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癌细胞系中药物敏感性的两步多词建模，以识别驾驶机制
人类癌细胞系的药物敏感性预测模型构成了在临床前环境中识别潜在反应性因素的重要工具。整合从一系列异质数据中得出的信息至关重要，但仍然是不平凡的，因为数据结构的差异可能会阻碍拟合算法将足够的权重分配给不同的OMIC数据中包含的互补信息。为了抵消这种效果，该效果倾向于仅导致一种数据类型主导所谓的多摩斯模型，我们开发了一种新颖的工具，使用户能够在第一步中分别训练单摩尼斯模型，并在第二步中将它们集成到多摩s模型中。进行了广泛的消融研究，以促进对奇异数据类型及其组合的各自贡献的深入评估，从而有效地识别它们之间的冗余和相互依赖性。此外，单词模型的集成通过一系列不同的分类算法实现，从而可以进行性能比较。被发现与药物敏感性显着转移相关的分子事件和组织类型集可以返回，以促进对药物反应性潜在驱动因素的全面而直接的分析。我们的两步方法产生了一组实际的多媒体泛 - 批处理分类模型，这些模型对GDSC数据库中的大多数药物具有很高的预测。在具有特定作用模式的有针对性药物的背景下，其预测性能与将多词数据合并到简单的一步方法中的分类模型相比。此外，案例研究表明，它在正确识别已知的特定药物化合物的关键驱动因素以及为其他候选者提供其他药物敏感性因素方面取得了成功。
循环IPA级别降低，确定具有代谢合并症的受试者：多词研究
Policlinico tor vergata大学医院，牛津81号，罗马00133，意大利b罗马医学系，罗马 - 罗马大学00133，意大利大学医学系，意大利大学医学系，意大利C C CC 00133和森林系统（DIBAF），托斯西亚大学，01100 ITALY E e VITERBO，Rome Tor Vergata大学生物学系，00133 00133意大利罗马，Policlinico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81，00133 Rome，Inte Inter of Lille，Inserm，Inserm，Inserm，Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81埃吉德（Egid），法国埃吉德（Egid）天主教大学内科系，00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS，00168罗马，意大利J糖尿病和营养科学Policlinico tor vergata大学医院，牛津81号，罗马00133，意大利b罗马医学系，罗马 - 罗马大学00133，意大利大学医学系，意大利大学医学系，意大利C C CC 00133和森林系统（DIBAF），托斯西亚大学，01100 ITALY E e VITERBO，Rome Tor Vergata大学生物学系，00133 00133意大利罗马，Policlinico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81，00133 Rome，Inte Inter of Lille，Inserm，Inserm，Inserm，Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81埃吉德（Egid），法国埃吉德（Egid）天主教大学内科系，00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS，00168罗马，意大利J糖尿病和营养科学Policlinico tor vergata大学医院，牛津81号，罗马00133，意大利b罗马医学系，罗马 - 罗马大学00133，意大利大学医学系，意大利大学医学系，意大利C C CC 00133和森林系统（DIBAF），托斯西亚大学，01100 ITALY E e VITERBO，Rome Tor Vergata大学生物学系，00133 00133意大利罗马，Policlinico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81，00133 Rome，Inte Inter of Lille，Inserm，Inserm，Inserm，Inserm of Policlenico tor Vergata University Hospital，Via oxford 81埃吉德（Egid），法国埃吉德（Egid）天主教大学内科系，00168意大利00168 I FONDAZIONE POLICLINICO INCORLIORIO A. GEMELLI IRCCS，00168罗马，意大利J糖尿病和营养科学
肠道少生型和血清代谢产物的特征变化：多词分析
抽象的慢性耳鸣是一种中枢神经系统疾病。当前，肠道菌群对耳鸣的影响仍未探索。为了探索肠道菌群与耳鸣之间的联系，我们在70名耳鸣和30名健康志愿者的患者组中进行了16S rRNA测序，对粪便菌群和血清代谢组分分析进行了16s rRNA测序。我们使用加权基因共表达网络方法来分析肠道菌群与血清代谢产物之间的关系。随机森林技术被用来选择代谢物和肠道分类单元来构建预测模型。耳鸣组中明显的肠道营养不良，其特征是细菌多样性降低，富公司/细菌的比率增加，并且包括气或细菌在内的一些机会性细菌富含。相比之下，一些有益的肠道益生菌减少了，包括乳杆菌和乳杆菌科。在血清MIC分析中，耳鸣患者和这些差异代谢产物的血清代谢障碍富含神经炎症，神经递质活性和突触功能的途径。预测模型在测试集中表现出出色的诊断性能，达到0.94（95％CI：0.85-0.98）和0.96（95％CI：0.86-0.99）。我们的研究表明，肠道微生物群的变化可能会影响耳鸣的发生的出身和慢性，并通过血清代谢产物的变化发挥调节作用。总体而言，这项研究提供了对肠道微生物群和血清代谢产物在耳鸣的发病机理中潜在作用的新看法，并提出了“肠道 - 脑耳 - 耳朵”的概念，作为耳鸣的病理机制，具有明显的临床诊断含义和治疗潜力。
CTS™ Xenon™ 电穿孔系统
3.1. 将最多 30 mL 的细胞悬浮液装入输入袋。 3.2. 将输入袋和输出袋连接至各自的液体管路。 3.3. 将 MultiShot 墨盒插入仪器。 3.4. 将电穿孔室推杆向前推，使电穿孔室与仪器的电触点接合。 3.5. 将输入袋连接至支架挂钩，并将输出袋放入输出袋托盘中。 3.6. 将管子穿过每个泵和预冷块。
Dom2Vec - 通过词嵌入和 AI/ML 驱动的词典分析检测 DGA 域
摘要 — 及时识别对域生成算法 (DGA) 域的 DNS 查询在减轻恶意软件传播及其潜在影响方面起着至关重要的作用，尤其是在阻止协调的僵尸网络活动方面。我们推出了 Dom2Vec，这是一种创新方法，通过利用仅从 DNS 查询中观察到的域名中派生的词典特征来快速检测 DGA 生成的域。Dom2Vec 利用词嵌入将从域名中提取的标记映射到高度富有表现力的表示中。然后将这些表示与基于声誉的域名评分系统相结合，该系统利用 n-gram 与白名单域列表相关的共现频率。域嵌入、声誉分数和从域名派生的其他有意义的词典特征的融合为 AI/ML 驱动的 DGA 检测提供了强大的域名表示。通过对包含 25 个不同 DGA 域系列的数据集进行实验评估，我们证明 Dom2Vec 明显优于当前最先进的 DGA 检测和分析方法，将我们之前基于信誉评分的检测系统提高了至少 30%，误报率低于 1%。索引术语 —DGA 检测、Word2Vec、TF-IDF、n-gram、词典分析、DNS、机器学习。
利用卷积神经网络识别脑电信号中的想象词语法类别
在本文中，我们提出了一个使用多通道卷积神经网络 (MC-CNN) 的框架，用于从脑电图 (EEG) 信号中识别隐性口语单词的语法类别（动词或名词）。我们提出的网络通过考虑 EEG 信号的空间、时间和频谱特性来提取特征。此外，从大脑不同区域获取的信号集在所提出的框架内分别处理，然后在分类阶段组合。这种方法使网络能够有效地从处理想象语音的大脑位置学习判别特征。我们的网络经过了具有挑战性的实验测试，包括测试对象未参与系统训练的情况。在我们的主要应用场景中，训练期间未使用任何特定名词或动词的实例，我们的方法实现了 85.7% 的识别率。此外，我们提出的方法在公开可用的 EEG 数据集上进行了评估，并在二元分类中实现了 93.8% 的识别率。这些结果证明了我们方法的潜力。 2021 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 开放获取的文章。
苯基丙烷的定量NMR光谱法，包括草药，香料和精油中的等词
摘要：国际癌症研究机构（IARC）（IARC），最近已将isoeugenol（2-甲氧基-4-（1-丙基）苯酚）归类为人类（第2B组）。这项研究使用1 h核磁共振（NMR）光谱法对普通草药和香料（包括罗勒，肉桂，姜和肉豆蔻）进行了共同的香料和香料进行了分析。此外，通过1 H-NMR分析了1300多个咖啡样品的等词，但在任何分析的样品中均未检测到。检查了各种精油，包括肉豆蔻，罗勒，丁香，甜旗和Ylang-ylang油，以了解异烯醇含量。在测试的十二种肉豆蔻油中，其中四种含有异烯醇，浓度范围从3.68±0.09 g/kg到11.2±0.10 g/kg。然而，使用NMR光谱法在鱿鱼，罗勒，Ylang-ylang的精油中未检测到异烯醇。这些发现值得对先前文献进行批判性评估，鉴于其中一些矩阵中的同类水平高。毒理学评估已经确定，通过肉豆蔻精油暴露于同烯醇的情况下，人类健康没有风险。
慢性淋巴细胞性白血病中的机器学习和多词数据：精密医学的未来？
在过去的十年中，下一代测序（NGS）的突破导致全基因组中的OMICS数据的体积和复杂性增加（Bulk）（Bulk）（Lander等，2001; Venter等，2001），并且在单细胞水平上更深。NGS allowed the scienti fi c community to study various biological mechanisms such as genetics (whole- genome sequencing), gene expression (RNA-seq), and epigenetics [DNA methylation (e.g., whole-genome bisul fi te sequencing), chromatin accessibility (ATAC-seq), chromatin immunoprecipitation assays with sequencing (e.g., ChIP-seq对于组蛋白标记）]导致高维度数据（Reuter等，2015）。除了基因组范围的方法外，单细胞技术还提供了研究不同模态（例如基因表达（SCRNA-SEQ）和染色质可及性（SCATAC-SEQ））的机会（Heumos等人，2023年）。这项技术比大量数据显示出不同的优势，尤其是在捕获肿瘤微环境的克隆结构和细胞类型组成方面。此外，全球科学社区和财团，例如癌症基因组图集（TCGA）（TOMCZAK等人，2015年），国际癌症基因组联盟（ICGC）（国际癌症基因组等，2010），，Martens和Blueprint（Martens and Stunnenberg，2013），人类Cell Atlas（HCA）（HCA）（HCA）（LINDEN）（LIND），综合。每个人都可以通过发布OMICS数据和元数据提供相关的结果，从而为进一步的探索和数据集成提供了机会。但是，可以通过机器学习（ML）算法来分析大量复杂的OMIC数据，以发现生物标志物或预测性特征，以更好地患者分层和治疗选择。
最受欢迎产品
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塔纳米沙漠大兔耳袋狸（Macrotis lagotis）的栖息地适宜性及其与火的关系
第 7 章 兔耳袋狸分布和火灾：塔纳米沙漠栖息地适宜性替代模型的测试 介绍 引入的食草动物/基质模型 引入的捕食者模型…… 改变的火灾制度模型 气候/植被梯度模型…… 方法 研究区域、气候和植被 动物识别和监测技术 解释变量 变量选择和模型拟合…… 模型评估 结果 兔耳袋狸流行的空间和时间趋势 兔耳袋狸-环境关系 模型排名、预测和评估…… 讨论。 发生范围…… 占用区域 栖息地适宜性和避难所特征 全球模型的预测性能和局限性…… 对干旱澳大利亚概念模型的影响…… 管理和现状评估的影响…… 附录 7.1…… 附录 7.2……