药物的相关证据。越来越多的证据表明，很快将有一系列针对各种机制途径的差异化疗法进入临床医学。了解这些潜在的最新进展和各种即将到来的治疗方案将使医生更容易做出选择，并将导致更加个性化的可用治疗方法的选择。
提高科学的赌注 - NSTA
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