XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System转移的
用于预测早期胃癌淋巴结转移的机器学习模型不符合内窥镜可耐加固性标准
摘要背景我们开发了一种机器学习（ML）模型，以预测早期胃癌（EGC）患者淋巴结转移（LNM）的风险，这些患者不符合现有的日本内窥镜可固定性标准，并将其性能与最常见的临床风险扫描系统（Ecura System）相比。方法，我们使用了来自21家经过内窥镜亚粘膜溶解（ESD）和/或在2010年至2021年之间的21家机构的EGC患者的数据。所有切除的EGC在组织学上均未满足当前的日本内窥镜可耐加固性标准。在所有患者中，有3,506名构成了开发基于神经网络的ML模型的训练队列，而536个构成了验证队列。由接收器操作特征曲线（AUC）下的面积测量的ML模型的性能与验证队列中的ECURA系统的性能进行了比较。结果LNM率分别为14％（503/3,506）和7％（39/536），分别为培训和验证队列。ML模型在验证队列中鉴定出患有AUC为0.83（95％置信区间，0.76–0.89）的LNM患者，而ECURA系统鉴定出具有0.77的LNM的患者，其AUC为0.77（95％置信区间，0.70-0.85）（0.70-0.85）（p = 0.006）（p = 0.006，DELONG TEST）。结论我们的ML模型的性能优于ECURA系统，用于预测不符合日本内窥镜可固定性标准的EGC患者的LNM风险。迷你抽象，我们开发了一种基于神经网络的机器学习模型，该模型可预测早期胃癌患者淋巴结转移的风险，这些患者不符合内窥镜可缓解性标准。
综述 从肿瘤到骨：生长因子受体是癌症转移的关键因素
本综述文章探讨了生长因子与骨转移之间的复杂关联，生长因子在几种恶性肿瘤（即乳腺癌、前列腺癌、肺癌和肾癌）的发展中起着至关重要的作用。我们讨论的重点是生长因子的关键受体，包括表皮生长因子受体 (EGFR)、转化生长因子-β (TGF β )、血管内皮生长因子受体 (VEGFR) 和成纤维细胞生长因子受体 (FGFR)。这些受体对于细胞活动（包括生长、分化和存活）至关重要，在癌症扩散以及肿瘤与骨环境之间的相互作用中起着重要作用。我们讨论了骨转移的潜在机制，特别强调了生长因子受体与骨微环境之间的相互作用。EGFR信号传导特别增强了破骨细胞的发展过程和溶骨性病变的形成，尤其是在乳腺癌和肺癌中。TGF β受体通过释放TGF β在溶骨性和成骨性转移中发挥作用，TGF β吸引癌细胞并促进骨重塑。这是前列腺癌扩散到骨骼的关键因素。FGFR和VEGFR分别在骨形成和肿瘤血管生成过程中的功能突出了这些相互作用的复杂性和多样性。该综述强调了针对这些受体的靶向治疗可以中断肿瘤发展和骨退化周期。治疗方法包括关注 VEGF/VEGFR、EGF/EGFR、FGF/FGFR 和 TGF β /TGF β R 通路。这些包括各种化合物，例如小分子抑制剂和单克隆抗体，它们已显示出干扰肿瘤诱导的骨骼改变的潜力。本文讨论了临床试验和临床前模型，深入了解了各种治疗方法的有效性和局限性。最后，本研究简明而全面地总结了目前关于骨转移生长因子受体的知识和治疗策略。这突出了理解肿瘤扩散到骨骼的微环境中生长因子受体信号传导的重要性，以及使用靶向疗法来增强骨转移癌症患者治疗效果的可能性。骨转移治疗的进步取决于专门针对恶性肿瘤和骨骼之间复杂关系的治疗方法的开发。
通过非临界培养基中能量转移的逆设计朝向纳米光学光学分离
在本文中，我们将逆设计的伴随方法推广到非逆局介质。作为测试案例，我们使用级别集方法使用三维拓扑优化，以优化单向能量转移，以换取尖端源和观察点。为了实现此目的，我们引入了一套工具，chie pl y我们称之为“法拉第 - 偶相”方法，该方法允许在存在磁光介质的情况下进行有效的形状优化。我们基于非常通用的方程式进行优化，该方程是我们在非偏型培养基中得出能量转移的，并通过概括性的born序列链接到分析的分析序列，将其链接到张量的次数介绍性。本文代表了朝着实用的纳米光学隔离的垫脚石，通常被视为综合光子学的“圣杯”。
体内巨噬细胞工程作为治疗肝转移的新策略
免疫疗法的突破彻底改变了癌症治疗，但其效率仍然有限，副作用很大。大多数免疫疗法以 T 细胞为靶点，T 细胞是肿瘤微环境 (TME) 的主要细胞毒性效应物之一。然而，T 细胞反应的增强会导致强烈的炎症，从而造成附带组织损伤。在过去的几十年里，人们对以肿瘤相关巨噬细胞 (TAM) 为靶点进行抗癌治疗的兴趣日益浓厚 [2]。巨噬细胞是 TME 中最丰富的免疫群体。它们高度异质，与免疫抑制功能和较差的预后有关。组织驻留巨噬细胞和募集的单核细胞衍生巨噬细胞都构成了 TAM 池 [1]。TAM 是免疫疗法的一个有希望的靶点，因为它们可以调节适应性免疫反应并增加肿瘤内的局部 T 细胞反应，而不会促进过度炎症。
通过串行晶体学解决的光解中电子转移的定向超快构象变化
蛋白质中的电荷转移反应对生命很重要，例如修复DNA的光溶酶中，但结构动力学的作用尚不清楚。在这里，使用飞秒X射线晶体学，我们报告了电子沿着果蝇（6-4）光解酶中电子四个保守的色氨酸链传递时发生的结构变化。在Femto和Picsecond延迟时，第一个色氨酸对黄素的光摄影导致在关键的天冬酰胺，保守的盐桥和附近水分子的重新安排上引起定向的结构反应。我们检测到电荷诱导的结构变化，接近第二个色氨酸到20 ps的第二个接近的结构变化，将附近的蛋氨酸鉴定为氧化还原链中的活跃参与者，从第四次色氨酸附近的20 ps鉴定。光解酶经历了其结构的高度定向和仔细的定时适应。这质疑马库斯理论中线性溶剂响应近似的有效性，并表明进化已经优化了快速蛋白波动以进行最佳电荷转移。
MCCSTN：主题驱动样式转移的多尺度对比度和细粒度融合网络
艺术图像的抽象风格转换是当前图像处理字段的重要组成部分。为了访问样式图像的美学艺术表达，最近的研究将注意机制应用于样式转移领域。这种方法通过计算注意力然后通过解码器迁移图像的艺术风格来将样式图像转换为令牌。由于原始图像和样式图像之间的语义相似性非常低，因此导致许多细粒度的样式特征被丢弃。这可能导致不一致的人工制品或明显的文物。为了解决这个问题，我们提出了MCCSTN，这是一种新型样式表示和转移框架，可以适应现有的任意图像样式转移。具体来说，我们首先将功能融合模块（MCCFORMER）引入样式图像中的美学特征，并在内容图像中具有细粒度的特征。特征地图是通过MCCFORMER获得的。然后将功能图馈入解码器以获取我们想要的图像。为了减轻模型并迅速训练，我们考虑了特定样式与整体样式分布之间的关系。我们引入了一个多尺度的增强对比模块，该模块从大量图像对中学习了样式代表。代码将发布在https://github.com/haizhu12/mccstn
保护大脑：通过选择性雌激素受体激动剂和体外血液 - 脑屏障模型预防乳腺癌脑转移的新型策略
摘要：乳腺癌脑转移（BCBM）是一种充满挑战的疾病，治疗方案有限，预后不良。了解肿瘤细胞与血脑屏障（BBB）之间的相互作用对于发展新型治疗策略至关重要。一个有希望的靶标是雌激素受体β（ERβ），它促进了钥匙紧密连接蛋白的表达，密封了BBB并降低了其渗透性。在这项研究中，我们研究了17β-雌二醇（E2）和选择性ERβ激动剂二脂二替依替依lim（DPN）对内皮细胞和癌细胞的影响。Western印迹分析揭示了这些细胞系中ER的表达模式，雌激素治疗上调了脑内皮细胞中Claudin-5的表达。使用BBB的体外模型，我们发现DPN治疗显着提高了BBB的紧密度，以抑制代表性HER2阳性（BT-474）和三个阴性（MDA-MB-231）抑制BBB迁移活性。然而，当癌细胞在E2存在下预分化时，DPN治疗的效率降低。我们的结果支持ERβ作为预防和治疗BCBM的潜在目标，并表明基于靶向向量的方法可能对未来的预防和治疗意义有效。
通过显着引导的贴片转移的遮挡人重新识别
近年来，仿制药的重新识别已取得了显着改善，但这些方法的设计是在人们可以使用的整个身体的假设下设计的。当由现实世界应用中的各种障碍物引起的遮挡时，这种假设会带来明显的表现降解。为了解决这个问题，已经出现了数据驱动的策略，以增强模型的遮挡性稳健性。在随机擦除范式之后，这些策略通常采用随机生成的噪声来取代随机选择的图像恢复以模拟障碍物。但是，随机策略对位置和内容不敏感，这意味着它们不能在应用程序方案中模仿现实世界的遮挡案例。为了克服此限制并充分利用数据集中的真实场景信息，本文提出了一种更直观，更有效的数据驱动策略，称为显着性贴片传输（SPT）。与视觉变压器结合使用，SPT使用显着贴片选择了人员实例和背景障碍。通过将人实例转移到不同的背景障碍物中，SPT可以轻松生成光真实的遮挡样品。此外，我们提出了一个与联合（OIOU）进行遮挡意识到的交叉点，以筛选面罩，以过滤更合适的组合和类临时策略，以实现更稳定的处理。对封闭和整体人士重新识别基准进行的广泛的实验评估表明，SPT在遮挡的REID上提供了基于VIT的REID算法的显着性能增长。
考虑内部电阻和容量再生现象的可转移的长期锂离子电池老化轨迹预测模型
准确预测锂离子电池（LIB）的剩余使用寿命（RUL）对于改善电池管理系统设计和确保设备安全至关重要。然而，由于多步预测中的多步中的错误积累，实现衰老轨迹的准确长期预测是具有挑战性的。这项研究表明，考虑与衰老过程有关的未来内部阻力（R）以及在衰老期间发生的能力再生现象（CRP）可以帮助减少误差的积累。具体来说，我们提出了一种混合方法，该方法结合了未来的R和CRP，以预测LIB的衰老轨迹和统治。实验结果证明：（1）对于相同的充电/放电策略和电池类型，提出的方法可以准确预测衰老轨迹，并仅使用前20个周期的数据（约占完整数据的5％）； （2）对于不同的充电/放电策略和电池类型，通过转移学习，提出的方法可以使用前40个周期的数据来预测老化轨迹和RUL。这些结果表明，在长期预测中提出的模型既准确又是鲁棒，可以估算各种数据集的老化轨迹和RUL。
分子耕作 - 管理食品作物的重要性，设计为生产转移的食物过敏原和非食物物质
开发人员正在寻找新的方法来生产蛋白质和其他物质用于食品，药物和工业用途，从而产生了基因工程食品作物，以生产感兴趣的物质（即分子种植）。开发人员应意识到食品安全问题，合法性和潜在的责任以及消费者信心的丧失，如果这些农作物中的食物或其他植物材料无意中进入食品供应并妥协安全性，可能会产生。在产品开发的最早阶段，开发人员应考虑是否可以始终如一地管理其作物并通过处置而产生的植物材料，以确保他们不会以非法的方式进入食物或饲料供应。开发人员在考虑其管理计划时应参与FDA的食品计划。虽然分子耕作有望大规模地生产特定蛋白质和其他物质，但对于开发人员来说，重要的是考虑保护食品供应免受分子种植的农作物所需的努力，尤其是当分子种植选择的作物是传统上用于人类或动物食品的作物时。