3F - Fashion Figure Fractal - 33

Decrypting the molecular basis of cellular drug phenotypes by dose-resolved expression proteomics

s41587-024-02218-y.txt
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。

Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この質問に対する正確な答えを提供するためには、論文の全文が必要ですが、その全文が提示されていません。提示された情報だけからは、論文の具体的な内容を特定することはできません。しかし、提供された参考文献と雑誌

BiSpec Pairwise AI: guiding the selection of bispecific antibody target combinations with pairwise learning and GPT augmentation

s00432-024-05740-3.txt
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この質問のコンテキストに基づいて、論文はCadonilimab、Amivantamab、Glofitamabという3つの異なる医薬品の最初の承認に関するものであると推測されます。これらの薬剤は、おそらくが

Evaluating GPT-4V (GPT-4 with Vision) on Detection of Radiologic Findings on Chest Radiographs

https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/radiol.233270

radiol.233270.txt
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この論文は、OpenAIのGPT-4およびGPT-4Vを使用して、胸部X線写真からICD-10コードを予測

GPS-SUMO 2.0: an updated online service for the prediction of SUMOylation sites and SUMO-interacting motifs

nar.gkae346.txt
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この文脈から、論文は生物情報学やタンパク質科学に関連する複数のトピックを扱っていると推測されます。以下に、引用された各文献の内容を基に、論文の可能性のあるテーマを詳しく説明します。

Rego N., Koes Dの3

LipidSig 2.0: integrating lipid characteristic insights into advanced lipidomics data analysis

nar.gkae335.txt
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この論文は、リピドーム（脂質体）の代謝経路を解析するための情報科学ソフトウェアやツールに関する研究に焦点を当てています。特に、リピドーム研究におけるデータベースとツールの更新、脂質のメタボリックパスウェイを探索するため

Imputation Server PGS: an automated approach to calculate polygenic risk scores on imputation servers

nar.gkae331.txt
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この論文は、ポリジェニックスコア（Polygenic Score, PGS）の計算を行う際の性能評価に関する研究です。ポリジェニックスコアは、多数の遺伝子変異が個々の疾患リスクや形質に対して及ぼす影響を総合的に評価する

Text summarization with ChatGPT for drug labeling documents

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1359644624001430

j.drudis.2024.104018.txt
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この質問は、いくつかの文献参照に基づいており、それぞれ異なるト

Medical education with large language models in ophthalmology: custom instructions and enhanced retrieval capabilities

bjo-2023-325046.txt
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この文脈には、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）特に医療分野での利用に関連する論文がいくつか含まれています。以下にそれぞれの論文の概要を説明します。

Meskó B,

xLSTM: Extended Long Short-Term Memory

https://arxiv.org/pdf/2405.04517.pdf
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この論文は、B.3 xLSTM Large Language Models – SlimPajama300Bというタイトルのセクションに関するもので、大規模な言語モデル、特にx

Classification of Breast Cancer Histopathology Images using a Modified Supervised Contrastive Learning Method

https://arxiv.org/pdf/2405.03642.pdf
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この論文は乳がんの組織病理画像の分類に関する研究です。具体的には、機械学習、特にディープラーニング技術を活用して、乳がん組織のヒストパソロジー画像からがん細胞の特徴を識別し、分

Federated Learning Privacy: Attacks, Defenses, Applications, and Policy Landscape - A Survey

https://arxiv.org/pdf/2405.03636.pdf
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この論文は「フェデレーテッドラーニングにおけるプライバシー：攻撃、防御、応用、および政策環境」というテーマに関する調査研究です。フェデレーテッドラーニング（Federated

Coefficient Decomposition for Spectral Graph Convolution

https://arxiv.org/pdf/2405.03296.pdf
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

本論文は、グラフニューラルネットワーク（GNN）における新しいスペクトル畳み込みアルゴリズム「CoDeSGC-Tucker」と「CoDeSGC-CP」に関するものです。これらの

Deep Learning for Detecting and Early Predicting Chronic Obstructive Pulmonary Disease from Spirogram Time Series: A UK Biobank Study

https://arxiv.org/pdf/2405.03239.pdf
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この論文は、慢性閉塞性肺疾患（COPD）の検出に関する研究です。具体的には、COPDの検出のために、いくつかの異なる方法を比較評価しています。評価された方法は、以下の4つです：

Advancing Multimodal Medical Capabilities of Gemini

https://arxiv.org/pdf/2405.03162.pdf
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この論文は、医療分野におけるマルチモーダルな能力の進歩に関するものです。具体的には、「Med-Gemini」というシステムに焦点を当てており、その性能評価や様々な健康アウトカム

Exploring the Potential of the Large Language Models (LLMs) in Identifying Misleading News Headlines

https://arxiv.org/pdf/2405.03153.pdf
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Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。

この論文は、大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）が誤解を招く可能性のあるニュースの見出しを正確に特定し、説明する能力を評価することを目的とし