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MET 外显子 14 跳跃型肺癌的一线免疫治疗及 TP53 突变的相关性
a 海德堡大学医院胸腔肿瘤科、国家肿瘤疾病中心 (NCT)、海德堡国家肿瘤中心 (NCT Heidelberg)，由 DKFZ 和德国海德堡大学医院合作成立 b 海德堡转化肺研究中心 (TLRC)，德国肺研究中心 (DZL) 成员，德国海德堡 c 洛文斯坦肺科诊所、德国洛文斯坦胸部肿瘤科 d 德国柏林福音肺科诊所呼吸医学科 e 德国柏林埃米尔冯贝林赫利奥斯医院肺病学科 f 德国慕尼黑大学医院第五医学科 g 柏林夏洛特医学大学传染病和呼吸医学科，柏林自由大学和洪堡大学的企业成员h 德国海德堡大学医院病理研究所，海德堡，德国 i 德国斯图加特罗伯特博世肿瘤诊断中心 (RBCT) j 德国奥格斯堡大学医学中心血液学/肿瘤学系，作为 BZKF（巴伐利亚癌症研究中心）的一部分，以及德国弗莱堡大学医学中心医学 I 系，弗莱堡大学医学院 k 德国奥格斯堡大学医学院病理学系，奥格斯堡，德国，巴伐利亚癌症研究中心 (BZKF) 的一部分 l 德国埃斯林根医院心脏、血管和肺病学诊所 m 德国格罗 ß 汉斯多夫肺根诊所肺病学系，格罗 ß 汉斯多夫，德国（DZL），德国大汉斯多夫 o 慕尼黑综合肺病学中心（CPC-M），德国肺脏研究中心（DZL）成员，德国慕尼黑
变刚度索驱动机械手阻抗控制的卷积动态跳跃规划算法
摘要：缆索驱动机械手具有手臂细长、运动灵活、刚度可控等特点，在捕获在轨卫星方面有着很大的应用前景，但由于缆索长度、关节角度和反作用力之间的耦合关系，难以实现缆索驱动机械手的有效运动规划和刚度控制。该算法还可以通过动态设置加加速度使加速度更加平滑，减小加速度冲击，保证缆驱动机械手的稳定运动。再次，通过采用基于位置的阻抗控制来补偿驱动缆的位置和速度，进一步优化缆驱动机械手的刚度。最后，开发并测试了变刚度缆驱动机械手样机，利用卷积动态加加速度规划算法规划出所需的速度曲线，进行了缆驱动机械手的速度控制实验，结果验证了该算法可以提高加速度的平滑度，从而使运动更加平滑，减小振动。此外，刚度控制实验验证了缆驱动机械手具有理想的变刚度能力。
非小细胞肺癌 MET 外显子 14 跳跃变异的当前和未来治疗选择
近膜 (JX) 结构域，其中包含 PKC 磷酸化位点 (S985)、胱天蛋白酶切割位点 (D1002) 和 E3 泛素连接酶 CBL (Casitas-B 系淋巴瘤) 对接位点 (Y1003)，均控制 RTK 活性的下调 (图 1a)。3–7 这种改变破坏了外显子 14 两侧的内含子剪接位点，包括内含子 13 的剪接受体位点和内含子 14 的剪接供体位点，或外显子 14 编码序列本身内的突变，都会导致外显子 14 在转录本中跳跃。这些突变中最常见的是碱基替换，其次是插入/缺失。因此，导致MET外显子14跳跃的可变剪接事件会激活MET-HGF通路，促进肿瘤细胞增殖、迁移，并阻止细胞凋亡（图1b）。
基于机器学习的 CRISPR gRNA 设计
通过诱导有害外显子跳跃来恢复基因功能已被证明可有效治疗遗传疾病。然而，许多临床上成功的外显子跳跃疗法都是基于寡核苷酸的短暂疗法，需要频繁给药。基于 CRISPR-Cas9 的基因组编辑可导致外显子跳跃，是一种有前途的治疗方式，可以永久缓解遗传疾病。我们表明，机器学习可以选择破坏剪接受体并导致目标外显子跳跃的 Cas9 向导 RNA。我们通过实验测量了小鼠胚胎干细胞中 1,063 个向导 RNA 靶向的 791 个剪接序列的多样化基因组整合文库的外显子跳跃频率。我们发现，当使用阈值预测的外显子跳跃频率分别为 50% 和 70% 时，我们的方法 SkipGuide 能够以 0.72 和 0.91 的精度识别有效的向导 RNA。我们预计 SkipGuide 将有助于选择用于评估 CRISPR-Cas9 介导的外显子跳跃疗法的引导 RNA 候选物。
截止日期为 9 月 29 日 1）当一只苹果从树上掉下来并击中……
在跳跃时，你赋予你和独木舟相同的动量。在你跳跃之前，船的动量 + 你为零，而在你跳跃之后，船的动量与你的动量相等且方向相反，因为总动量守恒。船获得的动能由你的跳跃提供，因此你最终拥有的能量比平时更少。你也可以这样想：动量守恒意味着你从一艘正在远离码头的独木舟上跳下来，降低了你相对于码头的速度，所以你跳的距离没有你预期的那么远。
用超保守的元素数据澄清Eupoinae Maddison的系统发育放置
supfoinae maddison，2015年是一群来自东南亚的小叶叶式跳跃蜘蛛。尽管以前的分子植物遗传研究表明，它是跳跃蜘蛛中的基底（非甲状腺素）谱系之一，但其确切的位置尚不清楚。在这项研究中，从主要的盐族谱系中收集了超保存的Element数据，以研究所有盐酸亚家族的系统发育关系，并特别关注欧盟Poinae的放置。结果为跳跃蜘蛛亚家族提供了良好的系统发育，并提出了Eupoinae与Spartaeinae Wanless的姐妹关系，1984年是跳跃蜘蛛的基础谱系，具有相对较高的物种多样性以及形态学和行为多样性。随着eupoinae的放置，我们解决了所有盐酸亚科的关系船，为跳跃蜘蛛的进化研究提供了强大的框架。
hag鱼基因组和脊椎动物的进化
在分析离散时间采样的数据时，即使基础路径是连续的，也会在采样时间序列的轨迹中遇到连续的不连续性。另一方面，由连续随机过程有限采样引起的不连续性与样本路径中的实际不连续性引起的区别是主要问题之一。类似的线索导致我们提出了一个问题：是否可以提供一个模型，将数据集中的任何随机变化视为跳跃事件，而不管给定时间序列是分类为扩散还是跳跃 - 扩散过程？为了解决这个问题，我们编写了一个新的随机动力学方程，其中包括一个漂移术语和具有不同分布式大小的泊松跳跃过程的组合。在本文中，我们首先以最简单的形式介绍了此方程，包括漂移术语和跳跃过程，并表明这种跳跃方程能够描述扩散过程的离散时间演变。之后，我们通过考虑方程中的更多跳跃过程来扩展建模，该过程可用于模拟具有各种分布式振幅的复杂系统。在每个步骤中，我们还显示建模所需的所有未知函数和参数都可以从测量的时间序列中获得非参数获得。
NSCLC 中的 MET 外显子 14 跳跃：流行病学、临床特征和结果的系统文献综述
简介：MET 外显子 14 (MET ex14) 跳跃是非小细胞肺癌 (NSCLC) 中一种罕见的致癌驱动因素，MET 酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 的靶向治疗最近已获批准。鉴于已发表的 MET ex14 跳跃 NSCLC 数据存在异质性，我们进行了系统的文献综述，以评估其频率、患者特征和结果。方法：2022 年 6 月 13 日，我们对报告 MET ex14 跳跃 NSCLC 患者频率、患者特征或结果的出版物和会议摘要进行了系统的文献综述。结果：我们纳入了 139 项报告频率或患者特征的研究（350,997 名患者）和 39 项报告临床结果的研究（3989 名患者）。在未经选择的 NSCLC 患者中，MET ex14 跳跃频率的中位数为 2.0%，地理差异很小。腺癌或非鳞状亚组中的中位频率为 2.4%，肉瘤样亚组中的中位频率为 12.0%，鳞状组织学中为 1.3%。MET ex14 跳跃 NSCLC 患者更有可能是老年人，具有腺癌组织学；性别或吸烟状况分布不明显。在一线治疗中，靶向治疗的中位客观缓解率为 50.7% 至 68.8%（两个值均对应于 MET TKI），免疫治疗的中位客观缓解率为 33.3%，化疗的中位客观缓解率为 23.1% 至 27.0%。结论：MET ex14 跳跃的患者更有可能具有某些特征，但不能排除任何患者亚组；因此，对所有 NSCLC 患者进行测试以确定适合 MET 抑制剂治疗的候选人至关重要。尽管没有发现与化疗或免疫治疗方案的直接比较，但 MET TKI 似乎具有更高的疗效结果。
通过可区分的编程和自然进化策略量子控制Mapoanas的量子发现
量子控制是指量子力学定律描述的物理系统的主动操纵，构成了量子技术开发的重要组成部分。在这里，我们将不同的编程（DP）和自然进化策略（NES）应用于超导纳米线的最佳运输，这是基于Majorana的拓扑量子计算成功的关键要素。我们将Majorana零模式的运动控制作为一个选择问题，我们提出了有关系统的临界速度和总运输时间的四个不同制度的新分类。除了正确恢复绝热制度中预期的平滑方案外，我们的算法还发现了非绝热制度中的效率有效但非常明显的违反直觉运动策略。紧急图片揭示了一种简单而高的实现策略，该策略在跳跃之间使用恒定速度时，在协议的开头和协议的结束时使用pulselike跳跃，我们将跳跃摩托车跳跃的协议配音。我们提供了透明的半分析图，它利用了运动框架中Majorana运动的突然近似和重新制定，以阐明跳跃式跳动控制策略的关键特征。我们验证了跳跃 - 跳跃的方案在相互作用或混乱的存在上保持强大，并在现实的接近耦合纳米线模型上证实了其高效率。我们的结果表明，用于量子控制的机器学习可以很好地应用于具有性能水平的量子多体动力学系统，这使其与实现大规模量子技术有关。
使用跳投的生成建模
基于得分的扩散模型使用时间转移的扩散过程从未知目标分布中生成样品。这种模型代表了工业应用中的最新方法，例如人造图像产生，但最近注意到，通过考虑具有重尾部特征的注入噪声，可以进一步提高其性能。在这里，我将生成扩散过程的概括性化为一类广泛的非高斯噪声过程。我考虑由标准高斯噪声驱动的前进过程，并以超级强制的泊松跳跃为代表有限的活动莱维过程。生成过程被证明由依赖跳跃幅度分布的广义分数函数控制。概率流ode和SDE配方都是使用基本技术努力得出的，并且用于从多元拉普拉斯分布中得出的跳跃振幅实现。非常重要的是，对于捕获重尾目标分布的问题，尽管没有任何重尾特性，但跳跃延伸拉普拉斯模型的表现就超过了由α-稳定噪声驱动的模型。该框架可以很容易地应用于其他跳跃统计数据，这些统计数据可以进一步改善标准扩散模型的性能。