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ustekinumab降低了溃疡性结肠炎中循环的Th17细胞
摘要：客观T助手（Th）细胞在溃疡性结肠炎（UC）的发病机理中起着核心作用。本研究分析了通过ustekinumab（UST）的介导T细胞的变化，USTEKINUMAB（UST）是白介素12/ 23p40抗体。在UST治疗后0和8周从外周血中分离CD4 T细胞，我们通过流式细胞仪分析了CD4 T细胞的比例。在0、8和16周中获取临床信息和实验室数据。患者我们评估了13名UC患者，他们因2020年7月至2021年8月之间的诱导缓解而接受UST。结果中值部分Mayo评分从4（1-7）提高到0（0-6）（p <0.001）。在序列参数，白蛋白浓度，C反应蛋白浓度，沉积速率和富含亮氨酸的α2糖蛋白浓度中显示出明显改善的UST。对循环CD4 T细胞的流式细胞量分析表明，所有患者的UST治疗都显着降低了Th17细胞的百分比（1.85％至0.98％，p <0.0001）。Th1细胞通过UST治疗显着增加（9.52％至10.4％，p <0.05），但TH2和调节性T细胞没有显着差异。高分17亚组的部分蛋黄酱得分明显优于UST治疗后16周的低TH17亚组（0 vs. 1，p = 0.028）。用UST的结论处理降低了循环的Th17细胞，这表明这种变化可能与UC的抗炎作用有关。
信用转移
这种实用的课程为您提供了设计纳米材料并验证其晶体化学和形态的工具。重点是学习访问科学软件包中的关键数据库和培训，以可视化和定量提取晶体学信息。在模块1中，引入了“晶体晶格中的模式”是空间对称性，以使您能够从晶体学开放数据库中读取晶体学信息文件（CIF）。使用此数据晶体结构可以可视化，并计算出粉末X射线衍射模式。在模块2中，“晶体结构的化学”提供了设计具有可接受的键价和稳定化合物的策略，通过晶体结构的细化来表征材料，并通过实验衍射数据的最小二乘细化来找到纳米晶体的尺寸。在模块3中，“晶体组合的特征”将使您能够对多相纳米晶体组合进行定量相分析，并与能量色散X射线光谱化学分析一致。您将掌握四个软件包 - 原子（晶体结构可视化），vesta（键价求和），高分（定量相分析）和DSTA-II（化学微分析） - 共同提供了一个平台，以发现和证明纳米材料的性质。这项实用的课程将为您准备工作，以便在从事材料开发的公司，在进行环境和化学审计的政府机构中工作，或继续进行更高的研究生研究。
介绍并评估 AI 护理交接的患者报告模板
2 爱荷华大学工程学院 3 爱荷华大学护理学院 4 杜兰大学科学与工程学院 * 通讯作者，Gabriel Vald，gabriel-vald@uiowa.edu 摘要 本研究评估了患者报告模板 (PRT) 在解决与电子健康记录 (EHR) 和临床决策支持系统相关的护理工作流程效率低下方面的有效性。PRT 旨在简化患者交接、减少图表时间、增加直接护理时间并提高患者安全性。向爱荷华大学医疗保健系统的 2,118 名护士发送了一份调查问卷，以收集反馈，其中 106 名参与者选择评估 PRT 组件的感知有用性以及他们对将人工智能 (AI) 集成到临床文档中的态度。参与者根据五点李克特量表对 PRT 的各个部分（包括患者档案、系统评估和安全性）进行了评分，大多数部分都获得了高分。尽管受访者承认 AI 生成的报告具有潜在效用，但对 AI 的舒适度和信任度明显较低。研究结果强调了 PRT 在减少认知负荷、提高交接期间信息一致性和解决 EHR 相关挑战方面的潜力。未来的工作将涉及在现实世界的临床环境中实施 PRT，以验证其效用和准确性，并探索其在专业护理单位中的适应性。关键词：决策支持、人工智能、结构化报告、交接、大型语言模型 已知内容
了解用户对DeepSeek的看法
Jeehaan Algaraady Mohammad Mahyoob Albuhairy Taiz大学，也门Taibah大学，沙特阿拉伯摘要摘要该研究通过涵盖大型语言模型（LLM）DeepSeek的用户印象，其中包含双重分析框架和主题分析。该研究旨在找到用户响应的主要情绪和重复的主题。双焦点方法通过包括情感和主题来增强对用户满意度，关注点和期望的看法。使用基于规则的Vader情感分析和主题评估的混合方法方法用于分析用户反馈，以阐明平台特定的优势和系统性挑战。的结果表明，DeepSeek被用户（+0.80的总体情感）以及可访问性的高分（+0.93）和智能与推理（+0.88）认为是高度积极的。尽管如此，新兴的批评围绕其审查制度和内容政策（-0.20）。用户通过免费访问来鼓掌分析精度，但批评接口导航问题。主题分析将DeepSeek指定为与分析驱动的用户的富裕，同时强调了其高度顽强的针对特定领域问题的能力。但是，跨切割挑战包括延迟，稳定性以及内容审核与用户自主权之间的固有张力。AI评估框架是通过添加计算情绪工具和定性看法的方法来提出的。这些发现的直觉可以更好地了解用户体验，并对当前的发展和DeepSeek的实际可用性产生了深远的影响。功能专业与用户期望之间的关系将AI平台的竞争力与DeepSeek（视为强大的，免费的分析工具）相同，同时发出可能的战略增强领域。
在WHO基本药物的模型清单中，癌症药物的总体生存益处，2015-2021
摘要简介我们研究了针对靶向癌症药物的总生存率（OS）益处，该药物是自2015年以来的必需药物列表（EML）。我们评估了2019年和2021年的决策一致性，具有更具体的标准：OS益处> 4个月以及欧洲医学肿瘤学会的临床福利量表（ESMO-MCBS）的高分。我们确定了2015年至2021年EML中癌症药物的申请。我们提取了WHO技术报告系列（TRS）中记录的OS益处的证据，并将其与食品和药物管理局批准标签中记录的关键试验的证据进行了比较。我们检索了已发布的ESMO-MCBS分数。我们总结了OS收益和ESMO-MCBS分数的可用性和幅度，并评估了针对谁标准的包容性决策的一致性。建议22/54靶向癌症药物适应症。中，有68.2％和31.8％的OS在WHO-TR和关键试验中分别记录了OS福利证据。在不建议的人中，有59.4％和56.3％的OS在WHO和关键试验中记录了OS福利证据。分别在WHO-TRS和关键试验中有OS益处> 4个月的证据； 45.5％符合ESMO-MCBS标准。十种有针对性的癌症药物对相同的适应症有多种应用。最终推荐了其中五个，其中包括三个没有新的OS福利证据。其他因素（例如成本降低和增加的治疗选择）似乎是选择中的重要因素。结论在谁定义了癌症药物EML的批准标准的同时，我们确定了这些标准的遵守和EML批准决策过程的沟通的领域。
Rohan Chandra，TS/SCI清除
Rohan Chandra，TS/SCI清除Reston，VA | 703-627-6422 | rohanchandracpe@gmail.com | https://www.linkedin.com/in/rohan-chandra-0a18161b1/教育约翰·霍普金斯大学，弗吉尼亚州巴尔的摩，2023年9月 - 礼物在弗吉尼亚州瓦特工程大学机器人和自动化中，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，2018年8月至2022年5月在计算机工程学院，工程和应用科学学院学术学术学术学院GPA：3.673毕业于高分，商业经验副软件工程师，诺斯罗普·格鲁曼（Northrop Grumman），弗吉尼亚州杜勒斯，弗吉尼亚州，弗吉尼亚州杜勒斯，2022年9月 - 目前•设计和实施特定任务的算法，用于使用Python和C++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ c+ sips pythran simplerannning工具进行分类的卫星任务。• Act as a bridge between us and our unclassified team, write multi-thread applications, perform DevOps tasks, such as improving the performance of our CI/CD pipeline in Jenkins, write unit tests, oversee and develop 15+ microservices in Docker containers, and work in an Agile environment using the Atlassian Suite (Confluence, Jira, and Bitbucket).第一机器人软件教练，Nova Labs，Fairfax VA 2022年7月 - •领导Nova Labs Robotics的软件教育实践的创建和开发，以确保其5个第一技术挑战（FTC）团队获得成为优秀开发人员和未来领导者所需的培训。因此，学生已经多次晋升为州冠军，并自愿帮助新秀团队发展其软件技能。
基于差异进化的神经结构搜索脑血管分割
脑血管分析对于开发神经退行性疾病的新型治疗靶标至关重要。这样的准确分析不能手动执行，而需要半自动或完全自动化的方法。深度学习方法最近已证明对医学图像的自动分割和分析必不可少。但是，优化深度学习网络体系结构是另一个挑战。手动选择深度学习网络体系结构并调整其超参数需要大量的专业知识和精力。为了解决这个问题，文献中提出了探索具有高分从细分性能的更高效网络体系结构的神经体系结构搜索（NAS）方法。这项研究介绍了基于差异进化的NAS方法，其中提出了新的搜索空间以用于脑血管分割。我们选择了经常用于医学图像分割的两个架构，即u-net和注意U-net，作为NAS优化的基准。传统的差异进化和基于反对的差异进化与新型搜索空间一起用作NAS中的搜索方法。此外，我们进行消融研究并评估特定损失函数，模型修剪，阈值选择和概括性能对所提出模型的影响。实验是在提供335个单渠道8位灰度图像的两个数据集上进行的。这些数据集是公共体积脑血管系统数据集（CONSEINN）和我们自己的名为Kuvesg的数据集。所提出的NAS方法，即UNAS-NET和COATION UNAS-NET体系结构，就不同的分割指标而言产生了更好的分割性能。更具体地说，具有差分进化的UNAS-NET揭示了高骰子得分/敏感性值分别为79.57/81.48。此外，它们的推理时间比基线方法短9.15。
通过MEG数据的张量分解
目的：识别电生理信号的信息特征对于理解脑发育模式很重要，其中诸如磁脑电图（MEG）等技术特别有用。然而，更少的关注是完全利用MEG数据的多层次性质来提取描述这些模式的组件。方法：MEG产量成分的张量因子化封装数据的多维性质，提供了简约的模型，从而识别潜在的大脑模式，以实现有意义的neu-ral过程汇总。为了满足对小儿队列研究有意义的MEG签名的需求，我们提出了一种基于张量的方法来提取多受试者MEG数据的发育特征。我们采用规范多核（CP）分解来估计数据的潜在时空组件，并将这些组件用于组级别的统计推断。结果：使用CP分解以及层次聚类，我们能够提取典型的早期和晚期延迟事件相关场（ERF）组件，这些磁场（ERF）组件是高分和低性能组的歧视性（P <0。05），与主要认知领域（例如注意力，情节记忆，执行功能和语言理解力）显着相关。结论：我们证明，MEG的基于张量的组级别统计推断可以产生对多维MEG数据的描述。此外，这些特征可用于研究健康儿童的脑模式和认知功能的群体差异。意义：我们提供了一种有效的工具，该工具可能直接从电生理测量中评估儿童发育状况和大脑功能有用，并促进认知过程的前瞻性评估。
通过机器学习预测体积城市形态的气温
环境参数（例如空气温度）是人类生活质量和能源效率管理的关键终端。城市地区人口稠密，并且通过城市形态和景观空间模式与其中一些自然现象高度相关。因此，预测城市计划对环境参数的影响对于适当的决定和计划以增强城市的生活条件至关重要。先前的研究强调了乌拉巴形态与空气温度之间的密切相关性，强调了在这些分析中采用三维数据的重要性。在这项研究中，我们首先引入了一种将CityGML数据转换为VoxEls的方法，该方法在大规模数据集（例如城市）的高分辨率上可以有效，快速地工作，但通过牺牲了一些建筑细节，从而限制了先前的Voxelization方法的局限性，这些方法限制了对大型量表的较高量表的较高范围，以较高的量化和无效的范围，以使其对Voxel的高度分配为高分。来自多个城市的那些体素化的3D城市数据和相应的空气温度数据用于开发机器学习模型。在模型训练之前，在输入数据上实施了高斯模糊以考虑空间关系，因此，在高斯模糊之后，空气温度和体积建筑物形态之间的相关率也会增加。这个受过训练的模型能够通过使用相应像素的构建体积信息作为输入来预测空气温度的空间分布。在模型训练之后，预测结果不仅是用均方根误差（MSE）评估的，而且一些图像相似性指标，例如结构相似性指数量度（SSIM）和学习的知觉图像贴片相似性（LPIPS）能够在评估过程中检测和考虑空间关系。这样做，该研究旨在帮助城市规划人员将环境参数纳入其计划策略，从而促进更可持续和居民的城市环境。
数字生态系统中的公平守门
1个纯平台参与者（例如Airbnb或预订，运营市场，但不参与其中），尽管他们可能会与选定的业务用户签订“甜蜜交易”，从而对相同的效果进行自我挑战。2自首选的示例包括2017年欧盟Google购物决策，Italy的2021 Google Case（Android Auto不接受与Google Maps竞争的Enel的应用程序），并调查了亚马逊对亚马逊品牌商品的杰出展示，并赞成其自身物流服务（FBA）。关于费用过多，几个反托拉斯案件（Epic Games诉Apple； Spotify诉Apple； 2024年对Apple和Google不符合《数字市场法》的调查）关注3 Rd Party Apps，试图避免他们认为不公平的高分。最受欢迎的元素条款的缩写类似地旨在限制商人支付的访问费用。调节器还可以直接设置访问费用的上限。美国的许多地方政府都引入了有关食品送货平台在COVID-19大流行期间收取餐厅的费用的上限，然后其中一些人随后将其收费永久性。主要平台（Uber Eats，Grubhub和Doordash）通常收取30％的费用，大多数政府将这些费用限制在15％。3截至2024年12月，Google Play中的应用程序中的97％和95％的应用程序和Apple App Store可以免费提供。 其中包括一些最常见的3 Rd Party应用程序（例如PayPal，Dropbox），以及Apple和Google竞争的内部应用程序（例如Apple Pay和Google Pay，Icloud和Google Drive）。3截至2024年12月，Google Play中的应用程序中的97％和95％的应用程序和Apple App Store可以免费提供。其中包括一些最常见的3 Rd Party应用程序（例如PayPal，Dropbox），以及Apple和Google竞争的内部应用程序（例如Apple Pay和Google Pay，Icloud和Google Drive）。