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胰腺导管腺癌中 KRAS 突变和变异等位基因频率的临床意义
摘要：KRAS 原癌基因是胰腺肿瘤发生的主要驱动因素，在胰腺导管腺癌 (PDAC) 中几乎普遍发生突变。超过 90% 的 PDAC 病例中检测到 KRAS 点突变，这些突变已被证明与较差的治疗反应和总体生存率有关。致病性 KRAS 突变大多局限于密码子 12、13 和 61，其中 G12D、G12V、G12R、Q61H 和 G13D 约占突变病例的 95%。新兴数据表明特定突变亚型以及 KRAS 变异等位基因频率对临床预后的重要性。此外，正在开发针对特定突变亚型的新技术和疗法，并取得了令人鼓舞的早期结果。在本文中，我们旨在回顾最近关于特定突变 KRAS 亚型对肿瘤学结果的相对影响、变异等位基因频率在下一代测序分析中的应用以及针对特定突变 KRAS 亚型的治疗方法的持续研究的研究。
无线电能传输中最佳频率的快速定位策略
摘要 — 无线电力传输 (WPT) 系统中最常见的问题之一是如何在交流电源驱动的线圈上传输大量电力。本文讨论如何确定最佳交流电源频率以实现最大 WPT。虽然理论上可以通过宽范围频率扫描确定最佳频率，但实际上重要的是在几次频率试验中发现它。本文提出了一种使用方波输入功率信号的频率发现策略。该策略避免了长时间耗时的扫描过程，因为了解方波输入的响应。应用基于自动多尺度的峰值检测 (AMPD) 算法在每次数据样本增量迭代中选择初始峰值发现，以便进一步分析通过计算误差参数找到一组峰值模式。
可见到硫化频率的频率梳子在Niobate Nanophotonic波导中的产生
将非线性纳米光量设备引入光学频率梳量计量学领域为低功率和芯片集成时钟，高精度频率合成和广泛带宽光谱的新机会。但是，这些进步中的大多数仍被限制在光谱的近红外区域，该区域限制了在紫外线和可见范围内与大量量子和原子系统的频率梳集成。在这里，我们通过引入多段纳米型薄膜硅锂波导来克服这一缺点，这些尼贝特波导将工程性分散和鼠标匹配匹配的匹配结合在一起，从而通过χ（2）和χ（3）非线性的组合进行了有效的超核电生成。只有1,550 nm处的脉冲能量仅90 pj，我们实现了跨越330–2,400 nm的无间隙频率梳覆盖率。从近红外泵到350–550 nm的紫外线 - 可见区域的转化效率为17％，我们对优化的极点结构的建模预测效率更高。通过χ（2）在同一波导中通过χ（2）非线性的谐波生成直接产生载体 - 内玻璃偏移频率，以及在短达350 nm的波长下验证梳子连贯性的手段。我们的结果提供了一种集成的光子学方法，可以创建可见和紫外线频率梳子，以影响精度光谱，量子信息处理和在此重要光谱窗口中的光学时钟应用。
人工智能智能算法能够自动表征所应用频率的正负介电泳范围
摘要：本研究描述了一种现象学方法，用于自动确定正负介电泳 (DEP) 的频率范围——一种可用于大规模并行微纳米组装的电动力。实验装置由带有金微电极阵列的微加工芯片组成，该芯片连接到一个函数发生器，该函数发生器能够数字控制 1 V（峰峰值）的交流信号和 10 kHz 至 1 MHz 范围内的各种频率。乳胶微珠（直径 3 µ m）的悬浮液在 DEP 力的影响下被吸引或排斥在微电极上，这是施加频率的函数。珠子运动的视频通过连接到显微镜的数码相机捕捉。OpenCV 软件包用于对图像进行数字分析并识别珠子。通过人工智能 (AI) 算法比较已识别珠子的连续帧位置，该算法确定微珠的云行为，并通过算法确定珠子是否受到电极的吸引或排斥。根据确定的珠子行为，算法将增加或减少应用的频率并执行由计算机控制的函数发生器的数字命令。因此，研究平台的运行完全自动化。AI 引导平台已确定正 DEP (pDEP) 在 500 kHz 频率以下活跃，负 DEP (nDEP) 在 1 MHz 频率以上有证据，交叉频率在 500 kHz 和 1 MHz 之间。这些结果与之前发表的通过实验确定的乳胶微珠的频率相关 DEP 行为一致。本研究描述的由实时 AI 引导反馈回路辅助的现象学方法将有助于主动操纵系统以实现期望的现象学结果，例如在电极处收集粒子，即使由于相互作用力的复杂性和多样性，无法进行基于模型的预测。
利用蛋白质靶标信息预测药物副作用频率的双重表示学习
摘要 — 了解药物的意外作用对于评估治疗风险和药物再利用至关重要。尽管现有的大量研究预测了药物副作用的存在，但其中只有四项研究预测了副作用的频率。不幸的是，目前的预测方法 (1) 没有利用药物靶标，(2) 不能很好地预测看不见的药物，(3) 没有使用多种异构药物特征。我们提出了一种基于深度学习的新型药物副作用频率预测模型。我们的模型利用靶蛋白信息以及分子图、指纹和化学相似性等异构特征同时创建药物嵌入。此外，该模型将药物和副作用表示到一个公共向量空间中，分别学习药物和副作用的对偶表示向量。我们还使用 Adaboost 方法扩展了我们模型的预测能力，以补偿没有明确靶蛋白的药物。我们在预测副作用频率方面取得了优于现有方法的最佳性能，尤其是对于看不见的药物。消融研究表明，我们的模型有效地结合并利用了药物的异质性特征。此外，我们观察到，当给出目标信息时，具有明确目标的药物比没有明确目标的药物产生更好的预测。实现可在 https://github.com/eskendrian/sider 上找到。
与安慰剂口香糖相比，尼古丁对疼痛的敏感性和峰值α频率的介导作用的影响
1。新南威尔士大学华莱士·沃思大厦（Wallace Wurth）大楼医学院（UNSW），悉尼，新南威尔士州2052，澳大利亚2。疼痛影响中心，澳大利亚神经科学研究（NEURA），澳大利亚悉尼兰德威克市Barker Street 139Mark Wainwright分析中心，新南威尔士州大学（UNSW）生物科学南部大楼（UNSW），悉尼，新南威尔士州2052，澳大利亚4。美国马里兰州马里兰州医学院放射与核医学系5。 马里兰州巴尔的摩大学牙科学院神经和疼痛科学系，巴尔的摩，马里兰州21201，美国6。 中心推进慢性疼痛研究，马里兰州巴尔的摩大学，巴尔的摩，马里兰州21201，美国7。 伯明翰大学心理学学院，伯明翰，B15 2TT，英国8。 人类脑健康中心（CHBH），伯明翰大学，伯明翰，B15 2TT，英国9。 加拿大安大略省伦敦帕克伍德研究所的灰色流动与活动中心10. 西安大略大学，伦敦，安大略省，加拿大安大略省西部安大略大学物理治疗学院11。 舒利希医学与牙科学院医学生物物理学系，西安大略大学，伦敦，安大略省安大略省，加拿大安大略省美国马里兰州马里兰州医学院放射与核医学系5。马里兰州巴尔的摩大学牙科学院神经和疼痛科学系，巴尔的摩，马里兰州21201，美国6。中心推进慢性疼痛研究，马里兰州巴尔的摩大学，巴尔的摩，马里兰州21201，美国7。伯明翰大学心理学学院，伯明翰，B15 2TT，英国8。人类脑健康中心（CHBH），伯明翰大学，伯明翰，B15 2TT，英国9。加拿大安大略省伦敦帕克伍德研究所的灰色流动与活动中心10.西安大略大学，伦敦，安大略省，加拿大安大略省西部安大略大学物理治疗学院11。舒利希医学与牙科学院医学生物物理学系，西安大略大学，伦敦，安大略省安大略省，加拿大安大略省
基于频率的方法研究以从TLP测量中提取ESD保护动态香料模型
摘要 - 为了确保在设计阶段的早期系统的可靠性，使模型能够预测暴露于静电排放（ESD）的系统的行为变得至关重要。这是越来越多的必要性，因为嵌入式电子产品的数量正在增长，并且由于它们被用于人们安全的应用，例如汽车和航空应用。到目前为止，准静态保护设备的准静态模型成功地在失败预测（主要是硬故障）中提供了相当好的结果。今天，此类设备的频率范围的增加需要动态模型能够重现其瞬态行为。在本文中，我们调查了通常在频域中使用的线性设备建模的常规方法，可用于获得ESD保护设备的等效频率模型，ESD保护设备表现出非线性行为。提出并详细介绍了从传输线脉冲（TLP）测量中提取ESD保护香料模型的方法，以解决瞬态和频率模拟。我们证明，在明确的条件下，此类频率模型可以提供准确的结果，以预测与保护设备触发延迟相关的过冲。对模型的验证是在三个现成设备上的TLP和人类金属模型（HMM）条件下进行的。
对微刺激频率的感知反应在人类体感皮层中空间组织
体感皮层中的微刺激可以唤起人工触觉感知，并且可以整合到双向脑机接口 (BCI) 中，以在受伤或患病后恢复功能。然而，人们对刺激参数本身如何影响感知知之甚少。在这里，我们通过植入患有颈脊髓损伤的人类参与者的体感皮层中的微电极阵列进行刺激，并改变刺激幅度、持续时间和频率。增加幅度和持续时间会增加所有测试电极上的感知强度。令人惊讶的是，我们发现增加频率会在某些电极上引起更强烈的感知，但在大多数电极上引起的感知强度会降低。电极分为三组，它们会唤起不同的感知品质，这些品质取决于刺激频率并在皮层中进行空间组织。这些结果有助于我们不断加深对体感皮层结构和功能的理解，并将促进双向 BCI 刺激策略的原则性发展。
采用模糊逻辑控制器的高渗透风力储能系统的风潮流和网络频率的动态稳定性
摘要：近年来，由于人们对气候变化的担忧，发电和配电系统技术发生了重大变化。因此，预计在不久的将来，大规模发电、输电和配电将出现混乱。这是因为可再生能源 (RES) 产生的能源的传输和分配难以控制，这是由于这些能源的不稳定性及其能源的间歇性造成的。因此，由于 RES 的高渗透率影响，保持风力发电流的动态稳定性和控制网络频率变得更具挑战性。本文提出了一种使用功率共享方法的风力储能系统控制算法，以保持风力发电流的动态稳定性和电网频率的控制。为了保持网络稳定性，安装了储能系统 (电池) 来存储多余的风力，而不会将其投入二次/卸载负载 (SL)，并最大限度地减少风力涡轮机发电的功率损失。结果表明，与比例积分微分 (PID) 控制器相比，使用模糊逻辑 (FL) 控制器可以显著降低风能流的暂态时间和频率的波动率。
