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预位（MTC IAF-PP）
数据将通过公司声明进行报告，伴随着年度进度报告，中期审查和最终报告。应通过研究合作协议（RCAS）而非服务协议（SAS）/合同来考虑导致研发行业支出的公司捐款。必须提交RCA，以验证已声明的IRS承诺。在临床试验协议（CTA）中发现的IRS捐款的可采性将逐案考虑。研发支出的站点必须在新加坡。公共部门的贡献（现金/工具）不包括IRS计算。
生物科学系的位Pilani
BITS PILANI的生物科学系是由1969年合并现有植物学和动物学系的。生物科学系正在寻找明亮而敬业的年轻研究学者。该部正在追求由各种政府资助机构和行业赞助的研发项目。在过去的十年中，该部门在不同生物科学领域的校园中生产了100多个博士学位（校园和校外）。即将毕业的博士生在印度和国外的行业和学术界都找到了职位。现在的位置在该部门的不同研究推力区域开放。
使用近似刺激呈现技术的稳态视觉诱发电势...
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Cancer Precision Medicine Co.，Ltd。是我们公司的合并子公司，目前正在Messek Co.，Ltd。
机载多光谱图像序列的自动配准和镶嵌
摘要 机载遥感由于系统部署的灵活性而在农业监测中具有重要的应用。实际应用中的主要障碍是其高成本。为了降低成本，可以使用小型空中平台（例如微型无人机（mini-UAV））上的单个相机来组装多光谱系统。在这种情况下，即使经过仔细调整，相机仍可能存在移位和旋转错位。平台飞行时会捕获连续的帧。因此，在生成任何商业产品以支持实际决策之前，必须进行单帧内的多波段配准和帧间镶嵌以获得整个监测区域的联合配准多光谱图像。在本文中，我们提出了实现此目标的自动算法。这些算法对于没有明显特征的图像场景特别有用。自动和手动评估均证实了所开发的算法在整体平坦地形无明显特征的多传感器数据融合中的有效性。
基于单精度浮点非迭代粗到精配准...
摘要。可变形图像配准是医学图像分析中的关键步骤，用于找到一对固定图像和运动图像之间的非线性空间变换。基于卷积神经网络 (CNN) 的深度配准方法已被广泛使用，因为它们可以快速、端到端地执行图像配准。然而，这些方法通常对具有较大变形的图像对性能有限。最近，迭代深度配准方法已被用来缓解这一限制，其中变换以由粗到细的方式迭代学习。然而，迭代方法不可避免地延长了配准运行时间，并且倾向于在每次迭代中学习单独的图像特征，这阻碍了利用这些特征来促进以后的迭代配准。在本研究中，我们提出了一种用于可变形图像配准的非迭代由粗到细配准网络 (NICE-Net)。在 NICE-Net 中，我们提出了：(i) 单次深度累积学习 (SDCL) 解码器，可以在网络的单次（迭代）中累积学习从粗到细的转换；(ii) 选择性传播特征学习 (SFL) 编码器，可以学习整个从粗到细配准过程的常见图像特征并根据需要选择性传播这些特征。在 3D 脑磁共振成像 (MRI) 的六个公共数据集上进行的大量实验表明，我们提出的 NICE-Net 可以胜过最先进的迭代深度配准方法，而只需要与非迭代方法类似的运行时间。
维生素D和美国婴儿配方中的精选脂肪酸
维生素D（一种对正常钙吸收和骨骼健康至关重要的营养素，在防止婴儿和非常小的孩子的便机中起着重要作用。1980年的《婴儿配方法》以及随后的立法，要求对所有婴儿配方进行防御，至少40 iu，但不超过100 iu维生素D/100千瓦；制造商必须确保其产品中的这些水平。许多制造商还自愿强化了在母乳，二十六烯酸（DHA，C22：6，N-3）和花生四烯酸（ARA，C20：4，N-6）中发现的两个脂肪酸。一些研究表明，这些营养可能在婴儿的视觉和心理发展中起作用。USDA已分析了在12个位置采样选定的婴儿公式，以提供这些营养素的第一个分析数据集。维生素D，脂肪酸，近端，矿物质和一些维生素在13个高度消耗的牛奶和基于大豆的，现成的（RTF）或重建的婴儿配方中进行了分析；对公式进行了未加热和加热的分析，以确定维生素D的保留率。样品，通过HPLC进行紫外线检测。通过气相色谱分析脂肪酸。将这些值与行业报告的标准值进行了比较，并在USDA养分数据库中以供标准参考（SR）中包含。维生素D，DHA和ARA（平均值±SEM）的分析值正在审查中以在SR22（2009）中释放，并与现有的行业提供的数据进行了比较。初步综述表明，维生素D值是可变的，并且满足或超过标签索赔。对于非胸中的婴儿，婴儿配方在相对较短但关键的生长期中消耗掉；至少在这段时间的一部分中，公式是营养的唯一来源。这是第一个用于婴儿配方中营养的USDA生成的分析数据集。
患者概览前列腺癌的设置和初步结果。纵向配准
摘要 简介：新药已被证明可以延长转移性前列腺癌 (PCa) 和去势抵抗性前列腺癌 (CRPC) 男性的寿命。患者概览前列腺癌 (PPC) 的目的是登记和报告这些治疗及其效果。材料和方法：在 PPC 中，瑞典国家前列腺癌登记册的一个新部分从开始激素治疗开始就登记了治疗开始和停止、影像学、前列腺特异性抗原、临床进展评估和患者报告结果测量 (PROM) 的数据。数据以图表形式显示，以告知个别患者的临床决策。为了进行研究，PPC 中的数据与 PCBaSe 相链接，其中包含来自 NPCR 和一些医疗保健登记册的信息。结果：截至 2019 年 12 月，已有 7,882 名男性在 PPC 中登记，其中 3,912 名已达到 CRPC 状态。从开始 ADT 到开始使用雄激素受体靶向药物 (ART) 的中位时间为：接受原发性 ADT 的男性 4 年（四分位距 IQR 6），接受继发性 ADT 的男性 9 年（IQR 6）。在 2016-2017 年所有有 ART 处方的 PCBaSe 男性中，PPC 占 1 480/4 055（36%）。在 PPC 中注册/未注册的男性在癌症特征、主要治疗、合并症和开始 ART 前使用 ADT 的时间方面存在细微差异。结论：在 PPC 中，在现实环境中评估了晚期 Pca 新疗法的使用和效果。PPC 数据可用作决策辅助、质量保证和研究用药。
机器学习模型用于研究针对半胱氨酸的蛋白质组共价配体能力
摘要：机器学习 (ML) 识别共价配位位点可能会加速靶向共价抑制剂的设计，并有助于扩大可用药的蛋白质组空间。本文我们报告了基于树的模型和卷积神经网络 (CNN) 的严格开发和验证，这些模型和神经网络是在新近整理的数据库 (LigCys3D) 上训练的，该数据库包含近 800 种蛋白质中的 1,000 多个配位半胱氨酸，由蛋白质数据库中的 10,000 多个三维结构代表。树模型和 CNN 的未见测试分别产生了 94% 和 93% 的 AUC（受试者工作特征曲线下面积）。基于 AlphaFold2 预测的结构，ML 模型以超过 90% 的召回率重现了 PDB 中新配位的半胱氨酸。为了协助共价药物发现社区，我们报告了 392 种人类激酶中预测的可配体半胱氨酸及其在序列比对激酶结构（包括 PH 和 SH2 结构域）中的位置。此外，我们还发布了可搜索的在线数据库 LigCys3D（https://ligcys.computchem.org/）和网络预测服务器 DeepCys（https://deepcys.computchem.org/），这两个数据库都将通过包含新发布的实验数据不断更新和改进。本研究代表了迈向由机器学习主导的大型基因组数据和结构模型集成的第一步，旨在为下一代共价药物发现注释人类蛋白质组空间。