Hui Pan,Peng Liu,Guido Kreemer,Oliver Kepp。 通过免疫原性细胞死亡的预处理 - 诱导随后的免疫疗法的治疗。 细胞和分子生物学的国际评论 / Int Rev Cell Mol Biol,2024,国际细胞和分子生物学评论,第382页,第279-294页。 10.1016/bs.ircmb.2023.06.001。 hal-04601417Hui Pan,Peng Liu,Guido Kreemer,Oliver Kepp。通过免疫原性细胞死亡的预处理 - 诱导随后的免疫疗法的治疗。细胞和分子生物学的国际评论 / Int Rev Cell Mol Biol,2024,国际细胞和分子生物学评论,第382页,第279-294页。10.1016/bs.ircmb.2023.06.001。hal-04601417
添加剂制造(AM)技术正在成熟和穿透行业的各个方面。越来越多的设计,过程,结构和属性数据收集到的机器学习(ML)模型可用于分析数据中的模式。数据集和处理方法的质量对于这些ML模型的性能很重要。这项工作回顾了有关该主题的最新出版物,重点关注数据类型以及数据处理方法和已实现的ML算法。然后,根据生命周期阶段对ML应用程序的示例进行分类,并将研究重点进行。在数据管理方面,引入了现有的公共数据库和数据管理方法。最后,给出了当前数据处理方法和建议的局限性。
在可靠性研究中,当使用阈值电压 (V th ) 作为指标时,阈值电压 (V th ) 的不稳定性会造成问题,因为它会完全模糊由于实际器件老化而导致的最终漂移。这种不稳定性是在电气特性测量期间观察到的,与晶体管的“偏置历史”有关,这会在结构的不同层中引入载流子捕获/去捕获。因此,需要新的方法来克服这种与捕获相关的不稳定性问题,以便准确监控器件老化。为了解决阈值电压测量的可重复性问题,我们研究了其在 GaN 晶体管上的不稳定性。研究了在实际 V th 测量之前应用的预处理步骤。所提出的预处理方法基于在栅极端子上应用专用的 V GS (t) 偏置,从而导致 V th 的稳定和可重复值。通过分析预处理的 V th 测量后的漏极泄漏测量,可以确定实现观察到的 V th 稳定性的机制。它展示了空穴注入结构的作用。提出预处理 V th 测量方法作为补充测量,以便在未来的可靠性研究中正确跟踪 pGaN HEMT 的老化。
在 GaN HEMT 的可靠性研究中,阈值电压 (V th ) 的波动对监测电漂移提出了挑战。虽然欧姆 p-GaN 等技术可以减轻 V th 波动,但可恢复电荷捕获的问题仍然存在。因此,在进行可靠性研究时采用新颖的特性分析方法至关重要,这样才能测量内在变化而不是即使在未退化的晶体管中也存在的电荷捕获效应。本文阐述的一种方法可以可靠且可重复地测量欧姆 p-GaN 栅极 HEMT GaN 的 V th 。在阈值电压测量之前立即引入专用的栅极偏置曲线以使其稳定。这个预处理阶段需要负偏置电压,然后再施加适当高的电压才能有效。所介绍的新协议也被证明适用于其他 HEMT GaN 结构。
食物垃圾(FW)的热液预处理已成为一种有希望的策略,以增强用污泥的厌氧共同消化的性能。全球人口和经济活动不断升级导致市政固体废物(MSW)产生激增,带来了重大的环境挑战(Chuen Chen等人。2020)。在人口稠密的城市中,诸如香港的人均FW的产量为0.30 kg/天,而污水污泥(SS)的价格超过0.16千克/天(HKEPD 2019)。在香港产生的11,057吨/天的11,057吨的30.0%包括FW,SS的产量达到约1,052吨/天约为1,052吨(EPD 2021)。鉴于FW在香港的MSW组成中的主要存在,政府提议利用现有污水处理厂的盈余AD容量进行FW/SS共同消化,与单消化相比提供了较高的好处(Mehariya等人。2018)。因此,迫切需要通过有效的厌氧共同消化实践来增强FW和SS的处理,以减轻不利的环境和社会影响。厌氧消化被认为是通过富含甲烷的沼气生产的同时废物处理和能量回收的可行方法(Johnravindar等人。2022)。fw的特征是其高水分含量和降解性,是AD的理想基板。然而,AD在FW和SS中的独立应用面临挑战,例如高机载荷,快速酸化,延长的固体保留率以及抑制物质的存在。2020)。2020)。因此,废水处理厂的污泥中包含大量的重金属,病原体和细菌(Kaur等人。AD涉及一系列的生物学过程,这些过程在没有氧气的情况下通过微生物作用将复杂的底物转化为沼气,其中包括水解,酸生成,乙酰发生和甲烷发生。水解通常是由于形成有毒副产品或不良挥发性脂肪酸(VFAS)而导致复杂有机基质的速率限制步骤(VFAS),而甲烷生成会对易于生物降解的底物产生限制(Kaur等人,在这种情况下,已显示FW和SS的厌氧共同消化可提高消化效率并优化
1计算健康中心,计算生物学研究所,德国慕尼黑,慕尼黑2 Bio21药理学分子科学与生物技术研究所,墨尔本大学,澳大利亚墨尔本大学 +相应的作者:Reinhard.holl@uni-ulm.de&Michael.menden@unimelb.edu.au摘要摘要2型糖尿病(T2D)的及时预后(T2D)是至关重要的。AI驱动的大语言模型(LLMS)提供了提取临床见解的潜力,但由于纵向医疗记录的稀疏,高维的性质,面临挑战。这项研究表明,通过使用掩模缺失的数据预处理数据,在预审预告片的LLM中添加嵌入层,并对两个组件进行微调。使用DPV注册表数据集(449,185 T2D患者)在预测HBA1C和LDL水平方面的表现优于基本基线,分别提高了0.749和0.754的Pearson相关性,分别提高了0.253和0.259和0.259。该模型还证明了HBA1C在554.3天内的长期预测(95%CI:[547.0,561.5]),MSE比基于近距离观察的方法提高了9%。综合梯度分析确定了重要的临床特征和访问,揭示了潜在的生物标志物进行早期干预。各种深度学习体系结构,包括前馈神经网络,总体而言,结果表明,使用稀疏的医疗时间序列利用LLM在T2D预后的预测能力的可能性,有助于临床预后和生物标志物发现,最终提高精密医学。引言2型糖尿病(T2D)是一种慢性代谢性疾病,可导致血糖升高1升高,与微血管疾病,包括心血管疾病,神经性病,肾病和视网膜病有关,与微血管疾病,包括心血管疾病和大血管并发症有关,导致了显着的疾病疾病和死亡率和死亡率2。T2D的全球流行率上升强调了对有效管理策略的迫切需求。T2D并发症的早期预后对于及时干预,改善患者预后和降低医疗保健费用至关重要。纵向医疗记录是在T2D中推进精密医学的重要资源。这些记录在时间3期间提供了全面的患者数据,包括人口统计学,病史,测试结果,药物和生活方式因素,使其对早期预后非常宝贵。诸如Framingham心脏研究和DCCT之类的研究表明,此类数据在预测心血管风险4和糖尿病并发症5。这些数据集可以识别模式,以实现更准确和个性化的预后评估,但它们的大量和复杂性构成了重大的分析挑战。机器和深度学习通过对复杂的纵向医学数据的分析来彻底改变了医学预后。
基于仿真的推理(SBI)方法可以在可能性函数棘手但模型模拟可行的情况下,可以估计后验分布。SBI的流行神经方法是神经后估计(NPE)及其顺序版本(SNPE)。这些方法可以超越统计SBI方法,例如近似贝叶斯计算(ABC),特别是对于相对较少的模型模拟。但是,我们在本文中表明,即使在低维问题上,NPE方法也不能高度准确。在这种情况下,无法在先前的预测空间上准确训练后验,甚至顺序扩展仍然是优化的。为了克服这一点,我们提出了预处理的NPE(PNPE)及其顺序版本(PSNPE),该版本使用ABC的短运行来有效消除参数空间区域,从而在模拟和数据之间产生较大的差异,并允许后仿真器进行更准确的培训。我们提供了全面的经验证据,即神经和统计SBI方法的这种融合可以改善在一系列示例中的性能,包括一个激励示例,涉及应用于实际肿瘤生长数据的基于复杂的基准模型。
引言肝细胞癌(HCC)在全球范围内排名第六,预计将在2040年导致130万人死亡。1基于年度估计,HCC被称为最常见的肝脏相关癌症类型,75%-85%,其5年生存率小于20%,并且发生率与年道形率接近1。。1基于年度估计,HCC被称为最常见的肝脏相关癌症类型,75%-85%,其5年生存率小于20%,并且发生率与年道形率接近1。2,3最不可切除的HCC患者在晚期诊断出限制了治疗选择。4在这方面,有目标的全身疗法的发展是有希望的。5-7索拉非尼作为酪氨酸激酶抑制剂和lenvatinib被认为是一线治疗。 8,9他们的应答率不令人满意,中位总生存期为13.6个月。 10因此,新型治疗策略的研究变得至关重要。 研究越来越集中于开发基于HCC的免疫细胞疗法以来5-7索拉非尼作为酪氨酸激酶抑制剂和lenvatinib被认为是一线治疗。8,9他们的应答率不令人满意,中位总生存期为13.6个月。10因此,新型治疗策略的研究变得至关重要。研究越来越集中于开发基于HCC的免疫细胞疗法以来
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